因为有大量的竞争来获得数据科学家的工作。
找一份数据科学工作比以往任何时候都更难--如何将它转化为你的优势-kdnuggets
尽管许多有抱负的数据科学家发现,找到一份工作变得比以前更加困难…
因为有一种疯狂的冲动。每一种工程师、科学家和工作人员都称自己为数据科学家。
为什么有这么多“冒牌”数据科学家?
你有没有注意到有多少人突然自称为数据科学家?你的邻居,你在一个…
遇到的女孩
因为你不确定你能不能在这里面切牙。请记住,冒名顶替综合症在数据科学中非常活跃。
如何管理数据科学中的冒名顶替综合症
如果他们发现你一无所知怎么办?
我可以继续,但你明白…
那么,你如何将自己与群众区分开来呢?我不知道你是否可以,但我可以告诉你几个指针来测试你自己。这就是这篇文章的内容。
问自己几个问题,数数是的答案的数量。你越做这些,就越脱离群众。
If you are not a beginner but consider yourself to be at a somewhat mature stage as a data scientist, do you do these?
不要把你所有的时间和精力都花在分析更大的数据集或实验最新的深度学习模型上。
留出至少25%的时间来学习做一两件在任何地方、任何组织、任何情况下都很有价值的事情,
正如您所看到的,这些习惯相当容易养成和实践,即它们不需要繁重的工作、多年的统计学背景或深度机器学习知识方面的高级专业知识。
但是,令人惊讶的是,并不是每个人都接受它们。而且,那是你脱颖而出的机会。
想象一下你在面试中的样子。如果你对上面的问题有很多肯定的答案,你可以向你的面试官提到,
想象一下,你在面试委员会面前的声音会与其他应聘者有多大的不同,这些应聘者在常规的统计和梯度下降问题上表现出色,但没有提供全面能力的证明。
它们表明您对数据科学问题好奇。
它们表明你阅读,你分析,你交流。您创建和文档供其他人创建。
它们表明,您的思考超越了笔记本和分类准确性,而达到了业务增值和客户同理心的领域。哪家公司不会喜欢这样的应聘者?
… these habits are fairly easy to develop and practice i.e. they do not need backbreaking work, years-long background in statistics, or advanced expertise in deep machine learning knowledge. 但是,令人惊讶的是,并不是每个人都接受它们。而且,那是你脱颖而出的机会。
有这么多伟大的工具和资源来帮助你练习。在一篇小文章的篇幅里,甚至不可能列出其中的一小部分。我只是展示一些有代表性的例子。关键的想法是沿着这些思路探索,并为自己发现帮助艾滋病。
只使用Jupyter笔记本构建可安装的软件包
nbdev:使用Jupyter笔记本实现所有功能
如何制作出色的Python包-一步一步
2021年如何制作一个超赞的Python包
了解如何在自己的ML模型和模块开发中集成单元测试原则
Pytest for Machine Learning-一个简单的基于示例的教程
了解如何在数据科学任务中集成面向对象编程原则
面向数据科学家的面向对象编程:构建您的ML估计器
使用简单的Python脚本构建交互式web应用程序-不需要HTML/CSS知识
PyWeBio:使用Python以脚本方式编写交互式Web应用程序
直接从Jupyter笔记本上写出完整的编程和技术书籍。也可将此用于文档构建。
带有Jupyter的书籍
理解实际分析问题的多方面复杂性,以及它不仅仅是建模和预测
为什么业务分析问题需要您的所有数据科学技能
想象一下,你在面试委员会面前的声音会与其他应聘者有多大的不同,这些应聘者在常规的统计和梯度下降问题上表现出色,但没有提供全面能力的证明。
学习时不要跳台阶。跟着步骤走。
不要只专注于阅读最新的深度学习技巧或关于最新Python库的博客文章。在每一个机会,阅读该行业的顶级论坛和好书的董事会主题。我喜欢的一些书籍和论坛如下,
随着越来越多的企业采用和接受这些变革性技术,数据科学以及机器学习和人工智能的相关技能目前在就业市场上的需求非常高。人才的需求和供给双方之间存在着大量的竞争和沟通不畅。
一个亟待解决的问题是:如何从一百个共同申请者中区分自己?
