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數(shù)據(jù)科學(xué)初學(xué)者九種常見(jiàn)錯(cuò)誤
2017-11-24
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 數(shù)據(jù)科學(xué)初學(xué)者九種常見(jiàn)錯(cuò)誤

如果你想開(kāi)始一個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)方面的職業(yè),你可以通過(guò)避免這9個(gè)會(huì)使你付出高代價(jià)的初學(xué)者錯(cuò)誤來(lái)免去幾天,幾個(gè)星期甚至幾個(gè)月的挫折。

如果你不仔細(xì),這些錯(cuò)誤將會(huì)消耗你最寶貴的資源:你的時(shí)間、精力和動(dòng)力。
我們將它們分為三類(lèi):
學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)時(shí)的錯(cuò)誤;
求職時(shí)的錯(cuò)誤;
求職面試中的錯(cuò)誤;
學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)時(shí)
第一組錯(cuò)誤是“隱蔽的”,很難發(fā)現(xiàn)。沒(méi)有絲毫的預(yù)兆,它們?nèi)缤瑴厮笄嗤馨愫谋M你的時(shí)間和精力,并且它們產(chǎn)生的誤解圍繞這個(gè)領(lǐng)域。
1.花費(fèi)太多時(shí)間在理論上
許多初學(xué)者陷入了花費(fèi)太多時(shí)間在理論上的陷阱,無(wú)論是數(shù)學(xué)相關(guān)(線性代數(shù),統(tǒng)計(jì)學(xué)等)還是機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)的(算法,派生等)。
這種方法效率低下有三個(gè)主要原因:
首先,這是緩慢而艱巨的。如果你曾經(jīng)被所有要學(xué)的東西壓垮,那么你很有可能陷入了這個(gè)陷阱。
第二,你也不會(huì)保留這些概念。數(shù)據(jù)科學(xué)是一個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域,而鞏固技能的最好方法是實(shí)踐。
最后,還有一個(gè)更大的風(fēng)險(xiǎn)就是如果你不明白你所學(xué)的東西與現(xiàn)實(shí)內(nèi)容有什么聯(lián)系,那么你會(huì)變得消極然后放棄。
傳統(tǒng)上這種重理論的方法在學(xué)術(shù)界中傳授,但大多數(shù)從業(yè)者可以從更注重結(jié)果的觀念中受益。
為了避免這個(gè)錯(cuò)誤:
平衡你的研究和你實(shí)踐的項(xiàng)目。
學(xué)會(huì)適應(yīng)局部知識(shí)。當(dāng)你進(jìn)步的時(shí)候,你自然會(huì)填補(bǔ)空白。
了解每一部分如何適應(yīng)大局(包括在我們免費(fèi)7天速成課程)。
2.從頭開(kāi)始編寫(xiě)太多的算法
下一個(gè)錯(cuò)誤也會(huì)導(dǎo)致學(xué)生片面重視局部而忽略了整體。一開(kāi)始你真的不需要從頭開(kāi)始編寫(xiě)每個(gè)算法。
雖然為了學(xué)習(xí)而實(shí)現(xiàn)一些這么做很好,但現(xiàn)實(shí)是算法正在成為商品。由于成熟的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)和基于云的解決方案,大多數(shù)從業(yè)者實(shí)際上從不從頭編寫(xiě)代碼。
今天,了解如何在正確的設(shè)置(以正確的方式)中應(yīng)用正確的算法更為重要。
為了避免這個(gè)錯(cuò)誤:
使用通用的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù),如Scikit-Learn(Python)或Caret(R)(需翻墻)。
如果你從頭開(kāi)始編寫(xiě)一個(gè)算法,那么這樣做是為了學(xué)習(xí)而不是完善你的實(shí)現(xiàn)。
理解現(xiàn)代機(jī)器學(xué)習(xí)算法的環(huán)境及其優(yōu)缺點(diǎn)。
