被挤爆的数据科学行业！五年前“最性感的职业”怎么了？
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在开始研究之后，你就会面对这样一系列问题。如何用你掌握的编程语言进行面向对象编程(OOP)?什么是面向对象编程?如何让你的代码更简化?你使用的语言是通过什么样依赖关系工作的?对你写好的代码如何打包，怎样进行版本控制、持续集成、模型部署?到哪里去找这种语言社区去交流学习，他们什么时候进行交流研讨会? 然后你需要做的就是不断地了解这门语言，知道它的优缺点，然后用这门语言做些有趣的编程，找到其中的乐趣。 然后就像武侠小说里练就奇功一样，当你打通任通二脉，这种编程语言能力成为你身体的一部分，然后你就去学习第二种编程语言，它将会教给你更多关于语言设计、算法和模式的内容，了解这个更丰富有趣的语言世界。 (3) 学会如何在云平台进行操作 现在你知道如何进行编程，那下一步要做的就是把这些能力和理论推广到云平台上，跟其他编程者进行共享。 现在云服务无处不在，很有可能你的下一份工作就是需要在云平台上完成的。有了云技术，如果能够抢先一步，就越容易走到前列，就比如现在有越来越多的机器学习范例转移到了云服务供应商(如亚马逊的SageMaker、谷歌的Cloud AI、微软的Azure Machine Learning)，那上面会有更多现成的模板来实现你想要的算法、也有更多的公司数据会存储在云上。 当然你也有机会跟AWS行业领导者合作，但越来越多的地方开始使用Google Cloud云服务，还有一些较为保守的传统企业也开始用Microsoft Azure云服务。我的建议是对这上文提到的三家云服务公司做一个用户调查，然后选择一个更适合你们的。云设计范式是通用的，所以你应该更关心如何将服务连接在一起、如何将你使用的部分与云上其他应用做逻辑隔离，以及如何解析处理大量的JSON。 一个很酷的事情是，现在三家云服务供应商都开始提供他们的产品认证。我通常不太相信认证是知识获取的标志，但是你可以通过认证学到云平台很重要的工作原理，这也是工程里另一个组成部分——网络。 所以在你找到下一份工作之前，可以有时间充分学习一下这三家的证书，并且在云平台上自由发挥一下，也是不错的选择。 还有一大部分我们没有讲到，就是“软技能”(知道如何构建、知道如何在工作环境下交流、知道其他人的需求)。这种能力与技术能力同样重要，也有很多博客专门提到这种能力。 (4) 最后一步 现在深呼吸，我知道你已经做好准备了。 如果说上面说的内容已经足够打动你，说明在2019年，你已经做好成为一名数据科学家、或机器学习工程师、或云专家、AI法师的准备了。 请记住，遵循这些建议的最终目标是打败那些具有数据科学学位、通过训练营和通过教程的工作人员。 你想进入这个行业，得到一个数据相关职位，朝你期待的工作而努力，并且尽可能多的了解整个科技行业的发展。 我的最后一点诚恳建议和鼓励是：这些东西对任何一个人来说都相当困难，而且看起来你需要了解成百上千的事情，永远不要失去信心。(不忘初心) 就像上面这个博客里，这个作者学习MOOC一开始都是幺蛾子，每个都是新东西，而且并没有接触过除了Windows以外其他操作系统，也没有接触过终端，但是经过努力终于做出了自己想要的分类器。 所以她也说到，在这个领域对于每个人来说都不容易，任何事情都是挑战，，但是最终你都会克服并且一点点解决掉，你会发现车到山前必有路，柳暗花明又一村。 不要被分析问题的困难所击倒。从一个小问题入手，积跬步以至千里，最终问题会迎刃而解。告诉大家请记住，你的第一份在数据科学领域的工作不一定就是数据科学家。 我最喜欢的其中一本书是安妮.拉莫特的《Bird By Bird》，是一本关于写作的书。很有趣的是，这本书的书名是作者的哥哥当年不得不写的一份读书报告。 “三十年前，我十岁的哥哥正在努力写一份关于鸟类的研究报告。他本来有三个月的时间进行写作，但是明天就要交了。我们在柏林阿斯的家里小屋里，哥哥他绞尽脑汁地写那份报告，几乎要留下眼泪，而他被这艰巨的任务禁锢在厨房餐桌旁，周围散落着活页纸、铅笔和一些没有开封过的鸟类书籍。这时候父亲来到旁边坐下，抱住哥哥的肩膀说道，“Bird by bird，孩子。就是把鸟一个个列出来”” 后来他就完成了。 不要让天花乱坠宣传信息压倒你。不要因为那些时髦的词或者带着MacBook那种时尚人士形象所蒙蔽。集中在一只鸟的身上，从那里开始。 相关报道： https://veekaybee.github.io/2019/02/13/data-science-is-different/ （编辑：核心网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
