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找了几个月的data scientist的工作，有点灰心
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找了几个月的data scientist的工作，有点灰心# DataSciences - 数据科学
d*e
1 楼
统计master，这几个月除了复习machine learning方面的东西，还自学了python甚至
ipython notebook，动手做了几个小project，简历应该没大问题，python，sql，R，
SAS，machine learning，predictive modeling这些关键词都有，好几个recruiter都
说简历看起来很好，只是有一年多的gap，但感觉很多人都还表示可以理解。
投了简历要么没回音，要么就是据信，有一两个面试，面了之后感觉他们其实招的不是
data scientist，就是data analyst，有的是公司只招一个data scientist让新建一个
组当光杆司令，我自己没有data scientist的经验，也想去个有了几个人的组，跟有经
验的多学习，跟人表达了这个意思之后，人家可能就觉得你能力不行。
如果对方是phd还是国人，喊人家Dr XX，说觉得你是phd懂的多，可以多像你学习，结
果人家可能会觉得是拍马屁。
真的有点灰心了，想要不干脆转投data analyst吧，多积攒点业界经验好了。
大家有什么建议吗？多谢了
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t*g
2 楼
不要灰心。DS的工作的确不好找。DS主要还是招的人不多，僧多粥少。不过我个人觉得
DS工作还是比较有意思的。
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S*u
3 楼
其实DATA SCIENTIST 要是建立在DATA ANALYTIC 上的。其实找工作很看重的经验，有
个公司跟我说我有足够的DATA ANALYTIC经验，但是在那个AREA 的DATA ANALYTIC 只有
1年，他们要求3年那个行业的ANALYTIC的经验。
你要是没有很强的ANALYTIC 经验，还是先找DATA ANALYST 的职位。
你要是有卡，应该容易一点。
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a*r
4 楼
你这不是眼高手低么，看不上普通工作，给你高大上的工作你自己又不敢上。谁高薪招
学徒啊。好好检讨一下好虚名实际能力差的问题。
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r*d
5 楼
以积极的态度先把offer拿下再说。data analyst也有机会很好的。

【在 d***e 的大作中提到】
: 统计master，这几个月除了复习machine learning方面的东西，还自学了python甚至
: ipython notebook，动手做了几个小project，简历应该没大问题，python，sql，R，
: SAS，machine learning，predictive modeling这些关键词都有，好几个recruiter都
: 说简历看起来很好，只是有一年多的gap，但感觉很多人都还表示可以理解。
: 投了简历要么没回音，要么就是据信，有一两个面试，面了之后感觉他们其实招的不是
: data scientist，就是data analyst，有的是公司只招一个data scientist让新建一个
: 组当光杆司令，我自己没有data scientist的经验，也想去个有了几个人的组，跟有经
: 验的多学习，跟人表达了这个意思之后，人家可能就觉得你能力不行。
: 如果对方是phd还是国人，喊人家Dr XX，说觉得你是phd懂的多，可以多像你学习，结
: 果人家可能会觉得是拍马屁。
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r*g
6 楼
这个一看就是有经验的，在公司，基本上没有那种把数据拿来放在现成的machine
learning package里一跑就搞出石破天惊的结果的，必须对具体的business problem有
很深的理解，然后对具体的data摸的烂熟，再加上各个方向上碰了无数壁以后，才能搞
出点有点意思的东西，而这前面的几步就是data analytics。你这样刚出校门的先做几
年data analyst其实是好事。

【在 S*******u 的大作中提到】
: 其实DATA SCIENTIST 要是建立在DATA ANALYTIC 上的。其实找工作很看重的经验，有
: 个公司跟我说我有足够的DATA ANALYTIC经验，但是在那个AREA 的DATA ANALYTIC 只有
: 1年，他们要求3年那个行业的ANALYTIC的经验。
: 你要是没有很强的ANALYTIC 经验，还是先找DATA ANALYST 的职位。
: 你要是有卡，应该容易一点。
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c*z
7 楼
我第一个工作也是data specialist (analyst)
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a*g
8 楼
整个看起来就是一菜鸟，全部属于纸上谈兵阶段。菜鸟定位在高薪的对经验有较高要求
的职位，当然有问题。即便忽悠进了也会被开除。
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l*u
9 楼
从你的描述 你的确没有DS的水平，自己再订下位。而且要这个位子 你又没实际的水平
你不怕很快被走人？我们DEPT几年前招了个PHD 是DS。公司根本没那么完美的数据让
人跑出完美的模型 而且不懂BUSINESS根本不知道如何改变自己做不出的模型。结果是
没一个人待见了 有直接报告VP到报告本科出身但特别懂BUSINESS的一MANAGER。要不就
是她自己选择走。其实水平真的有限不是会用几个软件 最值钱的是 懂不懂BS很快出能
实际解决问题的结果 客户买你的产品。实话说公司哪些高级的模型极少用 因为太复杂
的东西解释给客户听都危险 谁会接受自己都不知道 听来玄乎的东西 工业界可以检验
出学校教的那点东西没太大用。经验更重要。
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j*z
10 楼
说的真好！赞！

【在 l****u 的大作中提到】
: 从你的描述 你的确没有DS的水平，自己再订下位。而且要这个位子 你又没实际的水平
: 你不怕很快被走人？我们DEPT几年前招了个PHD 是DS。公司根本没那么完美的数据让
: 人跑出完美的模型 而且不懂BUSINESS根本不知道如何改变自己做不出的模型。结果是
: 没一个人待见了 有直接报告VP到报告本科出身但特别懂BUSINESS的一MANAGER。要不就
: 是她自己选择走。其实水平真的有限不是会用几个软件 最值钱的是 懂不懂BS很快出能
: 实际解决问题的结果 客户买你的产品。实话说公司哪些高级的模型极少用 因为太复杂
: 的东西解释给客户听都危险 谁会接受自己都不知道 听来玄乎的东西 工业界可以检验
: 出学校教的那点东西没太大用。经验更重要。
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S*u
11 楼
不是懂几个软件的问题，那些软件都是可以学的，就是一个工具。
要有ANALYSIS MINDSET.
我也有被DS的职位面试过。但是我有好几年的ANALYTIC 的经验，上个工作我的TITLE
还是 SENIOR DATA ANALYST, 但是我还是把自己定位在DATA ANALYST 的位置上。

【在 r*****g 的大作中提到】
: 这个一看就是有经验的，在公司，基本上没有那种把数据拿来放在现成的machine
: learning package里一跑就搞出石破天惊的结果的，必须对具体的business problem有
: 很深的理解，然后对具体的data摸的烂熟，再加上各个方向上碰了无数壁以后，才能搞
: 出点有点意思的东西，而这前面的几步就是data analytics。你这样刚出校门的先做几
: 年data analyst其实是好事。
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b*m
12 楼
借lz帖子一问。
ds根data analyst到底有啥区别？
做data analyst需要会什么？从data analyst再往ds上转又需要学什么？

【在 S*******u 的大作中提到】
: 不是懂几个软件的问题，那些软件都是可以学的，就是一个工具。
: 要有ANALYSIS MINDSET.
: 我也有被DS的职位面试过。但是我有好几年的ANALYTIC 的经验，上个工作我的TITLE
: 还是 SENIOR DATA ANALYST, 但是我还是把自己定位在DATA ANALYST 的位置上。
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e*6
13 楼
你自认为和一些连data analyst都还没找到的统计ms有啥本质区别？

【在 d***e 的大作中提到】
: 统计master，这几个月除了复习machine learning方面的东西，还自学了python甚至
: ipython notebook，动手做了几个小project，简历应该没大问题，python，sql，R，
: SAS，machine learning，predictive modeling这些关键词都有，好几个recruiter都
: 说简历看起来很好，只是有一年多的gap，但感觉很多人都还表示可以理解。
: 投了简历要么没回音，要么就是据信，有一两个面试，面了之后感觉他们其实招的不是
: data scientist，就是data analyst，有的是公司只招一个data scientist让新建一个
: 组当光杆司令，我自己没有data scientist的经验，也想去个有了几个人的组，跟有经
: 验的多学习，跟人表达了这个意思之后，人家可能就觉得你能力不行。
: 如果对方是phd还是国人，喊人家Dr XX，说觉得你是phd懂的多，可以多像你学习，结
: 果人家可能会觉得是拍马屁。
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t*d
14 楼
data scientist都是phd，你一个master首先就不够资格

统计master，这几个月除了复习machine learning方面的东西，还自学了python甚至
ipython notebook，动手做了几个小project，简历应该没........

