许多大数据科学家都已经离职?原因我来告诉你

当我们看到成功的数据产品时，我们经常会看到经过专业设计的具有智能功能的用户界面，最重要的是，有用的输出至少可以被用户感知以解决相关问题。现在，如果数据科学家仅将时间花在学习如何编写和执行机器学习算法上，那么他们只能是团队的一小部分(尽管有必要)，从而导致产生有价值产品的项目取得成功。这意味着孤立工作的数据科学团队将难以提供价值!

尽管如此，许多公司仍然拥有数据科学团队，他们会提出自己的项目并编写代码来尝试解决问题。在某些情况下，这足够了。例如，如果仅需要一个季度生成一次的静态电子表格，那么它可以提供一定的价值。另一方面，如果目标是在定制的网站构建产品中优化提供智能建议，那么这将涉及许多不同的技能，这对绝大多数数据科学家来说都是不应该的(只有真正的数据科学独角兽才能解决此问题)一)。因此，如果该项目由孤立的数据科学团队执行，则很可能失败(或花费很长时间，因为组织孤立的团队在大型企业中从事协作项目并不容易)。

因此，要想成为一名有效的行业数据科学家，仅在Kaggle竞赛中取得出色成绩并完成一些在线课程是不够的。不幸的是(取决于您对它的看法)取决于了解层次结构和政治如何在企业中发挥作用。寻找可满足您需求的数据科学工作时，寻找与您的关键路径保持一致的公司应该是一个主要目标。但是，您可能仍需要重新调整对数据科学角色的期望。

如果有人有任何其他意见，问题或反对意见，请随时发表评论，因为有建设性的讨论对于帮助有抱负的数据科学家做出有关其职业道路的明智决定是必要的。

希望我没有让你失业。

（编辑：应用网_阳江站长网）

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