信對于同學(xué)們來說，求職是最關(guān)心的問題之一了。對于想從事數(shù)據(jù)科學(xué)行業(yè)的人來說，如何知道應(yīng)該學(xué)習(xí)哪些工具，從而擴(kuò)充自身的技能包？

本文從雇主的角度討論了求職者需要具備哪些技能，以及求職者應(yīng)該如何高效地展示自身的技能。值得一提的是，本篇文章的強大之處在于舉了諸多的例子來告訴大家應(yīng)該如何呈現(xiàn)你的每一個技能，并對如何邁出第一步提供一些建議。讀完本文之后，你應(yīng)該就會明白為什么需要有意識地學(xué)習(xí)不同的方法擴(kuò)充自己的數(shù)據(jù)科學(xué)技能包，并且知道從何處著手了。

雇主想要什么

雇主在招聘的時候，是在找能夠創(chuàng)造價值的員工。一般而言，就是那些能夠為生意創(chuàng)造利潤或者機(jī)會的人。作為一個數(shù)據(jù)科學(xué)家，你能夠為雇主的生意增值的方法主要有4個：

• 從原始數(shù)據(jù)中提煉觀點，然后分享給大家。

例如一個數(shù)據(jù)分析師可以分析一支廣告的點擊率，從而發(fā)現(xiàn)這支廣告能夠引起18-21歲這個群體的興趣，而對21-25歲的群體則效果不佳——那么企業(yè)就可以優(yōu)化自己在廣告上的投入，從而提高商業(yè)價值。

• 構(gòu)建能為客戶提供直接價值的系統(tǒng)。

比如Facebook的數(shù)據(jù)科學(xué)家通過優(yōu)化新聞訂閱系統(tǒng)，可為用戶提供更優(yōu)質(zhì)的內(nèi)容——這為Facebook帶來了直接的收益，因為更多的新聞訂閱意味著更多的廣告空間。

• 構(gòu)建能為組織中其他成員帶來直接效益的系統(tǒng)。

例如可以通過寫一個腳本，把3個數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)整合到一起然后形成1個規(guī)范的數(shù)據(jù)集，供其他人來進(jìn)行分析——這樣就通過節(jié)省其他人的時間來達(dá)到增值的效果。

• 在組織中分享你的專業(yè)知識。

例如與產(chǎn)品經(jīng)理探討如何構(gòu)建一個特征來進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)——這可以避免不切實際或功能不全的產(chǎn)品上線，從而提供價值。

毫無疑問，當(dāng)雇主挑選求職者的時候，他們希望候選人能夠完成上面4種增值方式的一種或多種（具體滿足哪幾項條件要看公司的特點和定位）。為了向公司展示你能夠幫助他們獲得上述4個方面的價值，你還需要向他們展現(xiàn)你關(guān)于下列這些技能的綜合能力：

• 溝通能力
• 合作能力
• 技術(shù)實力
• 基于數(shù)據(jù)的推理能力
• 自我驅(qū)動能力

一個全面的數(shù)據(jù)科學(xué)技能包需要揭示你方方面面的能力，以及能方便別人來了解你——每項技能都要有詳細(xì)的記錄和解釋，這樣招聘經(jīng)理就能迅速評價你的技能組合。

為什么需要技能組合簡歷

如果你在頂級院校拿到機(jī)器學(xué)習(xí)或者相關(guān)領(lǐng)域的學(xué)位，那么相對來說比較容易找到數(shù)據(jù)科學(xué)的相關(guān)工作。雇主相信你能夠為企業(yè)增值，因為你畢業(yè)的院校非常有名望，并且你的專業(yè)又跟他們的工作息息相關(guān)。如果你沒有頂級院校相關(guān)專業(yè)的學(xué)位，那么你就要靠自己來建立信任關(guān)系了。