【在 d***e 的大作中提到】
: 统计master，这几个月除了复习machine learning方面的东西，还自学了python甚至
: ipython notebook，动手做了几个小project，简历应该没大问题，python，sql，R，
: SAS，machine learning，predictive modeling这些关键词都有，好几个recruiter都
: 说简历看起来很好，只是有一年多的gap，但感觉很多人都还表示可以理解。
: 投了简历要么没回音，要么就是据信，有一两个面试，面了之后感觉他们其实招的不是
: data scientist，就是data analyst，有的是公司只招一个data scientist让新建一个
: 组当光杆司令，我自己没有data scientist的经验，也想去个有了几个人的组，跟有经
: 验的多学习，跟人表达了这个意思之后，人家可能就觉得你能力不行。
: 如果对方是phd还是国人，喊人家Dr XX，说觉得你是phd懂的多，可以多像你学习，结
: 果人家可能会觉得是拍马屁。
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h*3
15 楼
说了无数次了，大部分进入顶尖IT公司做machine learning的人，在学校毕业之前就是
发表了好几篇KDD,ICML, NIPS的PhD。很多甚至在清华读本科的时候就开始做machine
learning。楼主才复习几个月的东西就别瞎闹了。
另外，data scientist本来就是data analyst。

【在 d***e 的大作中提到】
: 统计master，这几个月除了复习machine learning方面的东西，还自学了python甚至
: ipython notebook，动手做了几个小project，简历应该没大问题，python，sql，R，
: SAS，machine learning，predictive modeling这些关键词都有，好几个recruiter都
: 说简历看起来很好，只是有一年多的gap，但感觉很多人都还表示可以理解。
: 投了简历要么没回音，要么就是据信，有一两个面试，面了之后感觉他们其实招的不是
: data scientist，就是data analyst，有的是公司只招一个data scientist让新建一个
: 组当光杆司令，我自己没有data scientist的经验，也想去个有了几个人的组，跟有经
: 验的多学习，跟人表达了这个意思之后，人家可能就觉得你能力不行。
: 如果对方是phd还是国人，喊人家Dr XX，说觉得你是phd懂的多，可以多像你学习，结
: 果人家可能会觉得是拍马屁。
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m*n
16 楼
你一个统计的master居然想找DS的工作
你是怎么毕业的连这种常识都没有

【在 d***e 的大作中提到】
: 统计master，这几个月除了复习machine learning方面的东西，还自学了python甚至
: ipython notebook，动手做了几个小project，简历应该没大问题，python，sql，R，
: SAS，machine learning，predictive modeling这些关键词都有，好几个recruiter都
: 说简历看起来很好，只是有一年多的gap，但感觉很多人都还表示可以理解。
: 投了简历要么没回音，要么就是据信，有一两个面试，面了之后感觉他们其实招的不是
: data scientist，就是data analyst，有的是公司只招一个data scientist让新建一个
: 组当光杆司令，我自己没有data scientist的经验，也想去个有了几个人的组，跟有经
: 验的多学习，跟人表达了这个意思之后，人家可能就觉得你能力不行。
: 如果对方是phd还是国人，喊人家Dr XX，说觉得你是phd懂的多，可以多像你学习，结
: 果人家可能会觉得是拍马屁。
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O*y
17 楼
mark 马上找工作看来要先从analyst下手
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h*3
18 楼
recruiter的想法都不专业。我们一般招做machine learning，predictive modeling的
人，不是看简历上的关键字，而是看publication。如果这个人没有发表过任何machine
learning/data mining的顶级论文，基本上就直接过滤掉了。现在随便一个人，看一
下andrew ng的machine learning coursea就往简历上写精通machine learning啥的。
但是，publication这种东西是硬指标，没法乱写。

【在 d***e 的大作中提到】
: 统计master，这几个月除了复习machine learning方面的东西，还自学了python甚至
: ipython notebook，动手做了几个小project，简历应该没大问题，python，sql，R，
: SAS，machine learning，predictive modeling这些关键词都有，好几个recruiter都
: 说简历看起来很好，只是有一年多的gap，但感觉很多人都还表示可以理解。
: 投了简历要么没回音，要么就是据信，有一两个面试，面了之后感觉他们其实招的不是
: data scientist，就是data analyst，有的是公司只招一个data scientist让新建一个
: 组当光杆司令，我自己没有data scientist的经验，也想去个有了几个人的组，跟有经
: 验的多学习，跟人表达了这个意思之后，人家可能就觉得你能力不行。
: 如果对方是phd还是国人，喊人家Dr XX，说觉得你是phd懂的多，可以多像你学习，结
: 果人家可能会觉得是拍马屁。
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m*r
19 楼
确实欠缺些实战经验
可以找个ds title 但是内容偏统计的 积累工作经验
有了1-2年ds工作经验还是很好跳得
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d*n
20 楼
不错。
很多data science岗位，无非是对公司业务数据的二次开发，这有40%是业务知识，30%
是工程问题，20%是工具和方法论，算法只占10%不到吧。其实这算analyst。
那么还有另外一种data science的岗位，公司本身的业务就是数据产品或者服务，其中
50%的活是E，30%是T和L，20%是和engineering接口。这个算engineering吧。
大家最羡慕的大概是随便写写算法跑跑benchmark就能发paper的那种？

【在 l****u 的大作中提到】
: 从你的描述 你的确没有DS的水平，自己再订下位。而且要这个位子 你又没实际的水平
: 你不怕很快被走人？我们DEPT几年前招了个PHD 是DS。公司根本没那么完美的数据让
: 人跑出完美的模型 而且不懂BUSINESS根本不知道如何改变自己做不出的模型。结果是
: 没一个人待见了 有直接报告VP到报告本科出身但特别懂BUSINESS的一MANAGER。要不就
: 是她自己选择走。其实水平真的有限不是会用几个软件 最值钱的是 懂不懂BS很快出能
: 实际解决问题的结果 客户买你的产品。实话说公司哪些高级的模型极少用 因为太复杂
: 的东西解释给客户听都危险 谁会接受自己都不知道 听来玄乎的东西 工业界可以检验
: 出学校教的那点东西没太大用。经验更重要。
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d*n
21 楼
我要吐槽了。虽然都打着data science的大旗，其实用python和用sas的就是井水不犯
河水，用sql的可能对big data那套也是云里雾里。觉得自己是在做machine learning
的可能和做统计的做的完全不是一个东西，然后又被做deep learning的森森的鄙视。
其实这年头还在用统计，然后用sas, spss和r的位置还是不少的。没必要大家听了
machine learning就拼命往data science的坑里跳。至少一半的"data science" is
voodoo

【在 d***e 的大作中提到】
: 统计master，这几个月除了复习machine learning方面的东西，还自学了python甚至
: ipython notebook，动手做了几个小project，简历应该没大问题，python，sql，R，
: SAS，machine learning，predictive modeling这些关键词都有，好几个recruiter都
: 说简历看起来很好，只是有一年多的gap，但感觉很多人都还表示可以理解。
: 投了简历要么没回音，要么就是据信，有一两个面试，面了之后感觉他们其实招的不是
: data scientist，就是data analyst，有的是公司只招一个data scientist让新建一个
: 组当光杆司令，我自己没有data scientist的经验，也想去个有了几个人的组，跟有经
: 验的多学习，跟人表达了这个意思之后，人家可能就觉得你能力不行。
: 如果对方是phd还是国人，喊人家Dr XX，说觉得你是phd懂的多，可以多像你学习，结
: 果人家可能会觉得是拍马屁。
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S*u
22 楼
其实就是现在搞个名词叫DS，都是ANALYTIC 的方向。
ANALYTIC 还有PROACTIVE 和PASSIVE 的呢。
DS 可能比较偏MODELING 吧。 反正好多DA位置也可以叫DS，在于公司。
跟文凭有个屁关系。要没有ANALYTIC MINDSET， PHD 也干不出啥东西。

【在 b******m 的大作中提到】
: 借lz帖子一问。
: ds根data analyst到底有啥区别？
: 做data analyst需要会什么？从data analyst再往ds上转又需要学什么？
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a*r
23 楼
楼上的统统跑题了。
作为最近才开始工作的人，来给楼主点正能量。
鉴于各个公司都在乱取title，Data scientist这个概念其实很杂， 但是大体来说有四
种：
第一种是纯统计的，这种在Google，Apple都有，有些时候叫statistician/QA。工作类
别跟analyst接近，主要是数据分析，ab test，p-value什么的。简而言之，更多是
supporting role
第二种是相当于data engineer，基本上就是SQL，ETL。工作很少涉及建模，产品什么
的。
这种工作其实跟统计,ML没什么关系
第三种是相当于software engineer in machine learning，这种工作要写很多code，
但是会涉及到data pipeline, ML算法的实现
这种工作对编程有较高要求，ML知识统计master应该够应付了
第四种是纯粹的ML researcher，在一些公司有专门的做research的部门，工作大多需
要和engineers配合。缺点是对学校，学位要求较高。
以楼主的背景，可以考虑1和3。对于第三种工作，多刷leetcode，找个小公司积累下经
验应该管用。
第一份工作都是很难的，坚持就是胜利。
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f*s
24 楼
mark

【在 a******r 的大作中提到】
: 楼上的统统跑题了。
: 作为最近才开始工作的人，来给楼主点正能量。
: 鉴于各个公司都在乱取title，Data scientist这个概念其实很杂， 但是大体来说有四
: 种：
: 第一种是纯统计的，这种在Google，Apple都有，有些时候叫statistician/QA。工作类
: 别跟analyst接近，主要是数据分析，ab test，p-value什么的。简而言之，更多是
: supporting role
: 第二种是相当于data engineer，基本上就是SQL，ETL。工作很少涉及建模，产品什么
: 的。
: 这种工作其实跟统计,ML没什么关系
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Z*0
25 楼
这个才是正能量。
有DS title的过来说说，日常干的工作是什么? 你自己在公司做出了什么伟大的model
。让菜鸟知道，DS是个伟大工作，烂校或者什么半路出家的，根本就不要dream DS工作。

