另外，您经常会看到“CAR”（Computer-Assisted Reporting，计算机辅助报道）这一术语。它是最早系统化使用计算机收集与分析数据以改进新闻报道的方法。
这也运转良好，因为在 Klein 看来，“对于想让世界更美好的数学健将来说，新闻是天然的契合点”。不过，从他看重的候选人特质也能看出，只要具备他寻求的三项能力，教育背景并不一定是关键。
1. 构建广博的知识基础
记者天生要能在新话题出现时迅速调整自身技能。此外，数据记者所涉主题可能变化很大，要求您能覆盖比普通记者更宽的范围。
如何构建广博的知识基础，因人而异，也取决于您的学习方式。
其中一种方法是大量阅读、收听与观看。但归根结底，心态可能最关键。若您天生好奇、总有内在驱动力去不断探索与学习新事物，这绝对是加分项。
此处所谓的“广博知识基础”不仅包括时事知识，也包括定量领域的知识。您不应只懂，比如政治，却对统计一无所知，否则无疑会影响您分析政治数据的能力。也是因此，文章与数据记者、编辑的建议中常常反复提到：去上统计课。如果您想开始学习，务必看看 OpenIntro 和 DataCamp 提供的课程。
最后，也请考虑补充一些关于这门学科本身的背景：
- 收听 Scott Klein 关于数据新闻历史的这场精彩演讲
- 看看同行们都做了什么：
2. 多写、多写、再多写
您也许认为在成为数据记者的计划中，这一步可有可无，但事实并非如此。写得好是很难教授的能力，若想写得又快又准、同时契合您的受众与发布媒介（如博客、报纸等），就需要大量练习。为受众而写而非只为自己而写，是一项技能。您以为人人都能轻松读懂的内容，很可能并非如此。
因此，请务必为这一步留出时间。所幸网上有不少相关课程，您不会无从下手：
- EdX 面向想进一步了解新闻学的学习者提供了不少课程。“Journalism for Social Change” 值得关注，“English for Journalists: Key Concepts” 也必然大有裨益。
- Coursera 同样提供新闻课程，还有完整的新闻职业专项学习路径。
- 看看 Mediabistro 的培训课程。
如果您更倾向于线下培训，可以考虑参加卫报的写作大师班，或用 Google 搜索看看您附近是否有课程；许多大学与机构都提供新闻课程。
3. 学习（一些）编程语言
尽管借助 Microsoft Excel 等工具可以完成很多工作，且编程并非成为数据记者的绝对要求，但在这一（早期）阶段学习编程将令您受益匪浅。
与您预期相反，此处学习编程的目标不仅是获取信息，更重要的是能够呈现信息。
请注意，语言的选择取决于您的工作去向以及您正在处理的数据/故事。
有些数据记者岗位更看重 Web 开发技能，而非数据采集、转换与建模，反之亦然。起步阶段，最好两方面都打下基础，再根据兴趣深入，因为这也会影响您将来申请的岗位类型。
这也解释了为何最受欢迎的技能是 JavaScript、CSS 和 HTML。这些语言用于构建网站。您可以看看 Journocode 的教程。
此外，Django（Python）与 Ruby Web 框架的技能也很受欢迎。如果您想同时学习两者，可以考虑 CodeSchool 的课程。
最后，R/SAS/SPSS 与 Python 也应列入数据记者的学习清单。这些语言与上面提到的其他语言和 Django 框架不同，它们非常适合用于数据分析与建模。此处有用的课程包括 DataCamp 的 Introduction to R 与 Introduction to Python for Data Science。它们为初学者量身打造，循序渐进地提升您的编程技能。SAS 培训请见这里，SPSS 培训请见这里。
4. 了解数据新闻工作流
掌握工作流并拥有一套应对它的工具箱，是学习中的关键一步。入门要求不多，但多数数据记者认同您应能熟练使用 Microsoft Excel。因此，如果您对电子表格一无所知，请先确保具备 Excel 的熟练操作能力，再开始其他内容。