3.急于深入更高的層次
有些人進(jìn)入這個(gè)領(lǐng)域是因?yàn)樗麄兿胍獦?gòu)建未來(lái)的技術(shù):自駕車(chē),高級(jí)機(jī)器人,計(jì)算機(jī)視覺(jué)等。 這些技術(shù)由深度學(xué)習(xí)和自然語(yǔ)言處理等技術(shù)所驅(qū)動(dòng)。
但是,掌握基本原理很重要。 一口吃不成胖子。每個(gè)奧運(yùn)潛水員都需要先學(xué)習(xí)如何游泳,那么你也應(yīng)該如此。
為了避免這個(gè)錯(cuò)誤:
首先掌握“經(jīng)典”機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)和算法,以此作為高級(jí)課題的基石。
要知道經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)仍然具有驚人的潛力。雖然算法已經(jīng)成熟,但我們?nèi)匀惶幱诎l(fā)現(xiàn)使用富有成效的方法的早期階段。
學(xué)習(xí)一個(gè)系統(tǒng)的方法來(lái)解決任何形式的機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題。
不要在家里嘗試這個(gè)(除非你有足夠的練習(xí))
求職時(shí)
下一組錯(cuò)誤可能會(huì)導(dǎo)致你在求職過(guò)程中錯(cuò)過(guò)一些很好的機(jī)會(huì)。 即使你能夠勝任,但你可以通過(guò)避免這些問(wèn)題來(lái)發(fā)揮到最好的效果。
4.簡(jiǎn)歷中有太多的專(zhuān)業(yè)術(shù)語(yǔ)
許多應(yīng)聘者在寫(xiě)簡(jiǎn)歷時(shí)犯的最大錯(cuò)誤就是用專(zhuān)業(yè)術(shù)語(yǔ)填滿了簡(jiǎn)歷。
相反,你的簡(jiǎn)歷應(yīng)該簡(jiǎn)潔明了并且你的要點(diǎn)要闡述清晰。你的簡(jiǎn)歷應(yīng)該主張你能給公司帶來(lái)的影響,尤其是當(dāng)你申請(qǐng)初級(jí)職位的時(shí)候。
為了避免這個(gè)錯(cuò)誤:
不要簡(jiǎn)單列出你所使用的編程語(yǔ)言或庫(kù)。描述你如何使用它們并解釋結(jié)果。
少即是多??紤]強(qiáng)調(diào)最重要的技能,并突出它們。
制作一個(gè)簡(jiǎn)歷主模板,這樣你就可以根據(jù)不同的職位定制不同的版本。這樣可以使每個(gè)版本保持整潔。
5.高估學(xué)位的價(jià)值
有時(shí),畢業(yè)生會(huì)高估他們的教育價(jià)值。雖然在相關(guān)領(lǐng)域有高等學(xué)位肯定會(huì)增加你的機(jī)會(huì),但這是不夠的,也不是最重要的因素。
當(dāng)然了,我們并不是說(shuō)畢業(yè)生傲慢自大…
在大多數(shù)情況下,在學(xué)校學(xué)習(xí)的東西與在企業(yè)中應(yīng)用的機(jī)器學(xué)習(xí)完全不同。處理期限、客戶和技術(shù)障礙需要在學(xué)術(shù)界不那么迫切的實(shí)際權(quán)衡。
為了避免這個(gè)錯(cuò)誤:
參加相關(guān)實(shí)習(xí),即使是兼職。
6.搜索內(nèi)容太狹隘
數(shù)據(jù)科學(xué)是一個(gè)相對(duì)較新的領(lǐng)域,機(jī)構(gòu)還在不斷發(fā)展,以適應(yīng)數(shù)據(jù)日益增長(zhǎng)的影響。如果你只搜索“數(shù)據(jù)科學(xué)家”的空缺,你就會(huì)限制自己。
許多職位沒(méi)有被稱(chēng)為“數(shù)據(jù)科學(xué)”,但它們可以讓你以類(lèi)似的角色發(fā)展類(lèi)似的技能和功能。
為了避免這個(gè)錯(cuò)誤:
搜索所需技能(機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)可視化,SQL等)。
按工作職責(zé)進(jìn)行搜索(預(yù)測(cè)建模、A/B測(cè)試、數(shù)據(jù)分析等)。
用職位所需的技術(shù)搜索(Python,R,Scikit Learn,Keras,等)。
