本文转载自公众号《核心阅读》（ID：AI_Discovery）。近年来，数据科学发展迅速。数据创造价值的潜力吸引了许多企业，推动了该领域的新投资。同时，社会对数据科学家的需求越来越大，很多人跳槽到这个领域工作。有抱负的数据科学家面临的最大挑战是如何迈出第一步。笔者认为，迈出第一步难，原因如下：数据科学是一个交叉学科领域，所需技能难以掌握和评估。数据科学仍在发展，在传统教育体系中还没有很好地建立起来。如果之前没有相关工作经验，要证明自己的能力并不容易。在本文中，笔者将对第三种原因进行阐述并提出建议。如果你关注与数据科学相关的媒体出版物，你一定读过这类文章——他们列出了一份可以放在简历中的数据科学项目清单。这些项目非常适合锻炼编码、数据整理、数据科学库和框架、机器学习算法等硬技能。但是，其中缺少一项重要技能。发明魔方的能力能和解魔方的能力相提并论吗？数据科学家指出问题并提出相应的解决方案。这些文章中列出的项目向您展示了问题和解决方案。此外，以简洁明了的格式获取所需数据相对容易。来源：unsplash大多数项目都很常见，你可以很容易地通过互联网找到解决方案或实现方法。您可以将它们视为锻炼技能的项目。尽管如此，这些项目还不足以向招聘经理证明您是数据科学家职位的理想人选。相反，我们应该做的是找到可以用数据解决的问题并设计解决方案。问题不一定要复杂，我们不一定要提供最好最高效的解决方案，甚至不一定能给出正确的答案。能够设计一个可以用数据解决的问题比完成这些平凡的项目更有价值。它展示了您的分析思维能力，并清楚地表明您对数据科学有透彻的理解。如果您有一个或两个从头开始构建的项目，这对说服未来的雇主大有帮助。您甚至可以想出一个新的经营理念。拥有自己的独特计划的另一个好处是吸引招聘人员和招聘经理，他们可能会在无需申请多个职位的情况下与您联系。您可能会说提出一个新的项目想法是一项艰巨的任务。我完全同意，这就是为什么我称它为简历中最好的项目。想出一个独特的项目想法需要花费大量的时间和精力，此外，尝试实现您的想法也需要花费大量的时间，并且该项目可能最终以失败告终。但是，您在此过程中学到的可能是一些无法从MOOC课程或任何其他课程中学到的技能。您还将提高解决问题的能力，并学习如何从不同的角度评估任务。在某些情况下，您提出的解决方案不适合您习惯使用的库或框架。因此，这也会激励您学习使用新工具。简历里写10个项目听起来很吸引人，作者也做过一些这样的项目。但是，请记住，大多数与您竞争数据科学家职位的人也在执行这10个项目。这样做不会让你落后，但与其他人做同样的事情不会让你脱颖而出。招聘经理或招聘人员知道你对项目的投入，一些热门的通用项目可以在一两天内完成。因此，你很难通过这些项目来展示你的能力。来源：unsplash作者绝对不是在否认做这些普通项目的意义。它们对于锻炼和提高您的硬技能很有价值，但除此之外就没什么用了。另一方面，如果您提出一个自己设计和实施的项目，那么您将是该职位的绝佳人选。如何变得更好是你应该考虑的问题。
