轉(zhuǎn)行大數(shù)據(jù)分析必知技能

　　我們收到了很多來自讀者的詢問，要求他們提供職業(yè)建議，其中許多被認(rèn)為是正在尋求轉(zhuǎn)入數(shù)據(jù)科學(xué)的職業(yè)中期。如果您在這個小組中，您將面臨初學(xué)者面臨的一些相同挑戰(zhàn)，但也面臨您所處環(huán)境所特有的挑戰(zhàn)。以下是一些可能有價值的想法和觀察。
 

　　關(guān)于你
 

　　當(dāng)人們自我認(rèn)同為職業(yè)中期時，他們通常會引用10或20年的經(jīng)驗。根據(jù)我的想法，這很可能使您30歲或40歲。這些人中的大多數(shù)人說，他們以程序員，分析師，管理員或類似人員的身份參與IT。有些是在大量數(shù)據(jù)驅(qū)動的操作區(qū)域中。大多數(shù)人擁有學(xué)士學(xué)位，但有些人沒有。我在以下說明中考慮的是您。
 

　　當(dāng)您閱讀本文時，您可能會說“這不適用于我，我與眾不同。

 

　　為什么要完全切換?
 

　　因為數(shù)據(jù)科學(xué)很熱!我的意思是，我們不斷接觸稱其為中國最佳職位的文章，從內(nèi)部人士的角度來看，我認(rèn)為它們是正確的。這項工作既有趣又充滿挑戰(zhàn)。我們使用快速發(fā)展的工具來發(fā)展。這意味著我們必須終身學(xué)習(xí)，這是一件好事。
 

　　每個人都知道合格的數(shù)據(jù)科學(xué)家在結(jié)構(gòu)上是短缺的。公司正在積極招聘，找不到足夠的人，這反映在遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于平均水平的薪酬上。
 

　　大概您對投入的10或20年的回報也有一定的不滿意。如果您正在尋找更綠色的牧場，那么這是一個不錯的地方。
 

　　切換成本
 

　　好的，短缺正在對您有利，但讓我們坦誠。您從事IT或分析工作的年限有一些好處，但您與家人定居的可能性也更大，更不用說薪水增加10或20年的收入了。
 

　　您將要面臨的最大障礙是，在哪里找到時間接受培訓(xùn)同時又要謀生。其次，由于您將與應(yīng)屆畢業(yè)生爭奪這些入門職位，因此起薪實際上可能比您現(xiàn)在所賺的要少。
 

　　未來的前景可能會更光明，但實際上沒有辦法從擁有博士學(xué)位開始進(jìn)入這一職業(yè)。
 

　　雇用新創(chuàng)建的數(shù)據(jù)科學(xué)家的雇主強(qiáng)烈希望獲得認(rèn)可大學(xué)的學(xué)位。這類信息沒有中央票據(jù)交換所，但通過閱讀和我的個人對話，AAA教育確實可以為最積極的人提供有價值的技能，但是當(dāng)您面試時，擁有正式學(xué)位的人將受到青睞，其他事情是平等的。
 

　　六個月的計劃可以成為合格的入門級數(shù)據(jù)科學(xué)家。這不像選擇另一種編程語言。

　　該領(lǐng)域最受好評的入門級學(xué)位是數(shù)據(jù)科學(xué)碩士學(xué)位。在基礎(chǔ)水平上裝備您將需要大約兩年的課程工作和經(jīng)驗。您可以通過遠(yuǎn)程學(xué)習(xí)計劃做兼職嗎?是的，盡管這更多的是自律問題。
 

　　如果您沒有學(xué)士學(xué)位，您會被排除在外嗎?絕對不是。越來越多的學(xué)士學(xué)位課程針對碩士課程教授的相同技能。沒有任何理由為什么您無法在同一兩年的學(xué)士學(xué)位課程中獲得這些相同的技能。
 

　　這是碩士和學(xué)士課程的警告。確保課程是針對數(shù)據(jù)科學(xué)的，而不是針對計算機(jī)科學(xué)或諸如業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析之類的術(shù)語。
 

　　您如何使自己與眾不同以得到雇用?
 