通過(guò)職位名稱(chēng)(數(shù)據(jù)分析師、定量分析師、機(jī)器學(xué)習(xí)工程師等)擴(kuò)展搜索范圍。
面試過(guò)程中
最后一組錯(cuò)誤是面試時(shí)的絆腳石。你已經(jīng)為達(dá)到這一步做了艱苦的工作,所以現(xiàn)在是結(jié)束的時(shí)候了。
7.沒(méi)有事先做討論項(xiàng)目的準(zhǔn)備
在你的產(chǎn)品組合中有項(xiàng)目用于回答“你會(huì)如何”這類(lèi)的面試問(wèn)題,以此作為一個(gè)主要的安全保障。而不是說(shuō)假設(shè),你可以指出你如何處理某些情況的具體例子。
此外,許多面試官都會(huì)特別關(guān)注你獨(dú)立自主的能力,因?yàn)閿?shù)據(jù)科學(xué)的職位自然包含項(xiàng)目管理的要素。這意味著你應(yīng)該理解整個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)工作流程,并了解如何將所有內(nèi)容整理在一起。
為了避免這個(gè)錯(cuò)誤:
完整的端到端的項(xiàng)目,能使你實(shí)踐每一個(gè)主要步驟(即數(shù)據(jù)清理、模型培訓(xùn)等)。
組織你的一套方法。數(shù)據(jù)科學(xué)應(yīng)該是深思熟慮的,而不是偶然的。
回顧和實(shí)踐從過(guò)去的實(shí)習(xí)、工作或課程中所做的項(xiàng)目。
8.低估領(lǐng)域知識(shí)的價(jià)值
技術(shù)技能和機(jī)器學(xué)習(xí)知識(shí)是獲得數(shù)據(jù)科學(xué)職位的基本前提。然而,要真正脫穎而出,你應(yīng)該更多地了解你將運(yùn)用技能的具體行業(yè)。
記住,數(shù)據(jù)科學(xué)永遠(yuǎn)不會(huì)存在于真空中。
為了避免這個(gè)錯(cuò)誤:
如果你在銀行面試一個(gè)職位,就要了解一些基本的財(cái)務(wù)概念。
如果你正在為財(cái)富500強(qiáng)的戰(zhàn)略職位面試,那就去面試幾次,了解一下盈利能力的驅(qū)動(dòng)因素。
如果你正要去一家初創(chuàng)公司面試,要了解它的市場(chǎng),并試著辨別它將如何獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。
簡(jiǎn)而言之,在這方面采取一些額外的舉措可以帶來(lái)很大的好處!
9.忽視溝通技巧
目前,在大多數(shù)機(jī)構(gòu)中,與開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)或分析師團(tuán)隊(duì)相比,數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)仍然非常小。因此,當(dāng)一個(gè)入門(mén)級(jí)的軟件工程師經(jīng)常被一個(gè)高級(jí)工程師管理時(shí),數(shù)據(jù)科學(xué)家傾向于在更多跨功能的環(huán)境中工作。
面試官會(huì)注重你和不同技術(shù)背景和數(shù)學(xué)背景的同事交流的能力。
為了避免這個(gè)錯(cuò)誤:
向非技術(shù)受眾講解技術(shù)概念。例如,試著向朋友解釋你喜歡的算法。
為常見(jiàn)的面試問(wèn)題準(zhǔn)備要點(diǎn),并練習(xí)回答問(wèn)題。
實(shí)踐分析各種數(shù)據(jù)集,提取關(guān)鍵的見(jiàn)解,并展示你的發(fā)現(xiàn)。
總結(jié)
在本指南中,你學(xué)習(xí)了數(shù)據(jù)科學(xué)初學(xué)者應(yīng)該避免的9種代價(jià)高的錯(cuò)誤的實(shí)用技巧:
1.花費(fèi)太多時(shí)間在理論上。
2.從頭編寫(xiě)太多的算法。
3.跳入高深的主題,例如深度學(xué)習(xí)、太快了。
4.在簡(jiǎn)歷中有太多的技術(shù)術(shù)語(yǔ)。
5.高估學(xué)位的價(jià)值。
6.找工作搜索太狹窄。
7.在面試中沒(méi)有準(zhǔn)備好討論項(xiàng)目。
8.低估領(lǐng)域知識(shí)的價(jià)值。
9.忽視溝通技巧。


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