試想一下：雇主一下子收到200份工作申請。假設(shè)招聘經(jīng)理有10小時來篩選簡歷，選擇部分簡歷進(jìn)行電話面試，這就意味著平均分配給每個求職者的時間只有3分鐘。此時招聘經(jīng)理并不確定你是否能為公司帶來價值，而你只有3分鐘的時間來博取信任，從而得到電話面試的機(jī)會。

數(shù)據(jù)科學(xué)工作的好處在于錄取之后你要做的工作與你之前做的項目會非常相似，比如在Lending Club分析征信數(shù)據(jù)與分析匿名借貸數(shù)據(jù)是有很多共同之處的。

Lending Club匿名借貸數(shù)據(jù)集樣例

與HR建立信任關(guān)系的最佳方法就是證明你能夠完成他們需要你完成的事情。對于數(shù)據(jù)科學(xué)來說，這就需要通過項目來學(xué)習(xí)很多知識。這些項目越實用，招聘經(jīng)理就會更加相信你會為企業(yè)增值，那么你得到電話面試的機(jī)會就會更加大。

你的工具箱里應(yīng)該有什么

現(xiàn)在你已經(jīng)了解為什么要構(gòu)建數(shù)據(jù)科學(xué)的工具箱了，現(xiàn)在需要搞清楚往里放什么東西。至少，你需要在Github或博客中展示一些你做的項目，而且代碼應(yīng)該是可見而且注釋清晰的。對招聘經(jīng)理來說，越容易找到你的這些項目，那么他們就越容易對你技能的進(jìn)行評估。每個項目應(yīng)該有完備的說明文件，比如在README文件中解釋這個項目是如何建立的，以及數(shù)據(jù)中有什么缺陷。

Github上的一個結(jié)構(gòu)完備的項目

什么樣的項目應(yīng)該放進(jìn)簡歷中？建議大家把各種類型的項目都放進(jìn)來，特別是你想要從事的工作所涉及的相關(guān)項目。比如你想要申請與機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)的職位，放一些端到端的機(jī)器學(xué)習(xí)項目就會有所幫助。另外，如果你想要申請分析崗位，數(shù)據(jù)清洗和故事描述型的項目就顯得至關(guān)重要了。

數(shù)據(jù)清洗項目

數(shù)據(jù)清洗項目可以向招聘經(jīng)理展示你獲取完全不同的數(shù)據(jù)集并把它們聯(lián)系到一起進(jìn)行理解的能力，這正是數(shù)據(jù)科學(xué)家的工作，這便是你要展示的關(guān)鍵技能。這個項目需要收集雜亂無章的數(shù)據(jù)，然后整理、分析。數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)科學(xué)家的主要工作之一，告訴大家你有這方面的經(jīng)驗會對求職非常有利。

你需要在原始數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上整理一份可以直接做分析的數(shù)據(jù)集，要做到這一點，你需要：

• 找一份混亂的數(shù)據(jù)集

• 可以嘗試在data.gov, /r/datasets或者 Kaggle Datasets找一點數(shù)據(jù)。
• 不要找那些已經(jīng)清洗好的數(shù)據(jù)——應(yīng)該找涉及多文件的數(shù)據(jù)集，而且數(shù)據(jù)中有瑕疵。
• 如果可以的話，應(yīng)該能夠找到其他關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)集——例如，如果你下載了一份航班數(shù)據(jù)集，你能在Google中找到相關(guān)聯(lián)的其他數(shù)據(jù)集嗎？
• 嘗試去找你感興趣的東西——如果發(fā)自內(nèi)心喜歡的話，你就能夠做一個更加出色的項目。

• 通過數(shù)據(jù)來回答一個具體的問題

• 探索數(shù)據(jù)。
• 從一個有意思的角度來分析。

• 清洗數(shù)據(jù)