【在 a******r 的大作中提到】
: 楼上的统统跑题了。
: 作为最近才开始工作的人，来给楼主点正能量。
: 鉴于各个公司都在乱取title，Data scientist这个概念其实很杂， 但是大体来说有四
: 种：
: 第一种是纯统计的，这种在Google，Apple都有，有些时候叫statistician/QA。工作类
: 别跟analyst接近，主要是数据分析，ab test，p-value什么的。简而言之，更多是
: supporting role
: 第二种是相当于data engineer，基本上就是SQL，ETL。工作很少涉及建模，产品什么
: 的。
: 这种工作其实跟统计,ML没什么关系
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S*u
26 楼
DS 是个伟大的工作？ 估计是你想的吧。
你自己又看出啥惊天地的事，说别人烂校，半路出家。

model
作。

【在 Z**0 的大作中提到】
: 这个才是正能量。
: 有DS title的过来说说，日常干的工作是什么? 你自己在公司做出了什么伟大的model
: 。让菜鸟知道，DS是个伟大工作，烂校或者什么半路出家的，根本就不要dream DS工作。
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w*o
27 楼
看了一些回帖
很多人都给楼主指出问题，然后给与一定的建议
但是也发现有些人，帖子里面充满了轻蔑和嘲讽的语言
大家都是中国人，都知道第一份工作很难找，何必这个样子讽刺楼主呢。这种只会负面
的看待别人的人，我看这种人注定一辈子就是Loser
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S*u
28 楼
大家包括我是劝楼主先从ANALYST 干起，积累经验，不要定位太高。
当然有一小部分人可能言语不得当。

【在 w*********o 的大作中提到】
: 看了一些回帖
: 很多人都给楼主指出问题，然后给与一定的建议
: 但是也发现有些人，帖子里面充满了轻蔑和嘲讽的语言
: 大家都是中国人，都知道第一份工作很难找，何必这个样子讽刺楼主呢。这种只会负面
: 的看待别人的人，我看这种人注定一辈子就是Loser
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C*r
29 楼

咱正能量！借某大会的话，好的DS是T-shaped，要broad and deep。

【在 a******r 的大作中提到】
: 楼上的统统跑题了。
: 作为最近才开始工作的人，来给楼主点正能量。
: 鉴于各个公司都在乱取title，Data scientist这个概念其实很杂， 但是大体来说有四
: 种：
: 第一种是纯统计的，这种在Google，Apple都有，有些时候叫statistician/QA。工作类
: 别跟analyst接近，主要是数据分析，ab test，p-value什么的。简而言之，更多是
: supporting role
: 第二种是相当于data engineer，基本上就是SQL，ETL。工作很少涉及建模，产品什么
: 的。
: 这种工作其实跟统计,ML没什么关系
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a*r
30 楼
本人是DS，日常工作就是ETL+常用模型+visualization，这个过程看似简单，但是做产
品一般不像用R读个文件，画个图那么简单。会需要很多精力写代码。涉及model开发的
机会很少很少，喜欢搞模型的建议还是待学术圈吧。
DS没什么高大上的，本人学校普通，非名校。
欢迎同行交流
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Z*0
31 楼
我可没有说别人烂校，半路出家。我既不是DS，也是不是名校出生。
我是从回复中，总结的。不是DS出生，所以总结肤浅。

【在 S*******u 的大作中提到】
: DS 是个伟大的工作？ 估计是你想的吧。
: 你自己又看出啥惊天地的事，说别人烂校，半路出家。
:
: model
: 作。
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Z*0
32 楼
加一句，前两天还有同学问Data scientist and Data Analyst的区别。
因为现在title混乱，申请还是要看job description，看title，是不够的。
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S*u
33 楼
我面试的SENIOR DS 的工作内容跟我做的SENIOR DATA ANALYST 的90%一样。
现在是很多公司用DS TITLE。 我自己的体会是做分析不只是建模，很多都是
MAP SET，要分析啥，怎么分析，如何应用分析结果和模型。
要懂BUSINESS， 如何DEFINE BUSINESS PROBLEM 是很重要的，下面的分析，模型全是
建立在这个上面的。还有我都是自己写SQL QUERY 去MANIPULATE DATA 的。

【在 a******r 的大作中提到】
: 本人是DS，日常工作就是ETL+常用模型+visualization，这个过程看似简单，但是做产
: 品一般不像用R读个文件，画个图那么简单。会需要很多精力写代码。涉及model开发的
: 机会很少很少，喜欢搞模型的建议还是待学术圈吧。
: DS没什么高大上的，本人学校普通，非名校。
: 欢迎同行交流
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S*u
34 楼
那你就要表达清楚，不要让人误会你看不起别人半路出家的和非名校的。

【在 Z**0 的大作中提到】
: 我可没有说别人烂校，半路出家。我既不是DS，也是不是名校出生。
: 我是从回复中，总结的。不是DS出生，所以总结肤浅。
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S*u
35 楼
是要看JOB DESCRIPTION 的。
很多工作内容一样TITLE 不一样。TITEL 一样 工作内容不一样的。

【在 Z**0 的大作中提到】
: 加一句，前两天还有同学问Data scientist and Data Analyst的区别。
: 因为现在title混乱，申请还是要看job description，看title，是不够的。
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s*n
36 楼
也考虑一下contractor的工作 先干上 赞经验吧
avatar
d*e
37 楼
感谢各位的回复，不管是鼓励的给建议的和正能量的，还是泼冷水的批评的，其实都让
我更冷静的去思考自己到底接下来该怎么做，如何给自己定位。
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e*n
38 楼
DA/BI -> DS
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s*y
39 楼
明年毕业，非统计master，也希望走DS这条路，确实辛苦，共勉
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b*t
40 楼
我刚刚转到DS，做insurance，现在是熟悉数据阶段。版上有同行业的吗？
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b*m
41 楼
能详细说说怎么转的吗？
第一份工作很难找呀。。。

【在 b*******t 的大作中提到】
: 我刚刚转到DS，做insurance，现在是熟悉数据阶段。版上有同行业的吗？
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y*w
42 楼
机器学习前面几十年都做死不是没原因的。 现在不过找了个应用方向，但当成普遍高
达上还是太幼稚了。

learning

【在 d****n 的大作中提到】
: 我要吐槽了。虽然都打着data science的大旗，其实用python和用sas的就是井水不犯
: 河水，用sql的可能对big data那套也是云里雾里。觉得自己是在做machine learning
: 的可能和做统计的做的完全不是一个东西，然后又被做deep learning的森森的鄙视。
: 其实这年头还在用统计，然后用sas, spss和r的位置还是不少的。没必要大家听了
: machine learning就拼命往data science的坑里跳。至少一半的"data science" is
: voodoo
avatar
t*0
43 楼
加油，最近也在找DS的工作

【在 d***e 的大作中提到】
: 统计master，这几个月除了复习machine learning方面的东西，还自学了python甚至
: ipython notebook，动手做了几个小project，简历应该没大问题，python，sql，R，
: SAS，machine learning，predictive modeling这些关键词都有，好几个recruiter都
: 说简历看起来很好，只是有一年多的gap，但感觉很多人都还表示可以理解。
: 投了简历要么没回音，要么就是据信，有一两个面试，面了之后感觉他们其实招的不是
: data scientist，就是data analyst，有的是公司只招一个data scientist让新建一个
: 组当光杆司令，我自己没有data scientist的经验，也想去个有了几个人的组，跟有经
: 验的多学习，跟人表达了这个意思之后，人家可能就觉得你能力不行。
: 如果对方是phd还是国人，喊人家Dr XX，说觉得你是phd懂的多，可以多像你学习，结
: 果人家可能会觉得是拍马屁。
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m*d
44 楼
我是统计master，也试图找过ds的工作，但是后来发现ds都是招理工科phd毕业的就放
弃了，不知道学一个cs的online master会不会有帮助。觉得对于统计master来说，还
是一般的统计或者sas programmer的工作比较好找一些。
avatar
d*m
45 楼
继续找，总会找到的
一边投简历一边加强自己的背景

【在 d***e 的大作中提到】
: 统计master，这几个月除了复习machine learning方面的东西，还自学了python甚至
: ipython notebook，动手做了几个小project，简历应该没大问题，python，sql，R，
: SAS，machine learning，predictive modeling这些关键词都有，好几个recruiter都
: 说简历看起来很好，只是有一年多的gap，但感觉很多人都还表示可以理解。
: 投了简历要么没回音，要么就是据信，有一两个面试，面了之后感觉他们其实招的不是
: data scientist，就是data analyst，有的是公司只招一个data scientist让新建一个
: 组当光杆司令，我自己没有data scientist的经验，也想去个有了几个人的组，跟有经
: 验的多学习，跟人表达了这个意思之后，人家可能就觉得你能力不行。
: 如果对方是phd还是国人，喊人家Dr XX，说觉得你是phd懂的多，可以多像你学习，结
: 果人家可能会觉得是拍马屁。
avatar
a*k
46 楼
刚面了一个ds职位，80%问的是编程，还是转马工得了。。
avatar
n*a
47 楼
我自己没有data scientist的经验，也想去个有了几个人的组，跟有经
验的多学习
Don't think this way, nobody is obliged to teach you anything. Be
professional.
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c*z
48 楼
And most people are clueless anyway.

