編者按：SharpestMinds聯(lián)合創(chuàng)始人Jeremie Harris分享了申請(qǐng)數(shù)據(jù)科學(xué)家職位的經(jīng)驗(yàn)。

我仍然記得我兄弟決定賣出他的比特幣的時(shí)刻。那是2017年，當(dāng)時(shí)我們?cè)谛前涂恕Ｎ覀兣龅搅艘粋€(gè)發(fā)傳單的中年婦女。傳單開(kāi)頭用黑體印著“比特幣：通向提前退休的道路”。

當(dāng)時(shí)我挺好奇的，就問(wèn)了她對(duì)加密貨幣市場(chǎng)的看法，結(jié)果發(fā)現(xiàn)她對(duì)比特幣以外的其他加密貨幣幾乎一無(wú)所知。以太坊？“從來(lái)沒(méi)聽(tīng)說(shuō)過(guò)。”萊特幣？“那是廉價(jià)版的比特幣，是吧？”

從經(jīng)驗(yàn)上說(shuō)，如果毫無(wú)頭緒的中年婦女都在當(dāng)?shù)氐男前涂讼蚰阈麄髯钚碌募夹g(shù)趨勢(shì)，你大概正接近不實(shí)宣傳的高峰，或者“泡沫”。

當(dāng)然這算不上什么新發(fā)現(xiàn)。每個(gè)人都同意，投資的時(shí)候如果你做的和其他所有人都一樣，那你不太可能得到多少回報(bào)。很奇怪的一點(diǎn)是，人們沒(méi)能在投資自身上應(yīng)用同一推理。

假設(shè)你想要應(yīng)聘數(shù)據(jù)科學(xué)家職位。如果你做的全是標(biāo)準(zhǔn)的“我想要成為一位數(shù)據(jù)科學(xué)家”事情，那么這就意味著你不應(yīng)該期望得到夢(mèng)想的工作。目前市場(chǎng)已經(jīng)充斥了初級(jí)水平的人員，因此，處于中位數(shù)水平的新手?jǐn)?shù)據(jù)科學(xué)家不太可能得到太多認(rèn)同。所以，你如果想要避免中位數(shù)的結(jié)果，為什么要做中位數(shù)的事？

問(wèn)題在于，大多數(shù)人開(kāi)始他們的數(shù)據(jù)科學(xué)之旅時(shí)不是這么想的。我在SharpestMinds工作的時(shí)候和數(shù)百名新手?jǐn)?shù)據(jù)科學(xué)家聊過(guò)，其中大約80%的人告訴我的都差不多：

首先，他們學(xué)一些基礎(chǔ)（Python + sklearn + Pandas，也許還學(xué)點(diǎn)別的，比如SQL）

接著，他們參加了千篇一律的MOOC課程

他們讀了一些工作描述，擔(dān)心不符合條件

也許去參加另一門MOOC，也許開(kāi)始申請(qǐng)工作

沒(méi)有收到任何回音（或者，最好的情況下，參加了一些面試，全搞砸了）

變得很沮喪，考慮是不是去讀個(gè)碩士，或者再申請(qǐng)一些工作

到了抉擇的時(shí)刻了：該不該重復(fù)第2-7步直到發(fā)生了不同的事情？

如果這符合你的情況，那么很可能你也處在一個(gè)自我提升的泡沫中：你正在做所有其他人都在做的事，但期望得到不同的結(jié)果。你需要做一件事：停下來(lái)。

如果你期望超出平均水平的結(jié)果，那么你不能做平均水平的事情。但是，想要避免平均水平的事，你需要知道什么是平均水平的事。

這里是一些例子：如果你需要參加一個(gè)MOOC課程學(xué)習(xí)一些基礎(chǔ)，那很好。但不要陷入MOOC螺旋：MOOC，從定義上來(lái)說(shuō)，基本上都是為平均水平的人設(shè)計(jì)的。所以你并不會(huì)因?yàn)樯狭硕嚅TMOOC就成為一個(gè)突出的人。類似地，如果你的GitHub上有4到5個(gè)Jupyter notebook，內(nèi)容都是乏味的sklearn/Pandas/seaborn/Keras技術(shù)棧，不要再做一個(gè)新的了。

