在你的印象中數(shù)據(jù)科學(xué)是21世紀(jì)最性感的工作，他不僅能夠帶來滿意的薪酬，而且領(lǐng)域內(nèi)大量高技能的“極客” 會幫你享受到思想碰撞的樂趣。

提到數(shù)據(jù)科學(xué)家，大多數(shù)人的印象一定是“精通算法”、“全棧開發(fā)能力”、“行業(yè)理解獨到”、“領(lǐng)導(dǎo)力超群”......

但事實上，這群全能的獨角獸也有著自己的職業(yè)焦慮。今天這位來自英國的數(shù)據(jù)俠，即將撲滅我們心中對這個職業(yè)“憧憬的小火苗”，談?wù)劕F(xiàn)實中的數(shù)據(jù)科學(xué)家。

在你的印象中數(shù)據(jù)科學(xué)是21世紀(jì)最性感的工作，他不僅能夠帶來滿意的薪酬，而且領(lǐng)域內(nèi)大量高技能的“極客” 會幫你享受到思想碰撞的樂趣。

但英國《金融時報》的一篇文章中提到：“數(shù)據(jù)科學(xué)家每周花1-2個小時尋找新工作。”此外，文章還指出“在要找新工作的程序員的列表中，機器學(xué)習(xí)專家們以14.3%的比例名列第一。數(shù)據(jù)科學(xué)家們緊隨其后，為13.2%。”這些數(shù)據(jù)是從對Stack Overflow 上的64000名程序員的問卷調(diào)查中來的。

那么，為什么有這么多的數(shù)據(jù)科學(xué)家在尋找新的工作呢?

在享受這份職業(yè)帶來的激情與滿足之余，總有一些消極的方面在給你潑冷水。希望下文這些扎心的真相，希望不要把你心中的熱火撲滅~

設(shè)計期望和現(xiàn)實不符

大數(shù)據(jù)就像青少年的性愛：每個人都在談?wù)撍瑳]有人真正知道如何去做，每個人都認(rèn)為其他人正在做，所以每個人都聲稱自己在做。

——丹•艾瑞里

這句至理名言十分恰當(dāng)?shù)拿枋隽顺跫墧?shù)據(jù)科學(xué)家進入數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的初衷——每個人都不想讓自己脫離群體。另外想用酷炫到爆的機器學(xué)習(xí)算法解決復(fù)雜問題，從而對企業(yè)產(chǎn)生巨大的影響，也是入坑數(shù)據(jù)科學(xué)的另一重要原因。

你或許認(rèn)為你能從高超的技能中充分感覺到自我價值的實現(xiàn)。然而，事實往往并非如此。

期望與現(xiàn)實不符是許多數(shù)據(jù)科學(xué)家離開的根本原因。其中原委無法一一列舉。

每個公司的情況都不盡相同。但許多公司雇傭數(shù)據(jù)科學(xué)家的時候都沒有做好準(zhǔn)備從人工智能中獲取價值的準(zhǔn)備，這就導(dǎo)致了人工智能的冷啟動問題。

加之如果這些公司沒有高級的或者資深的數(shù)據(jù)從業(yè)人員“撐場面”，那就不可避免的會出現(xiàn)讓雙方都處在失望和不愉快的境地。數(shù)據(jù)科學(xué)家們想要編寫機器學(xué)習(xí)算法來創(chuàng)造有價值信息，但卻做不到。

因為他們的第一項工作是整理數(shù)據(jù)基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)或創(chuàng)建分析報告。然后公司會因無法看到可觀的價值而感到失望。而這一切都會導(dǎo)致數(shù)據(jù)科學(xué)家們對他們現(xiàn)狀的不滿。

Robert Chang曾給初級數(shù)據(jù)科學(xué)家提供了一個非常有見地的建議:

• 你的雄心與你的團隊所選擇的方向是否一致是非常重要的。如果不一致，那么你就需要找到那些最適合你的項目、團隊和公司。

這句話強調(diào)了雇主和數(shù)據(jù)科學(xué)家之間的雙向關(guān)系。如果公司與數(shù)據(jù)科學(xué)家的目標(biāo)不一致，那么數(shù)據(jù)科學(xué)家另擇新主就只是時間問題。

數(shù)據(jù)科學(xué)家們感到失望的另一個原因是他們曾經(jīng)相信我能夠?qū)κ澜绺鞯氐娜藗儺a(chǎn)生巨大的影響，而不是僅僅在公司內(nèi)部。實際上，如果公司的核心業(yè)務(wù)不是機器學(xué)習(xí)，你所做的數(shù)據(jù)科學(xué)很可能只會帶來小幅的增量收益。

政治統(tǒng)治最高

數(shù)據(jù)科學(xué)最困難，而且是不得不面對問題是：政治。

當(dāng)我早上6點起床去學(xué)習(xí)支持向量機(Support Vector Machines)的時候，我想：“這真的很難!但是，嘿，至少我會變得對我未來的老板很有價值!”如果我能得到DeLorean時間機器，我就會回到過去，并對自己說“胡說八道!”