【在 n****a 的大作中提到】
: 我自己没有data scientist的经验，也想去个有了几个人的组，跟有经
: 验的多学习
: Don't think this way, nobody is obliged to teach you anything. Be
: professional.
avatar
f*e
49 楼
mark............very useful for job seeking
avatar
s*3
50 楼


【在 a******r 的大作中提到】
: 楼上的统统跑题了。
: 作为最近才开始工作的人，来给楼主点正能量。
: 鉴于各个公司都在乱取title，Data scientist这个概念其实很杂， 但是大体来说有四
: 种：
: 第一种是纯统计的，这种在Google，Apple都有，有些时候叫statistician/QA。工作类
: 别跟analyst接近，主要是数据分析，ab test，p-value什么的。简而言之，更多是
: supporting role
: 第二种是相当于data engineer，基本上就是SQL，ETL。工作很少涉及建模，产品什么
: 的。
: 这种工作其实跟统计,ML没什么关系
avatar
H*e
51 楼
你硬件是有了， 够不够自几掂量， 不过， 面试的时候不会表达自己， 不会说才是关
键
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t*y
52 楼
mark
avatar
F*n
53 楼
这个很赞同。很多时候不是自己的业务水平问题，而是面试时候推销自己的问题。

【在 H*********e 的大作中提到】
: 你硬件是有了， 够不够自几掂量， 不过， 面试的时候不会表达自己， 不会说才是关
: 键
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m*7
54 楼
必须mark

【在 a******r 的大作中提到】
: 楼上的统统跑题了。
: 作为最近才开始工作的人，来给楼主点正能量。
: 鉴于各个公司都在乱取title，Data scientist这个概念其实很杂， 但是大体来说有四
: 种：
: 第一种是纯统计的，这种在Google，Apple都有，有些时候叫statistician/QA。工作类
: 别跟analyst接近，主要是数据分析，ab test，p-value什么的。简而言之，更多是
: supporting role
: 第二种是相当于data engineer，基本上就是SQL，ETL。工作很少涉及建模，产品什么
: 的。
: 这种工作其实跟统计,ML没什么关系
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y*g
55 楼
你这个简历只能去data analyst或者实际上是analyst的DS，recruiter说简历好没用，
recruiter又不懂。
因为工程能力完全没有，做了几个小project的python水平不能拿来算数，会被cs本科
生完爆，技术上离门槛比较远。business上也不用说了，没东西。
所以只能先做analyst，将来是往技术上发展还是往商业分析上发展，以后再说。如果
你是想走技术路线，代码能力一定不要忽视了，要拿cs毕业生的代码水平要求自己。
另外，建议不要去“只招一个data scientist让新建一个组当光杆司令”，你又没啥经
验，做不出什么东西来，如果贪图一个title而去了的话，以后肯定会后悔
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z*s
56 楼
为什么有gap不可以呢

【在 d***e 的大作中提到】
: 统计master，这几个月除了复习machine learning方面的东西，还自学了python甚至
: ipython notebook，动手做了几个小project，简历应该没大问题，python，sql，R，
: SAS，machine learning，predictive modeling这些关键词都有，好几个recruiter都
: 说简历看起来很好，只是有一年多的gap，但感觉很多人都还表示可以理解。
: 投了简历要么没回音，要么就是据信，有一两个面试，面了之后感觉他们其实招的不是
: data scientist，就是data analyst，有的是公司只招一个data scientist让新建一个
: 组当光杆司令，我自己没有data scientist的经验，也想去个有了几个人的组，跟有经
: 验的多学习，跟人表达了这个意思之后，人家可能就觉得你能力不行。
: 如果对方是phd还是国人，喊人家Dr XX，说觉得你是phd懂的多，可以多像你学习，结
: 果人家可能会觉得是拍马屁。
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z*s
57 楼
为什么中间有1年gap就不行呢

【在 d***e 的大作中提到】
: 统计master，这几个月除了复习machine learning方面的东西，还自学了python甚至
: ipython notebook，动手做了几个小project，简历应该没大问题，python，sql，R，
: SAS，machine learning，predictive modeling这些关键词都有，好几个recruiter都
: 说简历看起来很好，只是有一年多的gap，但感觉很多人都还表示可以理解。
: 投了简历要么没回音，要么就是据信，有一两个面试，面了之后感觉他们其实招的不是
: data scientist，就是data analyst，有的是公司只招一个data scientist让新建一个
: 组当光杆司令，我自己没有data scientist的经验，也想去个有了几个人的组，跟有经
: 验的多学习，跟人表达了这个意思之后，人家可能就觉得你能力不行。
: 如果对方是phd还是国人，喊人家Dr XX，说觉得你是phd懂的多，可以多像你学习，结
: 果人家可能会觉得是拍马屁。
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H*k
58 楼
先做好数据分析 再做做数据挖掘机器学习 再去想ds这个高大上的职位把

【在 d***e 的大作中提到】
: 统计master，这几个月除了复习machine learning方面的东西，还自学了python甚至
: ipython notebook，动手做了几个小project，简历应该没大问题，python，sql，R，
: SAS，machine learning，predictive modeling这些关键词都有，好几个recruiter都
: 说简历看起来很好，只是有一年多的gap，但感觉很多人都还表示可以理解。
: 投了简历要么没回音，要么就是据信，有一两个面试，面了之后感觉他们其实招的不是
: data scientist，就是data analyst，有的是公司只招一个data scientist让新建一个
: 组当光杆司令，我自己没有data scientist的经验，也想去个有了几个人的组，跟有经
: 验的多学习，跟人表达了这个意思之后，人家可能就觉得你能力不行。
: 如果对方是phd还是国人，喊人家Dr XX，说觉得你是phd懂的多，可以多像你学习，结
: 果人家可能会觉得是拍马屁。
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d*e
59 楼
统计master，这几个月除了复习machine learning方面的东西，还自学了python甚至
ipython notebook，动手做了几个小project，简历应该没大问题，python，sql，R，
SAS，machine learning，predictive modeling这些关键词都有，好几个recruiter都
说简历看起来很好，只是有一年多的gap，但感觉很多人都还表示可以理解。
投了简历要么没回音，要么就是据信，有一两个面试，面了之后感觉他们其实招的不是
data scientist，就是data analyst，有的是公司只招一个data scientist让新建一个
组当光杆司令，我自己没有data scientist的经验，也想去个有了几个人的组，跟有经
验的多学习，跟人表达了这个意思之后，人家可能就觉得你能力不行。
如果对方是phd还是国人，喊人家Dr XX，说觉得你是phd懂的多，可以多像你学习，结
果人家可能会觉得是拍马屁。
真的有点灰心了，想要不干脆转投data analyst吧，多积攒点业界经验好了。
大家有什么建议吗？多谢了
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t*g
60 楼
不要灰心。DS的工作的确不好找。DS主要还是招的人不多，僧多粥少。不过我个人觉得
DS工作还是比较有意思的。
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S*u
61 楼
其实DATA SCIENTIST 要是建立在DATA ANALYTIC 上的。其实找工作很看重的经验，有
个公司跟我说我有足够的DATA ANALYTIC经验，但是在那个AREA 的DATA ANALYTIC 只有
1年，他们要求3年那个行业的ANALYTIC的经验。
你要是没有很强的ANALYTIC 经验，还是先找DATA ANALYST 的职位。
你要是有卡，应该容易一点。
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a*r
62 楼
你这不是眼高手低么，看不上普通工作，给你高大上的工作你自己又不敢上。谁高薪招
学徒啊。好好检讨一下好虚名实际能力差的问题。
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r*d
63 楼
以积极的态度先把offer拿下再说。data analyst也有机会很好的。

【在 d***e 的大作中提到】
: 统计master，这几个月除了复习machine learning方面的东西，还自学了python甚至
: ipython notebook，动手做了几个小project，简历应该没大问题，python，sql，R，
: SAS，machine learning，predictive modeling这些关键词都有，好几个recruiter都
: 说简历看起来很好，只是有一年多的gap，但感觉很多人都还表示可以理解。
: 投了简历要么没回音，要么就是据信，有一两个面试，面了之后感觉他们其实招的不是
: data scientist，就是data analyst，有的是公司只招一个data scientist让新建一个
: 组当光杆司令，我自己没有data scientist的经验，也想去个有了几个人的组，跟有经
: 验的多学习，跟人表达了这个意思之后，人家可能就觉得你能力不行。
: 如果对方是phd还是国人，喊人家Dr XX，说觉得你是phd懂的多，可以多像你学习，结
: 果人家可能会觉得是拍马屁。
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r*g
64 楼
这个一看就是有经验的，在公司，基本上没有那种把数据拿来放在现成的machine
learning package里一跑就搞出石破天惊的结果的，必须对具体的business problem有
很深的理解，然后对具体的data摸的烂熟，再加上各个方向上碰了无数壁以后，才能搞
出点有点意思的东西，而这前面的几步就是data analytics。你这样刚出校门的先做几
年data analyst其实是好事。

