隨著數(shù)據(jù)科學和人工智能領(lǐng)域提供越來越多的職位，行業(yè)專家對希望在這兩個領(lǐng)域中進行職業(yè)生涯規(guī)劃的人士提出了一些建議。

可以確定的是，數(shù)據(jù)科學家和人工智能專業(yè)人士的職位擁有大量空缺，并在未來一年將繼續(xù)快速增長。為了幫助那些應聘這些職位的行業(yè)人士，將介紹以下內(nèi)容：

?數(shù)據(jù)科學學生/專業(yè)人士最想學習哪些技能？這與市場需求如何匹配？

?正在開發(fā)其數(shù)據(jù)科學和人工智能技能的學生/專業(yè)人士有哪些潛在的職業(yè)道路？

?應聘者如何更好地為數(shù)據(jù)科學家職位的面試做好準備？

?為什么讓商務和計算機科學專業(yè)的學生在機器學習算法上進行協(xié)作很重要？

?對于希望應聘數(shù)據(jù)科學或人工智能職業(yè)的學生或?qū)I(yè)人士，提供的總體建議是什么？

為了深入了解有關(guān)人工智能和數(shù)據(jù)科學專業(yè)人士的職業(yè)生涯規(guī)劃，機器學習平臺廠商DataRobot公司可信人工智能副總裁Ted Kwartler對此進行了闡述和分析。Kwartler也是哈佛大學的兼職教授，教授《商業(yè)數(shù)據(jù)挖掘》課程。

Kwartler說：“數(shù)據(jù)科學家可以說是哈佛大學十年來最熱門的學科之一，工作崗位擁有大量短缺，我認識到這一點，我的學生也一樣。而且很多企業(yè)試圖填補這一空缺，對員工開展培訓，并且很多員工對此很感興趣，因為可以獲得更高的薪酬。

我的一位在一家大型科技公司工作的朋友，在企業(yè)收購中，他獲得的收益是企業(yè)利潤的1%，其收入絕對令人印象深刻。那些希望走上這條職業(yè)道路的人士可能會問，‘我如何進入這個行業(yè)，然后構(gòu)建自己的職業(yè)生涯？’首先不要過多關(guān)注薪酬，而將其領(lǐng)域視為一塊樂土?！?/p>

如今，大學生和專業(yè)人士希望學習有關(guān)數(shù)據(jù)科學和人工智能的哪些技能？這些技能如何與市場需求相匹配？

Kwartler說：“很多學生對構(gòu)建人工智能模型十分感興趣，例如他們喜歡構(gòu)建用于圖像識別的深度神經(jīng)網(wǎng)絡。他們在學習數(shù)學知識、編寫代碼、構(gòu)建模型方面十分積極，這是一個令人興奮的過程，也是真正投入身心的過程……事實上，構(gòu)建模型需要花費大量時間。

我所說的構(gòu)建模型并不一定采用大數(shù)據(jù)，而是‘足夠大’的數(shù)據(jù)。但目前理論與實踐有些存在脫節(jié)。因此，這些學生可能要花費六個月的時間來構(gòu)建完美的模型，并將其優(yōu)化到小數(shù)點后第六位。

但是，如果只是嘗試構(gòu)建一種客戶傾向模型，只是為呼叫中心提供一些新服務，而業(yè)務本身并不需要這些功能，那么在實際需要的功能和令人興奮的技術(shù)之間將會出現(xiàn)脫節(jié)。

當我在Liberty Mutual公司工作的時候，是一個機器學習研究團隊成員，我們的團隊花費三到六個月的時間來獲取數(shù)據(jù)，整理數(shù)據(jù)，并花三到六個月的時間來優(yōu)化模型，然后再花三個月的時間與IT部門合作完成這個研究工作。這樣的工作很繁重，許多數(shù)據(jù)科學家甚至不喜歡從事數(shù)據(jù)部分的工作，因為他們并不了解業(yè)務和用例?！?/p>

當人們開始在數(shù)據(jù)科學和人工智能領(lǐng)域中規(guī)劃自己的職業(yè)生涯時，哪些職業(yè)道路對他們來說真正有意義？什么才是真正切實可行的職業(yè)道路？

