向数据科学顺利过渡的7个技巧

• 最后更新： 2021年8月6日

顺利的职业转型不是一会儿就能实现的。无论你谈论的是金融、建筑、医疗保健还是技术（数据科学也包括在内），你都需要进行大量的研究，并列出所有可以采用和追求的工作角色。此外，决定哪门课程是最好的，并能提供培训以及概念的实际执行，也变得具有挑战性。如果你经常或在几年后计划进行职业转换，所有这些事情都会发生。为成功的职业转型制定一个路线图，这不是更好吗？当然，会的。

考虑到路线图的想法，现在让我们以一些提示的形式来讨论这个问题，在将你的职称改为数据工程师专家、数据分析师或任何其他角色时，你必须考虑这些提示。

1.探索DS领域并了解其所有工作角色

DS即数据科学领域和与之相关的工作角色有很多。从统计员到机器学习工程师，每个角色都以自己的方式处理数据及其类型。例如，一个统计学家可能很容易掌握由代数、函数及其导数组成的多种形式的分析的变化。另一方面，机器学习工程师对Python、数据建模等热门技术有良好的了解。这种角色及其相关责任的变化可能会让你陷入彻底的困惑。还在想现在应该做什么呢！？答案是--确定你的兴趣/热情，并将其与DS领域所支持的角色相匹配。

这将使你在整个旅程中受益匪浅，因为你将在扩大你的舒适区的同时感到有力量。此外，你现在拥有职业自由，因为没有人可以对你的职业目标的实现施加限制。因此，对DS领域的探索和对其所有工作角色的准确了解将使你充满自信，并简化你的个人和职业生活，你将在未来珍惜。

2.让自己更快地从最好的资源中学习

从最好的学习资源中训练你的头脑**，让你接触到优质教育**。这种接触是强制性的，因为要理解和实施数据科学子领域的概念，有必要培养一种习惯。这种习惯与更新自己在该领域的最新情况有关。网络上有各种高质量的学习资源，包括免费和付费模式。所有这些都可以让你深入了解一系列人工智能、机器学习、统计学和数据工程主题，许多商业企业都希望实时实施。你可以为自己报名参加他们多年来一直提供的课程，价格也很便宜。通过该课程，他们将通过一系列的视频讲座和作业来很好地训练你的头脑，使你能够很好地练习真实世界的案例研究。在这里，你必须在做作业时变得懒惰或粗心，因为如果你这样做，你将无法迅速掌握自己在解决问题时的复杂程度。所以，把所有的烦恼抛在脑后，集中精力学好数据科学所支持的子领域的实时概念。

3.选择一个导师以获得更好的指导

在了解了数据科学领域的所有工作角色，并确定了最佳和关键任务的最佳学习资源后，有可能会在你的头脑中出现一些搏斗。这种搏斗可能是确定短期和长期的目标，探索在你需要的时候不折不扣地给予情感支持的方法，以及通过自力更生的解决方案解决你在数据科学道路上的问题。试图单枪匹马地处理所有这些搏斗，认为他们的反响不会给你带来太多困扰！这是不可能的。

你最好不要这样做，因为 导师将是一个完美的人选，不仅能保持你的积极性，还能提供适当的反馈。这些反馈会像何时以及如何刷统计分析或预测模型，使用由更快的性能和可扩展性支持的最新工具，将你与优秀的知识联系起来，持有一些值得实时应用的潜力。有了所有这些以反馈形式收到的指导，你将能够在同行中变得更加成功，并遵循你的长期观点，从而保持你在竞争中的进步。通过这种方式，导师将很有希望地把你的所有努力，无论是分析性的还是语言性的，与你的同事或团队成员在某个地方的建设性表现和解决复杂或中级DS行业问题的强化方式结合起来。