打好基础后，您就可以开始了解数据新闻的工作流。
和数据科学的工作流非常相似，数据记者应经历数据收集、数据整理、分析以及数据可视化与报道这些步骤。
不过，该过程的重心较少放在数据建模上，而是更多关注其他步骤，尤其强调报道或叙事。
以下资源有助于您入门理解数据整理、数据分析、数据可视化与报道：
- Edward Tufte 的著作：如果您对数据与信息呈现毫无概念，这些书非常合适。它们对希望温故可视化与可视化理论的人同样是极佳资源。另可参考 Alberto Cairo 的《The Functional Art》与 Stephen Few 的《Information Dashboard Design》。
- Nate Silver 的《The Signal and the Noise: Why So Many Predictions Fail – But Some Don’t》：任何对数据或分析感兴趣的人都必读。
- 关于用 Python 与 R 进行数据采集、整理与可视化的资源非常丰富。
5. 打造您的工具箱
要应对上述工作流，您需要合适的工具。好在数据记者可用的工具种类繁多。选择何种工具，取决于您工作的语境：从数据记者的招聘信息可见，不同岗位要求的工具各不相同；故事与数据的情境也会影响您的选择。最后，您或许也会因为自己更熟练某些工具而有所偏好。
这时，心态又很重要。
您不必会用市面上的每一款工具，但应了解各工具能为您和您的故事提供什么。
您需要具备快速上手的能力与学习的意愿。
下面列出一些在 Quora 等论坛与招聘信息中常被提及的工具示例。该概览按前述工作流阶段组织，并非穷尽，仅作为入门指引。
搭建工作空间。这可能是工作流的第一步。如果您计划编程，可能需要一款代码编辑器。DataCamp 的 Workspace 非常适合。
获取数据。工作流的基石是数据。因此，首先要知道从哪里获取数据。第一种方式是通过人脉。信息源非常重要，因为并非总是数据先来，往往是故事先来。接着，您的工作就是寻找数据来印证从信息源处听到的故事。
第二种方式是通过开放数据平台。平台很多，但较突出的资源包括世界银行与联合国网站、Data Portals 与 DataHub。此外还有美国政府开放数据与英国政府开放数据，以及许多提供开放数据的政府网站。
想了解开放数据能带来的价值，请查看开放数据研究所课程、欧洲数据门户的在线学习项目等。
卫报 Datablog 对数据新闻初学者也很有启发，它呈现数据、本背景及与数据新闻流程相关的问题。
数据集也会通过邮件列表（如 NICAR listserv）或论坛发布。
除了可通过开放数据平台、邮件列表、论坛或信息源轻松获得的数据集，您也可以通过网页抓取获取数据。在这里，您需要利用 Python 与 R 等编程语言提供的包或库。也可以使用专为此目的打造、且不要求具备编程能力的工具。
另外，也可以从数据库中提取数据。此时 SQL 会很有用。若考虑学习该技能，可重点关注 MySQL、PostgreSQL 或 SQL Server。建议在 TutorialsPoint 上学习一些数据库与 SQL 的教程。
您会立刻发现，人脉在这里非常重要。我们稍后还会谈到。
在整个过程中，切勿忽视法律因素。务必确认您可以如何使用所获数据集，以及需要致谢哪些主体。若无法获取所需数据，您随时可以提交信息自由（FOI）请求（也称“wobbing”），以申请访问政府公共部门机构（如警方、学校或公立博物馆）持有的记录信息。
将数据导入工作空间。将数据导入工作空间，最基本的方式是使用 Excel。不过，达到更高水平后，您应能利用所用编程语言的库或包。您可以使用特定函数将 .csv、.txt 或其他扩展名的文件导入到工作空间；也有专门的工具帮助您通过网页抓取从互联网收集数据。Python 与 R 拥有专为此设计的库/包，即 scrapy 或 rvest。从 PDF 抓取数据可用 Tabula。提取网页数据也可使用 import.io。
