
當你考慮你的第一份數(shù)據(jù)科學工作或你的下一個數(shù)據(jù)科學職位時,你會想問自己什么是重要的。對我來說,我在數(shù)據(jù)科學方面有過幾個職位,這些是我認為在選擇下一份工作時必須考慮的一些最關鍵的問題。
學習數(shù)據(jù)科學通常包括掌握機器學習算法,但有一個很大的部分在學術界經(jīng)常被忽視,那就是這些算法的運算。原因可能是有許多不同的方法來部署您的模型,并且許多選項可能包括已經(jīng)集成到您的業(yè)務中的昂貴的特定平臺。由于這種可變性,學校或項目可能會選擇不在教學大綱中包括操作,這是可以理解的。
話雖如此,您很可能想問這項工作是否是您作為數(shù)據(jù)科學家的責任,或者是否有一個專門的MLOps工程師(或機器學習工程師等)。當然,有些人可以做到這兩個方面,并且更喜歡掌握創(chuàng)建和部署模型過程的兩個部分,但是僅僅是專注于算法的數(shù)據(jù)科學家也是可以的。與你未來或現(xiàn)在的經(jīng)理明確這個定義甚至更重要。
與上述考慮類似,您將想要詢問您的團隊中是否有SQL專家。一些數(shù)據(jù)科學職位幾乎不需要SQL,而其他職位幾乎每天都需要SQL。在您的面試中,您將希望縮小您可以期望執(zhí)行的SQL的數(shù)量,以及您是否是唯一的SQL。
有時,還有其他人,如數(shù)據(jù)分析師、業(yè)務分析師或數(shù)據(jù)工程師,他們更像是一名專家,使用SQL。然而,在一些數(shù)據(jù)科學職位上,您將被要求在建模過程之前和之后查詢您的數(shù)據(jù)。
在進入一個專業(yè)數(shù)據(jù)科學家角色之前,一次一個項目聽起來似乎是一項簡單的任務,但它可以很快變成一個全職項目。
對于任何一個特定項目,您都可以執(zhí)行以下步驟:
數(shù)據(jù)科學的一些職位會有一個項目,只有一個人在上面工作,而在其他角色中,有幾個人在同一個模型上工作。人們按照自己的節(jié)奏前進,與其他日子相比,有或多或少的效率,每天都可以享受或不享受與其他人在同一個項目上工作。
最終要由你來決定你喜歡什么,同樣重要的是在進入一個角色之前知道你的期望是什么。
算法/模型創(chuàng)建的測試快得驚人。在開發(fā)一個模型并將其集成到您的業(yè)務中時,前后部分可能會占用大部分時間。
對于任何項目來說,時間線都可以波動,就像上面的其他考慮一樣,它是關于期望的--需要多少工作才能獲得有用的結(jié)果。
總的來說,重要的是要記住,當你接受數(shù)據(jù)科學角色(或任何角色)的面試時,你應該同樣地面試他們,這些只是你可以問和提出的一些問題或考慮因素。此外,即使在當前的角色中,您仍然可以提出這些問題。
概括地說,在選擇下一份數(shù)據(jù)科學工作之前,需要記住以下五點:
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