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时间:2019-03-13 18:41来源:未知 作者:admin 点击:
本文作者通过分享自己的经验,来帮助大家了解从事数据科学这个职业,一起来看看~ 很棒,说明你是很有上进心的人,而且对数据科学充满热情,并希望通过解决复杂的问题为公司带

  本文作者通过分享自己的经验,来帮助大家了解从事数据科学这个职业,一起来看看~

  很棒,说明你是很有上进心的人,而且对数据科学充满热情,并希望通过解决复杂的问题为公司带来价值。但是你在数据科学方面毫无经验,也不知道如何开始。我很懂你,因为曾经我也是如此。本文就是特别针对热情且有抱负的数据科学家,解答进入该领域最常见的问题和挑战。

  我希望通过分享我自己的经验,帮助你了解入科从事数据科学的职业,并为你提供一些指南,让你的学习之旅更加愉快。让我们开始吧!

  根据国际数据公司(IDC)预测,2020年全球大数据和业务分析收入将超过2100亿美元。

  根据LinkedIn 与2018年8月发布的美国劳动力报告, 2015年美国的数据科学人才过剩。三年后,随着越来越多公司面临数据科学技能人才的短缺,这一趋势发生了巨大变化。越来越多的公司开始使用大数据得出分析见解和制定决策。

  好消息是:形势以及发生了转变。坏消息是:随着数据科学领域的就业机会不断增加,但很多有抱负的数据科学家由于技能不符合市场的需求,而难以找到心仪的工作。

  在接下来的部分中,你将看到该如何提高数据科学技能,从而在大量求职者中脱颖而出,最终收获梦想的工作。

  说实话,要掌握数据科学领域所有技能几乎是不可能的,因为范围太广了。总有一些技术是数据科学家没有掌握的,因为不同的业务需要不同的技能。但有一些核心技能是数据科学家所必须掌握的。

  技术能力,数学和统计学,编程和商业知识。尽管无论使用何种语言,编程能力都是必备的。作为数据科学家,我们应该运用商业沟通能力想企业高层说明模型结果,同时基于数学和统计学的支持。

  关于数学和统计学,可以查看Randy Lao的相关文章,当中的资源非常丰富。

  当我刚开始学习数据科学时,我读了这本书 An Introduction to Statistical Learning — with Applications in R(统计学习导论 与R中的应用)。我强烈推荐这本书给初学者,因为本书侧重于统计建模和机器学习的基本概念,并提供详细而直观的解释。如果你特别喜欢数学,也许你更喜欢这本书:The Elements of Statistical Learning(统计学习中的元素)。

  关于学习编程,特别是对于没有经验的初学者,我建议专注于学习一种语言,我个人更喜欢Python,因为Python更容易学习。关于Python或R哪种语言更好一直都存在争论,我个人认为重点应放在如何帮助企业解决问题,而不是使用哪种语言。

  事实上,软技能比硬技能更重要。在LinkedIn询问了2000名商业领袖,我们发现2018年他们最希望员工具备的软技能包括:领导力、沟通能力、合作能力和时间管理能力。我认为这些软技能在数据科学家的日常工作中起着至关重要的作用。

  随着人工智能和数据科学的兴起,大量课程课程、训练营如雨后春笋般涌现,都不希望错失良机。

  没有一门课程能涵盖你需要的所有资源。有些课程在某些方面是重叠的,因此不值得花钱购买不同但有重复性的课程。

  首先要知道你需要学什么。不要因为花哨和吸引人的标题就盲目选择课程。通过查看求职网站上数据科学家的职位描述,你会发现一些公司需要的通用技能。然后通过了解自己缺乏的技能去搜索相应课程。

  比较不同平台提供的优质课程。类比几个课程,并且查看其他人的评论(非常重要!)。另一方面,Coursera、Udemy、Lynda、Codecademy、DataCamp、Dataquest等平台也提供许多免费课程。

  我想说的是,通过开源学习足以让你开始从事数据科学,之后可以根据业务需求进一步发展自己的职业生涯。

  没有固定的学习途径,条条大路通罗马。阅读相关书籍是掌握基础知识的良好。注意不要试图去记忆具体的数学和算法细节,因为当应用于实际问题进行编程时,你可能会忘记这些内容。你只需了解一定的基础知识,并继续学习,要务实。不要试图完全了解所有知识,因为有时完美主义会给你的学习拖后腿。

  商业问题在于”是什么”和”为什么”。要解决商业问题,首先必须解决问题,而技术技能是注重于”怎么做”。我的建议主要基于个人经验。

  对于许多数据科学家来说,主要挑战就是数据科学是信息的海洋。我们可能失去方向,因为有太多的建议和资源,大量的在线课程、研讨会等等,你需要保持专注,知道你拥有什么,你需要什么。

  在刚开始时,我因为大量的资源感到困惑。通过听数据科学家的播客,阅读如何开启数据科学领域的文章,尝试不同在线课程。最终我关注我在本文中分享的这些优质资源。

  当学习过程太过艰难时,我开始怀疑自己,我真的有能力做到吗?我追求的道理是正确的吗?最终对数据科学的热情和耐心让我重新开始,继续不断努力和前行。

  由于就业市场竞争激烈,找到心仪的数据科学工作对我来说并非易事。我提交了大量的简历都毫无结果。因此我开始改进找工作的方法,参加聚会和研讨会,在网上分享我的学习经历,在招聘会上于潜在雇主接触等等。

  这是一种误解,你并不能通过简历中的经验就被聘用。事实上,简历是面试的敲门砖。

  因此,学习如何写简历对于获得面试机会至关重要。研究表明,招聘人员在确定求职者是否适合该职位时,平均看简历的时间仅为6秒。

  简历是不够的,你还需要作品集的支撑。在看了简历之后,招聘人员希望更多地了解你的背景,这时就需要作品集了。

  可以试着在社交媒体平台分享自己的学习经历,写文章和做播客都是不错的选择。

  LinkedIn上的数据科学社区非常棒,以下是我认为值得关注的数据科学家和专业人士:

  希望本文能够解决你的问题。每当你在数据科学旅程中遇到任何障碍,快要放弃时请记住,坚持是关键。

  人人都是产品经理(是以产品经理、运营为核心的学习、交流、分享平台,集媒体、培训、社群为一体,全方位服务产品人和运营人,成立8年举办在线+期,线+场,产品经理大会、运营大会20+场,覆盖北上广深杭成都等15个城市,在行业有较高的影响力和知名度。平台聚集了众多BAT美团京东滴滴360小米网易等知名互联网公司产品总监和运营总监,他们在这里与你一起成长。

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