　　剛接觸或即將畢業(yè)的學(xué)生經(jīng)常會問我有關(guān)實習(xí)或職位空缺的信息。我的回答始終是：詳細(xì)告訴我您所處理的問題的類型，如何準(zhǔn)備數(shù)據(jù)，用于建模的特定算法，用于此問題的工具或語言(R，Python， SAS，SPSS等)，結(jié)果如何。
 

　　最常見的回應(yīng)是沉默(嘿，我上了你想要的課程)，或者過于深入地研究了一個項目。是的，我想知道您是否使用過R，但是我不想知道任何有關(guān)代碼細(xì)節(jié)的信息。我想知道您知道在處理數(shù)據(jù)，建立模型和解決問題方面的重要問題。
 

　　這有點像從風(fēng)投中賺錢。您需要一個電梯音調(diào)(可能是一分鐘)，并由覆蓋所有這些點的三個或四個特定示例作為后盾，每個示例不超過5分鐘。如果您想要輪廓，則外觀如下所示：
 

　　1、什么是要解決的業(yè)務(wù)問題。
 

　　2、您是如何獲得數(shù)據(jù)的。
 

　　3、您采取了哪些措施來清理和準(zhǔn)備數(shù)據(jù)，包括任何要素工程。
 

　　4、您應(yīng)用了什么算法，為什么?(您可以在這里告訴我有關(guān)R或Python或其他工具的信息，但我更關(guān)心算法)。
 

　　5、您如何選擇模型。
 

　　結(jié)果是什么。如果實施了假設(shè)的案例，財務(wù)或業(yè)務(wù)結(jié)果將是什么。
 

　　一旦開始與目標(biāo)公司中的其他數(shù)據(jù)科學(xué)家進(jìn)行內(nèi)部采訪，您就可以自由探索?，F(xiàn)在，最好在與我的業(yè)務(wù)相關(guān)的問題上給我留下深刻的印象。
 

　　在學(xué)習(xí)期間，無論是通過學(xué)校還是您自己，這都是一個不錯的策略，即與當(dāng)?shù)氐闹行秃痛笮推髽I(yè)聯(lián)系，并詢問您可以從事公益事業(yè)的實際業(yè)務(wù)問題。與您最感興趣的行業(yè)相關(guān)的這些“參考項目”中的三到四個就像黃金，只要您使用它們來說明您的學(xué)習(xí)已得到實際應(yīng)用。
 

　　請記住，在真實數(shù)據(jù)科學(xué)中，您不會花費所有時間來解決問題。在您的時間成本和一方面的解決方案價值之間可以權(quán)衡，而您可以在另一方面花費時間。最好是能談?wù)動行Ш透咝У乩媚愕臅r間解決問題，而不是談?wù)撛?具有改進(jìn)的準(zhǔn)確性次或4 次小數(shù)點。
 

　　機(jī)會與市場
 

　　數(shù)據(jù)科學(xué)家有兩個主要市場：
 

　　我們最常閱讀的內(nèi)容是深度學(xué)習(xí)的前沿發(fā)展或其在新產(chǎn)品中的應(yīng)用，主要是在硅谷，洛杉磯，西雅圖，奧斯丁和紐約。(有關(guān)城市的風(fēng)險投資水平的最新文章，您將獲得此細(xì)分的準(zhǔn)確地圖)。
 

　　核心數(shù)據(jù)科學(xué)市場，包括所有和所有在業(yè)務(wù)中具有重要百度的主要公司。這些包括(但不限于)保險，銀行，抵押金融，電信公司，公用事業(yè)，電子商務(wù)，政府，咨詢等。他們遍布中國各地，并為此在海外。
 

　　如果您的知識和動力是頂尖的，請務(wù)必加入可以指揮頂尖學(xué)校畢業(yè)生的精英公司。盡管該組中出現(xiàn)了最令人興奮的高級開發(fā)，但它所代表的數(shù)據(jù)卻少于(可能更少)所有數(shù)據(jù)科學(xué)工作的10%。
 

　　好消息是，職業(yè)中期切換員感興趣的數(shù)據(jù)科學(xué)機(jī)會中有90%位于中國的大城市。
 

　　另外，目前的最佳估計是大約40%的中國公司正在積極使用預(yù)測分析。這是一個很難驗證的數(shù)字，但這聽起來是正確的。這意味著100%的大公司已采用該方法，并且隨著尺寸的減小而變薄。
 

　　這是一家極其罕有的公司，它充分利用了預(yù)測分析，因此，即使是最大的公司，也應(yīng)該不斷涌現(xiàn)新的數(shù)據(jù)科學(xué)機(jī)會。
 

　　在哪里看。去哪里上學(xué)。
 

　　作為職業(yè)過渡者，您可能非常擔(dān)心自己想住哪里。可能有很好的數(shù)據(jù)科學(xué)工作非常接近您想要的位置。
 

　　同樣，當(dāng)人們問我應(yīng)該在哪里上學(xué)時，我通常會反駁“你想住在哪里”。除非您有機(jī)會進(jìn)入享有聲望很高的名字識別的大學(xué)，否則請選擇您可以住的最好的學(xué)校。校友網(wǎng)絡(luò)和本地知識很可能會為您服務(wù)。
 

　　數(shù)據(jù)科學(xué)與數(shù)據(jù)工程師
 

　　在過去的24個月內(nèi)，我們開始使數(shù)據(jù)工程師與數(shù)據(jù)科學(xué)家區(qū)分開。并不是每個人都使用或理解這種區(qū)別，但是他們很快就會使用。
 