• 如果有多個數(shù)據(jù)文件，統(tǒng)一它們的結(jié)構(gòu)。
• 確保手中的數(shù)據(jù)能夠支撐你要研究的問題。

• 做一些基本分析

• 嘗試回答你在開始提出的問題。

• 展示你的結(jié)果

• 建議大家使用Jupyter notebook （http://jupyter.org/）或 R Markdown（http://rmarkdown.rstudio.com/）來進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和分析。
• 確保代碼與解決問題的邏輯能夠被理解，對其進(jìn)行足夠多的注釋和評論以解釋清楚。
• 把項目上傳到Github。
• 由于數(shù)據(jù)隱私許可的緣故，你不一定可以將這些原始數(shù)據(jù)上傳到你的git存儲庫中，但是至少你可以對源數(shù)據(jù)進(jìn)行描述，講清楚它的來源。

如何一步一步創(chuàng)建一個完整的數(shù)據(jù)清洗項目？你可以參考下面的網(wǎng)頁：https://www.dataquest.io/blog/data-science-portfolio-project/。

紐約城部分學(xué)校數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)字典。

如果你很難找到一個好的數(shù)據(jù)集，這里有一些建議：

• US flight data（美國航班數(shù)據(jù)）

http://www.transtats.bts.gov/DL_SelectFields.asp?Table_ID=236&DB_Short_Name=On-Time

• NYC subway turnstile data（紐約地鐵檢票數(shù)據(jù)）

http://web.mta.info/developers/turnstile.html

• Soccer data（足球數(shù)據(jù)）

http://www.jokecamp.com/blog/guide-to-football-and-soccer-data-and-apis/

紐約地鐵站的盛況。

如果你想找一些靈感，這里推薦一些好的數(shù)據(jù)清洗項目：

• Analyzing Twitter data（分析Twitter數(shù)據(jù)）

https://marcobonzanini.com/2015/03/09/mining-twitter-data-with-python-part-2/

• Cleaning Airbnb data（清洗Airbnb數(shù)據(jù)）

http://brettromero.com/wordpress/data-science-kaggle-walkthrough-cleaning-data/

講述數(shù)據(jù)故事的項目

講述數(shù)據(jù)故事的項目可以體現(xiàn)出你從數(shù)據(jù)中提取觀點并說服其他人的能力，這能夠在很大程度上反映你的商業(yè)價值，因此是簡歷中的一個亮點。這個項目需要取一個數(shù)據(jù)集，然后用它來講述一個吸引人的故事。例如，通過航班數(shù)據(jù)會發(fā)現(xiàn)某些機(jī)場總是出現(xiàn)延誤，而通過調(diào)整航行線路就可以進(jìn)行改進(jìn)。

一個好的故事描述型項目會重視數(shù)據(jù)的可視化，讓讀者了解每一步分析沿著什么軌跡在進(jìn)行。下面是做一個好的數(shù)據(jù)故事描述項目需要遵循的步驟：

• 找一個有意思的數(shù)據(jù)集

• 可以嘗試在data.gov, /r/datasets或者 Kaggle Datasets找一些數(shù)據(jù)。
• 找一些與當(dāng)前事件相關(guān)的數(shù)據(jù)可以吸引讀者。
• 嘗試去找你感興趣的東西——如果發(fā)自內(nèi)心喜歡的話，你能夠做一個更加出色的項目。

• 從不同角度來對數(shù)據(jù)進(jìn)行探索

• 探索數(shù)據(jù)。
• 在數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有意思的相關(guān)關(guān)系。
• 一步一步作圖來展示你的發(fā)現(xiàn)。

• 寫下動人的描述性文字

• 從你的探索中找到最有意思的一點。
• 將從原始數(shù)據(jù)到發(fā)現(xiàn)問題這個過程寫成一個故事。
• 繪制一些引人注目的圖表來升華你的故事。
• 對于每一步你的想法進(jìn)行詳細(xì)的描述，并對代碼的作用進(jìn)行注釋。
• 對每一步得到的結(jié)果進(jìn)行詳細(xì)的分析，并告訴讀者為什么這么做。
• 通過分析來教給讀者一些東西。

