
作者布蘭登·科斯利,F(xiàn)astDataScience.ai
數(shù)據(jù)科學(xué)家需求不足,沒有兩種方法。工作崗位嗯,有很多空缺,這個(gè)行業(yè)似乎只是在這個(gè)后疫情時(shí)代的數(shù)字世界里才有所增長。因此,數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)的學(xué)生也是世界勞動(dòng)力中日益增長的一部分,這就不足為奇了。但是學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)并不容易。事實(shí)上,它是錯(cuò)誤的,而且很難有幾個(gè)好的原因:
1.數(shù)據(jù)科學(xué)作為一個(gè)專業(yè)融合了許多不同的子專業(yè),這些子專業(yè)本身就是專業(yè),如數(shù)據(jù)工程、編程、統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)據(jù)可視化。
2.該行業(yè)及相關(guān)工具和技術(shù)正在迅速發(fā)展,使人很難知道將研究重點(diǎn)放在哪里。
3.教育機(jī)構(gòu)(大學(xué)、數(shù)字教程)教授的數(shù)據(jù)科學(xué)與企業(yè)使用的數(shù)據(jù)科學(xué)之間存在差距。
4.由于所需知識(shí)的廣泛性,很容易對(duì)一個(gè)人向未來雇主有效地傳達(dá)自己所受教育的價(jià)值的能力失去信心。
我記得我自己試圖從一個(gè)精通數(shù)據(jù)的學(xué)術(shù)研究員變成一個(gè)行業(yè)數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)人士的經(jīng)歷。我把自己暴露在所有的教程、博客和MOOC中,我可以。我沉浸在行業(yè)新聞和趨勢中。我把我的桶裝滿了,發(fā)現(xiàn)我學(xué)得越多,我就越意識(shí)到我不知道。我壓力很大,對(duì)自己擁有的技能缺乏信心,感覺自己就像一個(gè)冒名頂替的人,去參加數(shù)據(jù)科學(xué)面試,希望自己不會(huì)被“抓住”,因?yàn)槲覜]有花足夠的時(shí)間在損失函數(shù)上。
我全神貫注于數(shù)據(jù)科學(xué)教育,希望我的廣泛接觸能引導(dǎo)我實(shí)現(xiàn)我的目標(biāo),并獲得更好的薪水。我當(dāng)時(shí)沒有意識(shí)到的是,我已經(jīng)本末倒置了。我是如此渴望學(xué)習(xí),以至于我把所有的時(shí)間都花在學(xué)習(xí)很多“東西”上,從來沒有停下來問自己;所有這些“東西”如何結(jié)合起來解決真正的問題?
請(qǐng)?jiān)试S我告訴你一個(gè)明顯的秘密,大多數(shù)企業(yè)不關(guān)心數(shù)據(jù)科學(xué)“東西”,大多數(shù)企業(yè)只關(guān)心這些東西是否能解決業(yè)務(wù)問題。因此,問題就在這里,試圖學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)的所有工具,這樣你的簡歷就可以充滿一個(gè)不斷擴(kuò)大的“東西”列表(Python、R、回歸、隨機(jī)森林、幼稚貝葉斯、馬爾可夫鏈、支持向量機(jī)、k-means聚類、XGBoost、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自然語言處理,等等)是徒勞的。
這些“事情”不會(huì)把你引向你的目標(biāo),因?yàn)槟愕哪繕?biāo)只是由你覺得自己被重視的地方來定義的。您將感到有價(jià)值的地方是允許您不斷發(fā)展的數(shù)據(jù)科學(xué)知識(shí)應(yīng)用于解決問題的地方。能夠交流如何利用一些數(shù)據(jù)科學(xué)工具來解決問題,將比簡單地列出您在一個(gè)或另一個(gè)類中接觸過的所有算法在業(yè)務(wù)上走得更遠(yuǎn)。
總之,先找個(gè)目的。你關(guān)心什么?你的激情在哪里?你想解決什么問題?一旦你有了一個(gè)列表,選擇一些東西,并考慮如何應(yīng)用你的數(shù)據(jù)科學(xué)知識(shí)來解決與該興趣相關(guān)的問題。
通過首先找到你的目的,你將結(jié)合上下文來學(xué)習(xí)你的數(shù)據(jù)科學(xué)教育,你將尋求學(xué)習(xí)的工具將感覺不那么壓倒性,因?yàn)橛腥魏我饬x的應(yīng)用工具必然會(huì)更少。
知識(shí)、激情和對(duì)問題的理解也會(huì)開啟你的創(chuàng)造力。創(chuàng)造性的問題解決是看到我們對(duì)兩個(gè)或更多不同領(lǐng)域的理解如何以新穎的方式結(jié)合在一起。如果我們只在我們的“罐頭”數(shù)據(jù)集和冷靜分配的問題的背景下學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué),我們就不再能夠從多個(gè)領(lǐng)域跨越我們的知識(shí)深度。