【在 S*******u 的大作中提到】
: 其实DATA SCIENTIST 要是建立在DATA ANALYTIC 上的。其实找工作很看重的经验，有
: 个公司跟我说我有足够的DATA ANALYTIC经验，但是在那个AREA 的DATA ANALYTIC 只有
: 1年，他们要求3年那个行业的ANALYTIC的经验。
: 你要是没有很强的ANALYTIC 经验，还是先找DATA ANALYST 的职位。
: 你要是有卡，应该容易一点。
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c*z
65 楼
我第一个工作也是data specialist (analyst)
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a*g
66 楼
整个看起来就是一菜鸟，全部属于纸上谈兵阶段。菜鸟定位在高薪的对经验有较高要求
的职位，当然有问题。即便忽悠进了也会被开除。
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l*u
67 楼
从你的描述 你的确没有DS的水平，自己再订下位。而且要这个位子 你又没实际的水平
你不怕很快被走人？我们DEPT几年前招了个PHD 是DS。公司根本没那么完美的数据让
人跑出完美的模型 而且不懂BUSINESS根本不知道如何改变自己做不出的模型。结果是
没一个人待见了 有直接报告VP到报告本科出身但特别懂BUSINESS的一MANAGER。要不就
是她自己选择走。其实水平真的有限不是会用几个软件 最值钱的是 懂不懂BS很快出能
实际解决问题的结果 客户买你的产品。实话说公司哪些高级的模型极少用 因为太复杂
的东西解释给客户听都危险 谁会接受自己都不知道 听来玄乎的东西 工业界可以检验
出学校教的那点东西没太大用。经验更重要。
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j*z
68 楼
说的真好！赞！

【在 l****u 的大作中提到】
: 从你的描述 你的确没有DS的水平，自己再订下位。而且要这个位子 你又没实际的水平
: 你不怕很快被走人？我们DEPT几年前招了个PHD 是DS。公司根本没那么完美的数据让
: 人跑出完美的模型 而且不懂BUSINESS根本不知道如何改变自己做不出的模型。结果是
: 没一个人待见了 有直接报告VP到报告本科出身但特别懂BUSINESS的一MANAGER。要不就
: 是她自己选择走。其实水平真的有限不是会用几个软件 最值钱的是 懂不懂BS很快出能
: 实际解决问题的结果 客户买你的产品。实话说公司哪些高级的模型极少用 因为太复杂
: 的东西解释给客户听都危险 谁会接受自己都不知道 听来玄乎的东西 工业界可以检验
: 出学校教的那点东西没太大用。经验更重要。
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S*u
69 楼
不是懂几个软件的问题，那些软件都是可以学的，就是一个工具。
要有ANALYSIS MINDSET.
我也有被DS的职位面试过。但是我有好几年的ANALYTIC 的经验，上个工作我的TITLE
还是 SENIOR DATA ANALYST, 但是我还是把自己定位在DATA ANALYST 的位置上。

【在 r*****g 的大作中提到】
: 这个一看就是有经验的，在公司，基本上没有那种把数据拿来放在现成的machine
: learning package里一跑就搞出石破天惊的结果的，必须对具体的business problem有
: 很深的理解，然后对具体的data摸的烂熟，再加上各个方向上碰了无数壁以后，才能搞
: 出点有点意思的东西，而这前面的几步就是data analytics。你这样刚出校门的先做几
: 年data analyst其实是好事。
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b*m
70 楼
借lz帖子一问。
ds根data analyst到底有啥区别？
做data analyst需要会什么？从data analyst再往ds上转又需要学什么？

【在 S*******u 的大作中提到】
: 不是懂几个软件的问题，那些软件都是可以学的，就是一个工具。
: 要有ANALYSIS MINDSET.
: 我也有被DS的职位面试过。但是我有好几年的ANALYTIC 的经验，上个工作我的TITLE
: 还是 SENIOR DATA ANALYST, 但是我还是把自己定位在DATA ANALYST 的位置上。
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e*6
71 楼
你自认为和一些连data analyst都还没找到的统计ms有啥本质区别？

【在 d***e 的大作中提到】
: 统计master，这几个月除了复习machine learning方面的东西，还自学了python甚至
: ipython notebook，动手做了几个小project，简历应该没大问题，python，sql，R，
: SAS，machine learning，predictive modeling这些关键词都有，好几个recruiter都
: 说简历看起来很好，只是有一年多的gap，但感觉很多人都还表示可以理解。
: 投了简历要么没回音，要么就是据信，有一两个面试，面了之后感觉他们其实招的不是
: data scientist，就是data analyst，有的是公司只招一个data scientist让新建一个
: 组当光杆司令，我自己没有data scientist的经验，也想去个有了几个人的组，跟有经
: 验的多学习，跟人表达了这个意思之后，人家可能就觉得你能力不行。
: 如果对方是phd还是国人，喊人家Dr XX，说觉得你是phd懂的多，可以多像你学习，结
: 果人家可能会觉得是拍马屁。
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t*d
72 楼
data scientist都是phd，你一个master首先就不够资格

统计master，这几个月除了复习machine learning方面的东西，还自学了python甚至
ipython notebook，动手做了几个小project，简历应该没........

【在 d***e 的大作中提到】
: 统计master，这几个月除了复习machine learning方面的东西，还自学了python甚至
: ipython notebook，动手做了几个小project，简历应该没大问题，python，sql，R，
: SAS，machine learning，predictive modeling这些关键词都有，好几个recruiter都
: 说简历看起来很好，只是有一年多的gap，但感觉很多人都还表示可以理解。
: 投了简历要么没回音，要么就是据信，有一两个面试，面了之后感觉他们其实招的不是
: data scientist，就是data analyst，有的是公司只招一个data scientist让新建一个
: 组当光杆司令，我自己没有data scientist的经验，也想去个有了几个人的组，跟有经
: 验的多学习，跟人表达了这个意思之后，人家可能就觉得你能力不行。
: 如果对方是phd还是国人，喊人家Dr XX，说觉得你是phd懂的多，可以多像你学习，结
: 果人家可能会觉得是拍马屁。
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h*3
73 楼
说了无数次了，大部分进入顶尖IT公司做machine learning的人，在学校毕业之前就是
发表了好几篇KDD,ICML, NIPS的PhD。很多甚至在清华读本科的时候就开始做machine
learning。楼主才复习几个月的东西就别瞎闹了。
另外，data scientist本来就是data analyst。

【在 d***e 的大作中提到】
: 统计master，这几个月除了复习machine learning方面的东西，还自学了python甚至
: ipython notebook，动手做了几个小project，简历应该没大问题，python，sql，R，
: SAS，machine learning，predictive modeling这些关键词都有，好几个recruiter都
: 说简历看起来很好，只是有一年多的gap，但感觉很多人都还表示可以理解。
: 投了简历要么没回音，要么就是据信，有一两个面试，面了之后感觉他们其实招的不是
: data scientist，就是data analyst，有的是公司只招一个data scientist让新建一个
: 组当光杆司令，我自己没有data scientist的经验，也想去个有了几个人的组，跟有经
: 验的多学习，跟人表达了这个意思之后，人家可能就觉得你能力不行。
: 如果对方是phd还是国人，喊人家Dr XX，说觉得你是phd懂的多，可以多像你学习，结
: 果人家可能会觉得是拍马屁。
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m*n
74 楼
你一个统计的master居然想找DS的工作
你是怎么毕业的连这种常识都没有

【在 d***e 的大作中提到】
: 统计master，这几个月除了复习machine learning方面的东西，还自学了python甚至
: ipython notebook，动手做了几个小project，简历应该没大问题，python，sql，R，
: SAS，machine learning，predictive modeling这些关键词都有，好几个recruiter都
: 说简历看起来很好，只是有一年多的gap，但感觉很多人都还表示可以理解。
: 投了简历要么没回音，要么就是据信，有一两个面试，面了之后感觉他们其实招的不是
: data scientist，就是data analyst，有的是公司只招一个data scientist让新建一个
: 组当光杆司令，我自己没有data scientist的经验，也想去个有了几个人的组，跟有经
: 验的多学习，跟人表达了这个意思之后，人家可能就觉得你能力不行。
: 如果对方是phd还是国人，喊人家Dr XX，说觉得你是phd懂的多，可以多像你学习，结
: 果人家可能会觉得是拍马屁。
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O*y
75 楼
mark 马上找工作看来要先从analyst下手
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h*3
76 楼
recruiter的想法都不专业。我们一般招做machine learning，predictive modeling的
人，不是看简历上的关键字，而是看publication。如果这个人没有发表过任何machine
learning/data mining的顶级论文，基本上就直接过滤掉了。现在随便一个人，看一
下andrew ng的machine learning coursea就往简历上写精通machine learning啥的。
但是，publication这种东西是硬指标，没法乱写。