整理数据。数据整理是指对数据进行处理、清洗与重塑，使之可用于分析。对 Python 来说，NumPy 与 Pandas 是首选。对 R 来说，可使用 dplyr 与 tidyr。至于开箱即用工具，OpenRefine（前身为 Google Refine）是清洗与转换数据的热门工具，您也可以用 DataWrangler 或 CSVKit。
分析数据。这一步可能最能体现您的统计技能。使用 R 和 Python，借助 statsmodels 或 statmod 对数据建模。您也可以使用 DataRobot、Knime 或 RapidMiner 等工具。
可视化数据。最受欢迎的技能多与信息呈现相关，因此务必重视数据可视化。如果您倾向于少写（或不写）代码的工具，可选 Tableau、Qlikview、TileMill、infogr.am、Google Fusion，或 QGIS 与 ArcGIS。如果您已熟悉 JavaScript、Python 或 R，可以考虑 D3.js、plotly、matplotlib 或 ggplot。
呈现结果。您可以用 Tableau 或 Qlikview 搭建仪表盘，或用Adobe Illustrator、Adobe InDesign 或 Adobe Photoshop 制作信息图，也可以将代码与可视化放入笔记本中。Python 有基于 Web 的 Jupyter 笔记本。对 R，您可以考虑制作 R Markdown 文档。
6. 开始建立人脉网络
如果您想成为数据记者，建立人脉至关重要，因为这能帮您找到灵感与导师。您的人脉能让您向最优秀的人学习。
先从在 Twitter 上关注数据新闻与相关行业的一些关键人物开始：
这只是一个帮助您起步的名单。
请注意，此名单不包含本文前文已经提到的人。
此外，您还可以加入 Reddit 或 LinkedIn 上的群组，及时掌握最新动态：考虑关注子论坛 /r/theydidthemath 或 /r/datasets，也别忘了关注更具体的 Python 或 R 子论坛以获取最新消息。
另外，您也可以参加像这样的 Meetup，并通过 Data Driven Journalism 或 European Journalism Center 的网站关注您所在地区的活动与会议。同时，考虑加入 Knight-Mozilla Open News 社区。
7. 持续学习
学习永无止境。总有更多可探索与可完成的事，尤其是在您想进入这一领域，甚至已经在职时。
您将一直在学习。
以下是一些可供参考的额外资源：
关注并发现有趣的网站。访问博客，例如 FiveThirtyEight、纽约时报的 TheUpshot，或 ProPublica Nerd Blog；以及其他数据可视化类的有趣网站，如 EagerEyes 或 FlowingData。此外，别忘了查看数据记者或数据自由职业者的博客与作品集，如 Maarten Lambrechts、Alberto Lucas López 或 John Burn-Murdoch。
收听播客。如果您喜欢播客，Data Stories 值得一听。这是一档关于数据可视化的优秀节目。不要错过这期精彩节目，Scott Klein 谈到了他在 ProPublica 的团队及其工作方式。也请关注 Partially Derivative 与 FiveThirtyEight 的播客。
读些书。推荐读物很多，其中包括 这本书（作者 Claire Miller）。
探索其他培训材料。查看这份培训资料清单。同时评估您是否已熟练掌握工具箱中的工具；如果没有，考虑做些教程。您可以在这里找到更多 R 资源，或在这里找到更多 Python 资源。
开始做数据新闻。从小处着手，先独立做一个项目。选取一个数据集，开始分析、可视化并撰写结果。您可以在 Kaggle 或 DrivenData 上找到项目。下一步，可以开设一个博客，就像上文提到的那些。这是展示才华的绝佳方式，也是简历上的亮点。更重要的是，您可以让成果与世界分享！
