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「譯」如何成功入職成為數據科學家_MOO

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核心要點:大多數人正在做著僅是心理安慰的無效努力,要想成為技術達人你應該這么做。

原文鏈接:https://www.kdnuggets.com/2018/11/get-hired-as-data-scientist.html

我還記得我哥哥決定賣出他的比特幣的那一刻。2017年,星巴克。一個中年大媽向我們走來,她正在給人發放比特幣的小冊子,上面大大的字體寫著,“比特幣:通往提前退休之路”。

我很好奇,因此問她如何看待虛擬貨幣市場,結果她除了比特幣并不知道其他虛擬貨幣。以太幣?“沒聽過”。萊特幣?“是便宜版的比特幣吧?”

如今,即使一個啥都不懂的大媽都在跟你講最新的技術趨勢,那么這個技術估計也到頂點了,換句話說,泡沫來了。

Binance正招聘歐盟政策負責人:金色財經報道,Binance正在為其歐洲業務尋找新的政策官員。 最近的招聘廣告指出,新員工將為公司制定新的政策、標準、指導方針和程序。此外,Binance還發布了許多國際招聘廣告,其中包括西班牙政府事務副總監和泰國合規總監的招聘廣告。[2023/7/6 22:20:17]

這當然不是一個新發現。每個人都知道,在投資領域,如果你的決策和周圍每個人都一樣,估計你也掙不到什么錢。奇怪的是,投資領域的這條規律,人們很少套用在自己身上。

大多數人的努力都是無效的心理安慰

假設現在你的目標是入職某公司的數據科學家。如果你按照普遍的“我想要成為數據科學家”的行動點去做,大致意味著你得不到想要的工作。現在市場上到處都是有才能有經驗的人,意味著,能力一般的、渴望轉行成為數據科學家的人得不到太多的機會。如果你想避免成為平庸的大多數中的一員,為什么要做大多數人做的事情呢?

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問題在于,大多數人踏上他們的“數據科學家”之旅時,并沒有這么想過。我在SharpestMinds工作時,跟上百個有志成為數據科學家的職場人士聊過,80%說得都差不多:

第一步,學工具鏈。然后上點切分成小部分的MOOC課。讀下職位描述,擔心自己夠不上條件。再上一個別的MOOC,或者從某個平臺開始申請工作。沒有回音。灰心失望,考慮上Master,繼續申請工作。面臨選擇:繼續重復2-7直到瞎貓撞上死耗子,還是放棄?如果這些事也發生在你身上,那么你可能也面臨著一個“自我提升的泡沫”:你做著和其他人同樣的努力,但期望一個不同的回報。你需要做的第一件事,就是停下來。

JAZDID將于10月5日開啟注冊5字符以上的.bab域名:10月5日消息,JAZDID將于2022年10月5日北京時間晚20:00點上線其DAPP,并公開注冊5字符及以上的did產品.bab。[2022/10/5 18:40:04]

期望高回報,意味著不能走尋常路。但是為了避免做尋常事,你需要了解什么尋常事都有哪些。

例如:如果你需要通過MOOC來學習工具鏈,可以。但是不要陷入MOOC陷阱。MOOC本身就是針對大多數人設計的,僅靠重復在MOOC上學習很難在某個領域出類拔萃。同樣的,如果已經有了四五個JupyterNotebook上面寫滿了sklearn/Pandas/seaborn/Keras的基本語句,你也沒必要再新加一個了。

總的來說,首要原則是:如果下一步很明顯是大家都去做的,那么就不要做。相反,你要去尋找沒人在做的事,盡快去做。

以太坊研究員:在強審查狀態下,被審查交易將永久失敗:8月31日消息,Justin Drake 做客播客Bankless,并對以太坊 PoS 狀態下的監管問題進行了解答。Justin 將可能的監管分為“弱監管”與“強監管”,在弱監管狀態下,假設網絡出塊節點中的 90% 面臨審查,10% 的節點將可能打包被監管交易,但由于概率問題,交易通過時間將延遲數倍;而在強監管狀態下,Justin 假設監管機構會針對“驗證節點”進行審查,一旦驗證節點大規模投票反對被審查交易,交易將永遠不可能成功。[2022/8/31 13:00:19]

推薦你做這些

這些有效的實踐都有哪些?例如:

重復論文。對深度學習尤其有效。這么做的人比較少,相反,隨便找一組數據用簡單的ANN或者XGBoost做個分類算法多簡單啊。你應該去ArXiv找一篇相關的、最感興趣的論文,理解,然后重復該論文,最好選用一組新的數據。之后把整個經過總結成博文發布。不要停留在舒適區。當你開始一個新項目時,最好以學習新framework/libraries/tools為目標。如果你到了第六個JupyterNotebook還是以df=pd.read_csv(filename)開頭,以f1=f1_score(y_true,y_pred)結尾的話,你也是時候換一下自己的策略了。學習無聊的內容。沒人喜歡無聊。很多被公司迫切需要求職者具備的技能,比如Gitflow,Docker,用Flask建app,在AWS或GoogleCloud上用模型,都因為學起來無聊,被求職者忽略了。做煩人的事。1)去當地的datascienceMeetup分享一篇論文。或者至少要去參加當地的datascienceMeetup。2)去LinkedIn發私信。坦率,展示你的價值。不要一上來就要工作機會。提問盡量清晰。嘗試與人建立關系,拓寬你的人際網絡,這需要耐心。3)參加會議與關系網活動。4)開創學習小組。做“瘋狂”的事。每個人都會用UCI數據庫或者某些股市數據庫來建自己的項目。不要這么做。學習獲取數據,建立自己配置的數據庫。實際中獲取數據還是挺難的,公司會期望其工程師能夠自己取得數據。你的目標應該是,成為癡迷于datascience的瘋子,如果需要的話,建立自己的數據組自然必不可少。以上提到的每種策略,都是基于招聘單位每天面對的疑難雜癥提出的。這里面沒有新技術新概念,但卻能保證你在datascience的工作市場上獲得更多的關注,并成為一個能力全備的數據科學家。

每天結束時,記得提醒自己,訓練技能是對自己的投資。這意味著,投資領域的經濟學原理在此同樣適用:如果你期望突出的回報,你需要做異于常人的事情。

如果你有關于如何優化machinelearning算法或datasciencetrajectory的問題,可以向我提問。給我發DM或者Twitter@jeremiecharris:)

作者介紹:

JeremieHarris是@SharpestMindsAI的合作創辦者,興趣領域包括物理,機器學習,哲學,創業。

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