【在 d***e 的大作中提到】
: 统计master，这几个月除了复习machine learning方面的东西，还自学了python甚至
: ipython notebook，动手做了几个小project，简历应该没大问题，python，sql，R，
: SAS，machine learning，predictive modeling这些关键词都有，好几个recruiter都
: 说简历看起来很好，只是有一年多的gap，但感觉很多人都还表示可以理解。
: 投了简历要么没回音，要么就是据信，有一两个面试，面了之后感觉他们其实招的不是
: data scientist，就是data analyst，有的是公司只招一个data scientist让新建一个
: 组当光杆司令，我自己没有data scientist的经验，也想去个有了几个人的组，跟有经
: 验的多学习，跟人表达了这个意思之后，人家可能就觉得你能力不行。
: 如果对方是phd还是国人，喊人家Dr XX，说觉得你是phd懂的多，可以多像你学习，结
: 果人家可能会觉得是拍马屁。
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m*r
77 楼
确实欠缺些实战经验
可以找个ds title 但是内容偏统计的 积累工作经验
有了1-2年ds工作经验还是很好跳得
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d*n
78 楼
不错。
很多data science岗位，无非是对公司业务数据的二次开发，这有40%是业务知识，30%
是工程问题，20%是工具和方法论，算法只占10%不到吧。其实这算analyst。
那么还有另外一种data science的岗位，公司本身的业务就是数据产品或者服务，其中
50%的活是E，30%是T和L，20%是和engineering接口。这个算engineering吧。
大家最羡慕的大概是随便写写算法跑跑benchmark就能发paper的那种？

【在 l****u 的大作中提到】
: 从你的描述 你的确没有DS的水平，自己再订下位。而且要这个位子 你又没实际的水平
: 你不怕很快被走人？我们DEPT几年前招了个PHD 是DS。公司根本没那么完美的数据让
: 人跑出完美的模型 而且不懂BUSINESS根本不知道如何改变自己做不出的模型。结果是
: 没一个人待见了 有直接报告VP到报告本科出身但特别懂BUSINESS的一MANAGER。要不就
: 是她自己选择走。其实水平真的有限不是会用几个软件 最值钱的是 懂不懂BS很快出能
: 实际解决问题的结果 客户买你的产品。实话说公司哪些高级的模型极少用 因为太复杂
: 的东西解释给客户听都危险 谁会接受自己都不知道 听来玄乎的东西 工业界可以检验
: 出学校教的那点东西没太大用。经验更重要。
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d*n
79 楼
我要吐槽了。虽然都打着data science的大旗，其实用python和用sas的就是井水不犯
河水，用sql的可能对big data那套也是云里雾里。觉得自己是在做machine learning
的可能和做统计的做的完全不是一个东西，然后又被做deep learning的森森的鄙视。
其实这年头还在用统计，然后用sas, spss和r的位置还是不少的。没必要大家听了
machine learning就拼命往data science的坑里跳。至少一半的"data science" is
voodoo

【在 d***e 的大作中提到】
: 统计master，这几个月除了复习machine learning方面的东西，还自学了python甚至
: ipython notebook，动手做了几个小project，简历应该没大问题，python，sql，R，
: SAS，machine learning，predictive modeling这些关键词都有，好几个recruiter都
: 说简历看起来很好，只是有一年多的gap，但感觉很多人都还表示可以理解。
: 投了简历要么没回音，要么就是据信，有一两个面试，面了之后感觉他们其实招的不是
: data scientist，就是data analyst，有的是公司只招一个data scientist让新建一个
: 组当光杆司令，我自己没有data scientist的经验，也想去个有了几个人的组，跟有经
: 验的多学习，跟人表达了这个意思之后，人家可能就觉得你能力不行。
: 如果对方是phd还是国人，喊人家Dr XX，说觉得你是phd懂的多，可以多像你学习，结
: 果人家可能会觉得是拍马屁。
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S*u
80 楼
其实就是现在搞个名词叫DS，都是ANALYTIC 的方向。
ANALYTIC 还有PROACTIVE 和PASSIVE 的呢。
DS 可能比较偏MODELING 吧。 反正好多DA位置也可以叫DS，在于公司。
跟文凭有个屁关系。要没有ANALYTIC MINDSET， PHD 也干不出啥东西。

【在 b******m 的大作中提到】
: 借lz帖子一问。
: ds根data analyst到底有啥区别？
: 做data analyst需要会什么？从data analyst再往ds上转又需要学什么？
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a*r
81 楼
楼上的统统跑题了。
作为最近才开始工作的人，来给楼主点正能量。
鉴于各个公司都在乱取title，Data scientist这个概念其实很杂， 但是大体来说有四
种：
第一种是纯统计的，这种在Google，Apple都有，有些时候叫statistician/QA。工作类
别跟analyst接近，主要是数据分析，ab test，p-value什么的。简而言之，更多是
supporting role
第二种是相当于data engineer，基本上就是SQL，ETL。工作很少涉及建模，产品什么
的。
这种工作其实跟统计,ML没什么关系
第三种是相当于software engineer in machine learning，这种工作要写很多code，
但是会涉及到data pipeline, ML算法的实现
这种工作对编程有较高要求，ML知识统计master应该够应付了
第四种是纯粹的ML researcher，在一些公司有专门的做research的部门，工作大多需
要和engineers配合。缺点是对学校，学位要求较高。
以楼主的背景，可以考虑1和3。对于第三种工作，多刷leetcode，找个小公司积累下经
验应该管用。
第一份工作都是很难的，坚持就是胜利。
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f*s
82 楼
mark

【在 a******r 的大作中提到】
: 楼上的统统跑题了。
: 作为最近才开始工作的人，来给楼主点正能量。
: 鉴于各个公司都在乱取title，Data scientist这个概念其实很杂， 但是大体来说有四
: 种：
: 第一种是纯统计的，这种在Google，Apple都有，有些时候叫statistician/QA。工作类
: 别跟analyst接近，主要是数据分析，ab test，p-value什么的。简而言之，更多是
: supporting role
: 第二种是相当于data engineer，基本上就是SQL，ETL。工作很少涉及建模，产品什么
: 的。
: 这种工作其实跟统计,ML没什么关系
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Z*0
83 楼
这个才是正能量。
有DS title的过来说说，日常干的工作是什么? 你自己在公司做出了什么伟大的model
。让菜鸟知道，DS是个伟大工作，烂校或者什么半路出家的，根本就不要dream DS工作。

【在 a******r 的大作中提到】
: 楼上的统统跑题了。
: 作为最近才开始工作的人，来给楼主点正能量。
: 鉴于各个公司都在乱取title，Data scientist这个概念其实很杂， 但是大体来说有四
: 种：
: 第一种是纯统计的，这种在Google，Apple都有，有些时候叫statistician/QA。工作类
: 别跟analyst接近，主要是数据分析，ab test，p-value什么的。简而言之，更多是
: supporting role
: 第二种是相当于data engineer，基本上就是SQL，ETL。工作很少涉及建模，产品什么
: 的。
: 这种工作其实跟统计,ML没什么关系
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S*u
84 楼
DS 是个伟大的工作？ 估计是你想的吧。
你自己又看出啥惊天地的事，说别人烂校，半路出家。

model
作。

【在 Z**0 的大作中提到】
: 这个才是正能量。
: 有DS title的过来说说，日常干的工作是什么? 你自己在公司做出了什么伟大的model
: 。让菜鸟知道，DS是个伟大工作，烂校或者什么半路出家的，根本就不要dream DS工作。
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w*o
85 楼
看了一些回帖
很多人都给楼主指出问题，然后给与一定的建议
但是也发现有些人，帖子里面充满了轻蔑和嘲讽的语言
大家都是中国人，都知道第一份工作很难找，何必这个样子讽刺楼主呢。这种只会负面
的看待别人的人，我看这种人注定一辈子就是Loser
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S*u
86 楼
大家包括我是劝楼主先从ANALYST 干起，积累经验，不要定位太高。
当然有一小部分人可能言语不得当。

【在 w*********o 的大作中提到】
: 看了一些回帖
: 很多人都给楼主指出问题，然后给与一定的建议
: 但是也发现有些人，帖子里面充满了轻蔑和嘲讽的语言
: 大家都是中国人，都知道第一份工作很难找，何必这个样子讽刺楼主呢。这种只会负面
: 的看待别人的人，我看这种人注定一辈子就是Loser
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a*r
87 楼
本人是DS，日常工作就是ETL+常用模型+visualization，这个过程看似简单，但是做产
品一般不像用R读个文件，画个图那么简单。会需要很多精力写代码。涉及model开发的
机会很少很少，喜欢搞模型的建议还是待学术圈吧。
DS没什么高大上的，本人学校普通，非名校。
欢迎同行交流
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Z*0
88 楼
我可没有说别人烂校，半路出家。我既不是DS，也是不是名校出生。
我是从回复中，总结的。不是DS出生，所以总结肤浅。