8. 行动起来！
当您完成前述步骤后，或许就想找一份数据记者的工作了。
以下网站可能有助于您找工作：News Nerd Jobs、Indeed.com、NICAR Listserv、Mediabistro Job Listings、Linkedin 与 Journajobs。
总结
归根结底，成为数据记者的最佳建议来自 Maarten Lambrechts：直接开始做数据新闻。
另外，还有一些补充建议：
不要气馁。一开始您很可能会遇到问题，但这不该成为放弃的理由。边做边学需要时间。
不妨从小处开始。有些新闻编辑部尚未建立大型数据团队，请将这一点纳入考量。
慢慢来。需要一定经验才能判断某个项目是否值得去做。有时您会做了一些数据工作，但最终无法写成故事。也请花时间建立人脉、向他人学习，并在整个工作流中积累经验。
随着数据科学行业对数据叙事的重新关注、将数据科学视为团队协作的方式，以及过去十年间数据记者主导并发布的大型调查（如巴拿马文件、2016 年美国大选预测或Airbnb 效应），人们对数据新闻的兴趣正在上升。
但它到底是什么，如何成为一名数据记者？今天的博文将尝试为这些问题提供更多见解和解答。
提示：如果您想通过 R 入门数据新闻，建议学习 DataCamp 的课程 Communicating with Data in the Tidyverse。
什么是数据新闻？
外界有许多定义，常常使人雾里看花。有人认为数据新闻与数据驱动新闻（DDJ）相同，也有人坚持两者是不同学科。您会看到不少不同的定义。
在本文中，我们将把这两者视为同一门学科。
那么就简单了，对吧？定义并不难！就是用数据来做新闻。
但新闻究竟意味着什么，“数据”又是什么？
数据新闻通常被定义为：“当您将传统的‘新闻嗅觉’与讲述引人入胜故事的能力，和如今可用的海量、广泛的数字信息相结合时所开启的新可能性”。
不过，这一定义也许掩盖了其中存在一条工作流：从这个意义上说，Mirko Lorenz 的定义——将该学科描述为“一种以数据为基础进行分析、可视化，并且（最重要的是）讲故事的工作流”——或许更为贴切。
另外，您经常会看到“CAR”（Computer-Assisted Reporting，计算机辅助报道）这一术语。它是最早系统化使用计算机收集与分析数据以改进新闻报道的方法。
如何成为数据记者
现在背景与定义已清晰，您可以开始思考如何成为一名数据记者。下一部分将进一步说明您需要做些什么，并提供可遵循的分步计划大纲以及最佳资源。
成为数据记者需要什么？
您可能读过这样的话：“要成为一名优秀的数据记者，最好先成为一名优秀的记者”（Meredith Broussard），或“计算机不会让糟糕的记者变成好记者，但会让好记者更出色”（Elliott Jaspin）。那么，最终要具备什么才能成为数据记者呢？
据 ProPublica 副主编兼 DocumentCloud 联合创始人 Scott Klein 所说，候选人应具备：1. 新闻技能；2. 设计天赋；3. 编码能力。这听上去很简单，但教育背景如何？“新闻技能”“设计天赋”“编码能力”分别意味着什么？
关于第一点，您也许以为必须拥有新闻学位。Scott Klein 确认他的团队大多数成员拥有新闻学位，但这绝非前提条件。也有数据记者来自数学或计算机科学背景。
这也运转良好，因为在 Klein 看来，“对于想让世界更美好的数学健将来说，新闻是天然的契合点”。不过，从他看重的候选人特质也能看出，只要具备他寻求的三项能力，教育背景并不一定是关键。
从另一个角度说，即便没有技术背景，成为一名数据新闻记者也完全可行。
无论您的背景如何，您都需要围绕这三项能力来规划学习路径，以便成为数据记者！
而这三项能力并不容易掌握。遗憾的是，很少有大学或课程能同时教授这三项，多数人都证实，您确实需要大量自学。
