作為新生如何在數據科學的競爭中脫穎而出？
已發表: 2021-07-21介紹
在 21 世紀之交，先進信息技術的興起標誌著人類社會未來運作方式的範式轉變即將到來。 隨著自動化、機器學習和 3D 打印的普及，許多曾經在歷史上受人尊敬的職業面臨過時，被更快、更高效的技術解決方案所取代。
數據科學是現代新興技術領域之一，對於那些在就業市場上的人來說，它看起來是一條有吸引力的替代職業道路，擁有大量的在線培訓資源、材料和各種機構提供的認證。
數據科學是指使用機器學習算法等工具和預測建模等技術對多種來源和格式的大量數據進行研究，以提取模式並獲取可用於做出合理業務決策的有意義的信息。
作為一個跨學科領域，數據科學作為一個領域統一了統計學、數據分析、信息學、數據挖掘和大數據等多個概念，並使用了來自數學、統計學、計算機科學、信息科學、以及每個應用程序的個案領域知識。
從數據中獲得的知識和見解可以解決廣泛應用領域的問題。 數據科學通過模式發現和改進的預測分析實現卓越的決策制定。 數據科學的一些應用是：
- 通過發現要關注的正確問題來找到問題的最重要原因。
- 對原始數據進行探索性研究和分析，以確定如何最好地解決問題。
- 使用機器學習算法進行數據建模以提高準確性。
- 通過必要的媒介（例如圖表或儀表板）傳達和可視化結果。
航空業是數據科學原則如何使企業受益的一個例子，其中數據科學用於路線規劃、航班調度以及預測延誤和中斷。 數據科學還用於決定購買哪些飛機以獲得最佳整體性能，並根據客戶預訂模式確定個性化促銷優惠。
隨著各行各業的公司和政府機構都在尋求通過數據科學來增強他們的決策能力，尋求進入就業市場的有志者數量急劇增加是可以理解的。 雖然數據科學領域肯定不乏工作機會，但以下幾點可能有助於提高一個人的就業能力並在數據科學行業的其他競爭中脫穎而出：
成為成功數據科學家的秘訣
批判性思維：批判性思維是日常生活中的一項有用技能，也是大多數雇主都在尋找的技能，但在數據科學招聘中更是如此。 申請人需要從不同的角度看待問題，以了解如何最好地處理和分析問題。
數據科學家應該知道如何構建問題，而不僅僅是找到答案並展示各種解決問題的技術。 展示申請人在各種項目中的批判性思維的強大作品集將吸引潛在的雇主。
交流：作為一個領域的數據科學不是交流密集型的； 由於涉及數據查詢和分析的大部分工作，在傳達必要的結果方面涉及大量的專業溝通。
數據科學家不會在孤立的泡沫中工作，可能必須與其他領域的人合作或向他們報告，因此需要具備良好的口頭和書面溝通技巧來解釋和討論問題、疑問和想法。
研究表明，不正確的溝通每年會給大型組織造成高達 6200 萬美元的損失，因此申請者應通過參與小組項目來發展他們的人際交往能力和技術知識，以在數據科學行業的競爭中保持領先。
求知欲：任何優秀的數據科學家都應該能夠為他們所面臨的問題尋找解決方案——但優秀的數據科學家是那些積極尋找可以解決的情況的人。 作為顛覆性的信息科學新領域的一部分，數據科學家有望超越傳統的問題解決框架進行思考，並通過檢查不為人知的問題來實施創造性的解決方案。
雇主尋找充滿好奇心的數據科學家。 他們擁有解決問題的心態，可以幫助公司擴大規模和成長。 申請者可以通過個人項目展示他們的求知欲，展現主動的態度。
領域知識：如前所述，數據科學是一項顛覆性技術，它改變了整個行業和經濟部門的運營——但是，與任何工具一樣，數據科學的應用受到用戶知識和能力的限制。
雖然數據科學家可能擅長處理和分析所有類型的數據，但他們對大多數領域的學科知識的理解並不高於平均水平。 新生需要額外的培訓才能充分使用他們的技能。 因此，公司傾向於尋找在同一領域有工作經歷的數據科學申請人，這樣新員工就可以開始工作。
適應性：數據科學家應具有高度的適應性，並能夠在不斷變化的工作要求時掌握新技能。 鑑於數據科學幾乎在業務的各個方面都有各種潛在用途，因此數據科學家應該將自己應用於不同的情況，作為他們日常工作的一部分。
在以技術為中心、快速發展的領域工作，數據科學家必須不斷適應最新的發展，以跟上數據科學行業的競爭。 申請者可以通過覆蓋他們之前項目中工作性質的多樣性來突出他們的適應性。
時間管理：數據科學家應該具備可靠的時間管理技能，因為他們快節奏的工作有時可能要求很高。 申請人將被期望制定他們的時間管理策略，以滿足雇主的嚴格要求。 良好的時間管理技能不僅對數據科學有用，而且對提高生產力和減輕生活各個方面的壓力都有用。
結論
總之，數據科學本身的核心技術知識只是雇主在眾多有志者中尋找的最重要的素質； 為了在人群中脫穎而出，必須進一步培養和磨練自己的軟技能和人格特質。
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