回答:
マーティンのサイトへようこそ！これは非常に広範な質問なので、おそらくさまざまな答えが得られるでしょう。これが私の見解です。
幸運を！他に具体的な質問がある場合は、コメントでお気軽にお問い合わせください。できる限りのお手伝いをいたします。
私は独学のデータサイエンティストであり、その方法を説明するために最善を尽くします。
データサイエンスにはどのような分野がありますか？（例：人工知能、機械学習、データ分析など）
データサイエンスは非常に広い領域です。データの科学についてです。したがって、データを使用して意思決定を行うフィールドはすべてこのドメインに属します。いくつかのフィールドが含まれます：
推奨できるオンラインクラスはありますか？
同様の質問に答えました。だから私はここに引用します：
Courseraの機械学習コースから始めます。生徒に機械学習の領域を紹介するのに非常に役立ち、概念の強固な基盤を築くのに役立ちます。
場合によっては、数学はそのコースで少し馬鹿げていると感じます。同じ教授が教えるこのコースを受講でき、前者よりも数学が集中します。
これで、機械学習の基本概念について明確な直感が得られます。さて、このコースを受講してください。これは、Andrew Ngのコースのフォローアップまたは補足と言えます。
IAPRのこのリソースには、相互検証、正則化などのMLの概念に関する詳細なメモがあります。
Quoraのブログにまとめられたこれらのすばらしいリソースのリストもご覧ください。
今、ニューラルネットワークとディープラーニングの高度な概念に飛び込むために、この無料の本を利用できます。
最後に、無料の電子書籍：統計学習の要素は、MLまたは統計学習の初心者向けの素晴らしい本です。
それに加えて、Quoraによるこのデータサイエンスリファレンスのリポジトリをご覧ください。
私が実践できるプロジェクトがありますか（オープンデータセットなど）。
私はインドのオープンなデータセットでプロジェクトを始めました。ただし、ここでこの素晴らしい議論を確認することをお勧めします。これらのプロジェクトを行った後、Kaggleから始めることができます。
申請または完了できる認定資格はありますか？
私の意見では、データサイエンスの認定はありません。ええ、ビッグデータの認定はたくさんありますが、私はそれらが新進のデータ科学者にとって本当に役立つとは思わなかったので、MLとデータのスキルに十分自信があるまで、それらを追いかけないことをお勧めします。