【在 S*******u 的大作中提到】
: DS 是个伟大的工作？ 估计是你想的吧。
: 你自己又看出啥惊天地的事，说别人烂校，半路出家。
:
: model
: 作。
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Z*0
89 楼
加一句，前两天还有同学问Data scientist and Data Analyst的区别。
因为现在title混乱，申请还是要看job description，看title，是不够的。
avatar
S*u
90 楼
我面试的SENIOR DS 的工作内容跟我做的SENIOR DATA ANALYST 的90%一样。
现在是很多公司用DS TITLE。 我自己的体会是做分析不只是建模，很多都是
MAP SET，要分析啥，怎么分析，如何应用分析结果和模型。
要懂BUSINESS， 如何DEFINE BUSINESS PROBLEM 是很重要的，下面的分析，模型全是
建立在这个上面的。还有我都是自己写SQL QUERY 去MANIPULATE DATA 的。

【在 a******r 的大作中提到】
: 本人是DS，日常工作就是ETL+常用模型+visualization，这个过程看似简单，但是做产
: 品一般不像用R读个文件，画个图那么简单。会需要很多精力写代码。涉及model开发的
: 机会很少很少，喜欢搞模型的建议还是待学术圈吧。
: DS没什么高大上的，本人学校普通，非名校。
: 欢迎同行交流
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S*u
91 楼
那你就要表达清楚，不要让人误会你看不起别人半路出家的和非名校的。

【在 Z**0 的大作中提到】
: 我可没有说别人烂校，半路出家。我既不是DS，也是不是名校出生。
: 我是从回复中，总结的。不是DS出生，所以总结肤浅。
avatar
S*u
92 楼
是要看JOB DESCRIPTION 的。
很多工作内容一样TITLE 不一样。TITEL 一样 工作内容不一样的。

【在 Z**0 的大作中提到】
: 加一句，前两天还有同学问Data scientist and Data Analyst的区别。
: 因为现在title混乱，申请还是要看job description，看title，是不够的。
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s*n
93 楼
也考虑一下contractor的工作 先干上 赞经验吧
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d*e
94 楼
感谢各位的回复，不管是鼓励的给建议的和正能量的，还是泼冷水的批评的，其实都让
我更冷静的去思考自己到底接下来该怎么做，如何给自己定位。
avatar
e*n
95 楼
DA/BI -> DS
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s*y
96 楼
明年毕业，非统计master，也希望走DS这条路，确实辛苦，共勉
avatar
b*t
97 楼
我刚刚转到DS，做insurance，现在是熟悉数据阶段。版上有同行业的吗？
avatar
b*m
98 楼
能详细说说怎么转的吗？
第一份工作很难找呀。。。

【在 b*******t 的大作中提到】
: 我刚刚转到DS，做insurance，现在是熟悉数据阶段。版上有同行业的吗？
avatar
y*w
99 楼
机器学习前面几十年都做死不是没原因的。 现在不过找了个应用方向，但当成普遍高
达上还是太幼稚了。

learning

【在 d****n 的大作中提到】
: 我要吐槽了。虽然都打着data science的大旗，其实用python和用sas的就是井水不犯
: 河水，用sql的可能对big data那套也是云里雾里。觉得自己是在做machine learning
: 的可能和做统计的做的完全不是一个东西，然后又被做deep learning的森森的鄙视。
: 其实这年头还在用统计，然后用sas, spss和r的位置还是不少的。没必要大家听了
: machine learning就拼命往data science的坑里跳。至少一半的"data science" is
: voodoo
avatar
t*0
100 楼
加油，最近也在找DS的工作

【在 d***e 的大作中提到】
: 统计master，这几个月除了复习machine learning方面的东西，还自学了python甚至
: ipython notebook，动手做了几个小project，简历应该没大问题，python，sql，R，
: SAS，machine learning，predictive modeling这些关键词都有，好几个recruiter都
: 说简历看起来很好，只是有一年多的gap，但感觉很多人都还表示可以理解。
: 投了简历要么没回音，要么就是据信，有一两个面试，面了之后感觉他们其实招的不是
: data scientist，就是data analyst，有的是公司只招一个data scientist让新建一个
: 组当光杆司令，我自己没有data scientist的经验，也想去个有了几个人的组，跟有经
: 验的多学习，跟人表达了这个意思之后，人家可能就觉得你能力不行。
: 如果对方是phd还是国人，喊人家Dr XX，说觉得你是phd懂的多，可以多像你学习，结
: 果人家可能会觉得是拍马屁。
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m*d
101 楼
我是统计master，也试图找过ds的工作，但是后来发现ds都是招理工科phd毕业的就放
弃了，不知道学一个cs的online master会不会有帮助。觉得对于统计master来说，还
是一般的统计或者sas programmer的工作比较好找一些。
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d*m
102 楼
继续找，总会找到的
一边投简历一边加强自己的背景

【在 d***e 的大作中提到】
: 统计master，这几个月除了复习machine learning方面的东西，还自学了python甚至
: ipython notebook，动手做了几个小project，简历应该没大问题，python，sql，R，
: SAS，machine learning，predictive modeling这些关键词都有，好几个recruiter都
: 说简历看起来很好，只是有一年多的gap，但感觉很多人都还表示可以理解。
: 投了简历要么没回音，要么就是据信，有一两个面试，面了之后感觉他们其实招的不是
: data scientist，就是data analyst，有的是公司只招一个data scientist让新建一个
: 组当光杆司令，我自己没有data scientist的经验，也想去个有了几个人的组，跟有经
: 验的多学习，跟人表达了这个意思之后，人家可能就觉得你能力不行。
: 如果对方是phd还是国人，喊人家Dr XX，说觉得你是phd懂的多，可以多像你学习，结
: 果人家可能会觉得是拍马屁。
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a*k
103 楼
刚面了一个ds职位，80%问的是编程，还是转马工得了。。
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n*a
104 楼
我自己没有data scientist的经验，也想去个有了几个人的组，跟有经
验的多学习
Don't think this way, nobody is obliged to teach you anything. Be
professional.
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c*z
105 楼
And most people are clueless anyway.

【在 n****a 的大作中提到】
: 我自己没有data scientist的经验，也想去个有了几个人的组，跟有经
: 验的多学习
: Don't think this way, nobody is obliged to teach you anything. Be
: professional.
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f*e
106 楼
mark............very useful for job seeking
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s*3
107 楼


【在 a******r 的大作中提到】
: 楼上的统统跑题了。
: 作为最近才开始工作的人，来给楼主点正能量。
: 鉴于各个公司都在乱取title，Data scientist这个概念其实很杂， 但是大体来说有四
: 种：
: 第一种是纯统计的，这种在Google，Apple都有，有些时候叫statistician/QA。工作类
: 别跟analyst接近，主要是数据分析，ab test，p-value什么的。简而言之，更多是
: supporting role
: 第二种是相当于data engineer，基本上就是SQL，ETL。工作很少涉及建模，产品什么
: 的。
: 这种工作其实跟统计,ML没什么关系
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H*e
108 楼
你硬件是有了， 够不够自几掂量， 不过， 面试的时候不会表达自己， 不会说才是关
键
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t*y
109 楼
mark
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F*n
110 楼
这个很赞同。很多时候不是自己的业务水平问题，而是面试时候推销自己的问题。

【在 H*********e 的大作中提到】
: 你硬件是有了， 够不够自几掂量， 不过， 面试的时候不会表达自己， 不会说才是关
: 键
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m*7
111 楼
必须mark

【在 a******r 的大作中提到】
: 楼上的统统跑题了。
: 作为最近才开始工作的人，来给楼主点正能量。
: 鉴于各个公司都在乱取title，Data scientist这个概念其实很杂， 但是大体来说有四
: 种：
: 第一种是纯统计的，这种在Google，Apple都有，有些时候叫statistician/QA。工作类
: 别跟analyst接近，主要是数据分析，ab test，p-value什么的。简而言之，更多是
: supporting role
: 第二种是相当于data engineer，基本上就是SQL，ETL。工作很少涉及建模，产品什么
: 的。
: 这种工作其实跟统计,ML没什么关系
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y*g
112 楼
你这个简历只能去data analyst或者实际上是analyst的DS，recruiter说简历好没用，
recruiter又不懂。
因为工程能力完全没有，做了几个小project的python水平不能拿来算数，会被cs本科
生完爆，技术上离门槛比较远。business上也不用说了，没东西。
所以只能先做analyst，将来是往技术上发展还是往商业分析上发展，以后再说。如果
你是想走技术路线，代码能力一定不要忽视了，要拿cs毕业生的代码水平要求自己。
另外，建议不要去“只招一个data scientist让新建一个组当光杆司令”，你又没啥经
验，做不出什么东西来，如果贪图一个title而去了的话，以后肯定会后悔
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z*s
113 楼
为什么有gap不可以呢

