如何规划数据科学和人工智能职业生涯.doc
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2020-05-06
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如何规划数据科学和人工智能职业生涯
随着数据科学和人工智能领域提供越来越多的职位，行业专家对希望在这两个领域中进行职业生涯规
划的人士提出了一些建议。
可以确定的是，数据科学家和人工智能专业人士的职位拥有大量空缺，并在未来一年将继续快速增长。
为了帮助那些应聘这些职位的行业人士，将介绍以下内容：
数据科学学生/专业人士最想学习哪些技能?这与市场需求如何匹配?
正在开发其数据科学和人工智能技能的学生/专业人士有哪些潜在的职业道路?
应聘者如何更好地为数据科学家职位的面试做好准备?
为什么让商务和计算机科学专业的学生在机器学习算法上进行协作很重要?
对于希望应聘数据科学或人工智能职业的学生或专业人士，提供的总体建议是什么?
为了深入了解有关人工智能和数据科学专业人士的职业生涯规划，机器学习平台厂商 DataRobot 公司
可信人工智能副总裁 Ted Kwartler 对此进行了阐述和分析。Kwartler 也是哈佛大学的兼职教授，教授《商
业数据挖掘》课程。
Kwartler 说：“数据科学家可以说是哈佛大学十年来最热门的学科之一，工作岗位拥有大量短缺，我认
识到这一点，我的学生也一样。而且很多企业试图填补这一空缺，对员工开展培训，并且很多员工对此很
感兴趣，因为可以获得更高的薪酬。
我的一位在一家大型科技公司工作的朋友，在企业收购中，他获得的收益是企业利润的 1%，其收入
绝对令人印象深刻。那些希望走上这条职业道路的人士可能会问，‘我如何进入这个行业，然后构建自己
的职业生涯?’首先不要过多关注薪酬，而将其领域视为一块乐土。”
如今，大学生和专业人士希望学习有关数据科学和人工智能的哪些技能?这些技能如何与市场需求相
匹配?
Kwartler 说:“很多学生对构建人工智能模型十分感兴趣，例如他们喜欢构建用于图像识别的深度神经
网络。他们在移动学习数学知识、编写代码、构建模型方面十分积极，这是一个令人兴奋的过程，也是真
正投入身心的过程……事实上，构建模型需要花费大量时间。
我所说的构建模型并不一定采用大数据，而是‘足够大’的数据。但目前理论与实践有些存在脱节。因
此，这些学生可能要花费六个月的时间来构建完美的模型，并将其优化到小数点后第六位。
但是，如果只是尝试构建一种客户倾向模型，只是为呼叫中心提供一些新浪潮服务器，而业务本身并
不需要这些功能，那么在实际需要的功能和令人兴奋的技术之间将会出现脱节。
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