您可以参加一些慕课，例如这个或这门 Big Data University 课程，或由外部数据记者教授的工作坊，但相关供给并不多且价格不菲。许多针对专业数据记者的培训往往由数据团队与记者团队合作开展，并依托支持网络、数据训练营等。
但主要还是自学。
这时，您就需要为自己制定一个循序渐进的计划，配齐资源，帮助您达到成为数据记者所需的水平；如果您已经身在其位，也能持续自我提升。
A Step-By-Step Plan to Learning Data Journalism
以下分步计划提供入门的首要指引。您需要根据自身教育背景与学习风格进行个性化调整。
成为数据记者的计划包含这八个步骤：
1. 构建广博的知识基础
记者天生要能在新话题出现时迅速调整自身技能。此外，数据记者所涉主题可能变化很大，要求您能覆盖比普通记者更宽的范围。
如何构建广博的知识基础，因人而异，也取决于您的学习方式。
其中一种方法是大量阅读、收听与观看。但归根结底，心态可能最关键。若您天生好奇、总有内在驱动力去不断探索与学习新事物，这绝对是加分项。
此处所谓的“广博知识基础”不仅包括时事知识，也包括定量领域的知识。您不应只懂，比如政治，却对统计一无所知，否则无疑会影响您分析政治数据的能力。也是因此，文章与数据记者、编辑的建议中常常反复提到：去上统计课。如果您想开始学习，务必看看 OpenIntro 和 DataCamp 提供的课程。
最后，也请考虑补充一些关于这门学科本身的背景：
2. 多写、多写、再多写
您也许认为在成为数据记者的计划中，这一步可有可无，但事实并非如此。写得好是很难教授的能力，若想写得又快又准、同时契合您的受众与发布媒介（如博客、报纸等），就需要大量练习。为受众而写而非只为自己而写，是一项技能。您以为人人都能轻松读懂的内容，很可能并非如此。
因此，请务必为这一步留出时间。所幸网上有不少相关课程，您不会无从下手：
如果您更倾向于线下培训，可以考虑参加卫报的写作大师班，或用 Google 搜索看看您附近是否有课程；许多大学与机构都提供新闻课程。
3. 学习（一些）编程语言
尽管借助 Microsoft Excel 等工具可以完成很多工作，且编程并非成为数据记者的绝对要求，但在这一（早期）阶段学习编程将令您受益匪浅。
与您预期相反，此处学习编程的目标不仅是获取信息，更重要的是能够呈现信息。
请注意，语言的选择取决于您的工作去向以及您正在处理的数据/故事。
有些数据记者岗位更看重 Web 开发技能，而非数据采集、转换与建模，反之亦然。起步阶段，最好两方面都打下基础，再根据兴趣深入，因为这也会影响您将来申请的岗位类型。
这也解释了为何最受欢迎的技能是 JavaScript、CSS 和 HTML。这些语言用于构建网站。您可以看看 Journocode 的教程。
此外，Django（Python）与 Ruby Web 框架的技能也很受欢迎。如果您想同时学习两者，可以考虑 CodeSchool 的课程。
最后，R/SAS/SPSS 与 Python 也应列入数据记者的学习清单。这些语言与上面提到的其他语言和 Django 框架不同，它们非常适合用于数据分析与建模。此处有用的课程包括 DataCamp 的 Introduction to R 与 Introduction to Python for Data Science。它们为初学者量身打造，循序渐进地提升您的编程技能。SAS 培训请见这里，SPSS 培训请见这里。
4. 了解数据新闻工作流
掌握工作流并拥有一套应对它的工具箱，是学习中的关键一步。入门要求不多，但多数数据记者认同您应能熟练使用 Microsoft Excel。因此，如果您对电子表格一无所知，请先确保具备 Excel 的熟练操作能力，再开始其他内容。
打好基础后，您就可以开始了解数据新闻的工作流。
和数据科学的工作流非常相似，数据记者应经历数据收集、数据整理、分析以及数据可视化与报道这些步骤。
