大數據爲你們整理了Ofer Mendelevitch本身的觀點。
Mendelevitch認爲不管是Java程序員仍是業務分析師都有機會成爲數據科學家，如下是他對不一樣人羣給出的具體建議：
Java程序員
做爲Java開發者，你對軟件工程的規則已經瞭然於心，第一步須要瞭解機器學習的各類算法：如今有哪些算法，都能解決哪些問題以及如何實現。另外還須要學習使用R和Matlab等建模工具，此外WEKA、Vowpal Wabbit和OpenNLP等庫也爲大多數常見算法提供了通過驗證的實現方法。
若是你還不太熟悉Hadoop，也能夠選擇加米穀大數據帶你入行！
不少初學者，對大數據的概念都是模糊不清的，大數據是什麼，能作什麼，學的時候，該按照什麼線路去學習，學完往哪方面發展，想深刻了解，推薦一個大數據學習羣 142974151天天晚上20:10都有一節【免費的】大數據直播課程，專一大數據分析方法,大數據編程，大數據倉庫，大數據案例，人工智能,數據挖掘都是純乾貨分享，給你們分享目前國內最完整的大數據高端實戰實用學習流程體系。程序員
Python程序員
若是你是Python程序員，對軟件開發和腳本編寫必定很熟悉，也許已經在使用不少數據科學中常見的庫例如NumPy和SciPy。
Python對數據科學應用的支持很好，尤爲是NumPy/Scipy, Pandas, Scikit-learn, IPython等用於探索性分析的庫，在處理大型數據集方面，多學些Hadoop及其與Python的流式集成。
統計學從業者
若是你有統計學或者機器學習的背景，對於R、Matlab和SAS等工具必定很是熟悉，對於不少機器學習算法都有很成熟的實現方法。可是，這些工具一般被用於作數據勘探和模型開發，不多單獨用來開發產品級的數據產品。顯然，熟悉一門現代編程語言，例如Java是你的首要任務。
業務分析師
若是你的背景是SQL，那麼說明你已經跟數據打交道不少年了，你很清楚如何經過數據獲取業務分析結果。Hive能讓你以你熟悉的SQL語言訪問Hadoop上的大數據集，所以是你步入大數據殿堂的首選。
總結
通向大數據之路不可能一路順風，你必須學習不少新規則和最少一門編程語言，更重要的是還要積累實戰經驗）。這些都須要時間、精力以及金錢投入，但最終你會發現一切都物超所值