我们列出了一些关键问题,你可以问自己,并评估你在一些技能和习惯上的独特性,这些技能和习惯使你与众不同。我们展示了一些想象中的对话片段,你可以在面试板上展示这些技能和习惯。我们还提供了一份资源的入围名单,以帮助您开始这些。
我们列出了几种参加MOOCs的方法,并建议阅读参考资料。
祝你在你的数据科学之旅中一切顺利…
您可以查看作者的GitHub存储库以获取机器学习和数据科学方面的代码、思想和资源。如果你和我一样,对人工智能/机器学习/数据科学充满热情,请在LinkedIn上添加我或在Twitter上关注我。
数据分析咨询请扫描二维码
CDA数据分析师在中国航信高科技产业园进行了面向测试度量的数据分析培训课程,培训人数近2 ...
2024-05-01CDA数据分析师走进深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司,在迈瑞总部展开了为期两天的培训,本次课程参训人员线上及线下近百人, ...
2024-05-01CDA数据分析师在合肥市对合肥阳光新能源科技有限公司开展了为期8天的企业内训。 合肥阳光新能源科技 ...
2024-05-01CDA数据分析师走进海尔大学,进行了《数据治理与数据中台建设的道与术》专题培训,培训现场爆满,近百人参加了此次培训。 ...
2024-05-01在中国银行苏州分行培训中心开始数据分析师培训,此次培训课程共10天内容,包括Excel、MySQL、概率论与数理统计、SPSS等内容, ...
2024-05-01从实际的业务需求出发,结合行业的典型应用特点,围绕实际的商业问题,探讨数据挖掘、机器学习模型在金融领域的应用,包括获客、信用评分、细分画像、交叉销售、反欺诈、违规识别、时序预测、运筹优化、流程挖掘九个方面,形成 ...
2024-05-01本次培训课程为线上+线下的模式,由于学员编程能力不一、部分学员没有编程基础,故提供统计学、python基 ...
2024-05-01华夏银行信用卡中心-机器学习培训 1、课程亮点 取材于业界一流企业和顶级咨询公司的行业实践;已经被证明是人人 ...
2024-05-01主 题:数据中台建设及数据分析应用主题分享 1. 数据中台市场洞察 2. 主流数据中台产品比较 3. 某企业数据中 ...
2024-05-01围绕“数据驱动”战略,全力打造我行 300 人数字化人才梯队,着力培养数字化管理人才、大数据专业团队 ...
2024-05-01在当今数据驱动的商业环境中,数据分析成为了企业决策的重要依据。通过对大量数据的收集、处理和分析,企业能够更好地理解市场 ...
2024-04-29在人工智能(AI)的世界里,提示词(Prompt)是一种强大的工具,它能够引导AI按照用户的需求产生特定的输出。本文将深入探讨AI ...
2024-04-29CDA立足未来职场,拓展前沿视野——对外经贸大学保险学院举办“三全育人大讲堂”分享行业最新动态。 ...
2024-04-294月2日,CDA数据分析师创始发起人兼协会理事长赵坚毅博士受邀在浙江万里学院举办了一场以“数字化能力在职场中的作用” ...
2024-04-29随机森林(Random Forests)现在机器学习中比较火的一个算法,是一种基于Bagging的集成学习方法,能够很好地处理分类和回归的问 ...
2022-12-23方差分析是数据分析中常用的一种统计分析方法,接下来让我们简单了解一下方差分析的基本思想和原理吧。 方差分析(Analysis ...
2022-12-23来源:关于数据分析与可视化 关于streamlit-aggrid 数据排序 表格样式的调整 数据 ...
2022-08-03作者:麦叔 定义 「把上面晦涩的概念汇成一句话就是:」 ❝ 回调函数就是一个被作为参 ...
2022-08-03现今,高学历人群日益增多,物以稀为贵的高学历光环淡去。无论本科生还是研究生,甚至博士生,求职竞争力都大不如前,就业压力越来越大。
2022-06-01某家企业10个人面试,有9个本科生……如何脱颖而出,除得体的举止和良好的沟通力外,证书成重要筹码,这也是很多人考证的关键所在。
2022-04-14