如何在数据科学领域从起步到就业

作者： Alexander Engelhardt；翻译： 车前子；校对： 李洁

本文约2000字，建议阅读10分钟。

我们将告诉您最快、最可靠的方法，让您在数据科学领域，或在某个新的编程语言或新技术方面从零开始到找到工作。

在您想进入一个新的领域工作时，会想到一个“先有鸡还是先有蛋”般的问题——没有工作经验是找不到工作的，然而没有工作是不会有工作经验的。我最近也遇到了这个问题，当时我正由R转用Python，并准备应聘一份需要Python的工作。现在我想分享一下我是怎样解决这个问题的。

我一共经历了五个阶段，推荐大家也使用这种方法：

1. 学好基础

首先你需要打好基础，这是一项必须靠自己完成的工作。自己找到或让别人推荐一个好的课程，跟随课程学习，遇到难题时可以到（https://stackoverflow.com）询问。刚开始你可能会碰到不礼貌的回复，但是别泄气，因为你必须学会如何在那里问问题。

这会教会你向那些“不是你肚子里蛔虫”的人清楚地表达你的想法和问题，提出好的问题是你今后职业生涯中必不可少的技能。

在这个阶段你可以将获得一项证书作为既定的目标。例如，当我开始学习大数据技术时，我报名参加了Cloudera的Spark和hadoop开发人员考试。一些专业人士不喜欢这类证书，认为它们无益于实际工作，但我认为它们非常有用。尤其是在刚开始时，它们可以作为一个目标，一个关于学习什么内容和何时将这第一阶段标记为“完成”的方向。

2. 找到一个充满激情的项目

很多人可能会在被困在第一阶段——这是一个危险的陷阱。相反，应该试着尽快放下课程，创建一些你感兴趣的项目。课程可以教你基础知识，但它们通常无法有效激励你。但是如果你能专注于对你来说很重要的事情中，你会更快地解决问题并因此而学得更快。

如果你想不出一个好的项目，那就四处看看现有的项目、阅读博客，扩展你已有的知识。这可能需要一段时间，但努力是值得的。当然，你也应该将所使用的技术定位在你想要的工作类型上。

不要害怕你的前一两个项目做的很糟糕。这种情况有可能会发生，我确定我就是这样，而那些“大牛”可能也是这样的。让第三个项目真正成功的唯一方法就是做出前两个项目。做前两个项目是你最能学到东西的时候。

3. 展示你的项目，吸引别人的注意

• 在当地会议上发言（参考https://meetup.com上简单的内容完成你第一个发言）
• 在Hacker News发布你的项目(https://news.ycombinator.com/showhn.html)
• 找到在你所在的地区的会议，并申请成为演讲者。对你的资历胡说八道（但不要说谎）是可以的，只要演讲本身有实质性内容并且值得让听众听到。
  
  

4. 贡献开源项目

在两个或三个个人项目之后，考虑为现有的大型开源项目做出贡献。向这些项目贡献代码是唯一从相当聪明的人那里获得反馈的方法，这些人很少做一对一的辅导。这是保持学习的最佳方式，但要达到这一水平需要一段时间。

5. 更新你的简历

将你参与的项目和演讲加入你的LinkedIn和/或Github简历中，并说明为什么你的项目是有意义的。你必须知道谁将阅读你的简历。对于招聘人员，你只需要把这个项目当作一个“正常”的工作来介绍。对于领域专家来说，只需说明这是一个没有报酬的项目，但要链接到你的Github存储库，也许还要提到它获得了多少收藏。

通过这种方法，你向你的潜在雇主发出了信号表明你有能力开始和完成一个项目，并且能够在一个团队中很好地协作。这就解决了开头提到的“先有鸡还是先有蛋”的问题。

祝你旅途愉快。有时你会感到沮丧，但终会有回报。

作者简介：Alexander Engelhardt ，在慕尼黑的LMU获得统计学理学硕士和博士学位，其后成为专门从事R语言机器学习的自由数据科学家。

Alexander Engelhardt：

http://www.alpha-epsilon.de/

相关资源：

On-line and web-based: Analytics, Data Mining, Data Science, Machine Learning education

https://www.kdnuggets.com/education/online.html

Software for Analytics, Data Science, Data Mining, and Machine Learning

https://www.kdnuggets.com/software/index.html

原本标题：

How to go from Zero to Employment in Data Science

原文链接：

https://www.kdnuggets.com/2019/01/from-zero-to-employment-data-science.html

译者简介：车前子，北大医学部，流行病与卫生统计专业博二在读。从临床医学半路出家到数据挖掘，感到了数据分析的艰深和魅力。即使不做医生，也希望用数据为医疗健康做一点点贡献。

来源：数据派THU