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如何獲得你的第一份數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的工作？
2017-04-11
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一. 對數(shù)據(jù)科學(xué)家而言，最重要的技能和工具是什么？如何獲得？


在 90％ 的情況下，在大學(xué)中所學(xué)的技能對于實際中的數(shù)據(jù)科學(xué)項目并不是很有用。在實際項目中，起碼需要掌握以下四種編程技術(shù)：
bash / 命令行
Python
SQL
R
（有時候還可能會用到 Java ）

很多情況下具體取決于公司使用哪兩種或三種編程技術(shù)。但是，一旦你掌握了其中一種，那么學(xué)習(xí)其他語言則會更加容易。
 
所以第一個問題是：如何獲得這些工具？ 好消息就是所有這些工具都是免費的。這意味著，這些軟件支持免費下載，安裝和使用。那么你可以做好練習(xí)，完成數(shù)據(jù)項目。

二. 如何學(xué)習(xí)？

學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)有兩個主要方式——且都高效低成本。

1. 通過書本。
 
通過書本學(xué)習(xí)編程很傳統(tǒng)，但仍然是一個很好的學(xué)習(xí)方式。通過這種方式你可以很專注，從書中可以得到非常詳細(xì)的數(shù)據(jù)分析，統(tǒng)計，數(shù)據(jù)編碼等知識。我重點推薦以下七本書，并且建議按此順序閱讀。

1. 《Lean Analytics》—— 作者 Croll，Yoskovitz
第一本要閱讀的書是關(guān)于使用數(shù)據(jù)的基本業(yè)務(wù)心態(tài)?？雌饋肀緯m用于創(chuàng)業(yè)公司，但我覺得這不止于此。從中你將學(xué)習(xí)到選擇一個關(guān)鍵的指標(biāo)至關(guān)重要，以及了解 6 個基本的業(yè)務(wù)類型。
 
2.《Business value in the ocean of data》—— 作者 Fajszi，Cser，F(xiàn)ehér
如果《Lean Analytics》是關(guān)于創(chuàng)業(yè)公司的業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)，這本書則闡述了大型企業(yè)的商業(yè)和數(shù)據(jù)。當(dāng)中有許多實用知識，例如，保險公司如何使用預(yù)測分析；銀行面臨哪些數(shù)據(jù)問題等等。
 
3. 《Naked Statistics》 —— 作者 Charles Wheelan
這本書不僅僅適合數(shù)據(jù)科學(xué)家。同時當(dāng)中闡述了統(tǒng)計思維的基礎(chǔ)，本書當(dāng)中有很多故事，你將會了解到如何不被“如何通過改變一個字來提高我們的 1300％ 轉(zhuǎn)換率”等標(biāo)題所蒙蔽。
 
4. 《Doing Data Science?》—— 作者  Schutt，O'Neil
這本書能夠把你在前 3 本書中學(xué)到的東西提升到一個全新的水平。包含的內(nèi)容更深入主題，包括從回歸模型，垃圾郵件過濾，推薦引擎甚至到大數(shù)據(jù)。
 
5.《Data Science at the Command Line》 —— 作者 Janssens
我一直建議大家學(xué)習(xí)些基本編程知識，從而你能夠更靈活地獲取，清除，轉(zhuǎn)換和分析數(shù)據(jù)。這能夠擴展你數(shù)據(jù)科學(xué)的機會。并且我建議可以從命令行開始。本書是我看過的唯一一本關(guān)于數(shù)據(jù)科學(xué)和命令行的書，且這本書足以涵蓋所有內(nèi)容。
 
6. 《Python for Data Analysis》——作者 McKinney
推薦學(xué)習(xí)的第二種數(shù)據(jù)語言是 Python 。 Python 并不難，且被廣泛使用。你幾乎可以通過 Python 做所有事情，從分析，預(yù)測甚至到機器學(xué)習(xí)。這是一本很厚的書（超過 400 頁），但涵蓋了所有 Python 相關(guān)內(nèi)容。
 
7.《I heart logs》—— 作者 Jay Kreps
最后推薦的這本書只有 60 頁，但非常具有技術(shù)性。本書很全面的闡述了數(shù)據(jù)采集和處理的技術(shù)背景?？赡茏鳛榉治鰩熁驍?shù)據(jù)科學(xué)家，你不會直接用到這些知識，但至少你會了解到公司的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施專家的做法。