• 展示你的結(jié)果

• 建議使用Jupyter notebook 或 R Markdown來做數(shù)據(jù)分析。

• 確保代碼與解決問題的邏輯能夠被理解，對其進(jìn)行足夠多的注釋和評論以解釋清楚。

• 把你的項目上傳到Github上。

在早期刊載的系列文章Analyzing NYC School Data我們介紹了如何按步驟用數(shù)據(jù)來講一個故事,你可以參考下面的網(wǎng)頁：https://www.dataquest.io/blog/data-science-portfolio-project/

紐約市根據(jù)分區(qū)的SAT（ Scholastic Assessment Test 學(xué)術(shù)能力評估測試）分?jǐn)?shù)分布地圖。

如果你難以找到一個好的數(shù)據(jù)集，這里有一些好的建議：

• Lending club loan data（俱樂部借貸數(shù)據(jù)）

https://www.lendingclub.com/info/download-data.action

• FiveThirtyEight's datasets（538網(wǎng)站數(shù)據(jù)集）

https://github.com/fivethirtyeight/data

• Hacker news data（黑客新聞數(shù)據(jù)集）

https://github.com/sytelus/HackerNewsData

如果你需要一些靈感，可以參考這些優(yōu)秀的故事描述型項目：

• Hip-hop and Donald Trump mentions（嘻哈音樂對特朗普的提及）

http://projects.fivethirtyeight.com/clinton-trump-hip-hop-lyrics/

• Analyzing NYC taxi and Uber data（分析紐約出租車和Uber的數(shù)據(jù)）

http://toddwschneider.com/posts/analyzing-1-1-billion-nyc-taxi-and-uber-trips-with-a-vengeance/

• Tracking NBA player movements（追蹤NBA運動員的動作）

http://savvastjortjoglou.com/nba-play-by-play-movements.html

歌詞對2016年美國總統(tǒng)主要候選人的提及（來自上面第一個項目）。

端到端項目

前面提到的項目涉及了探索性數(shù)據(jù)的清洗和分析，這向招聘經(jīng)理展示了你能夠從數(shù)據(jù)中提取觀點并展現(xiàn)給大家的能力。然而，這不代表你就可以構(gòu)建一個面向客戶的系統(tǒng)。面向客戶的系統(tǒng)需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行多次讀取，并得到不同的結(jié)果，代碼的性能要求很高。一個例子就是預(yù)測股市走向的系統(tǒng)——它會在每天早上下載新的股市數(shù)據(jù)，然后對一整天的股市走向進(jìn)行預(yù)測。

為了展示你能夠構(gòu)建這些系統(tǒng)，就需要做一個端到端的項目。端到端的項目可以導(dǎo)入數(shù)據(jù)、處理數(shù)據(jù)，然后輸出結(jié)果。通常來說，這是機(jī)器學(xué)習(xí)算法的一個結(jié)果，不過也可能是別的結(jié)果，比如符合某個標(biāo)準(zhǔn)的記錄總數(shù)。

關(guān)鍵在于要讓這個系統(tǒng)面對新的數(shù)據(jù)時有足夠的靈活性（比如股市的數(shù)據(jù)），并且具有高性能。讓代碼能夠很容易地構(gòu)建并運行也是非常重要的。這里是構(gòu)建一個好的端到端項目的基本步驟：

• 找一個有意思的主題

• 我們不會用單個的靜態(tài)數(shù)據(jù)，所以你需要找一個主題而不是數(shù)據(jù)集。
• 這個主題需要有定期更新的數(shù)據(jù)，而且能夠開放獲取。

