MOO:「譯」如何成功入職成為數據科學家

核心要點：大多數人正在做著僅是心理安慰的無效努力，要想成為技術達人你應該這么做。

原文鏈接：https://www.kdnuggets.com/2018/11/get-hired-as-data-scientist.html

我還記得我哥哥決定賣出他的比特幣的那一刻。2017年，星巴克。一個中年大媽向我們走來，她正在給人發放比特幣的小冊子，上面大大的字體寫著，“比特幣：通往提前退休之路”。

我很好奇，因此問她如何看待虛擬貨幣市場，結果她除了比特幣并不知道其他虛擬貨幣。以太幣？“沒聽過”。萊特幣？“是便宜版的比特幣吧？”

如今，即使一個啥都不懂的大媽都在跟你講最新的技術趨勢，那么這個技術估計也到頂點了，換句話說，泡沫來了。

Calimero Network完成850萬美元種子輪融資:1月23日消息，NEAR 生態區塊鏈基礎設施公司 Calimero Network 完成 850 萬美元種子輪融資，Khosla Ventures、Lyrik Ventures 和 NEAR Foundation 共同領投，GSR、FJ Labs 和 Warburg Serres 等參投。

Calimero Network 是一個基于 NEAR 的私有分片服務平臺，使公司能夠將信息存儲在私有分片上，同時還使其能與公共區塊鏈進行交互。Calimero 的創始人 Sandi Fatic 和 Mario Halambek 是 NEAR 協議的第一批基礎設施工程師。[2023/1/23 11:27:07]

這當然不是一個新發現。每個人都知道，在投資領域，如果你的決策和周圍每個人都一樣，估計你也掙不到什么錢。奇怪的是，投資領域的這條規律，人們很少套用在自己身上。

資管公司WisdomTree新推出9只區塊鏈基金:金色財經報道，總部位于紐約的資產管理公司Wisdom tree推出了9只新的區塊鏈基金。據該公司發布的一份新聞稿，這9只基金已獲得美國證券交易委員會(SEC)批準，這9只基金使WisdomTree的數字基金總數達到10只。WisdomTree的首只數字基金于今年9月獲得監管機構批準。WisdomTree曾試圖在2022年和2021年推出比特幣現貨ETF，但遭到SEC拒絕，理由是沒有足夠的參數來防止欺詐和市場操縱。此外，WisdomTree的加密貨幣持有量從年初的4.06億美元降至10月份的1.78億美元，降幅56%。（The Block）[2022/12/15 21:45:38]

大多數人的努力都是無效的心理安慰

假設現在你的目標是入職某公司的數據科學家。如果你按照普遍的“我想要成為數據科學家”的行動點去做，大致意味著你得不到想要的工作。現在市場上到處都是有才能有經驗的人，意味著，能力一般的、渴望轉行成為數據科學家的人得不到太多的機會。如果你想避免成為平庸的大多數中的一員，為什么要做大多數人做的事情呢？

Revolut創始人已為其人工智能風險投資公司聘請CEO:金色財經報道，Revolut創始人Nik Storonsky似乎已經任命了他的人工智能風險投資公司Quantum Light Capital的首席執行官。根據Ilya Kondrashov的LinkedIn資料，他本月加入Quantum Light Capital，擔任首席執行官。根據Ilya Kondrashov Twitter個人簡介，他將自己描述為一個“企業家和投資者”，對金融技術、SaaS和Web3感興趣。（The Block）[2022/9/16 6:59:38]

問題在于，大多數人踏上他們的“數據科學家”之旅時，并沒有這么想過。我在SharpestMinds工作時，跟上百個有志成為數據科學家的職場人士聊過，80%說得都差不多：

Bitget交易所計劃在未來六個月內將員工人數增加至1000人:6月24日消息，Bitget交易所計劃在未來六個月內擴大招聘計劃，將員工人數翻倍增加至1000人，主要招聘的崗位包括產品開發和客戶服務。本次擴招是為了滿足快速增長的市場需求。

