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数据科学家请转行!软件工程师是更好的方向

如果一个应届毕业生或跳槽者问我该如何进入数据科学领域,我会告诉你,转行成为一名软件工程师,而不是数据科学家。 可能你会感到奇怪,许多人都渴望成为一名数据科学家,数据科学可能是21世纪最热门的工作,但这却让另一个高薪职业贬值软件工程师。 如求

如果一个应届毕业生或跳槽者问我该如何进入数据科学领域,我会告诉你,转行成为一名软件工程师,而不是数据科学家。

可能你会感到奇怪,许多人都渴望成为一名数据科学家,数据科学可能是21世纪最热门的工作,但这却让另一个高薪职业贬值——软件工程师。

如求职者在数据科学和软件工程领域均有经验,我的答案是从事后者。接下来我会告诉你原因。

1. 海量的软件工程职位

与数据科学相比,软件工程领域的岗位需求要多得多。以下是用谷歌搜索“数据科学家”和“软件工程师”岗位得到的两张截图。

搜索结果显示有7616份数据科学职位,而软件工程职位高达538893份。而这仅是美国的就业机会,其他国家的搜索结果也类似。

Glassdoor称数据科学家的收入更多,而未经笔者验证的假设则是:数据科学岗位的平均年龄也更高。

也就是说,如果Open AI100承诺年薪一百万美元,那么我建议您接受这个offer。

2. “数据科学”的含义尚未达成共识

通常,管理层对“数据科学”的含义无法达成共识。也许,在业务限制的情况下,管理者们并没有严格遵循角色框架。这意味着“数据科学家”的职责因公司而异。

虽然软件工程师和数据科学家之间可能存在一个理想的角色范围,但在现实工作情境中也许会超出此框架。对于规模扩展并仍在构建数据基础架构的初创公司而言,尤其如此。

被聘用的候选人最终会致力于公司目前需要解决的问题,而不是专注于对应的岗位“角色”。该领域同事透露,许多数据科学家发现自己像软件工程师一样在编写后端代码,甚至有些 “数据科学家”在用excel处理财务数据。

这与你在Kaggle竞赛中不断成长并形成的期望可差得远。
 

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作者: dawei

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