你的第一份数据科学工作中要避免的错误

介绍

开始数据科学的职业生涯可能令人兴奋的，但也可能具有挑战性的。作为一名新的数据科学家，你可能不确定会发生什么或如何驾驭你的第一份工作。在这篇文章中，我将讨论数据科学家在第一份工作中应该避免的七个常见错误。如果你想了解更多关于数据科学的相关内容，可以阅读以下这些文章：
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1 没有在数学和统计学方面打下的坚实基础

数据科学是一个技术性很强的领域，需要扎实的数学和统计学基础。许多新的数据科学家可能对这些学科只有肤浅的了解，这可能会导致他们的第一份工作出现问题。为了避免这种错误，在开始数据科学工作之前深入研究这些学科是很重要的。这将帮助你理解数据科学的基本原理，并培养你在该领域取得成功所需的技能。

2 没有提出足够的问题

作为一名新的数据科学家，你可能会因为担心自己缺乏经验而犹豫不决。然而，提出问题是在你的第一份数据科学工作中学习和成长的重要组成部分。不要害怕对你正在处理的数据、算法或业务问题提出问题。这将帮助你更好地了解问题并制定更有效的解决方案。

3 与其他团队成员没有进行有效沟通

数据科学是一个协作领域，有效的沟通对于成功至关重要。作为一名新的数据科学家，你可能不确定如何与其他团队成员（如数据工程师、业务分析师或项目经理）进行沟通。为了避免这种错误，你应该努力了解其他团队成员的角色和职责，并尝试理解他们的观点。这将帮助你更有效地与他们合作，并开发出满足业务需求的解决方案。

4 缺乏灵活性和适应性

数据科学领域在不断发展，新的技术一直在发展。作为一名新的数据科学家，你可能已经习惯了使用某些工具和技术，但你可能需要在第一份工作中适应新的工具和技术。为了避免这个错误，你要乐于学习新事物，并愿意尝试新的方法。这将帮助你了解该领域的最新发展，并在工作中更有效率。

5 未验证模型和算法

数据科学家最重要的任务之一是验证他们开发的模型和算法。这包括在真实世界的数据上测试模型和算法，以确保它们是准确和有效的。然而，许多新的数据科学家可能会被诱惑跳过这一步，要么是因为他们时间短，要么是因为他们不确定如何做这一点。为了避免这种错误，一定要在生产中实现你的模型和算法之前彻底验证它们。这将帮助你避免代价高昂的错误，为企业提供高质量的解决方案。

6 没有记录你的工作

作为数据科学家，你将负责开发复杂的算法和模型，这些算法和模型可能很难理解。为了避免这种错误，一定要彻底记录你的工作。这意味着要详细记录你使用的方法、获得的结果以及面临的挑战。这将帮助你更好地了解自己的工作，并将其有效地传达给他人。

7 没有优先考虑业务需求

作为一名数据科学家，你将从事各种可能具有不同目标和目的的项目。重要的是要优先考虑业务需求，并专注于将为业务提供最大价值的项目。为了避免这种错误，要定期与业务利益相关者沟通，并尝试了解他们的目标和优先级。这将帮助你保持一致。

结论

驾驭你的第一个数据科学角色可能具有挑战性，但通过避免常见的陷阱，你可以为成功做好准备。在数学和统计学方面打下坚实的基础，提出正确的问题，与其他团队成员进行有效沟通，具有灵活性和适应性都是在该领域取得成功的关键。

此外，验证你的模型和算法、记录工作并确定业务需求的优先级将帮助你为业务提供高质量的解决方案。通过不断学习和改进，你可以在你的第一个数据科学角色中成长并取得成功。你还可以订阅我们的YouTube频道，观看大量大数据行业相关公开课：https://www.youtube.com/channel/UCa8NLpvi70mHVsW4J_x9OeQ；在LinkedIn上关注我们，扩展你的人际网络！https://www.linkedin.com/company/dataapplab/

原文作者：MoezAli
翻译作者：马薏菲
美工编辑：过儿
校对审稿：Chuang
原文链接：https://moez-62905.medium.com/mistakes-to-avoid-in-your-first-data-science-job-1757d5f96be1