
因?yàn)橛写罅康?strong>競(jìng)爭(zhēng)來(lái)獲得數(shù)據(jù)科學(xué)家的工作。
找一份數(shù)據(jù)科學(xué)工作比以往任何時(shí)候都更難--如何將它轉(zhuǎn)化為你的優(yōu)勢(shì)-kdnuggets
盡管許多有抱負(fù)的數(shù)據(jù)科學(xué)家發(fā)現(xiàn),找到一份工作變得比以前更加困難…
因?yàn)橛幸环N瘋狂的沖動(dòng)。每一種工程師、科學(xué)家和工作人員都稱自己為數(shù)據(jù)科學(xué)家。
為什么有這么多“冒牌”數(shù)據(jù)科學(xué)家?
你有沒(méi)有注意到有多少人突然自稱為數(shù)據(jù)科學(xué)家?你的鄰居,你在一個(gè)…
遇到的女孩
因?yàn)槟悴淮_定你能不能在這里面切牙。請(qǐng)記住,冒名頂替綜合癥在數(shù)據(jù)科學(xué)中非?;钴S。
如何管理數(shù)據(jù)科學(xué)中的冒名頂替綜合癥
如果他們發(fā)現(xiàn)你一無(wú)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(kāi)來(lái)呢?我不知道你是否可以,但我可以告訴你幾個(gè)指針來(lái)測(cè)試你自己。這就是這篇文章的內(nèi)容。
問(wèn)自己幾個(gè)問(wèn)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(shí)間和精力都花在分析更大的數(shù)據(jù)集或?qū)嶒?yàn)最新的深度學(xué)習(xí)模型上。
留出至少25%的時(shí)間來(lái)學(xué)習(xí)做一兩件在任何地方、任何組織、任何情況下都很有價(jià)值的事情,
正如您所看到的,這些習(xí)慣相當(dāng)容易養(yǎng)成和實(shí)踐,即它們不需要繁重的工作、多年的統(tǒng)計(jì)學(xué)背景或深度機(jī)器學(xué)習(xí)知識(shí)方面的高級(jí)專業(yè)知識(shí)。
但是,令人驚訝的是,并不是每個(gè)人都接受它們。而且,那是你脫穎而出的機(jī)會(huì)。
想象一下你在面試中的樣子。如果你對(duì)上面的問(wèn)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(huì)面前的聲音會(huì)與其他應(yīng)聘者有多大的不同,這些應(yīng)聘者在常規(guī)的統(tǒng)計(jì)和梯度下降問(wèn)題上表現(xiàn)出色,但沒(méi)有提供全面能力的證明。
它們表明您對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)問(wèn)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(zhǔn)確性,而達(dá)到了業(yè)務(wù)增值和客戶同理心的領(lǐng)域。哪家公司不會(huì)喜歡這樣的應(yīng)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(gè)人都接受它們。而且,那是你脫穎而出的機(jī)會(huì)。
有這么多偉大的工具和資源來(lái)幫助你練習(xí)。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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直接從Jupyter筆記本上寫出完整的編程和技術(shù)書(shū)籍。也可將此用于文檔構(gòu)建。
帶有Jupyter的書(shū)籍
理解實(shí)際分析問(wèn)題的多方面復(fù)雜性,以及它不僅僅是建模和預(yù)測(cè)
為什么業(yè)務(wù)分析問(wèn)題需要您的所有數(shù)據(jù)科學(xué)技能
想象一下,你在面試委員會(huì)面前的聲音會(huì)與其他應(yīng)聘者有多大的不同,這些應(yīng)聘者在常規(guī)的統(tǒng)計(jì)和梯度下降問(wèn)題上表現(xiàn)出色,但沒(méi)有提供全面能力的證明。
學(xué)習(xí)時(shí)不要跳臺(tái)階。跟著步驟走。
不要只專注于閱讀最新的深度學(xué)習(xí)技巧或關(guān)于最新Python庫(kù)的博客文章。在每一個(gè)機(jī)會(huì),閱讀該行業(yè)的頂級(jí)論壇和好書(shū)的董事會(huì)主題。我喜歡的一些書(shū)籍和論壇如下,
隨著越來(lái)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(xué)以及機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能的相關(guān)技能目前在就業(yè)市場(chǎng)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(jìng)爭(zhēng)和溝通不暢。
一個(gè)亟待解決的問(wèn)題是:如何從一百個(gè)共同申請(qǐng)者中區(qū)分自己?
我們列出了一些關(guān)鍵問(wèn)題,你可以問(wèn)自己,并評(píng)估你在一些技能和習(xí)慣上的獨(dú)特性,這些技能和習(xí)慣使你與眾不同。我們展示了一些想象中的對(duì)話片段,你可以在面試板上展示這些技能和習(xí)慣。我們還提供了一份資源的入圍名單,以幫助您開(kāi)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(xué)之旅中一切順利…
您可以查看作者的GitHub存儲(chǔ)庫(kù)以獲取機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)方面的代碼、思想和資源。如果你和我一樣,對(duì)人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)/數(shù)據(jù)科學(xué)充滿熱情,請(qǐng)?jiān)贚inkedIn上添加我或在Twitter上關(guān)注我。
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