作者：Thomas

翻譯：王雨桐

校對(duì)：丁楠雅

本文為剛剛接觸數(shù)據(jù)科學(xué)的新人，提出五個(gè)職場(chǎng)準(zhǔn)備的建議。

數(shù)據(jù)科學(xué)已經(jīng)成為21世紀(jì)最熱門(mén)的工作領(lǐng)域，但如何才能成為數(shù)據(jù)科學(xué)家呢？ 作為一名有抱負(fù)的數(shù)據(jù)科學(xué)家，或是準(zhǔn)備從事數(shù)據(jù)科學(xué)工作的學(xué)生，你應(yīng)該做好哪些準(zhǔn)備？ 需要什么技能？不要擔(dān)心！ 本文將會(huì)回答以上所有問(wèn)題，并提供相關(guān)的資源鏈接，幫助你開(kāi)啟新的職業(yè)生涯！

數(shù)據(jù)科學(xué)是一個(gè)跨學(xué)科的領(lǐng)域，這意味著數(shù)據(jù)科學(xué)家要了解多個(gè)領(lǐng)域的知識(shí)，并成為不同領(lǐng)域的專家。 數(shù)據(jù)科學(xué)家必須在以下方面具備堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)：

1. 計(jì)算機(jī)科學(xué)

2. 統(tǒng)計(jì)研究（需要扎實(shí)的基礎(chǔ)）

3. 線性代數(shù)

4. 數(shù)據(jù)處理（數(shù)據(jù)分析的專業(yè)知識(shí)）

5. 機(jī)器學(xué)習(xí)

6. 軟件工程

7. Python編程

8. R編程

9. 業(yè)務(wù)領(lǐng)域知識(shí)

為了成為一名高水平的數(shù)據(jù)科學(xué)家，下圖是你需要掌握的一些知識(shí)領(lǐng)域：

除非你像激光束一樣，將研究集中在這些領(lǐng)域，否則對(duì)上圖中的一個(gè)或多個(gè)主題感到陌生是很正常的。 或者你了解兩三個(gè)主題，但對(duì)其余主題了解甚少。 例如，你可能是一名計(jì)算機(jī)科學(xué)專業(yè)的學(xué)生，掌握數(shù)學(xué)知識(shí)但不了解統(tǒng)計(jì)研究分析所要求的高級(jí)統(tǒng)計(jì)知識(shí)。或者，你可能是一名有一些編程基礎(chǔ)的統(tǒng)計(jì)學(xué)家。

有很多方法可以幫助你開(kāi)啟數(shù)據(jù)科學(xué)的職業(yè)生涯。 其中，你必須做的五件事是：

1. 向具有多年經(jīng)驗(yàn)的前輩學(xué)習(xí)Python和R

2. 在GitHub上構(gòu)建數(shù)據(jù)科學(xué)作品集

3. 加入Kaggle并參加數(shù)據(jù)科學(xué)競(jìng)賽

4. 練習(xí)面試問(wèn)題

5. 做好基本的網(wǎng)絡(luò)聲譽(yù)管理，以提升形象

1. 向具有多年行業(yè)經(jīng)驗(yàn)的前輩學(xué)習(xí)Python和R

行業(yè)經(jīng)驗(yàn)是無(wú)可替代的。 比起一位熱心的業(yè)余愛(ài)好者（如在線提供的許多課程），擁有5年以上數(shù)據(jù)科學(xué)行業(yè)工作經(jīng)驗(yàn)的人將是講師的不二人選。 學(xué)習(xí)Python和R是一方面，掌握Python和R是完全不同的事情。如果想在這個(gè)行業(yè)做得好，需要做到掌握技能，而不僅僅是具備基本能力。一定要確保你的講師具有可靠的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，因?yàn)檫@種經(jīng)歷會(huì)幫助你拿到頂尖的數(shù)據(jù)科學(xué)公司的offer。相比于擁有相關(guān)專業(yè)博士學(xué)位的學(xué)者，從擁有行業(yè)經(jīng)驗(yàn)的專家那里會(huì)學(xué)到最多。

2. 在GitHub上構(gòu)建數(shù)據(jù)科學(xué)作品集

在GitHub上擁有在線作品集（online portfolio）至關(guān)重要！

如果你不對(duì)學(xué)習(xí)的內(nèi)容進(jìn)行編程練習(xí)，也沒(méi)有將課程應(yīng)用于實(shí)際數(shù)據(jù)和現(xiàn)實(shí)情景，那么再好的培訓(xùn)都是無(wú)效的。你需要做數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目，并且盡量使你的項(xiàng)目具有吸引力。

GitHub作品集應(yīng)該遵循以下準(zhǔn)則：

• 使用目標(biāo)公司正在使用的庫(kù)，語(yǔ)言和工具。
• 使用公司使用的數(shù)據(jù)集，最好是實(shí)際數(shù)據(jù)。（如果沒(méi)有類似scikit-learn提供的學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)集，可以使用Kaggle來(lái)獲取練習(xí)數(shù)據(jù)集。）最好的選擇是APIs編程構(gòu)建的數(shù)據(jù)集，他們大多來(lái)自Twitter，F(xiàn)acebook，維基百科和類似的真實(shí)場(chǎng)景。
• 選擇具有市場(chǎng)價(jià)值的問(wèn)題。不要選擇學(xué)術(shù)項(xiàng)目，要嘗試去解決現(xiàn)實(shí)的行業(yè)問(wèn)題。
• 在問(wèn)題定義中要強(qiáng)調(diào)創(chuàng)造性和原創(chuàng)性，以及項(xiàng)目作品集所回答的問(wèn)題。

