作为新生如何在数据科学的竞争中脱颖而出？
已发表: 2021-07-21介绍
在 21 世纪之交，先进信息技术的兴起标志着人类社会未来运作方式的范式转变即将到来。 随着自动化、机器学习和 3D 打印的普及，许多曾经在历史上受人尊敬的职业面临过时，被更快、更高效的技术解决方案所取代。
数据科学是现代新兴技术领域之一，对于那些在就业市场上的人来说，它看起来是一条有吸引力的替代职业道路，拥有大量的在线培训资源、材料和各种机构提供的认证。
数据科学是指使用机器学习算法等工具和预测建模等技术对多种来源和格式的大量数据进行研究，以提取模式并获取可用于做出合理业务决策的有意义的信息。
作为一个跨学科领域，数据科学作为一个领域统一了统计学、数据分析、信息学、数据挖掘和大数据等多个概念，并使用了来自数学、统计学、计算机科学、信息科学、以及每个应用程序的个案领域知识。
从数据中获得的知识和见解可以解决广泛应用领域的问题。 数据科学通过模式发现和改进的预测分析实现卓越的决策制定。 数据科学的一些应用是：
- 通过发现要关注的正确问题来找到问题的最重要原因。
- 对原始数据进行探索性研究和分析，以确定如何最好地解决问题。
- 使用机器学习算法进行数据建模以提高准确性。
- 通过必要的媒介（例如图表或仪表板）传达和可视化结果。
航空业是数据科学原则如何使企业受益的一个例子，其中数据科学用于路线规划、航班调度以及预测延误和中断。 数据科学还用于决定购买哪些飞机以获得最佳整体性能，并根据客户预订模式确定个性化促销优惠。
随着各行各业的公司和政府机构都在寻求通过数据科学来增强他们的决策能力，寻求进入就业市场的有志者数量急剧增加是可以理解的。 虽然数据科学领域肯定不乏工作机会，但以下几点可能有助于提高一个人的就业能力并在数据科学行业的其他竞争中脱颖而出：
成为成功数据科学家的秘诀
批判性思维：批判性思维是日常生活中的一项有用技能，也是大多数雇主都在寻找的技能，但在数据科学招聘中更是如此。 申请人需要从不同的角度看待问题，以了解如何最好地处理和分析问题。
数据科学家应该知道如何构建问题，而不仅仅是找到答案并展示各种解决问题的技术。 展示申请人在各种项目中的批判性思维的强大作品集将吸引潜在的雇主。
交流：作为一个领域的数据科学不是交流密集型的； 由于涉及数据查询和分析的大部分工作，在传达必要的结果方面涉及大量的专业沟通。
数据科学家不会在孤立的泡沫中工作，可能必须与其他领域的人合作或向他们报告，因此需要具备良好的口头和书面沟通技巧来解释和讨论问题、疑问和想法。
研究表明，不正确的沟通每年会给大型组织造成高达 6200 万美元的损失，因此申请者应通过参与小组项目来发展他们的人际交往能力和技术知识，以在数据科学行业的竞争中保持领先。
求知欲：任何优秀的数据科学家都应该能够为他们所面临的问题寻找解决方案——但优秀的数据科学家是那些积极寻找可以解决的情况的人。 作为颠覆性的信息科学新领域的一部分，数据科学家有望超越传统的问题解决框架进行思考，并通过检查不为人知的问题来实施创造性的解决方案。
雇主寻找充满好奇心的数据科学家。 他们拥有解决问题的心态，可以帮助公司扩大规模和成长。 申请者可以通过个人项目展示他们的求知欲，展现主动的态度。
领域知识：如前所述，数据科学是一项颠覆性技术，它改变了整个行业和经济部门的运营——但是，与任何工具一样，数据科学的应用受到用户知识和能力的限制。
虽然数据科学家可能擅长处理和分析所有类型的数据，但他们对大多数领域的学科知识的理解并不高于平均水平。 新生需要额外的培训才能充分使用他们的技能。 因此，公司倾向于寻找在同一领域有工作经历的数据科学申请人，这样新员工就可以开始工作。
适应性：数据科学家应具有高度的适应性，并能够在不断变化的工作要求时掌握新技能。 鉴于数据科学在业务的几乎各个方面的各种潜在用途，数据科学家预计将自己应用于不同的情况，作为他们日常工作的一部分。
在以技术为中心、快速发展的领域工作，数据科学家必须不断适应最新的发展，以跟上数据科学行业的竞争。 申请者可以通过覆盖他们之前项目中工作性质的多样性来突出他们的适应性。
时间管理：数据科学家应该具备可靠的时间管理技能，因为他们快节奏的工作有时可能要求很高。 申请人将被期望制定他们的时间管理策略，以满足雇主的严格要求。 良好的时间管理技能不仅对数据科学有用，而且对提高生产力和减轻生活各个方面的压力都有用。
结论
总之，数据科学本身的核心技术知识只是雇主在众多有志者中寻找的最重要的素质； 为了在人群中脱颖而出，必须进一步培养和磨练自己的软技能和人格特质。
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