Kwartler說：“數(shù)據(jù)科學家的職業(yè)生涯很有趣。我本人擁有MBA學位，并且完全是自學。我們DataRobot公司的一些具有能力和積極性的業(yè)務分析師是公民數(shù)據(jù)科學家，我們希望他們成為專業(yè)的數(shù)據(jù)科學家。這可以通過培訓來完成，也可以通過軟件來完成。關(guān)于其職業(yè)道路的有趣之處在于，需要大量時間來學習業(yè)務，了解建立模型的背后故事，因為這些是從初級階段開始的。

另一種不同的職業(yè)道路就像是數(shù)學家或者擁有天體物理學博士學位的專家。他們絕對可以構(gòu)建出色的模型，對他們來說，面臨的挑戰(zhàn)在于如何在業(yè)務方面更多擴展。

第三種就是希望學習建模的軟件工程師?，F(xiàn)在對于機器學習工程師的需求不斷增長，他們在編程方面有豐富的經(jīng)驗，并且已經(jīng)對計算機科學有足夠的了解，并將其投入生產(chǎn)。

因此，我認為這是三種非常重要的職業(yè)道路，因此專業(yè)人士有多種實現(xiàn)目標的途徑。此外，我認為還需要有經(jīng)驗豐富的管理人員，這些人很了解如何與這些技術(shù)人員一起工作。

技術(shù)人員可以與這樣的管理人員探討談論數(shù)據(jù)的流暢性，探討自動駕駛汽車正在提交的地理空間數(shù)據(jù)，它們通過API連接，并且正在使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡圖像識別。當技術(shù)人員無法制定策略時，管理人員需要對某些技術(shù)有一些基本的了解，并做出決策。因此，我認為管理人員可以擴大規(guī)模并確保其業(yè)務快速發(fā)展?！?/p>

在面試技巧方面，為了幫助應聘者獲得人工智能的工作崗位，您會提出什么建議？應聘者如何更好做好準備，如何更好地展示自己？

Kwartler說：“事實上，我希望每個應聘者都知道，這與毅力有關(guān)。如果應聘者沒有獲得夢寐以求的工作機會，不要灰心，一定要堅持不懈提高自己的技能和水平。實際上，我曾經(jīng)應聘過83家公司。

我首先要說的是，應聘者考慮一下自己的水平，具有哪些知識和技能，并思考企業(yè)到底需要什么樣的人才。下一個階段通常是應聘者知道如何與從事招聘的人員進行更好地溝通。招聘人員需要的是具有技術(shù)深度的應聘者。

這是一種平衡的舉動，因為他們想知道應聘者是否可以勝任。應聘者可以展示一些自己的才能。但是總的來說，因為IT行業(yè)人才通常會很坦率，所以應聘者也應該坦率地展現(xiàn)自己。

我認為數(shù)據(jù)科學是一項團隊活動。也就是需要不斷地進行交流，并要求完成最佳實踐。這個領(lǐng)域是如此的多樣化，沒有人會知道處理各種問題的各種方法。因此，經(jīng)常需要與他人互動，在技術(shù)方面獲取最佳實踐和經(jīng)驗，更不用說如何將構(gòu)建的模型投入生產(chǎn)。所以仍然需要人際溝通技巧，并且要有一些良好的主題，例如可以建立盡可能最好的模型。”

對于希望應聘數(shù)據(jù)科學或人工智能職業(yè)的學生或?qū)I(yè)人士，您提供的總體建議是什么？

Kwartler說：“人們可能會看到這兩個行業(yè)領(lǐng)域提供了很多職位，如果了解這些職位，可以讓應聘者走上數(shù)據(jù)科學的道路。因此不要限制自己的選擇。就擁有的大學學位而言，只是一個有助于打開行業(yè)大門的敲門磚。

但人們會發(fā)現(xiàn)，擁有DataCamp或Bootcamp認證的人員取得了很多成功，因為那里存在真正的市場需求。所以對這些職業(yè)感興趣的大學生來說，需要找到一個可以投入更多熱情的研究項目。因為這會有更多的動力來學習，例如如何通過網(wǎng)絡收集籃球比較的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，學習如何下載股票數(shù)據(jù)。遇到了障礙，具有能力和動力克服這一障礙。并將大量時間花費在技術(shù)論壇上，花費在Stack Overflow上。而學習成果就是通過不斷的實踐得來的。因此，我并不認為大學學位真的那么重要。

而大學教育可以幫助大學生打開行業(yè)大門，幫助他們獲得實習機會。而擁有名牌大學學位的畢業(yè)生并不擔心沒有工作機會，但擁有行業(yè)認證證書可以提供更大的幫助。”