新手数据科学家应避免的错误四海第1张

我们都知道目前数据科学领域的要求有多高。越来越多的人从各种背景进入这个领域。有些人有计算机科学学位，有些人则完全没有技术背景。

这使得那些具有一点技术背景的候选人更难进入这个领域并避免常见的错误。以下是这些常见错误的列表，这样你就知道在求职过程中要避免什么。

不要低估正规教育

如果你搜索数据科学学位，大多数都需要教育背景。虽然有很多补习班和课程可以补充你的简历，但许多招聘人员正在寻找具有某种形式的技术学位和/或硕士学位的候选人。

好消息是，越来越多的大学提供数据科学课程和在线课程，使你能够达到申请数据科学岗位所需的知识水平。也有可能自学，但这需要更多的独立努力和决心。这是一条更困难的路，但也有可能实现。

如果你想了解一些免费的大学资源，请看看这个链接：免费大学数据科学资源

过多关注理论而不是项目

对于一个新行业的新手来说，通常会过于关注理论工作；他们想要有很好的理解，以防有人问到他们问题。然而，尽量不要深入研究理论，开始关注展示你的技能和实际应用的项目。

这些项目将测试你的理论水平，并让你更好地理解何时以及何地应用它。在应用理论的同时学习它将提高你在该领域取得成功并掌握这两个方面的可能性。

有很多免费的数据集供你玩弄和测试你的知识。你没有任何限制，你只需要迈出这一步。

如果你想了解更多关于一些你可以做的潜在项目，请看看这个链接：顶级数据科学项目以提升你的技能

很多人进入数据科学世界，希望能够从事无人驾驶汽车或医学等领域的工作。这需要深度学习的知识，这不是一夜之间能够掌握的；它需要时间。甚至需要几年的时间。你需要有处理简单数据集、构建机器学习算法等经验。

这都是一个无法匆忙完成的过程；因此，你不能仅仅凭借兴趣就进入你感兴趣的领域，你需要为之努力。

接受你可能要成为一年或两年的初级人员，然后在接下来的5年中致力于机器学习项目，这是一个对你实现最终目标的良好现实检验。

简历总是很困难，因为你想要展示自己，但有时这可能导致你的简历看起来太凌乱。在Ladders 2018的眼动研究中，他们透露招聘人员平均花费7.4秒浏览每份简历。

你可以想象有多少人申请数据科学岗位，以及招聘人员面对充斥大量信息的简历时会感到多么压力巨大。与其如此，不如通过要点的项目和良好的结构为招聘人员提供一个清晰明了的画面。

这将自动增加你进入下一步的机会。

许多数据科学毕业生不断地申请工作，但当有人给他们回电话时，他们已经花费了大量时间和精力申请工作，而没有真正为面试阶段做好准备。申请工作是容易的部分，最困难的部分是努力赢得招聘人员的青睐。

每个技术公司的招聘阶段可能不同，但通常是相同的。它可以从一个初步的电话开始，然后转移到编码评估，这些评估可以要求远程完成或在办公室完成。

这是你的技能真正得到考验的地方，你希望确保你已经做好准备。你将被测试你的硬技能和软技能，所以不要忽视其中一个。

如果你正在寻找更多的信息来帮助你，可以阅读以下内容：

不要只通过职位名称申请工作;利用你的技能来帮助你的搜索。虽然数据科学家的职位很多，但你可能没有他们所需的技能。为了做到这一点，你需要确保你阅读描述和要求，看看是否适合你。

使用你已经具备的技能进行搜索，会缩小你的搜索范围，节省大量的时间和精力，避免申请可能不会回复的成千上万个工作。你可以根据工作职责，如预测建模，或者根据技能，如SQL进行搜索。

目前，几乎每个行业都对数据科学家需求量很大，从金融到时尚都有。当申请工作时，你必须了解该行业。你不希望在一个没有了解银行如何运作和术语的情况下开始作为银行的数据科学家的职业生涯。

如果你这样做，你实际上是在跳入深渊，很难摆脱它。你最终会讨厌你的工作和职业选择，所以确保你以足够的知识进入你希望的行业。

这些是帮助你有效进入数据科学领域的基本策略。这些是一些常见的错误，可以很容易地解决。如果你想了解哪些行业正在雇佣，请阅读以下内容：2022年雇佣数据科学家的顶级行业和雇主

Nisha Arya 是一名数据科学家和自由技术作家。她特别感兴趣在数据科学领域提供职业建议、教程和基于理论的知识。她还希望探索人工智能在延长人类寿命方面的不同方式。作为一名热心的学习者，她希望拓宽自己的技术知识和写作能力，同时帮助指导他人。