　　數(shù)據(jù)工程方面與經(jīng)典計算機(jī)科學(xué)和IT運(yùn)營相比，真正的數(shù)據(jù)科學(xué)具有更多的共同點。您可以將這種鴻溝看作是數(shù)據(jù)科學(xué)家，從原始數(shù)據(jù)開始，一直到建模和實現(xiàn)。數(shù)據(jù)工程師與支持?jǐn)?shù)據(jù)科學(xué)所需的基礎(chǔ)架構(gòu)有關(guān)。
 

　　自從像Hadoop(現(xiàn)在是Spark)之類的NoSQL數(shù)據(jù)庫問世到物聯(lián)網(wǎng)和其他流傳輸方法，并包括數(shù)據(jù)湖作為EDW的替代方法之后，那些知道如何在其上創(chuàng)建和維護(hù)這些工具的人中的專業(yè)就在不斷增長。數(shù)據(jù)科學(xué)的基礎(chǔ)。這尤其擴(kuò)展到云和SaaS的快速增長的功能。如果您可以學(xué)習(xí)在AWS，Azure或Google上設(shè)置Spark實例，數(shù)據(jù)湖或流式應(yīng)用程序，那么這可能是您考慮的一個非常舒適且補(bǔ)償充分的中間立場。
 

　　雖然了解數(shù)據(jù)科學(xué)家的所有技能將很高興，但獲得此技能水平并不耗時，并且取決于您的公司可以通過AAA教育獲得。
 

　　廣告的問題
 

　　在閱讀求職廣告時，與眾不同的數(shù)據(jù)工程師和數(shù)據(jù)科學(xué)家是您的后顧之憂。當(dāng)需要的是全棧數(shù)據(jù)科學(xué)家時，通常會看到針對數(shù)據(jù)分析師的廣告，反之，針對實際任務(wù)和技能不會超過EDW上的SQL的數(shù)據(jù)科學(xué)家，則出現(xiàn)廣告。人力資源部門可能需要一段時間才能趕上。同時請注意問題并閱讀工作說明的詳細(xì)信息。
 

　　人工智能，深度學(xué)習(xí)，選擇專業(yè)
 

　　在過去的幾年中，不同行業(yè)的需求已經(jīng)在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域創(chuàng)造了特色。奇怪的是，這些技術(shù)保持不變，但是它們在每個行業(yè)中的應(yīng)用方式卻有所不同。深入了解每個行業(yè)的業(yè)務(wù)模型和典型數(shù)據(jù)變得很重要。例如，電子商務(wù)尋找具有分析網(wǎng)絡(luò)日志和建立推薦人的工作知識的人員，而保險，銀行和抵押貸款正在研究風(fēng)險，交叉銷售和向上銷售模型。
 

　　他們的共同點是，數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域90%的工作仍與預(yù)測消費者行為有關(guān)。如果您想留在該行業(yè)，那么您以前的行業(yè)經(jīng)驗可能會特別有益。
 

　　另外，人們經(jīng)常詢問有關(guān)AI和深度學(xué)習(xí)的問題。做你的閱讀。您很快就會了解到，許多深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，特別是具有LSTM的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)成了當(dāng)今所有商業(yè)AI的基礎(chǔ)。除非您特別有動力，否則這不是入門級的材料。但是要堅持建立有關(guān)消費者行為的建模基礎(chǔ)以及一些時間序列建模，而這一切都是您需要開始的。
 

　　尾注
 

　　市場應(yīng)對數(shù)據(jù)科學(xué)家短缺的方法之一是進(jìn)一步自動化我們使用的工具。這樣一來，較少的數(shù)據(jù)科學(xué)家就可以完成許多工作。
 

　　開發(fā)這些更加自動化的工具的人們也希望市場相信它們足夠簡單，可供非數(shù)據(jù)科學(xué)家使用，該小組被巧妙地稱為公民數(shù)據(jù)科學(xué)家。的確，建模任務(wù)中一些較死板的元素可以實現(xiàn)自動化，我們對此很高興。但是，需要對預(yù)測分析過程有充分的了解，或者您可以構(gòu)建一些模型來預(yù)測準(zhǔn)確的錯誤。
 

　　最后，您的經(jīng)驗是一把兩刃劍。如果您選擇一個有經(jīng)驗的行業(yè)，那么您將真正擁有幾乎沒有工作經(jīng)驗的應(yīng)屆畢業(yè)生。但是，如果您有10到20年的工作經(jīng)驗，那么在招聘中遇到一些年齡歧視是很可能的。
 

　　不要讓任何事情阻止您。這是一個偉大的職業(yè)，前景廣闊。充分利用自己擁有的一切，繼續(xù)努力。