原文：
www.kdnuggets.com/2015/09/top-data-science-writers-quora.html
这是 Quora 上十大数据科学作家及其选定答案的列表。
1. William Chen，Quora 数据科学家。85098 次浏览
选定答案： 我该如何成为数据科学家？
从学习 scikit-learn 开始，尝试动手操作，阅读 Data Science London + Scikit-learn 上的教程和论坛，进行简单的合成二分类任务。接下来，多做一些实验，并查看 Titanic: Machine Learning from Disaster 的教程，这涉及到稍微复杂一些的二分类任务（包括分类变量、缺失值等）。
2. Sahil Sareen，Arista Networks 软件工程师，GNOME 基金会成员及游戏开发者。71198 次浏览
选定答案： 我在面试中应如何处理编程问题？
永远记住：将你所思所想大声说出来。
你可能会犯错，但将其视为一种健康的讨论，面试官会在过程中帮助你。几乎从不需要给出正确答案，大多数面试官更关心你的基础知识和思维方式。
3. Gayle Laakmann McDowell，CareerCup 创始人/首席执行官，《Cracking the PM Interview》、《Cracking the Coding Interview》和《Cracking the Tech Career》的作者。41189 次浏览
选定答案： Gayle Laakmann McDowell 会给未来软件工程师的十大职业建议是什么？
#7：如果你不想永远做开发者，就要尽快转变。深入获得技术专长非常有价值。但你做开发者的时间长短并不是特别重要。大学毕业几年内，做出选择。你是否愿意在未来的 10、20、30 年里继续做工程师？如果不愿意，赶紧开始转型吧。作为工程师的更多时间对你帮助不大。
4. Ricardo Vladimiro，Miniclip 游戏分析和数据科学负责人。37838 次浏览
精选回答： 我对数学和统计学不是很擅长。我是一个还不错的程序员。我想在机器学习/深度学习方面变得非常优秀。我应该从哪里开始，如何继续？
不擅长数学和统计学是一种误解。试试看：如果你对机器学习感兴趣，开始学习它，更重要的是，进行实践。在实践过程中，你将不得不回到数学和统计学中，复习一些你“不是很擅长”的内容。
5. Jeff Hammerbacher，好奇者。35599 次浏览
精选回答： 为什么 Python 是数据科学家首选的语言？
Python 是一种解释型、动态类型的语言，具有精确且高效的语法。Python 拥有良好的 REPL，新模块可以通过 REPL 的 dir() 和文档字符串进行探索。这是选择 Python 而非 C、C++ 或 Java 的一个原因。
6. Boxun Zhang，Spotify 数据科学家；计算机科学博士。29443 次浏览
精选回答： 什么编程语言最适合机器学习和统计分析？是 R 还是 Python？
使用 R 进行统计分析和机器学习模型原型设计；使用 Python 实现生产环境中的机器学习管道。
R 在数据分析方面比 Python 更好，因为 R 从一开始就是为了统计计算而设计的，并且拥有大量用于各种统计分析的第三方包。
7. Yisong Yue，机器学习研究员。25574 次浏览
精选回答： 机器学习：机器学习是否适合天才？我应该尝试追求它吗？
是的，你完全可以做到！工作伦理和热情比原始的数学和编码能力（无论是什么）更为重要。
当我第一次开始学习机器学习时，我被所有的数学符号和抽象概念所淹没。但随着时间的推移，我获得了能够高效地使用数学来推理不同机器学习方面的舒适感。毕竟，数学只是语言，虽然它是非常精确和严格的。
8. Yilun (Tom) Zhang，学习数据科学（积极使用 R 和 Python），滑铁卢大学统计学和计算数学。26901 次浏览
选择的回答： 如果我有计算机科学学位和一年的入门级数据集工作经验（虽然我没有做过很多机器学习或建模），成为数据科学家需要多久？
拥有计算机科学学位，你应该能够处理大多数编程部分，只是使用不同的库和包而已。更重要的是学习机器学习及数据处理背后的概念和算法。
如果你对它充满热情，我认为不会花太长时间。
9. Alex Kamil。24911 次浏览
选择的回答： 我该如何成为一名数据科学家？（已编辑）
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了解矩阵分解
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了解优化
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了解机器学习
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了解信息检索
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了解信号检测和估计
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掌握算法和数据结构
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实践
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学习工程学
10. Sean Owen，Cloudera 数据科学总监。24564 次浏览
选择的回答： 没有硕士学位且持有非编程科学学位的人能否获得数据科学工作？
很难推荐统计学或工程学的硕士课程，因为这可能是一个过大的跨度。考虑类似“训练营”的项目，这是一种相对便宜且结构化的方式来快速提升你的背景，并尽量找到一个可以投入时间学习的工作。
幸运的是，数据科学如此受欢迎，它是一个可替代的量；人们真的想雇用聪明且渴望工作的人，他们可以处理数据周围的各种问题，大多数职位不需要“全栈数据科学”。
该列表基于 Quora 数据科学作家排名 - 感谢 Xamat Amatriain（Quora 领导工程）提供的提示。
个人简介： Matthew Mayo 是一名计算机科学研究生，目前正在进行将机器学习算法并行化的论文工作。他还是数据挖掘的学生、数据爱好者和有志成为机器学习科学家的学员。
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