3. 加入Kaggle并參加數(shù)據(jù)科學(xué)競(jìng)賽

Kaggle.com就是你的訓(xùn)練場(chǎng)。

如果你準(zhǔn)備入手?jǐn)?shù)據(jù)科學(xué)，立即成為Kaggler吧！ 或者，如果你更傾向于開(kāi)發(fā)，請(qǐng)加入TopCoder?。═opCoder也有數(shù)據(jù)科學(xué)發(fā)展路徑）。 Kaggle是公認(rèn)的數(shù)據(jù)科學(xué)的發(fā)源地，因?yàn)镵aggle多年來(lái)一直舉辦數(shù)據(jù)科學(xué)競(jìng)賽，并且是國(guó)際上所有頂尖數(shù)據(jù)科學(xué)競(jìng)賽的集合地。 收到知名公司offer的最簡(jiǎn)單方法之一就是在Kaggle上獲得盡可能高的排名。 更重要的是，你可以將自己的表現(xiàn)與行業(yè)中的頂級(jí)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手進(jìn)行比較。

4. 練習(xí)面試問(wèn)題

現(xiàn)在，很多網(wǎng)站都有數(shù)據(jù)科學(xué)崗位面試中使用的問(wèn)題集。沒(méi)有企業(yè)會(huì)讓你死記硬背200個(gè)面試問(wèn)題，但他們確實(shí)希望你能夠在代碼（最好是Python）或偽代碼中解決基本的數(shù)據(jù)科學(xué)和算法問(wèn)題。 最好還要了解基本概念，例如交叉驗(yàn)證是什么，維度的詛咒，過(guò)擬合的問(wèn)題以及在實(shí)際場(chǎng)景中如何處理它。此外，你還需要能解釋主要數(shù)據(jù)科學(xué)算法的內(nèi)部細(xì)節(jié)，例如AdaBoost。 線性代數(shù)，統(tǒng)計(jì)學(xué)和一些基本的多變量微積分的知識(shí)也可以幫助你在競(jìng)爭(zhēng)中搶占先機(jī)。

5. 管理你的網(wǎng)絡(luò)聲譽(yù)

這似乎與數(shù)據(jù)科學(xué)無(wú)關(guān)，但它是任何求職的基本要求。想想未來(lái)的雇主在看到求職者名姓名后的第一件事是什么？他會(huì)先百度這個(gè)名字。當(dāng)搜索你的名字時(shí)，會(huì)出現(xiàn)什么內(nèi)容？你的網(wǎng)絡(luò)資料能否承受以下考驗(yàn)？

• 在網(wǎng)絡(luò)搜索時(shí)，你的名字是否有值得警惕的信號(hào)，如任何類型的負(fù)面報(bào)道或者爭(zhēng)議？
• 搜索姓名的條目是否能準(zhǔn)確體現(xiàn)個(gè)人資料？
• 你的Facebook，Twitter和Google個(gè)人資料是否有不恰當(dāng)?shù)膬?nèi)容？（例如私密照片）？
• 可見(jiàn)的搜索結(jié)果能否準(zhǔn)確地描述你的技能水平？

如果有以上這些潛在的問(wèn)題，你可能需要調(diào)整自己的網(wǎng)絡(luò)個(gè)人資料。你可以通過(guò)博客文章，成熟的網(wǎng)絡(luò)評(píng)論，甚至為自己創(chuàng)建博客，向世界展現(xiàn)積極的自己。在如今的這個(gè)在線、數(shù)字、互聯(lián)的世界，這對(duì)于求職者來(lái)說(shuō)至關(guān)重要。

人才市場(chǎng)上待挑選的產(chǎn)品

在人才市場(chǎng)上，你試圖將自己和你的網(wǎng)絡(luò)信譽(yù)銷售給從未見(jiàn)過(guò)你的人，他甚至沒(méi)有聽(tīng)過(guò)你的名字。因此，互聯(lián)網(wǎng)資料將成為關(guān)鍵，以確保你在競(jìng)爭(zhēng)中搶占先機(jī)。目前許多培訓(xùn)網(wǎng)站提供的課程，講師都是業(yè)余愛(ài)好者或具有不到2年行業(yè)經(jīng)驗(yàn)的人士。所以，不要滿足于低價(jià)課程，在互聯(lián)網(wǎng)上，一分耕耘一分收獲。如果這是你理想的職業(yè)領(lǐng)域，初期投資肯定會(huì)有更多的長(zhǎng)期回報(bào)。

記得保持終身學(xué)習(xí)的態(tài)度。 機(jī)器學(xué)習(xí)和AI是以驚人速度發(fā)展的領(lǐng)域。訂閱RSS源和在線資源，讓你了解領(lǐng)域的最新發(fā)展，這是必須要做的事情。隨時(shí)跟進(jìn)最新的研究最能體現(xiàn)你的卓越追求，這些可以通過(guò)Feedly和Inoreader之類的閱讀應(yīng)用程序輕松完成。學(xué)習(xí)可能是你在大學(xué)里做的事情，但掌握是你一生所追求的目標(biāo)，別輕易放棄。如果你可以按照文中提到的那樣來(lái)完善自己，你一定可以獲得自己理想的工作。最后，再次強(qiáng)調(diào)，一定要特別注意在GitHub上的數(shù)據(jù)科學(xué)作品集，可以幫助你在競(jìng)爭(zhēng)中脫穎而出！