「譯」如何成功入職成為數據科學家_MOO:MOO價格比特幣中國官網聯系方式

核心要點：大多數人正在做著僅是心理安慰的無效努力，要想成為技術達人你應該這么做。

原文鏈接：https://www.kdnuggets.com/2018/11/get-hired-as-data-scientist.html

我還記得我哥哥決定賣出他的比特幣的那一刻。2017年，星巴克。一個中年大媽向我們走來，她正在給人發放比特幣的小冊子，上面大大的字體寫著，“比特幣：通往提前退休之路”。

我很好奇，因此問她如何看待虛擬貨幣市場，結果她除了比特幣并不知道其他虛擬貨幣。以太幣？“沒聽過”。萊特幣？“是便宜版的比特幣吧？”

如今，即使一個啥都不懂的大媽都在跟你講最新的技術趨勢，那么這個技術估計也到頂點了，換句話說，泡沫來了。

Coinbase CLO再次呼吁美SEC澄清質押服務不是證券，并在執法前與公眾接觸:3月21日消息，Coinbase首席法務官Paul Grewal在推特上表示，今天，Coinbase向我們2022年7月的SEC規則制定請愿書提交了評論信。我們解釋了為什么核心質押服務不是證券發行，并要SEC澄清核心質押服務不是證券這一事實。

Grewal稱核心質押服務未能通過Howey測試的每一個分支，并重申了支持這一論據的幾個論點，包括質押服務不構成金錢投資、質押服務不符合Howey的“普通企業”分支、質押服務不符合Howey的“合理的利潤預期”要素、以及質押服務不會根據“他人的努力”支付獎勵。[2023/3/21 13:16:49]

這當然不是一個新發現。每個人都知道，在投資領域，如果你的決策和周圍每個人都一樣，估計你也掙不到什么錢。奇怪的是，投資領域的這條規律，人們很少套用在自己身上。

FTX與巴哈馬清算人就收回資產達成協議:金色財經報道，FTX的新管理層和巴哈馬的清算人已經簽署了一項協議，代表債權人合作和收回資產，結束了雙方圍繞誰控制該破產交易所剩余財產的長期爭論。1月6日發布的一份新聞稿顯示，雙方同意共享信息，并幫助確保和分配屬于巴哈馬和國外的FTX實體的資產。自2021年以來，FTX的總部一直設在巴哈馬，其國際交易所由巴哈馬監管機構監督。（華爾街日報）[2023/1/9 11:01:25]

大多數人的努力都是無效的心理安慰

假設現在你的目標是入職某公司的數據科學家。如果你按照普遍的“我想要成為數據科學家”的行動點去做，大致意味著你得不到想要的工作。現在市場上到處都是有才能有經驗的人，意味著，能力一般的、渴望轉行成為數據科學家的人得不到太多的機會。如果你想避免成為平庸的大多數中的一員，為什么要做大多數人做的事情呢？

紐約總檢察長建議禁止通過退休基金投資加密貨幣:11月23日消息，紐約總檢察長Letitia James建議禁止在固定繳款計劃和個人退休賬戶（IRA）中進行加密投資。

Letitia James在致美國國會議員的一封信中要求立法禁止美國公民使用個人退休賬戶和401（k）和457計劃等固定繳款計劃中的資金購買加密貨幣和數字資產。另一方面，Letitia James澄清了數字資產和區塊鏈技術之間的區別。Letitia James認為，應該允許美國公民在退休賬戶中購買公開交易的區塊鏈企業的股份。（Cointelegraph）[2022/11/23 8:01:41]

問題在于，大多數人踏上他們的“數據科學家”之旅時，并沒有這么想過。我在SharpestMinds工作時，跟上百個有志成為數據科學家的職場人士聊過，80%說得都差不多：

元宇宙機構INDEX GAME完成170萬美元融資，The Sandbox投資:金色財經消息，由The Sandbox孵化的總部位于香港的元宇宙機構INDEX GAME完成170萬美元融資，The Sandbox投資，到2023年該投資可能會增加到600萬美元，The Sandbox還將為INDEX GAME提供在合作期間創建的IP的獨家安排。[2022/8/22 12:40:03]

第一步，學工具鏈。然后上點切分成小部分的MOOC課。讀下職位描述，擔心自己夠不上條件。再上一個別的MOOC，或者從某個平臺開始申請工作。沒有回音。灰心失望，考慮上Master，繼續申請工作。面臨選擇：繼續重復2-7直到瞎貓撞上死耗子，還是放棄？如果這些事也發生在你身上，那么你可能也面臨著一個“自我提升的泡沫”：你做著和其他人同樣的努力，但期望一個不同的回報。你需要做的第一件事，就是停下來。

期望高回報，意味著不能走尋常路。但是為了避免做尋常事，你需要了解什么尋常事都有哪些。

例如：如果你需要通過MOOC來學習工具鏈，可以。但是不要陷入MOOC陷阱。MOOC本身就是針對大多數人設計的，僅靠重復在MOOC上學習很難在某個領域出類拔萃。同樣的，如果已經有了四五個JupyterNotebook上面寫滿了sklearn/Pandas/seaborn/Keras的基本語句，你也沒必要再新加一個了。

總的來說，首要原則是：如果下一步很明顯是大家都去做的，那么就不要做。相反，你要去尋找沒人在做的事，盡快去做。

推薦你做這些

這些有效的實踐都有哪些？例如：

重復論文。對深度學習尤其有效。這么做的人比較少，相反，隨便找一組數據用簡單的ANN或者XGBoost做個分類算法多簡單啊。你應該去ArXiv找一篇相關的、最感興趣的論文，理解，然后重復該論文，最好選用一組新的數據。之后把整個經過總結成博文發布。不要停留在舒適區。當你開始一個新項目時，最好以學習新framework/libraries/tools為目標。如果你到了第六個JupyterNotebook還是以df=pd.read_csv(filename)開頭，以f1=f1_score(y_true,y_pred)結尾的話，你也是時候換一下自己的策略了。學習無聊的內容。沒人喜歡無聊。很多被公司迫切需要求職者具備的技能，比如Gitflow，Docker，用Flask建app，在AWS或GoogleCloud上用模型，都因為學起來無聊，被求職者忽略了。做煩人的事。1）去當地的datascienceMeetup分享一篇論文。或者至少要去參加當地的datascienceMeetup。2）去LinkedIn發私信。坦率，展示你的價值。不要一上來就要工作機會。提問盡量清晰。嘗試與人建立關系，拓寬你的人際網絡，這需要耐心。3）參加會議與關系網活動。4）開創學習小組。做“瘋狂”的事。每個人都會用UCI數據庫或者某些股市數據庫來建自己的項目。不要這么做。學習獲取數據，建立自己配置的數據庫。實際中獲取數據還是挺難的，公司會期望其工程師能夠自己取得數據。你的目標應該是，成為癡迷于datascience的瘋子，如果需要的話，建立自己的數據組自然必不可少。以上提到的每種策略，都是基于招聘單位每天面對的疑難雜癥提出的。這里面沒有新技術新概念，但卻能保證你在datascience的工作市場上獲得更多的關注，并成為一個能力全備的數據科學家。

每天結束時，記得提醒自己，訓練技能是對自己的投資。這意味著，投資領域的經濟學原理在此同樣適用：如果你期望突出的回報，你需要做異于常人的事情。

如果你有關于如何優化machinelearning算法或datasciencetrajectory的問題，可以向我提問。給我發DM或者Twitter@jeremiecharris:)

作者介紹：

JeremieHarris是@SharpestMindsAI的合作創辦者，興趣領域包括物理，機器學習，哲學，創業。

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