4.除了理论，让自己参与到实际的DS应用中去

数据科学概念的理论只有当且仅当你将其与你的个人经验联系起来时才会有成果。这是因为它将让你理解实际的意义，描绘出对概念更深的理解。为了实现这一点，你必须让自己参与到大量的项目想法中去，并在实时情况下实现真正的意义。有几个项目想法是假新闻检测，Twitter情绪分析，贷款预测，电子邮件分类，以及预测葡萄酒的质量。做这种项目的好处是，它将列出所有那些浮在你脑海中的关于数据科学概念的问题或疑惑，以及企业如何尝试实时映射它们？

另外，当团队成员或招聘人员积极考察你的技能范围时，它将培养你逐步和有意义的沟通能力。此外，当你要做与项目管理有关的任务或与同行合作时，这有助于你找到自己的声音，有一个超越事实和数字的深入理解。因此，如果你想为自己未来的成功做准备，你应该与那些项目建立关系，这些项目创造性地创造了一个强大的基础，以建立DS应用程序，好奇地满足许多客户的要求，稍作调整。

5.参加DS竞赛和挑战

参加由流行的数据科学平台举办的比赛，可以让你发现自己的弱点，从而对你的技能提升有很大帮助。各种平台，如DrivenData、Kaggle等，都会在网上举行比赛，你可以**通过解决实时业务问题来展示你的数据科学技能。**此外，如果你赢得了那些以黑客马拉松或编码挑战形式进行的比赛，统治当前市场的顶级公司将为你提供与DS领域相关的工作机会。事实上，这样的挑战将不断迫使你突破自己的思想所创造的数据科学的界限，并很好地利用你的创造力，为机器学习或人工智能问题找到可靠和经济的解决方案。因此，如果你已经决定表达印有你杰出能力的DS技能，你必须查看这些比赛（并参与其中），以便根据这些平台每年坚持的时间和复杂性的严格限制，充分修改你的问题解决和决策能力。

6.与其他DS专家和招聘人员建立联系

当你计划在数据科学领域进行职业转型时，网络是一个重要方面。通过这个方面，你可以顺利地与DS招聘人员和其他机器学习专家联系，他们有可能让你获得那些你自己找不到的机会。一些职业网络网站有LinkedIn、Indeed、GlassDoor、Xing和MeetUp。在那里，你可以找到多个会议和聚会，招聘经理和其他招聘人员会在你发起对话后直接联系你。很多时候，会发生这样的情况：他们在审查了你在专业资料上优化好的内容后，直接与你接触。后来，如果你觉得他们的指导对你的职业转型有帮助，你可以和他们做后续交流。所有这些网络活动都将建立起你与内部信息的关系，如工作要求的变化，这样你就可以大大地建立你的价值，以便更好地接触。因此，有必要关注会议、研讨会或其他聚会，这将使你与数据科学的社区成员（如经理、大数据爱好者）建立联系，分享他们对该领域的热情和经验。

7.7.让自己开始研究你的通讯。技能

沟通（或交流）技能真的很重要，因为这能让面试官深刻地倾听你的技能。此外，很多时候，即使你的DS技能特别高于平均水平，面试官也会拒绝你。你知道这背后的原因吗？那就是--无法说服或影响你的面试决策者，他们急切地想知道你是否能在会议或大会上以不同的风格进行良好沟通。这些风格让决策者分析他们的同事或其他专业专家是否会被你介绍机器学习或人工智能相关策略的方式所吸引。

此外，即使你认为自己对DS领域有深入的了解，这些沟通技巧也不应被忽视。如果你莫名其妙地这样做，那么在与面试官对话的初始阶段，你的学习潜力就不会被很好地展示出来。所有这些都会导致小组成员心中产生怀疑，他们有可能会拒绝你的申请。这是因为他们现在可能担心你是否能加强与团队成员和其他专家在工作场所的关系。因此，在不浪费更多时间的情况下，你必须开始提高你的沟通技巧，以便更好地与审查你的简历的专家进行接触并建立信任。

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