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数据科学专业:从微软数据科学家那里学到的几个习惯(1)

来源:启德教育  作者:Ivy  时间:2022-04-23 13:58:11


自从我在2016年开始我的数据科学职业生涯以来,我一直想继续学习和提高我对数据科学核心的知识。 薪水以外,发展前景和经验才是一份好工作的基本特征。凭着毅力,我在微软找到了一份工作。Microsoft数据科学团队为希望在工作中做得更好的数据科学家(经验丰富或业余爱好者)组织了一次虚拟峰会和实习。通过峰会结识的数据科学先驱让我明白,数据科学的成功可以归结为我们在职业和日常生活中养成的简单而有效的习惯。


1.把学习和自我提升放在首位。 

微软没有给我发邮件让我参加他们的虚拟峰会,也没有给我发VIP邀请。事实是,如果我不希望了解更多知识,就不会想到微软组织的免费峰会正在进行。 

数据科学背后的技术是庞杂的,尤其是在当今的时代。对于希望从其他合格的数据专业人士中脱颖而出的数据科学家来说,持续学习和改进至关重要。 

如何应用这一原则?

正如许多人已经知道的那样,数据科学不是一个静态领域。查看职位描述,找出大多数雇主在数据科学家身上寻找的技能,并与你的简历进行比较。 

你缺乏这些技能吗?找出你的弱点并努力改进。由于大多数人的工作时间是朝九晚五,远程学习已被证明是灵活有效的。积极关注并参与和数据科学及其他相关重要领域的线下和线上课程、文档、视频、播客、研究论文和博客。


2.构建专业的数据科学人脉网络。 

虚拟会议有很多高素质的数据科学家,这并不奇怪。但我很想知道他们是如何成为出色到能够与微软合作的科学家,所以我做了一些研究。我在LinkedIn上查看了他们的个人资料,发现一个共同特点,那就是他们在平台上都有超过5000个联系人。 

数据科学是一次单独冒险的陈词滥调现在已经过时了。我知道,部署模型的自由,从创建精美动画到可视化的乐趣,或直觉预测分析的乐趣。所有这些听起来都很棒,但是你很可能需要一些外脑才能使分析进行的更快、更有效。 

团队合作非常重要,尤其是现在数据解决方案处在每时每刻都在发展的阶段。你需要与志同道合的专业人士建立联系,并在其他技术领域拥有丰富的知识。 

除此之外,新的人脉网络和联系让你更接近与实习、自由职业和丰厚的职业机会相关的新信息。 


如何应用这个原则? 

由于主要领域数据科学家的兴起,每年都会为专业人士创造大量机会,让他们与其他有共同兴趣的专业人士建立联系。 

下次你去面试时,无论结果如何,都可以尝试与面试官建立专业的联系——提出问题、提示、资源,并表现出好奇心。 

职业机会、集体解决问题的技能和职业认可是建立强大专业网络的基本好处。


上文为大家阐述了数据科学的优势,数据科学专业是近年来热门留学专业之一,接下来给大家推荐下该专业以及加拿大数据科学专业的热门院校留学所需费用


Data Science 数据科学 

今天对数据科学的广泛定义是:数据科学仅是一种概念,它结合了统计学、数据分析、机器学习及其相关方法,旨在利用数据对实际现象进行“理 解和分析”。简单来讲:数据科学是一门将数据变得有用的学科。

目前商业环境下的各行各业都需要数据分析,比如零售业,金融服务业,咨询行业,医药,传统 IT 行业,游戏,通信等众多行业都需要大量的数 据分析师,岗位需求旺盛但是人才供应量少,从而就提升了数据相关专业的行业岗位薪水。

加拿大数据科学硕士学制是10个月至2年不等,学费在 2.5 万至 4.5 万加币之间,合每年 12 万 至 22 万人民币,再加上每年预计 10 万人民币吃穿用住行等方面的生活费用,总费用也就在 22 万至 32 万之间。加拿大数据科学博士学制是 4-5 年,毕业时间具体要看完成毕业论文的时间,加拿大博士全奖 4.5-5 万加币,一般申请到博士的学生大部分都能给到全额奖学金,即便是拿到一半奖学金的话也有 2.5 万加币,能相应减轻留学生的很大一部分费用压力,这也是加拿大博士跟英国和美国不同的地方。 

加拿大数据科学硕士接受跨专业申请,计算机科学,数据科学,数学,统计学等数理背景的学生都可以尝试申请数据科学硕士,但是需要注意有些院校有前提课程要求,比如像英属 哥伦比亚大学就要求有:编程课程、概率或统计学课程、微积分或线性代数,而且强烈建议完成微积分和线性代数的课程。


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参考文章:

https://towardsdatascience.com/5-habits-i-learned-from-successful-data-scientists-at-microsoft-aef16a4cfb9b


撰稿:Ivy


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