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解读 ｜ 数据科学领域常见的3种职业转型方向

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作者|JeremieHarris翻译|Mika本文为CDA数据分析师原创作品 ， 转载需授权在大学我学习物理时 ， 每当遇到不理解的术语 ， 我就会上网搜索 ， 这时我常会用到的就是维基百科 。虽然维基百科很好用 ， 但是上面很多文章都不适合我的水平 。那些文

解读 ｜ 数据科学领域常见的3种职业转型方向


作者 | Jeremie Harris
翻译 | Mika
本文为 CDA 数据分析师原创作品 ， 转载需授权
在大学我学习物理时 ， 每当遇到不理解的术语 ， 我就会上网搜索 ， 这时我常会用到的就是维基百科 。
虽然维基百科很好用 ， 但是上面很多文章都不适合我的水平 。那些文章要不就是超出我的理解 ， 或者对我来说太简单了 。这种情况时常发生 ， 因此我从中总结的经验就是 ， 维基百科上的技术词条很难既提供有效信息 ， 又做到易于理解 。
很多数据科学方面的职业建议也是如此 ， 有些是针对完全零基础的初学者；有些是针对初级数据科学家磨练技能；有些则针对资深的软件工程师 。而这容易让许多想成为数据科学家的人群感到无从下手 ， 他们不知道该如何花在哪里 。
在本文中 ， 我打算针对三种不同类型的人群给出相应的职业转型建议 。
【解读 ｜ 数据科学领域常见的3种职业转型方向】第一类：零基础的初学者
如果你刚刚进入数据科学领域 ， 请记住该领域的发展速度非常快 ， 也许现在我给出的建议在你准备求职时已经过时了 。如今数据科学的招聘标准与一两年后的标准之间的差距可能会更大 。
在明确这点的基础上 ， 如果你想进入数据科学领域 ， 并且没有任何编程方面的背景 ， 我要给出的建议如下：
首先要保持开放的心态
如果你是一名初学者 ， 那么你可能完全不知道数据科学的具体内涵 。那么可以先和一些数据科学家聊一聊；关注相关的科学播客 。成为一名数据科学家需要花费大量的时间和精力 ， 因此只因为你认为自动驾驶汽车很酷就一头扎进去 ， 这并不是一个很好的理由 。确保自己了解数据科学中不那么高大上的部分 ， 数据处理和构建数据管道等 ， 这些方面占数据科学家日常工作的大部分 。
如果你决定继续前进 ， 这太好了！首先你要做的第一件事就是学习Python 。参加一些在线课程 ， 并尽快建立一个基础项目 。当你掌握一定Python技能时 ， 学习如何使用Jupyter notebook 。
在找工作时 ， 一开始就从全面的数据科学职位并不是最好的 。相反 ， 可以选择数据可视化或数据分析职位 ， 这类职位市场需求量大 ， 而且要求没有数据科学家那么高 。这些职位经常与数据科学家一起工作 ， 当你获得了一些经验后 ， 也可以着手向这个方向发展 。
如何发挥自己的优势：
当你准备好找工作时 ， 你会发现学会推销自己在在数据科学中非常重要 。你可能会担心 ， 因为你没有任何专业经验或计算机科学的研究生学位 ， 推广自己是一个难题 。但这也可以成为你最大的优势：你是从零开始 ， 自学成才的数据科学家 ， 公司需要这些努力而且学习能力强的数据科学家 。为此你需要符合自己的这种形象 ， 不断提高技能 ， 解决一个个挑战 ， 但当中的回报绝对是值得的 。

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