数据科学求职建议:掌握5种类型的数据科学项目

      一年一度的秋招已经打响了发令枪,从去年的薪酬排行来看,算法工程师和数据分析等工作排在前列,很多相关专业的学生一直在自学一些网络上的公开课并阅读一些专业书籍,比如“西瓜书”、“花书”等,如果你现在仍然什么也没有准备的话,然而还想从事数据科学领域这个似乎令人望而生畏的工作话,现在就要抓紧补补相关的知识了。在这里要提示一点,自我完善的知识不要局限于数据分析相关的知识,还要额外补充下相关领域的知识。另外,简历上展示个人技能的最佳方式是使用技能组合的形式,这样能让雇主相信你可以使用你已经学习的技能。为了展示这些技能,以下是你应该着重补充的5种数据科学项目组合类型:

1.数据清理

       数据科学家预计在一个新项目的清理数据处理上花费多达80%的时间,这对于团队来说是一个巨大的代价。如果你可以证明你在数据清理方面经验丰富,那么你将立即变得更有价值。练习这项能力的方法是创建一个数据清理项目,找到一些混乱的数据集并开始进行清理。


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