
因為有大量的競爭來獲得數(shù)據(jù)科學家的工作。
找一份數(shù)據(jù)科學工作比以往任何時候都更難--如何將它轉(zhuǎn)化為你的優(yōu)勢-kdnuggets
盡管許多有抱負的數(shù)據(jù)科學家發(fā)現(xiàn),找到一份工作變得比以前更加困難…
因為有一種瘋狂的沖動。每一種工程師、科學家和工作人員都稱自己為數(shù)據(jù)科學家。
為什么有這么多“冒牌”數(shù)據(jù)科學家?
你有沒有注意到有多少人突然自稱為數(shù)據(jù)科學家?你的鄰居,你在一個…
遇到的女孩
因為你不確定你能不能在這里面切牙。請記住,冒名頂替綜合癥在數(shù)據(jù)科學中非常活躍。
如何管理數(shù)據(jù)科學中的冒名頂替綜合癥
如果他們發(fā)現(xiàn)你一無所知怎么辦?
我可以繼續(xù),但你明白…
那么,你如何將自己與群眾區(qū)分開來呢?我不知道你是否可以,但我可以告訴你幾個指針來測試你自己。這就是這篇文章的內(nèi)容。
問自己幾個問題,數(shù)數(shù)是的答案的數(shù)量。你越做這些,就越脫離群眾。
If you are not a beginner but consider yourself to be at a somewhat mature stage as a data scientist, do you do these?
不要把你所有的時間和精力都花在分析更大的數(shù)據(jù)集或?qū)嶒炞钚碌?a href='/map/shenduxuexi/' style='color:#000;font-size:inherit;'>深度學習模型上。
留出至少25%的時間來學習做一兩件在任何地方、任何組織、任何情況下都很有價值的事情,
正如您所看到的,這些習慣相當容易養(yǎng)成和實踐,即它們不需要繁重的工作、多年的統(tǒng)計學背景或深度機器學習知識方面的高級專業(yè)知識。
但是,令人驚訝的是,并不是每個人都接受它們。而且,那是你脫穎而出的機會。
想象一下你在面試中的樣子。如果你對上面的問題有很多肯定的答案,你可以向你的面試官提到,
想象一下,你在面試委員會面前的聲音會與其他應聘者有多大的不同,這些應聘者在常規(guī)的統(tǒng)計和梯度下降問題上表現(xiàn)出色,但沒有提供全面能力的證明。
它們表明您對數(shù)據(jù)科學問題好奇。
它們表明你閱讀,你分析,你交流。您創(chuàng)建和文檔供其他人創(chuàng)建。
它們表明,您的思考超越了筆記本和分類準確性,而達到了業(yè)務增值和客戶同理心的領域。哪家公司不會喜歡這樣的應聘者?
… these habits are fairly easy to develop and practice i.e. they do not need backbreaking work, years-long background in statistics, or advanced expertise in deep machine learning knowledge. 但是,令人驚訝的是,并不是每個人都接受它們。而且,那是你脫穎而出的機會。
有這么多偉大的工具和資源來幫助你練習。在一篇小文章的篇幅里,甚至不可能列出其中的一小部分。我只是展示一些有代表性的例子。關(guān)鍵的想法是沿著這些思路探索,并為自己發(fā)現(xiàn)幫助艾滋病。
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想象一下,你在面試委員會面前的聲音會與其他應聘者有多大的不同,這些應聘者在常規(guī)的統(tǒng)計和梯度下降問題上表現(xiàn)出色,但沒有提供全面能力的證明。
學習時不要跳臺階。跟著步驟走。
不要只專注于閱讀最新的深度學習技巧或關(guān)于最新Python庫的博客文章。在每一個機會,閱讀該行業(yè)的頂級論壇和好書的董事會主題。我喜歡的一些書籍和論壇如下,
隨著越來越多的企業(yè)采用和接受這些變革性技術(shù),數(shù)據(jù)科學以及機器學習和人工智能的相關(guān)技能目前在就業(yè)市場上的需求非常高。人才的需求和供給雙方之間存在著大量的競爭和溝通不暢。
一個亟待解決的問題是:如何從一百個共同申請者中區(qū)分自己?
我們列出了一些關(guān)鍵問題,你可以問自己,并評估你在一些技能和習慣上的獨特性,這些技能和習慣使你與眾不同。我們展示了一些想象中的對話片段,你可以在面試板上展示這些技能和習慣。我們還提供了一份資源的入圍名單,以幫助您開始這些。
我們列出了幾種參加MOOCs的方法,并建議閱讀參考資料。
祝你在你的數(shù)據(jù)科學之旅中一切順利…
您可以查看作者的GitHub存儲庫以獲取機器學習和數(shù)據(jù)科學方面的代碼、思想和資源。如果你和我一樣,對人工智能/機器學習/數(shù)據(jù)科學充滿熱情,請在LinkedIn上添加我或在Twitter上關(guān)注我。
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