【在 d***e 的大作中提到】
: 统计master，这几个月除了复习machine learning方面的东西，还自学了python甚至
: ipython notebook，动手做了几个小project，简历应该没大问题，python，sql，R，
: SAS，machine learning，predictive modeling这些关键词都有，好几个recruiter都
: 说简历看起来很好，只是有一年多的gap，但感觉很多人都还表示可以理解。
: 投了简历要么没回音，要么就是据信，有一两个面试，面了之后感觉他们其实招的不是
: data scientist，就是data analyst，有的是公司只招一个data scientist让新建一个
: 组当光杆司令，我自己没有data scientist的经验，也想去个有了几个人的组，跟有经
: 验的多学习，跟人表达了这个意思之后，人家可能就觉得你能力不行。
: 如果对方是phd还是国人，喊人家Dr XX，说觉得你是phd懂的多，可以多像你学习，结
: 果人家可能会觉得是拍马屁。
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z*s
114 楼
为什么中间有1年gap就不行呢

【在 d***e 的大作中提到】
: 统计master，这几个月除了复习machine learning方面的东西，还自学了python甚至
: ipython notebook，动手做了几个小project，简历应该没大问题，python，sql，R，
: SAS，machine learning，predictive modeling这些关键词都有，好几个recruiter都
: 说简历看起来很好，只是有一年多的gap，但感觉很多人都还表示可以理解。
: 投了简历要么没回音，要么就是据信，有一两个面试，面了之后感觉他们其实招的不是
: data scientist，就是data analyst，有的是公司只招一个data scientist让新建一个
: 组当光杆司令，我自己没有data scientist的经验，也想去个有了几个人的组，跟有经
: 验的多学习，跟人表达了这个意思之后，人家可能就觉得你能力不行。
: 如果对方是phd还是国人，喊人家Dr XX，说觉得你是phd懂的多，可以多像你学习，结
: 果人家可能会觉得是拍马屁。
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H*k
115 楼
先做好数据分析 再做做数据挖掘机器学习 再去想ds这个高大上的职位把

【在 d***e 的大作中提到】
: 统计master，这几个月除了复习machine learning方面的东西，还自学了python甚至
: ipython notebook，动手做了几个小project，简历应该没大问题，python，sql，R，
: SAS，machine learning，predictive modeling这些关键词都有，好几个recruiter都
: 说简历看起来很好，只是有一年多的gap，但感觉很多人都还表示可以理解。
: 投了简历要么没回音，要么就是据信，有一两个面试，面了之后感觉他们其实招的不是
: data scientist，就是data analyst，有的是公司只招一个data scientist让新建一个
: 组当光杆司令，我自己没有data scientist的经验，也想去个有了几个人的组，跟有经
: 验的多学习，跟人表达了这个意思之后，人家可能就觉得你能力不行。
: 如果对方是phd还是国人，喊人家Dr XX，说觉得你是phd懂的多，可以多像你学习，结
: 果人家可能会觉得是拍马屁。
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H*e
116 楼
别灰心, 继续找!
视频：273th USALaoTu 美国老土 专业求职辅导周会 祝贺宵宵, 诺威, 宁等同学转行
成功!
-- 文的不能再文，风花雪月专业咱国女博士 如何拿到大单位全职高薪好数据分析师工
作。
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这样的专业求职辅导周会, 同学多, 热气高, 点子多, 经验多, 最实在, 求职快!
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j*h
117 楼
我是去年毕业的master 估计学校还不如楼主 因为之前做着一个data science intern
就特别想找个data scientist的职位。和楼主说的情况差不多 确实发现自己在经验和
教育背景上都不占任何优势 最后很幸运得到一个data scientist的建议 先找到一个
data analyst的职位安心起步了。我想只要是对data science感兴趣 经验要尽早开始
积累 技术还是可以慢慢学的。 加油！
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T*u
118 楼
要会用git
要熟悉ubuntu，vagrant，docker之流
python要熟悉
npl要熟悉
大树据概念熟悉
基本上能找到工作了
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H*e
119 楼
中华民族复兴, 两岸同胞不用再修学位, 高薪进大公司!
美国老土八年真人教课千人变万家福, 转行必找老土! 每周两次网会辅导, 同学多热气
高, 转行求职最快! 别处山寨不了, 别处做不到.
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-- 生物女士说面试, 结果意外仍立志.
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上周现场好面试, 轻松做题过考试.
为啥能学这么快? 男生背出托尔斯泰!
-- 如月人在大公司, 比喻游泳好姿势.
-- 博士面试多动脑, 下次说得会更好!
-- 没念博士也不赖, 文科转行短平快!
能做会说真本事, 华丽变身进公司.
-- 同学互助周会好, 踊跃发言说淘宝.
-- 本周开出俩新课, 欲报从速别耽搁.
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w*m
120 楼
面了不少公司，感觉data scientist没什么强需求。
公司设这些位置主要是marketing的角度。
优点是比较闲，吹牛的机会多，可以搞搞副业，女生生孩子方便。
缺点是不稳定，没啥不能替代的。
pay的一般般。
个人感觉是工作连续性差，离创业差的太远。
理工科博士本行找不到工作，或者可以考虑借此进入IT公司。传统公司的data
scientist也没啥意思。
想想这几年哪有什么理论上的突破。
data science和big data都是只能说不能做的。
application和service都是只能做不能说的。
如果能刷题，可以找到developer／engineer的话，data scientist就算了。
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P*n
121 楼
赞这个回复，我现在相当于2和3都有一点，转码农都比转ds要靠谱点

【在 a******r 的大作中提到】
: 楼上的统统跑题了。
: 作为最近才开始工作的人，来给楼主点正能量。
: 鉴于各个公司都在乱取title，Data scientist这个概念其实很杂， 但是大体来说有四
: 种：
: 第一种是纯统计的，这种在Google，Apple都有，有些时候叫statistician/QA。工作类
: 别跟analyst接近，主要是数据分析，ab test，p-value什么的。简而言之，更多是
: supporting role
: 第二种是相当于data engineer，基本上就是SQL，ETL。工作很少涉及建模，产品什么
: 的。
: 这种工作其实跟统计,ML没什么关系
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j*h
123 楼
我是去年毕业的master 估计学校还不如楼主 因为之前做着一个data science intern
就特别想找个data scientist的职位。和楼主说的情况差不多 确实发现自己在经验和
教育背景上都不占任何优势 最后很幸运得到一个data scientist的建议 先找到一个
data analyst的职位安心起步了。我想只要是对data science感兴趣 经验要尽早开始
积累 技术还是可以慢慢学的。 加油！
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T*u
124 楼
要会用git
要熟悉ubuntu，vagrant，docker之流
python要熟悉
npl要熟悉
大树据概念熟悉
基本上能找到工作了
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P*n
125 楼
赞这个回复，我现在相当于2和3都有一点，转码农都比转ds要靠谱点

【在 a******r 的大作中提到】
: 楼上的统统跑题了。
: 作为最近才开始工作的人，来给楼主点正能量。
: 鉴于各个公司都在乱取title，Data scientist这个概念其实很杂， 但是大体来说有四
: 种：
: 第一种是纯统计的，这种在Google，Apple都有，有些时候叫statistician/QA。工作类
: 别跟analyst接近，主要是数据分析，ab test，p-value什么的。简而言之，更多是
: supporting role
: 第二种是相当于data engineer，基本上就是SQL，ETL。工作很少涉及建模，产品什么
: 的。
: 这种工作其实跟统计,ML没什么关系
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m*o
126 楼
mm
avatar
J*t
127 楼
从 data analyst 做起？
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y*3
128 楼
有做不出的模型? You can develop a model no matter how bad you data is. The
only thing is how good the model you can get , right?

【在 l****u 的大作中提到】
: 从你的描述 你的确没有DS的水平，自己再订下位。而且要这个位子 你又没实际的水平
: 你不怕很快被走人？我们DEPT几年前招了个PHD 是DS。公司根本没那么完美的数据让
: 人跑出完美的模型 而且不懂BUSINESS根本不知道如何改变自己做不出的模型。结果是
: 没一个人待见了 有直接报告VP到报告本科出身但特别懂BUSINESS的一MANAGER。要不就
: 是她自己选择走。其实水平真的有限不是会用几个软件 最值钱的是 懂不懂BS很快出能
: 实际解决问题的结果 客户买你的产品。实话说公司哪些高级的模型极少用 因为太复杂
: 的东西解释给客户听都危险 谁会接受自己都不知道 听来玄乎的东西 工业界可以检验
: 出学校教的那点东西没太大用。经验更重要。
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y*3
129 楼
how to make machine learning 搞出点有点意思的东西 besides prediction? An
example?

【在 r*****g 的大作中提到】
: 这个一看就是有经验的，在公司，基本上没有那种把数据拿来放在现成的machine
: learning package里一跑就搞出石破天惊的结果的，必须对具体的business problem有
: 很深的理解，然后对具体的data摸的烂熟，再加上各个方向上碰了无数壁以后，才能搞
: 出点有点意思的东西，而这前面的几步就是data analytics。你这样刚出校门的先做几
: 年data analyst其实是好事。
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R*d
130 楼
哈哈，别着急，从基础做起。的确差距很大，能拿到analyst就不错了
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m*g
131 楼
加油，运气也很重要。
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A*n
132 楼
Data Analyst 工作日常SQL R code 博客分享，工科转行到IT工作经历。
http://everydayds.com/
我可以给你Amazon 内推，请发简历和job ID 到 [email protected] 亚马逊的职
位都可以通过内推系统内推。
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