總的規(guī)則是：如果有一件事看起來(lái)是明顯的下一步，因?yàn)樗衅渌硕歼@么做，這是一件很好的不去做的事。相反，你需要找到其他人不做的事，并且盡快去做。

那是些什么樣的事情？根據(jù)我的經(jīng)歷，我想到5件：

復(fù)現(xiàn)論文。如果你是深度學(xué)習(xí)愛(ài)好者，這一點(diǎn)尤其重要。人們不做這事，因?yàn)檫@比獲取一個(gè)數(shù)據(jù)集，然后使用簡(jiǎn)單的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或XGBoost進(jìn)行千篇一律的分類要難。在arXiv上找一篇和你的領(lǐng)域相關(guān)的最有趣的論文（最近的論文最理想），閱讀它，理解它。接著，復(fù)現(xiàn)它，可能是在一個(gè)新的數(shù)據(jù)集上復(fù)現(xiàn)。寫篇博客總結(jié)這次復(fù)現(xiàn)。

不要呆在舒適區(qū)。如果你開(kāi)始一個(gè)新項(xiàng)目，最好學(xué)習(xí)一些新框架/庫(kù)/工具。如果你正創(chuàng)建第6個(gè)Jupyter notebook，開(kāi)頭是df = pd.read_csv(filename)，結(jié)尾是f1 = f1_score(y_true, y_pred)，是時(shí)候改變你的策略了。

學(xué)習(xí)枯燥的東西。其他人不做這事，因?yàn)闆](méi)人喜歡枯燥的東西。但是，學(xué)習(xí)正確的Git流程，如何使用Docker，如何使用Flask搭建一個(gè)應(yīng)用，如何部署模型至AWS或Google Cloud，這些都是公司很盼望申請(qǐng)人具備的技能，但大多數(shù)申請(qǐng)人低估了這些技能的重要性。

做頭疼的事情。1) 爭(zhēng)取在當(dāng)?shù)氐臄?shù)據(jù)科學(xué)聚會(huì)上講篇論文。或者，最起碼，參加當(dāng)?shù)氐臄?shù)據(jù)科學(xué)聚會(huì)。2) 給LinkedIn上的人發(fā)冷消息。試著首先提供一些價(jià)值（“我剛發(fā)現(xiàn)了你網(wǎng)站上的一個(gè)筆誤”）。不要直接向他們請(qǐng)求一份工作。你的請(qǐng)求越具體越好（“我希望你能給我的博客文章一點(diǎn)反饋”）。你正試圖建立關(guān)系，拓展你的網(wǎng)絡(luò)，那需要耐心。3) 參加會(huì)議和組織。4) 創(chuàng)辦一個(gè)學(xué)習(xí)小組。

做看起來(lái)瘋狂的事情。每個(gè)人都用UCI倉(cāng)庫(kù)，或者使用某個(gè)股票數(shù)據(jù)集（沒(méi)勁）來(lái)創(chuàng)建他們的項(xiàng)目。別這么做。學(xué)習(xí)如何使用一個(gè)網(wǎng)頁(yè)抓取庫(kù)，或者某個(gè)被低估的API創(chuàng)建自己的定制數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)很難獲取，公司常常需要依靠工程師收集數(shù)據(jù)。你的目標(biāo)是成為那種癡迷數(shù)據(jù)科學(xué)的瘋子，如果工作需要，會(huì)自己創(chuàng)建該死的數(shù)據(jù)集。

這些策略都是一種在雇主每天面對(duì)的噪聲中突出自己的方法。它們都不是銀彈，但它們是在數(shù)據(jù)科學(xué)工作市場(chǎng)上得到更多認(rèn)同，成為更能干的數(shù)據(jù)科學(xué)家的萬(wàn)無(wú)一失的方法。

最后，記住，培養(yǎng)自己的技能是對(duì)自身的投資。那意味著適用于投資的經(jīng)濟(jì)學(xué)原則同樣適用于此：如果你想要突出的結(jié)果，那么你需要做突出的事情。

如果你對(duì)如何優(yōu)化自己的機(jī)器學(xué)習(xí)或數(shù)據(jù)科學(xué)軌跡存有疑問(wèn)，我很樂(lè)意和你聊聊。在Twitter上給我（jeremiecharris）發(fā)DM :)