通過首先找到您的目的,您將很快了解到解決相同問題有許多不同的數(shù)據(jù)科學(xué)解決方案。換句話說,在數(shù)據(jù)科學(xué)中很少有對(duì)錯(cuò)之分,更常見的是業(yè)務(wù)問題可以用無數(shù)種方法來解決。有些解決方案比其他的好嗎?當(dāng)然可以。但這并不意味著那些不是最優(yōu)的就是錯(cuò)的,相反,它們只是沒有那么好。有了足夠的錢和時(shí)間,總有一個(gè)“更好”的解決方案,所以最好不要太過陷入這種螺旋。相反,關(guān)注你所擁有的知識(shí)如何能帶來比以前更多的價(jià)值,或者通過揭示在其他人身上不明顯的新見解來增加現(xiàn)有的解決方案。
通過首先找到你的目的,你將解決大多數(shù)數(shù)據(jù)科學(xué)課程中經(jīng)常沒有教的問題,但它們是企業(yè)數(shù)據(jù)科學(xué)家每天都要面對(duì)的問題。以尋找正確數(shù)據(jù)的簡單問題為例。大多數(shù)數(shù)據(jù)科學(xué)課程不會(huì)教你數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)的價(jià)值,但在企業(yè)中,數(shù)據(jù)科學(xué)家通常負(fù)責(zé)發(fā)現(xiàn)并與新的數(shù)據(jù)集混合,以進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)收集的數(shù)據(jù)和雇傭的數(shù)據(jù)科學(xué)家對(duì)其進(jìn)行評(píng)估的價(jià)值。先有目的地學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)將迫使您尋找獲取與您的問題最相關(guān)的數(shù)據(jù)的方法,它將要求您訪問、爭論和設(shè)計(jì)這些數(shù)據(jù),以便它能夠用機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練。
最后,通過首先找到您的目的,您將知道如何傳達(dá)您構(gòu)建的解決方案的價(jià)值。
我的目的是社會(huì)公正。我想使用數(shù)據(jù)科學(xué)的工具和技能來提供信息,以產(chǎn)生揭露不公正的洞察力,為積極的社會(huì)變革提供解決方案,并幫助我們認(rèn)識(shí)到人類偏見的含義。
在我的第一個(gè)項(xiàng)目中,我想幫助三班工人識(shí)別車輛犯罪的口袋,以支持更安全的停車決定。我必須找到當(dāng)?shù)毓簿靾?bào)告數(shù)據(jù),并將其與人口普查數(shù)據(jù)等其他數(shù)據(jù)源混合。利用我所擁有的數(shù)據(jù)科學(xué)知識(shí),我可以建立一個(gè)預(yù)測模型,根據(jù)周圍位置的特征來預(yù)測汽車經(jīng)歷車輛犯罪(例如盜竊、破壞)的可能性。這個(gè)項(xiàng)目讓我學(xué)會(huì)了基本的數(shù)據(jù)爭論,如何導(dǎo)出一些地理空間特征,測試不同分類模型的準(zhǔn)確性,如隨機(jī)森林、邏輯回歸和樸素貝葉斯,使用Tableau Public進(jìn)行基本的可視化,以及如何設(shè)置管道在每次刷新警方數(shù)據(jù)時(shí)刷新儀表板。
還有其他問題我可以解決嗎?當(dāng)然了.我可以用其他工具來解決這個(gè)特定的問題嗎?最肯定的是。我想出了最好的解決方案,甚至是市場上唯一的解決方案嗎?不是一個(gè)機(jī)會(huì),但我的解決方案比那里的更好,這沒什么。
我不僅學(xué)習(xí)了上面提到的具體工具,而且對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)的過程獲得了更多的直覺。我能夠更清楚地闡明為什么我希望使用特定數(shù)據(jù)類型的特定分類模型而不是其他分類模型。最重要的是,我能夠充滿激情地談?wù)撨@些工具是如何讓我通過結(jié)合數(shù)百個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)來做出明智的決定的。
現(xiàn)在,當(dāng)面對(duì)新的目的,并詢問是否有數(shù)據(jù)科學(xué)解決方案來克服與該目的相關(guān)的問題時(shí),我不再對(duì)我不知道的事情感到缺乏信心。我利用這個(gè)目的來應(yīng)用我所知道的,解釋我的方法,并確定一些新的東西要學(xué)習(xí),并相信我可以。
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