作者|JeremieHarris翻译|Mika本文为CDA数据分析师原创作品,转载需授权在大学我学习物理时,每当遇到不理解的术语,我就会上网搜索,这时我常会用到的就是维基百科 。虽然维基百科很好用,但是上面很多文章都不适合我的水平 。那些文
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作者 | Jeremie Harris
翻译 | Mika
本文为 CDA 数据分析师原创作品,转载需授权
在大学我学习物理时,每当遇到不理解的术语,我就会上网搜索,这时我常会用到的就是维基百科 。
虽然维基百科很好用,但是上面很多文章都不适合我的水平 。那些文章要不就是超出我的理解,或者对我来说太简单了 。这种情况时常发生,因此我从中总结的经验就是,维基百科上的技术词条很难既提供有效信息,又做到易于理解 。
【解读|数据科学领域常见的3种职业转型方向】很多数据科学方面的职业建议也是如此,有些是针对完全零基础的初学者;有些是针对初级数据科学家磨练技能;有些则针对资深的软件工程师 。而这容易让许多想成为数据科学家的人群感到无从下手,他们不知道该如何花在哪里 。
在本文中,我打算针对三种不同类型的人群给出相应的职业转型建议 。
第一类:零基础的初学者
如果你刚刚进入数据科学领域,请记住该领域的发展速度非常快,也许现在我给出的建议在你准备求职时已经过时了 。如今数据科学的招聘标准与一两年后的标准之间的差距可能会更大 。
在明确这点的基础上,如果你想进入数据科学领域,并且没有任何编程方面的背景,我要给出的建议如下:
首先要保持开放的心态
如果你是一名初学者,那么你可能完全不知道数据科学的具体内涵 。那么可以先和一些数据科学家聊一聊;关注相关的科学播客 。成为一名数据科学家需要花费大量的时间和精力,因此只因为你认为自动驾驶汽车很酷就一头扎进去,这并不是一个很好的理由 。确保自己了解数据科学中不那么高大上的部分,数据处理和构建数据管道等,这些方面占数据科学家日常工作的大部分 。
如果你决定继续前进,这太好了!首先你要做的第一件事就是学习Python 。参加一些在线课程,并尽快建立一个基础项目 。当你掌握一定Python技能时,学习如何使用Jupyter notebook 。
在找工作时,一开始就从全面的数据科学职位并不是最好的 。相反,可以选择数据可视化或数据分析职位,这类职位市场需求量大,而且要求没有数据科学家那么高 。这些职位经常与数据科学家一起工作,当你获得了一些经验后,也可以着手向这个方向发展 。
如何发挥自己的优势:
当你准备好找工作时,你会发现学会推销自己在在数据科学中非常重要 。你可能会担心,因为你没有任何专业经验或计算机科学的研究生学位,推广自己是一个难题 。但这也可以成为你最大的优势:你是从零开始,自学成才的数据科学家,公司需要这些努力而且学习能力强的数据科学家 。为此你需要符合自己的这种形象,不断提高技能,解决一个个挑战,但当中的回报绝对是值得的 。
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第二类:软件工程师
我遇到的想成为数据科学家的人中,可能有20%都是软件工程师 。一方面,有将代码部署到生产和与开发团队合作的相关经验,这是非常重要的资产 。另一方面,如今对全栈开发人员的需求非常高,有时公司会将软件工程师归为这个方向 。因此想转为数据科学家时,你要避免被当作软件工程师,而不是数据科学家 。
其他建议:
首先你可以考虑转为专注后端或数据库相关方向 。熟悉数据管道是一个良好的开端,这可以帮助你构建核心数据操作技能组 。
机器学习工程可能是最接近数据科学的职位,这更容易过渡 。在求职时,你可以找哪些强调部署模型,或将其集成到现有应用程序的职位,这些职位将最有效地利用你现有的技能 。
你很可能要建立机器学习或数据科学项目来打动雇主 。利用你的软件工程技能,将这些技能整合到可以向招聘人员展示的应用程序中 。这特别有效,因为这更为明确,而且突显了你作为全栈数据科学家的潜力 。
要记住,在职业转型时你的薪资很可能会减少 。即使是高级软件工程师,当他们转行数据科学时,也需要从初级的职位开始 。
如何发挥自己的优势:
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