如果你真的認(rèn)為了解大量的機器學(xué)習(xí)算法會使你成為最有價值的數(shù)據(jù)科學(xué)家，那么回到我的第一個觀點:期望與現(xiàn)實不符。

事實是，在商業(yè)中最具影響力的人需要對你有不錯的印象。這可能意味著你必須經(jīng)常做一些從數(shù)據(jù)庫中獲取數(shù)據(jù)的簡單項目，來使正確的人對你有正確的認(rèn)知。

是的，這些工作令人很沮喪。但是，必不可少。

你想上天

希望能夠成為取悅所有人的數(shù)據(jù)科學(xué)家，意味著將成為分析專家，去做報告的人，同時還是數(shù)據(jù)庫專家。但是這往往偏離了數(shù)據(jù)科學(xué)家的含義。

不僅僅是非技術(shù)高管對你的技能有太多的假設(shè)，技術(shù)部門的其他同事也會假定你知道所有與數(shù)據(jù)相關(guān)的東西。你熟悉Spark、Hadoop、Hive、Pig、SQL、Neo4J、MySQL、Python、R、Scala、Tensorflow、A/B測試、NLP，以及任何與機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)相關(guān)內(nèi)容。

順便說一句，如果你看到一個崗位對上面這些都有要求，請保持遠(yuǎn)離。因為這說明這家公司不知道自己的數(shù)據(jù)策略是什么，他們會隨便招人，因為貌似任何懂?dāng)?shù)據(jù)的人都可以解決他們所有的問題。

但它不止于此。既然你懂得這些技術(shù)，而且顯然又可以拿到所有的數(shù)據(jù)，別人就會期望你在極短的時間內(nèi)回答所有的問題。

嘗試在可控范圍內(nèi)交底你的短板，你并不會真的得到輕視。而作為一個沒有什么行業(yè)經(jīng)驗的初級數(shù)據(jù)科學(xué)家，你擔(dān)心人們會輕視你。

在一個孤立的團隊中工作

我們看到的成功的數(shù)據(jù)產(chǎn)品，往往具有設(shè)計巧妙且具有智能功能的用戶界面。最重要的是，它至少會有一種有用的輸出使得用戶可以通過它來解決一個相關(guān)的問題。

現(xiàn)在的問題是，如果一個數(shù)據(jù)科學(xué)家只學(xué)習(xí)如何編寫和執(zhí)行機器學(xué)習(xí)算法，那么他們就只能是一個成功的項目，一個有價值的產(chǎn)品的團隊的一小部分(盡管是必要的)。這意味著孤立工作的數(shù)據(jù)科學(xué)團隊將難以提供價值!

盡管如此，許多公司仍然有數(shù)據(jù)科學(xué)團隊提出自己的項目并編寫代碼來嘗試解決問題。在某些情況下，這可能是有價值的。例如，如果公司需要的只是每季度一張靜態(tài)的電子表格，那么它確實可以提供一些價值。

可另一方面，如果目標(biāo)是為網(wǎng)站構(gòu)建的優(yōu)化提供明智的建議，那么這將涉及到許多不同的技能，而這對于絕大多數(shù)的數(shù)據(jù)科學(xué)家來說是不可能的(只有真正的數(shù)據(jù)科學(xué)獨角獸才能解決這個問題)。

因此，如果項目由一個孤立的數(shù)據(jù)科學(xué)團隊承擔(dān)，它很可能會失敗。

因此，要想成為一名數(shù)據(jù)科學(xué)的業(yè)界翹楚，僅僅在Kaggle競賽中做得很好并完成一些在線課程是不夠的。尋找一個與你的目標(biāo)大方向一致的公司，應(yīng)該是你在尋找能滿足你需求的數(shù)據(jù)科學(xué)工作時的一個關(guān)鍵指標(biāo)。但是，你可能仍然需要調(diào)整自己對從事數(shù)據(jù)科學(xué)的期望。