一些例子：

• The weather天氣預(yù)報

https://www.wunderground.com/weather/api/d/pricing.html

• Nba games NBA賽況

http://www.gregreda.com/2015/02/15/web-scraping-finding-the-api/

• Flights 航班信息

http://www.faa.gov/nextgen/programs/swim/products/

• Electricity pricing 電力價格

http://www.eia.gov/electricity/data.cfm

• Import and parse multiple datasets導(dǎo)入并讀取多個數(shù)據(jù)集

• 下載足夠多的數(shù)據(jù)，直到你能利用它們完成項目。
• 讀入數(shù)據(jù)。
• 搞清楚你想預(yù)測什么。

• 建立預(yù)測

• 計算需要的特征。
• 分配訓(xùn)練集和測試集。
• 進(jìn)行預(yù)測。

• 整理代碼并存檔

• 把代碼分塊保存在多個文件中。
• 寫一個README文件來解釋如何安裝和運行項目程序。
• 加入內(nèi)聯(lián)的文件。
• 讓代碼能夠在命令行中輕松運行。

• 把項目上傳到Github中。

在早期刊載的系列文章Analyzing Fannie Mae loan data中，我們介紹了如何構(gòu)建一個完整的機(jī)器學(xué)習(xí)項目,你可以參考下面的網(wǎng)頁：https://www.dataquest.io/blog/data-science-portfolio-machine-learning/

如果你感覺很難找一個好的主題，這里有一些建議：

• Historical S&P 500 data（標(biāo)準(zhǔn)普爾500指數(shù)數(shù)據(jù)）
• http://www.marketwatch.com/investing/index/spx

• Streaming twitter data（推特數(shù)據(jù)流）
• https://dev.twitter.com/streaming/overview

標(biāo)準(zhǔn)普爾500指數(shù)數(shù)據(jù)

如果你需要一些靈感，可以看看下面這些優(yōu)秀的完整項目的文章：

• Stock price prediction（股價預(yù)測）

https://github.com/wzchen/stock_market_prediction

• Automatic music generation（自動生成音樂）

https://github.com/MattVitelli/GRUV

解釋性的帖子

對數(shù)據(jù)科學(xué)復(fù)雜概念的理解和解釋也是非常重要的，比如一些機(jī)器學(xué)習(xí)的算法。招聘經(jīng)理要知道你是否能夠與其他團(tuán)隊成員或者客戶來講解這些復(fù)雜概念。這也是數(shù)據(jù)科學(xué)技能簡歷的重要部分。這些技能可以證明你是否在一個很深的層次理解這些概念是如何運作的，而不僅僅是能夠把概念背出來而已。如果你有深刻的理解，就可以幫助大家理解自己的工作。

要寫一個解釋性的帖子，你需要挑選一個數(shù)據(jù)科學(xué)的主題，然后寫一個博客，從根本層面一步一步解釋這個概念。關(guān)鍵在于用樸實無華的語言來解釋——如果你的語言過于學(xué)術(shù)化，招聘經(jīng)理就很難判斷你是不是真的懂了這個概念。

選擇一個你理解得很好的話題是很重要的，這樣你才能夠帶領(lǐng)讀者了解這個概念，最后再利用這個知識做一些有趣的事情。下面是可以遵循的一些步驟：

• 找一個你比較了解或能夠?qū)W好的概念

• 像KNN這種機(jī)器學(xué)習(xí)算法是非常好的選擇。
• 統(tǒng)計學(xué)的概念也是很好的選擇。
• 要確保你描述的概念有足夠多的晦澀之處來解釋。
• 要確保你真正理解了這個概念，而且要解釋清楚這個概念并不難。

