2016DS找工小贴士系列之六：技术不是全部

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发信人: StatsGuy (StatsGuy), 信区: Statistics
标  题: 2016DS找工小贴士系列之六：技术不是全部
发信站: BBS 未名空间站 (Sun May 15 18:47:11 2016, 美东)


DS在不同公司有不同的要求 本文只专门讨论 高科技公司里centralized Data Science
部门里的DS role 也是现今需求增长最快的

很多同学有误解 认为DS是极其高大上的工种 非名校PhD不能胜任
其实技术真的不是唯一的因素

除了在狗家和FB家专门做深度学习(专业小圈子 不在本文讨论范围之内） 大部分DS并
不需要顶尖的理论人才 而是需要大批的理论与实际相结合 能够解决实际工业界问题的人

技术方面 基础要扎实 概念要求清楚 知识面要宽 对DS发展最新趋势要了解 不需要造
轮子 而是很快就能用合适的方法从数据中挖掘出actionable insights

除了不错的quant skills 还需要以下几方面：
1 处理数据能力 尤其是很大的unstructured data 这个需要你熟悉Hadoop, Map/
Reduce, NoSQL
2 对产品方方面面 极其熟悉  否则你的对产品的建议只是隔靴搔痒
3 有极强的沟通能力 和各部门要熟络 而 闷头苦干的更适合做纯码工多一些
4 有较强的presentation 能力。Be a good salesman of your analytics result

我个人觉得 很多DS的职位 overlapping 产品经理的function  这个趋势越来越明显

注：笔者为多年工业界经验的资深 Principal Data Scientist 现任职于SF湾区一家高
科技公司 【mr.statsguy AT gmail】

StatsGuy
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分享： 从SAS 到 Python 与 R
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也谈为什麽要学习Python
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2016年DS找工小贴士系列之五:该入哪一行？
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2016年DS找工小贴士 系列之四：面试coding关
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2016年DS找工小贴士 系列之三：Different data scientists
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2016年DS找工小贴士 系列之二  你的简历
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2016年DS找工小贴士 系列之一 ：要内推，不要海投
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