记住，你必须大年夜山上滑下来。没有其他办法。你不克不及进修除此之外的其它办法。所以供献你的时光，在你思虑的路膳绫渠爬滚打，如不雅你能获得练习的机会就更完美啦。除此之外，有很多你可以开端的机会。所以开端吧!”
9 — Jonathan Lenaghan, PlaceIQ首席科学家和产品研发部分高等副总裁
”起首且最重要的是：自我批驳是异常重要。质疑你的假设，偏执地对待你的输出。这是轻易的部分。谈到在数据科学范畴成功的必备技能，优良的的软件工程才能是必备的。所以尽管我们会雇佣几乎没有编程背景的人，我们做很多工作让他们敏捷控制工程中重要的实际才能，工程实践和很多灵活的编程练习。这对他们和我们都是有赞助的，如今这也在大年夜多半一对一的数据科学场景中应用。
若你看看现今的开辟运维，它们已有了像持续集成、持续构建、主动化测试和测试框架的玩意——所有的┞封些都能很好、很随便马虎地将开辟运维映射到数据运维(一个我大年夜RedMonk那偷来的词)。我认为这是一个异常强大年夜的概念：持有测试所稀有据的框架相当重要，如许如不雅你修改了代码，你可以返回并测试所稀有据。拥有工程思维对在数据科学世界里高速进展至关重要。浏览Code Complete和The Pragmatic Programmer会让你比浏览机械进修书本走得更远——尽管你也必须，当然，浏览机械进修书本。”
10 — Anna Smith，Spotify高等数据工程师，Rent the Runway前分析工程师
“如不雅或人在数据科学范畴只是方才起步，最重要的工作莫过于懂得向人们提问是无伤大年夜雅的，我同时认为谦虚也相当重要。你还要确保你没有被你正在做的工作束缚。你要总能做出改变并大年夜头再来。我认为在刚开端时，报废代码会相当艰苦，但最重要的事就是去做些什么。
即使你在数据科学范畴并无工作，你依然可以用电脑停机时光摸索数据集并提出一些关于这些数据的问题。在我的私家时光里，我会玩玩Reddit的数据。我会问我本身：“我可以用我有或没有的对象摸索Reddit的什么出什么结论呢?”这很棒，因为你一旦开端，你就能看到其他人若何处理雷同的问题。只需用你的直觉开端浏览别人的文┞仿，就像“我可以在我的办法里用到这种技巧。”渐渐起步，渐渐进步。我曾测验测验在起步时浏览很多文┞仿，但我认为直到你已对代码和数据确切懂得它若何工作、若何运转，浏览文┞仿才是有赞助的。当人们把它搁在书里的时刻，一切都很好梦漂亮。但在实际生活中却并非如斯。
11 — Andre Karpistsenko，Taxify数据科学主管， PlanetOS结合开创人兼研究主管
“固然这听起来竽暌剐些泛泛，但我信赖你应当信赖本身并遵守你的真诚。我认为因媒体消息和个中披露的期望而分心，选择了一个你并不想去的偏向确切很轻易。所以说到数据科学，你应当将它看作你事业的起点。拥有这个背景将对任何工作有益。拥有编写软件和与统计常识才能将会让你在钠揭捉?择的任何范畴中做出更明智的决定。例如，我们可以得知一位活动员的表示是若何经由过程数据进步的，比如有人因为优化和演习他们应当跳跃的角度成为跳远的金牌得主。这都应归功于体育中的数据驱动办法。
如不雅要我提出更具体的技巧建议，那么这取决于接收建议的人的幻想。如不雅他想要创造新办法和对象，那么建议会异常不合。你须要坚出场在你的偏向上持续进步，你终会成功。但若你的兴趣在很多情况下是多样且灵活的，那么你会须要一个含有不合办法的大年夜对象箱。
我认为我获得的最好的建议是由一位斯坦福传授给出的，我不久前参加了他的课程。他建议我要有T形的竞争力但在核心竞争力旁要有个少许的第二竞争力，如许当你须要或想要时，你就有了生活的一条替代路线。别的，除了要有某一范畴的垂直脉络之外，他建议我要有足够宽广的背景常识，如许你就能和很多不合的背景人在很多不合的情况下一路工作。是以，当你还在上大年夜学时，建构T形竞争力附带有另一个背景的小竞争力可能是你最该做的事。
12 — Amy Heineike，PrimerAI技巧副总裁，Quid数学系前主任
一个策略是深刻到你须要知道的部分。我们的团队中有一些人是天然说话博士，还有一些人是物理学博士，他们会应用很多不合的分析办法。所以你可以深刻一个范畴然后找到那些你能应用雷同思路解决的重要或类似的问题。这是一个办法。另一种办法是随便试些什么。如今有很多半据集。如若你如今工作并且测验测验换工作，试着想一下在你当前的义务下这儿是否有些能用的数据，大年夜而能奇妙的解决问题。或者在家里你也能获得开放的数据集。随便逛逛看看能发明些什么然后开端测验测验玩玩。我认为这是个不错的开端。如今“数据科学”的旗号下有很多不合的角色，还有不少义务或许会让你想到数据科学但它们还没有头衔，因为人们并不须要应用它们。好好推敲你到底想要什么。”
13 — Victor Hu，QBE Insurance数据科学主管，Next Big Sound前首席数据科学家
“重要的肯定是要能讲好故事。在一天停止的时刻，你要做的肯定是深刻到一个体系、一个组织或一个家当若何工作的底层。但为了使它有效且能被人们所懂得，你必须要讲个故事。
可以或许把你正在做的写下来，可以或许开口谈论你的工作是相当关键的。别的值得一提的是，少点担心你正在应用的算法。更多或更好的数据总能抵过一个更好的算法，所以若你能建立一种可得且可分析的大年夜量优质，干净，有意义的数据的办法—那可真是再好不过了。”
14 — Kira Radinsky，eBay首席科学家兼数据科学主管，SalesPredict前技巧总监兼结合开创人
“找到一个能对你认为高兴的问题。对我来说，每次我要开端测验测验些新器械，没有带着要解决的问题地进修真的很无聊。开端浏览材料，并尽快着手用它来解决你的问题。你会开端看清问题，这会将你引向其它进修材料，不论它们是书、论文，照样人。所以花点时光与问题和人呆在一可儿，你会感到不错的。
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本文标题：如何成为一名数据科学家？或许你该听听这些知名数据科学家们给出的建议
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