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如何成为一个数据科学家:3个常见的错误

数据科学家负责组织和分析企业的数据。随着公司创造的数据比以往任何时候都多,这些专业人士的需求量也越来越大.
从事数据科学工作的人熟悉大数据分析、机器学习、编码语言、算法和问题评估。然而,仅靠技术技能是不够的。
沟通、协作和不断学习也是数据科学成功的必要组成部分。如果没有技术和人际关系技巧,数据科学家将被解雇,随着他们人数的增加,很容易被取代。
要想成为一名成功的数据科学家,需要综合运用多种技术技能、更高层次的思维,以及自上而下的解决问题的方法,考虑到这种人才组合不一定是标准大学课程的一部分,你会发现,许多数据科学家缺乏必要的现实经验,无法完全理解在处理数据时可能遇到的潜在陷阱。
与任何职业一样,数据科学家也可能屈服于许多陷阱。以下是数据科学家犯下的最大错误,这些错误最终导致了他们的失败:
1. 只关注解决方案
数据科学家被召集来解决业务问题,并实现分析。“这是数据科学的圣杯,一个人需要构建正确的业务问题框架,并演进一系列步骤来解决它们。但是,这正是大多数数据科学家踌躇不前的地方。
只关注解决方案可能会在过程中产生问题,数据科学家必须记住问题的前因后果。
你必须了解这些系统通常是如何工作的,以及它们如何与解决方案交互,不做这些跑腿的工作通常表现为下游的bug,让你对哪里出了问题和在哪里发生只有一个模糊的概念。
2. 忘记了最基本的知识
虽然了解人工智能(AI)和机器学习系统是如何工作的对数据科学的职业生涯至关重要,但这些专业人士往往忽略了基本知识。
候选人在项目中炫耀人工智能模型90%的准确率。但当他们难以解释什么是p值,或者如何使用excel从数据中提取简单的模式时,这就是一个悲剧。一个拥有模型构建技能而没有基础知识的数据科学家,就像一个飞行员可以驾驶一架飞机,却不知道驾驶舱刻度盘的意思。
像线性回归这样的简单工具,如果与精心策划的数据相结合,并集成到输出可执行的系统中,实际上可以非常强大。一位技术光学数据科学家将竭尽全力把最新的深度神经网络应用到他们的问题上,结果却发现,在发生任何其他事情之前,需要先解决一些上游过程。通过首先使用简单的解决方案,这些问题将很快得到确认,而不会损害可信度。
3.沟通无效
找到分析结果很重要,但是成功的数据科学家知道如何有效地传达这些结果。
分析结果的效用与能用它做出的决定成正比。数据科学家假定用户理解分析,他们不会花时间把结果转换成用户可以操作的格式。业务解释和数据可视化是非常宝贵的技能,但往往被边缘化。
最好的数据科学家会意识到这些错误,并采取措施加以限制,他们之所以能够做到这一点,是因为他们拥有技术和人际关系技能。
在学术环境中理解和应用概念是一回事,但在充满压力的现实世界中完全是另一回事,那些努力保护自己数据的完整性,并采取正确步骤确保数据准确性的人,会发现他们的工作对自己和依赖数据的人都很有价值。
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