不过，该过程的重心较少放在数据建模上，而是更多关注其他步骤，尤其强调报道或叙事。
以下资源有助于您入门理解数据整理、数据分析、数据可视化与报道：
5. 打造您的工具箱
要应对上述工作流，您需要合适的工具。好在数据记者可用的工具种类繁多。选择何种工具，取决于您工作的语境：从数据记者的招聘信息可见，不同岗位要求的工具各不相同；故事与数据的情境也会影响您的选择。最后，您或许也会因为自己更熟练某些工具而有所偏好。
这时，心态又很重要。
您不必会用市面上的每一款工具，但应了解各工具能为您和您的故事提供什么。
您需要具备快速上手的能力与学习的意愿。
下面列出一些在 Quora 等论坛与招聘信息中常被提及的工具示例。该概览按前述工作流阶段组织，并非穷尽，仅作为入门指引。
搭建工作空间。这可能是工作流的第一步。如果您计划编程，可能需要一款代码编辑器。DataCamp 的 Workspace 非常适合。
获取数据。工作流的基石是数据。因此，首先要知道从哪里获取数据。第一种方式是通过人脉。信息源非常重要，因为并非总是数据先来，往往是故事先来。接着，您的工作就是寻找数据来印证从信息源处听到的故事。
第二种方式是通过开放数据平台。平台很多，但较突出的资源包括世界银行与联合国网站、Data Portals 与 DataHub。此外还有美国政府开放数据与英国政府开放数据，以及许多提供开放数据的政府网站。
想了解开放数据能带来的价值，请查看开放数据研究所课程、欧洲数据门户的在线学习项目等。
卫报 Datablog 对数据新闻初学者也很有启发，它呈现数据、本背景及与数据新闻流程相关的问题。
数据集也会通过邮件列表（如 NICAR listserv）或论坛发布。
除了可通过开放数据平台、邮件列表、论坛或信息源轻松获得的数据集，您也可以通过网页抓取获取数据。在这里，您需要利用 Python 与 R 等编程语言提供的包或库。也可以使用专为此目的打造、且不要求具备编程能力的工具。
另外，也可以从数据库中提取数据。此时 SQL 会很有用。若考虑学习该技能，可重点关注 MySQL、PostgreSQL 或 SQL Server。建议在 TutorialsPoint 上学习一些数据库与 SQL 的教程。
您会立刻发现，人脉在这里非常重要。我们稍后还会谈到。
在整个过程中，切勿忽视法律因素。务必确认您可以如何使用所获数据集，以及需要致谢哪些主体。若无法获取所需数据，您随时可以提交信息自由（FOI）请求（也称“wobbing”），以申请访问政府公共部门机构（如警方、学校或公立博物馆）持有的记录信息。
将数据导入工作空间。将数据导入工作空间，最基本的方式是使用 Excel。不过，达到更高水平后，您应能利用所用编程语言的库或包。您可以使用特定函数将 .csv、.txt 或其他扩展名的文件导入到工作空间；也有专门的工具帮助您通过网页抓取从互联网收集数据。Python 与 R 拥有专为此设计的库/包，即
scrapy或rvest。从 PDF 抓取数据可用 Tabula。提取网页数据也可使用 import.io。整理数据。数据整理是指对数据进行处理、清洗与重塑，使之可用于分析。对 Python 来说，
NumPy与Pandas是首选。对 R 来说，可使用dplyr与tidyr。至于开箱即用工具，OpenRefine（前身为 Google Refine）是清洗与转换数据的热门工具，您也可以用 DataWrangler 或 CSVKit。分析数据。这一步可能最能体现您的统计技能。使用 R 和 Python，借助
statsmodels或statmod对数据建模。您也可以使用 DataRobot、Knime 或 RapidMiner 等工具。可视化数据。最受欢迎的技能多与信息呈现相关，因此务必重视数据可视化。如果您倾向于少写（或不写）代码的工具，可选 Tableau、Qlikview、TileMill、infogr.am、Google Fusion，或 QGIS 与 ArcGIS。如果您已熟悉 JavaScript、Python 或 R，可以考虑 D3.js、
