很简单，keepyourhandsdirty。不要看书，直接上手实操。

先去datacamp学，边看视频边做题。在这个过程中，你会配好环境，学习基本语法。也会做一些小的项目。

然后可以上coursera的datascience课程，起码学会github加rstudio版本管理，函数式编程，以及knitr与可重复研究。最好学着自己写一个程序包。

这时候趁热打铁，就可以把这些东西用在自己的项目里了。最好试着按程序员的要求来要求自己，坚持做版本管理、文档管理和代码模块化、单元测试，而不要只满足于用批处理脚本处理眼下的问题。试着用这些思路完成一个格式化报告，能增强你的信心。如果你学业完成的同时，把主要工作转化为一个程序包，共享给学术社区，那将是非常大的收获。

这时候你再去读TheartofRprogramming,AdvancedR这些书，就很容易真正入门了。

入门以后再关注一些前沿的发展，学个python和spark之类的，就能进入更广阔的领域。作为一个数据科学家，基本的技能集就已经建立起来了，正确的方法框架和工作习惯也都能同时建立起来。