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|走进数据科学：最好是通过比网课更好的方法


全文共1877字 ， 预计学习时长6分钟

|走进数据科学：最好是通过比网课更好的方法
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想成为数据科学家吗？作为如今最有吸引力的工作之一 ， 数据科学吸引着无数人前赴后继 。 但或许你有时会觉得想入门却不得其法？
笔者的朋友圈里有着50+位数据科学家 ， 我常常和他们一起喝咖啡听他们的故事 ， 也和这个领域其他更多的人一起工作 。 来听听前辈们是如何过渡进入数据科学领域的吧 ， 有的是比网课更好的方法 。
1.通过机器学习解决一个实际问题
选一个实际问题 ， 然后用机器学习来解决它 。 这是困难的 ， 因为没有路线图 。 但是无论成败 ， 它提供了真正的经验和一个可以写进简历的实践经历 。 以下是可以解决的问题：
· 检测虚假新闻
· 预测周围房屋的价值
· 基于生活方式向人们推荐宠物
如果你的解决方案奏效 ， 创建一个他人可以使用的UI界面并在Hacker News或Product Hunt上进行展示 。 将这段经历加入简历 ， 在面试中把它当作一个故事讲出来 ， 相比网课证明这会更有分量 。

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2.参加一次机器学习实习
找一份薪水较低的短期工作 ， 但这份工作具有能让你动手实施人工智能的实际项目 。 一位以前在我初创公司工作的机器学习实习生 ， 如今已经是Facebook的数据工程实习生 ， 并且很可能成为全职员工 。
这个方法并不适用于所有人 ， 如果你还年轻并且是在校生 ， 效果会更好 。 不是所有人能够辞职然后成为实习生 ， 但是你可以找一些兼职或者线上工作 。 关键是要让与人工智能相关的经历写入你的简历 。
【|走进数据科学：最好是通过比网课更好的方法】 3.找一位人工智能专家做导师
和一个有经验的人建立关系 ， 他们能够为你正在解决的问题推荐人工智能驱动的解决方案 。 这就是我进入数据科学的方式 。

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一个创业加速器每周会把一位人工智能博士借给我司几个小时 。 我们讨论问题和可能的解决方案 。 我着手实施 ， 然后我们检查并重复操作 。 六个月后 ， 我们解决了不少重要的问题 。 这段经历是无价的 。
你可以通过这样的套路找到自己的导师：
· 在领英上私信您所在城市的数据科学家
· 邀请他们喝个咖啡
· 头脑中有一个具体的问题 ， 以及你想要获得反馈的可能解决方案
· 在实施解决方案后跟踪结果
4.先成为一个软件工程师
只要数据科学家用编程解决问题 ， 和软件工程就会有很大重叠 。 在获得软件工程师的经验后 ， 找一份数据科学的工作 ， 这份工作使用与你的经验类似的技术堆栈（如：数据库、语言、框架和包） 。 如果你满足大部分的工作要求 ， 就会有面试的机会 。
此外 ， 先成为软件工程师还有其他的好处：
· 工资体面
· 在招聘数据科学家的公司工作
· 建立通才的技术背景
· 证明自己可以做一个类似的工作

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5.在你的现有工作中从事数据科学
弄清楚你现在的公司如何利用人工智能来解决问题 ， 然后试着自己去解决它 。 可以试着在业余时间完成这些事 。
如果你现在的公司很小 ， 没有人会反对你增加更多的价值 。 如果这项工作真的很有价值 ， 公司也可能允许你将它作为日常项目之一 。 然后 ， 把这个项目写进你简历 ， 如果可能的话 ， 更新一下自己的工作头衔 。


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