如何建立您作为数据科学家的个人品牌

现在，个人品牌化已成关注点。尽管一直如此，但我相信最近它越来越受到关注。包括雇主在内，更多的人意识到它的重要性。如果你表现良好，获得丰厚的薪水是显而易见的。提供发展和建立个人品牌的机会是越来越多的公司试图吸引求职者的东西。

在Taboola的算法小组工作期间，我受到公司的鼓励，可以在数据科学界分享我的知识。它激励着我踏上作为数据科学家建立自己的个人品牌的旅程，并且我想与你们分享我的成就。

01 智地选择道路

在建立个人品牌的过程中，有很多途径可以选择。问题是当时间有限，每个路径及其结果都存在很多不确定性，如何最好做出明智的决定？

我通过几种标准来判断每个选择：

o   我到达终点的可能性有多大？
当你刚开始建立品牌时，这是最重要的标准。如果在尝试的第一个路径上失败，它将成为动机的杀手，让你从一开始就停滞不前。

o   需要多少时间？
与上一个标准一起，它可以帮助你更好地管理自己的时间。考虑到这只会花费你少量的时间，也许选择一条危险的道路是可以的。

o   我会学到新东西吗？
数据科学家必须将自己定位为各自领域的专家。为了成为专家，必须始终保持学习。

  o   最终的产品将是什么？
在你的旅程开始时，大家的要求都不会太高-你可以post针对初学者的博客文章。随着经验的积累，就应该更加注重做更有意义的事情。也许是有关ML高级方面的博客文章，甚至试图赢得Kaggle竞赛。

o   我会喜欢沿着这条路走吗？
归根结底，我们要做些有趣的事，对不对？:)

02 路线图

那么存在哪些路径呢？

1. 博客

这是我选择的道路。拥有活跃博客的好处很多。但是，如何选择要写的内容呢

最明显的选择是写一些你在工作中从事的具体内容。大多数人做的事情都很有趣，可悲的是他们没有意识到这一点。他们认为自己的日常工作对其他人来说不会很有趣。我认为这是不正确的。

另一种选择是撰写关于你刚刚阅读的论文的文章。我认为提供价值很重要-几乎任何人都可以完成论文摘要。但是，如何使你的帖子独特嗯？例如，我喜欢编写随帖子附带的代码。实际上，我的大部分帖子都是Jupyter notebook。Web上有很多ML材料，但是示例代码很少……

对于经验丰富的数据科学家，第三个选择是撰写意见书。为什么要有经验的人呢？经验不足的数据科学家虽然也能完成任务，但经验丰富的数据科学家将能够就最佳方法提出自己的意见。哪个框架更适合该任务？这个模型好吗？什么时候应该使用这种可视化而不是其他？

另一个更有挑战性的选择是写一篇帖子，就像你试图在课堂上教授一门课程一样，你需要简明扼要地撰写这篇文章。在我的《统计测试简介》中，我采用了一个众所周知的概念-统计测试，并试图向新手进行解释。我还添加了代码，因此更容易理解。撰写此类文章将会帮助你自己更好地理解该主题。

2.进行副项目

尝试考虑一个可以在几周/几个月内构建的很酷的项目，而不必花太多时间。完成后，你就可以向全世界展示该项目！

首先要认识到副项目的目标之一就是共享项目，这样你可以更明智选择项目。例如，解决MNIST不会很有趣，你必须选择原创：我写过一篇有关词变形的帖子，由于其独创性，我认为很有趣。

有关辅助项目的很酷的事情之一是，除了项目本身之外，你还可以撰写有关该项目的博客文章。如果你对一个项目的想法可以成为博客文章的素材，那这个话题一定很值得背写。

3. Kaggle比赛

尝试使用从未尝试过的模型进行比赛。你可能不会赢，但是你将获得有关该新模型的知识和经验，你也可以在博客文章中分享这些新知识！Kaggle比赛的获胜者一直在撰写博客文章。不管是否拿到奖项，分享自己的心得体会总是值得鼓励的。

4.聚会和会议

力争在有趣的聚会/会议上进行演讲。我第一次在Meetup上发表演讲是因为Taboola要求我发表演讲。但是在演讲之后，我意识到这将是一种超级爽的体验。

当我听说Reversim峰会时，我所做的第一件事就是提交一份演讲申请。提交申请很容易，就算被拒绝，也不会造成任何伤害。我很幸运的被接受了。不要误会我的意思，还是需要花很多时间准备的。

即使你只是参加一个有趣的会议而没有发表演讲，你也可以写一篇关于它的博客文章。它可以帮助你树立一个参加会议并愿意与社区分享知识的形象。

5.对开源项目的贡献

如果你成为项目重要的贡献者，你的品牌将会发光。我们不只是在谈论一点点贡献。但一点点贡献是一件好事，你可以付出一点努力，看看自己是否喜欢，如果愿意，你也可以花更多的时间来成为一名重要的贡献者。

6.发表论文

如果你按照已知程序发表了论文，将会对你的品牌产生积极影响。但是，如果你不在学校任职，或者如果你不在一家公司中工作，而发表论文是你工作的一部分，那么风险是巨大的。你需要花费大量的精力和时间，而且论文很可能不会被接受。

我很幸运能与我在Taboola的同事一起发表论文，但由于风险，我应该不会在业余时间走这条路。

最后的想法

建立个人品牌是一段旅程。没有正确或错误的道路。这与你的风格，你更喜欢什么以及需要投入多少时间有关。我相信所有数据科学家都应该为传播知识付出一些努力。你会发现其乐无穷，并且对自己的品牌以及你所在公司的品牌都会产生积极影响。

原文作者：Yoel Zeldes

翻译作者：Vera

美工编辑：悦

校对审稿：Dongdong

原文链接：https://medium.com/swlh/how-to-build-your-personal-brand-as-a-data-scientist-8f55e9d960a5