如何塑造自己数据科学方面的资历？

2021-01-06 11:27:23 阅读（156） 评论（0）

如果你刚刚开始塑造你的数据科学资格，你可能听说过这样的建议：做一个Kagle项目。的确，这将是一个很好的起点，可以让你忙碌起来，玩数据和各种技术工具。Kagle刚刚推出了允许公众获取和处理更多数据的新数据集功能。然而，当你需要在简历中展示你的项目经验时，不要指望Kagle作为可靠的证据。原因如下：1.很难从比赛中脱颖而出。除非你能在一场比赛中获得很高的排名（或者有一份令人印象深刻的Kagle简历），否则你不能仅仅通过参与这些项目来帮助你的简历脱颖而出。鉴于成千上万的人也在做同样的项目，仅仅通过反复思考是不够的。你会学到很多东西，这当然很重要，但它不会让你在比赛中脱颖而出。2.只能展示片面的数据科学技能。在比赛中，你通常会得到一个干净的数据集，这不利于展示一套完整的数据科学技能（从数据分类到分析和建模，再到结论）。数据科学家花了很多时间提取、清理和操作数据，所以如果他们能做一些独立的项目来展示这些技能（而不仅仅是Kagle），他们可以更好地激发招聘经理的注意力。3.比赛的主题通常不是你的热情。如果你对某个主题/问题感兴趣，你会投入更多的时间、想法和汗水来解决它。这就是人类的行为。无数的招聘经理告诉我们，一些求职者描述了他们真正好奇的事情，这使他们与众不同。4.似乎缺乏主动性。如果你不是靠自己想出一个主题/想法来分析(而是从Kagle中找到一个)，这会立刻表明你缺乏主动性。招聘经理更喜欢看到求职者有足够的动力创建一个项目或解决他们真正面临的问题。5.竞争的主题很可能与你的公司无关。除非你很幸运，否则你找不到/执行一个与你要找的工作直接相关的Kaggle项目。想象一下，如果你能积极提出一个主题，寻找数据，并对目标公司面临的问题进行一些分析，这将对你的申请有多大帮助？招聘经理一定会非常兴奋！那现在该怎么办呢？规划一些独立项目。从你感兴趣的领域开始。想出你想探索的五个问题，然后找到一些数据来帮助你解决。你甚至可以从Kaggle上找到你需要的数据集，过时的“谷歌大法”也会很有帮助

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