70%求职者因此被拒，你还不避开这些“雷区”？！

如果你是在学习一个新的库或者一项新的技能的话，这些步骤没什么不好。但在商业环境中，这种类似于“无人驾驶”的工作模式是一个不好的习惯，因为上班时间的每一分、每一秒，你做的每一件事情都是公司在为你买单。你得培养自己的商业思维，思考怎么妥善安排好自己的时间，为团队和公司做出有意义的贡献。

这里介绍一个方法，在开始一项数据科学项目之前，先思考一下你要用它达到一个什么样的目的，先给自己提几个问题，这样你就不会中途被一些所谓的DS工作流(workflow)等无关的工作打乱思路。把这些问题想得越实用越好，当你完成整个项目之后，再回过头想想这个项目有没有帮你认真回答这些问题。

问对问题。公司希望雇用的员工在调整工作模式时能够顾全大局，并思考清楚一些问题。比如，“我现在负责的工作是因为它真的对团队和公司有实际帮助，还是因为我能在里面使用我自己喜欢的算法?”或者“我应该优化哪些重要的商业指标呢?有没有更好的方法来改善?

将你的成果解释清楚。管理层需要你来告诉他们哪些商品卖得好，哪些用户转而使用了竞争者的产品，你得说出个所以然来。但他们不懂(也不屑于去了解)什么是查准率/查全率曲线，也不知道你为了防止模型过拟合做出了多大的努力。所以，用浅显易懂的方式来让你的听众明白你做出了什么成果，有什么影响，这也是数据科学家必须具备的一项技能。

你可以找一个从高中开始就再也没上过数学课的朋友，试着一边做项目，一边向这位朋友解释你做的项目是干什么用的。友情提示：解释的时候不能提到任何算法的名字，有关调试超参数的术语也不能提，你使用的语言应该越简单越好。

除了上面的原因，还有……

关于求职被拒的原因，没有比上述理由更详尽的了，从笔者目睹的百余个新手数据科学家求职和面试指导案例，以及与面试官的沟通结果看来，70%的人是因为上述理由被拒。

但记着，像性格这种定义比较灵活的东西也可能会被算作考量的标准之一。如果你和面试官不是很合得来，谈话进行地不是很顺利或者很尴尬，就很有可能你的硬实力是够的，但是面试官觉得你的气场和公司文化不是很符合。很多技术大牛也会因这种理由被拒，所以别太放在心上!

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（编辑：核心网）

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