2. 通過在線研討會和視頻課程。
 

數(shù)據(jù)科學(xué)在線課程通常不是很貴。而內(nèi)容涵蓋從數(shù)據(jù)編碼到商業(yè)智能的各種主題。


三． 如何練習(xí)，如何獲得實際操作經(jīng)驗？

這個問題有些棘手。每個公司都希望聘請有一定實際項目經(jīng)驗的人。如果你需要實際項目經(jīng)驗來獲得你的第一份工作，那么該怎么做呢？答案是： pet projects 。
 
“ Pet project ”指的是你偶然提出了一個令人興奮的數(shù)據(jù)項目的想法。

然后你開始構(gòu)建它?？梢詫⑵湟暈樾⌒蛣?chuàng)業(yè)項目，但請確保專注于該項目的數(shù)據(jù)科學(xué)部分，可以忽略業(yè)務(wù)部分。在這里列出了我過去幾年的一些 pet projects ：

我曾建立了一個監(jiān)控房地產(chǎn)網(wǎng)站的腳本，會通過電子郵件向我發(fā)送最佳的實時交易——從而讓我在其他人之前獲得這些交易。

我還建立過一個腳本，它能夠搜集出 ABC ， BBC 和 CNN 當(dāng)中針對同一主題的所有文章，從中可以看出針對同一事件 3 個不同新聞門戶的文章的差異。

我通過 Python 構(gòu)建了能夠自主學(xué)習(xí)的聊天機器人。 （因為還沒接受過系統(tǒng)訓(xùn)練，它還不太聰明 ）

記住要有創(chuàng)意！找到一個數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)的 pet project ，并開始編碼！如果您遇到問題，當(dāng)開始學(xué)習(xí)新的數(shù)據(jù)語言時，很容易遇到各種問題，這時只需用 google 或 stackoverflow ，可以解決大部分問題。下圖可以清楚地看到 stackoverflow 多么好用。

注意時間戳！ 當(dāng)我提問了一個十分復(fù)雜的問題，在 7 分鐘內(nèi)就得到了解答。之后我只需要將代碼復(fù)制到我的代碼即可。
 
建議：
 
建議最好找一位導(dǎo)師帶領(lǐng)自己。如果你幸運的話，你會找到一個在公司擔(dān)任數(shù)據(jù)科學(xué)家的角色的人，且他能夠每周或每兩個星期抽出一個小時和你討論問題、指導(dǎo)你編程。

四． 如何投遞第一份求職簡歷？

如果沒有找到導(dǎo)師，你仍然可以在你的第一家公司找到導(dǎo)師。這將是你第一個數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)工作，所以我建議不要專注于高薪或高大上的辦公環(huán)境。應(yīng)該專注于尋找一個在那里你可以學(xué)習(xí)進步的地方。
 
對于第一份數(shù)據(jù)科學(xué)的工作,跨國公司可能不太適合。因為那里的人通常太忙，幾乎沒有時間和動機來幫助你（當(dāng)然總是有例外）。

作為團隊中的第一個數(shù)據(jù)人員加入一個小的創(chuàng)業(yè)公司，可能也并不是一個好主意，因為這些公司缺乏值得學(xué)習(xí)的高級數(shù)據(jù)人員。
 
建議找一家 50-500 人規(guī)模的公司。這樣的公司不僅有高級數(shù)據(jù)科學(xué)家，而且他們有一定的精力來幫助你和教你。
 
好了，你已經(jīng)確定了一些理想的公司，那么如何投簡歷呢？簡歷中需要注意：突出你的技能和項目，而不是你的經(jīng)驗。列出你掌握的編程語言，可以附上些你的相關(guān) github 鏈接，以便證明你真的掌握了該語言。

在大多數(shù)情況下，一些公司也要求求職信。這是一個很好的機會來表達你對工作的熱情，同時你可以添加一些實際的細(xì)節(jié)，例如如果被雇用你會在頭幾個星期做些什么。（例如，我認(rèn)為這個____頁面起了很大的作用，在我的頭幾個星期，我會做出___，___和___等的具體研究來證明這個假設(shè)，并深入了解它。從而幫助公司改善_____并最終推動_____ KPI 。）
 
希望這能夠讓你得到面試機會，面試時你可以聊聊你的 pet project ，你的求職信。但面試主要是測試你是否適合這份工作，以及一些基本的技能測試。相信有足夠的準(zhǔn)備，你就能夠通過。

結(jié)論

我知道這聽起來容易，做起來難。但如果你真的決心成為數(shù)據(jù)科學(xué)家，沒有什么困難會阻止你的。祝你好運！

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