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)




Data Science 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
http://www.mitbbs.com/article_t/Statistics/31389997.html

2016年DS找工小贴士系列之五:该入哪一行？
http://www.mitbbs.com/article_t0/Statistics/31395289.html

2016年DS找工小贴士 系列之四：面试coding关
http://www.mitbbs.com/article_t/Statistics/31394591.html

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
http://www.mitbbs.com/article_t0/Statistics/31394405.html

2016年DS找工小贴士 系列之一 ：要内推，不要海投
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