plotly、matplotlib或ggplot。呈现结果。您可以用 Tableau 或 Qlikview 搭建仪表盘，或用Adobe Illustrator、Adobe InDesign 或 Adobe Photoshop 制作信息图，也可以将代码与可视化放入笔记本中。Python 有基于 Web 的 Jupyter 笔记本。对 R，您可以考虑制作 R Markdown 文档。
6. 开始建立人脉网络
如果您想成为数据记者，建立人脉至关重要，因为这能帮您找到灵感与导师。您的人脉能让您向最优秀的人学习。
先从在 Twitter 上关注数据新闻与相关行业的一些关键人物开始：
这只是一个帮助您起步的名单。
请注意，此名单不包含本文前文已经提到的人。
此外，您还可以加入 Reddit 或 LinkedIn 上的群组，及时掌握最新动态：考虑关注子论坛 /r/theydidthemath 或 /r/datasets，也别忘了关注更具体的 Python 或 R 子论坛以获取最新消息。
另外，您也可以参加像这样的 Meetup，并通过 Data Driven Journalism 或 European Journalism Center 的网站关注您所在地区的活动与会议。同时，考虑加入 Knight-Mozilla Open News 社区。
7. 持续学习
学习永无止境。总有更多可探索与可完成的事，尤其是在您想进入这一领域，甚至已经在职时。
您将一直在学习。
以下是一些可供参考的额外资源：
关注并发现有趣的网站。访问博客，例如 FiveThirtyEight、纽约时报的 TheUpshot，或 ProPublica Nerd Blog；以及其他数据可视化类的有趣网站，如 EagerEyes 或 FlowingData。此外，别忘了查看数据记者或数据自由职业者的博客与作品集，如 Maarten Lambrechts、Alberto Lucas López 或 John Burn-Murdoch。
收听播客。如果您喜欢播客，Data Stories 值得一听。这是一档关于数据可视化的优秀节目。不要错过这期精彩节目，Scott Klein 谈到了他在 ProPublica 的团队及其工作方式。也请关注 Partially Derivative 与 FiveThirtyEight 的播客。
读些书。推荐读物很多，其中包括 这本书（作者 Claire Miller）。
探索其他培训材料。查看这份培训资料清单。同时评估您是否已熟练掌握工具箱中的工具；如果没有，考虑做些教程。您可以在这里找到更多 R 资源，或在这里找到更多 Python 资源。
开始做数据新闻。从小处着手，先独立做一个项目。选取一个数据集，开始分析、可视化并撰写结果。您可以在 Kaggle 或 DrivenData 上找到项目。下一步，可以开设一个博客，就像上文提到的那些。这是展示才华的绝佳方式，也是简历上的亮点。更重要的是，您可以让成果与世界分享！
8. 行动起来！
当您完成前述步骤后，或许就想找一份数据记者的工作了。
以下网站可能有助于您找工作：News Nerd Jobs、Indeed.com、NICAR Listserv、Mediabistro Job Listings、Linkedin 与 Journajobs。
总结
归根结底，成为数据记者的最佳建议来自 Maarten Lambrechts：直接开始做数据新闻。
另外，还有一些补充建议：
不要气馁。一开始您很可能会遇到问题，但这不该成为放弃的理由。边做边学需要时间。
不妨从小处开始。有些新闻编辑部尚未建立大型数据团队，请将这一点纳入考量。
慢慢来。需要一定经验才能判断某个项目是否值得去做。有时您会做了一些数据工作，但最终无法写成故事。也请花时间建立人脉、向他人学习，并在整个工作流中积累经验。