Bitget董事總經理Gracy Chen評論說：“我們的衍生品交易量在2022年3月達到了86.9億美元的歷史新高。在過去的12個月中，我們的交易量增長了十倍以上。”

據悉，Bitget創立于2018年，是一家總部位于新加坡的數字資產交易平臺。2021年初Bitget團隊約有150名員工，到2022年年中，該團隊規模擴大了兩倍。（PR Newswire）[2022/6/24 1:28:54]

第一步，學工具鏈。然后上點切分成小部分的MOOC課。讀下職位描述，擔心自己夠不上條件。再上一個別的MOOC，或者從某個平臺開始申請工作。沒有回音。灰心失望，考慮上Master，繼續申請工作。面臨選擇：繼續重復2-7直到瞎貓撞上死耗子，還是放棄？如果這些事也發生在你身上，那么你可能也面臨著一個“自我提升的泡沫”：你做著和其他人同樣的努力，但期望一個不同的回報。你需要做的第一件事，就是停下來。

期望高回報，意味著不能走尋常路。但是為了避免做尋常事，你需要了解什么尋常事都有哪些。

例如：如果你需要通過MOOC來學習工具鏈，可以。但是不要陷入MOOC陷阱。MOOC本身就是針對大多數人設計的，僅靠重復在MOOC上學習很難在某個領域出類拔萃。同樣的，如果已經有了四五個JupyterNotebook上面寫滿了sklearn/Pandas/seaborn/Keras的基本語句，你也沒必要再新加一個了。

總的來說，首要原則是：如果下一步很明顯是大家都去做的，那么就不要做。相反，你要去尋找沒人在做的事，盡快去做。

推薦你做這些

這些有效的實踐都有哪些？例如：

重復論文。對深度學習尤其有效。這么做的人比較少，相反，隨便找一組數據用簡單的ANN或者XGBoost做個分類算法多簡單啊。你應該去ArXiv找一篇相關的、最感興趣的論文，理解，然后重復該論文，最好選用一組新的數據。之后把整個經過總結成博文發布。不要停留在舒適區。當你開始一個新項目時，最好以學習新framework/libraries/tools為目標。如果你到了第六個JupyterNotebook還是以df=pd.read_csv(filename)開頭，以f1=f1_score(y_true,y_pred)結尾的話，你也是時候換一下自己的策略了。學習無聊的內容。沒人喜歡無聊。很多被公司迫切需要求職者具備的技能，比如Gitflow，Docker，用Flask建app，在AWS或GoogleCloud上用模型，都因為學起來無聊，被求職者忽略了。做煩人的事。1）去當地的datascienceMeetup分享一篇論文。或者至少要去參加當地的datascienceMeetup。2）去LinkedIn發私信。坦率，展示你的價值。不要一上來就要工作機會。提問盡量清晰。嘗試與人建立關系，拓寬你的人際網絡，這需要耐心。3）參加會議與關系網活動。4）開創學習小組。做“瘋狂”的事。每個人都會用UCI數據庫或者某些股市數據庫來建自己的項目。不要這么做。學習獲取數據，建立自己配置的數據庫。實際中獲取數據還是挺難的，公司會期望其工程師能夠自己取得數據。你的目標應該是，成為癡迷于datascience的瘋子，如果需要的話，建立自己的數據組自然必不可少。以上提到的每種策略，都是基于招聘單位每天面對的疑難雜癥提出的。這里面沒有新技術新概念，但卻能保證你在datascience的工作市場上獲得更多的關注，并成為一個能力全備的數據科學家。

每天結束時，記得提醒自己，訓練技能是對自己的投資。這意味著，投資領域的經濟學原理在此同樣適用：如果你期望突出的回報，你需要做異于常人的事情。

如果你有關于如何優化machinelearning算法或datasciencetrajectory的問題，可以向我提問。給我發DM或者Twitter@jeremiecharris:)

作者介紹：

JeremieHarris是@SharpestMindsAI的合作創辦者，興趣領域包括物理，機器學習，哲學，創業。

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