数据科学职业挑战——以及如何克服它们

原创于 2025-11-26 09:55:01 发布 · 287 阅读

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原文：towardsdatascience.com/data-science-career-challenges-and-how-to-overcome-them-4930e77efe22?source=collection_archive---------6-----------------------#2024-03-21

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·发布于 Towards Data Science ·发送为新闻通讯 ·3 分钟阅读·2024 年 3 月 21 日

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在最基础的层面上，大多数工作相关的挑战都来自类似的来源，无论是哪个领域或行业：必须处理职业关系，并与那些可能并不总是与你在同一页面上的人进行沟通。而你必须在目标、可用资源和有限时间的限制下完成这些任务——除此之外，你还可能需要应对生活中的其他问题。

但如果我们仔细观察，就会发现，不仅仅是在不同的职业和工作类型之间，即使是在明确的角色和学科内部，也会出现不同的模式。对于数据和机器学习（ML）专业人员来说，尽管他们的技能和责任范围非常广泛，但常常需要解决类似的问题，这似乎就是他们的情况。

本周，我们重点介绍了一些最新的文章，这些文章聚焦于我们反复出现的常见数据科学工作和职业挑战；这些挑战基于作者的个人经验，但提供的见解可能有助于我们社区中的广泛群体。请享受阅读！

从零开始建立数据部门指南

对于小型公司中的数据专业人员来说，最常见的场景之一恰恰是最难应对的情况之一：成为第一个（也是唯一一个）处理数据的人员。Marie Lefevre 分享了她从零开始建立数据职能的个人经历，以及她为处于类似情况的其他人提供的经验和启示。
教授非技术团队 SQL 的经验教训

在过去几年里，让数据可访问化是许多数据团队的共同目标，但要实现这一目标却从不容易。Jordan Gomes解释了他是如何教授非技术同事使用 SQL 的，并为任何希望围绕这一主题组织内部培训的人提供了建议。

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图片由Kelly Sikkema提供，来源于Unsplash。

我如何在加入 LinkedIn 之前成为数据科学家

你需要一份工作来获得经验，而你需要经验才能找到工作……听起来很熟悉吧？这个难题并非数据科学所独有，但它在这个行业中以特定的方式呈现，Jimmy Wong描述了他如何走上数据岗位的经历，这是对那些还不确定下一步该如何走的早期数据科学家的一个有用示例（和灵感来源）。
我求职马拉松中的 4 个技巧

“天真地，我估计几个月后就能找到理想的工作。但现实是，这个过程比我预期的要长。”即使在最好的情况下，求职也很少是轻松愉快的，更何况是在我们过去几年经历的这种不确定的经济环境中。Ceren Iyim最近花了几个月时间寻找她的下一份工作，并且为其他处于类似境地的数据专业人士提供了一些实用的建议。

我们在过去几周发布了许多关于其他主题的精彩文章，希望你能抽时间去阅读它们：