• 選一個數(shù)據(jù)集或合適的場景來幫助你解釋這個概念

• 比方說，如果你要講述KNN的話，可以用NBA的數(shù)據(jù)集（找到相似的球員）。

• 給你的文章寫一個梗概

• 要假設(shè)讀者對你要解釋的主題一點也不了解。
• 把概念分為小的部分來講解。

以KNN為例，可以分為以下的部分：

• 利用相似性來預(yù)測
• 如何度量相似性
• 歐氏距離
• 當(dāng)k=1時如何運作
• 當(dāng)k>1時如何運作

• 完成你的文章

• 用清晰簡潔的語言來描述。
• 在可能的時候，隨時利用你引入的場景來解釋問題。
• 讓非專業(yè)人士來讀你的文章，看看他們有什么反應(yīng)。

• 分享你的文章

• 最好放在個人博客中。
• 如果沒有博客的話，上傳到Github。

如果你覺得很難找到一個好的概念，下面是一些例子：

• k均值聚類

https://en.wikipedia.org/wiki/K-means_clustering

• 矩陣的乘法

https://en.wikipedia.org/wiki/Matrix_multiplication

• 卡方檢驗

https://en.wikipedia.org/wiki/Chi-squared_test

如果你需要一些靈感，可以看看下面這些優(yōu)秀的例子：

• 線性回歸

http://eli.thegreenplace.net/2016/linear-regression/

• 自然語言處理

https://www.dataquest.io/blog/natural-language-processing-with-python/

• 樸素貝葉斯

https://alexn.org/blog/2012/02/09/howto-build-naive-bayes-classifier.html

• KNN

https://www.dataquest.io/blog/k-nearest-neighbors-in-python/

其他可加寫進(jìn)簡歷的內(nèi)容

盡管放一些項目在博客或者Github上至關(guān)重要，其他的元素也是有幫助的，比如在Quora上回答別人的問題、演講和數(shù)據(jù)競賽的成績。這些對于招聘經(jīng)理來說可能不是首要考慮的因素，但這些也是一個證明自己能力的好方法，有時候能夠讓你脫穎而出。

演講

演講可以幫助你教別人一些東西，這樣可以讓招聘經(jīng)理知道你能深入理解一個主題并教授給大家，同時招聘經(jīng)理也知道你擅長溝通和展示。盡管這些技巧與其他的技能可能有重疊的地方，但是依然很有幫助。

通常能夠提供演講機(jī)會的地方是某個具體領(lǐng)域的Meetup（https://www.meetup.com/），在這里可以找到很多像“Python”或“利用D3進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化”的專題。

要做一個好的演講，可以遵循下面的步驟：

• 找一個你正在研究的有意思的項目或主題

• 一個好方法是在你的技能項目或博客中直接選一個出來。
• 不管你挑什么話題，需要符合聚會的主題。

• 把項目做成幻燈片

• 你需要把項目分為一張又一張的幻燈片。
• 每張幻燈片中盡量不要放太多文字。

• 先對演講進(jìn)行幾次演練
• 正式演講吧！
• 把你的幻燈片放到Github或博客中

如果你需要一些靈感，可以參考下面的例子：

● 計算統(tǒng)計學(xué)

https://www.youtube.com/watch?v=VR52vSbHBAk

● Scikit-learn vs Spark：機(jī)器學(xué)習(xí)流水線上的比較

https://www.youtube.com/watch?v=v7EX5aYE0xM

● 分析NHL比賽中的懲罰

https://www.youtube.com/watch?v=uW02_GnQKeM

數(shù)據(jù)科學(xué)競賽

數(shù)據(jù)科學(xué)競賽，就是要訓(xùn)練數(shù)據(jù)找到最準(zhǔn)確的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，這些比賽是學(xué)習(xí)的好機(jī)會。從招聘經(jīng)理的角度來說，如果在比賽中表現(xiàn)非常好，說明你技能達(dá)標(biāo)，如果肯努力說明你有自我驅(qū)動性，如果組隊參加說明你擅長合作。

數(shù)據(jù)科學(xué)競賽的平臺包括Kaggle 和DrivenData等。

要參加數(shù)據(jù)科學(xué)競賽，你只需要注冊一下就可以直接開始了！你可以在這里找到好的競賽（https://www.kaggle.com/c/titanic），或者先看一下相關(guān)的教程（https://www.dataquest.io/course/kaggle-competitions）。

Kaggle比賽的排行榜

總結(jié)

現(xiàn)在你應(yīng)該掌握在簡歷中展示的技巧了，也知道如何去學(xué)習(xí)這些內(nèi)容的技巧。是時候開始了！

編譯組： 黃天元、韋振琛

相關(guān)鏈接：

https://www.dataquest.io/blog/build-a-data-science-portfolio/

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