曾经梦想过转型到数据科学，但又担心自己没有合适的背景吗？
也许你认为没有传统学位，你在竞争中落后了？
或者，你渴望在一家大型科技公司工作，但认为自己不够资格？
如果这些想法在你的脑海中闪过，你并不孤单。
我曾站在你的位置上。我也曾与许多面临同样疑虑的有志数据科学家交谈过。
这篇文章是为你们写的——那些希望在没有典型资历的情况下进入数据科学领域的人。虽然它可能不会回答每一个问题，但我希望它能给你带来清晰和信心，让你追求你的梦想职业。
这是我旅程的一个快照，分为六个阶段：
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发现
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欲望
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投资
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第一次转型
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第二次转型
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机会敲门
你好！
我是 Mandy Liu, 一位前 Meta 数据科学家，拥有 8 年的行业经验 😃。
我写有关数据科学、人工智能、商业和创业的每周时事通讯。务必订阅！⬇️
我的简要经历
作者使用 XMind 拍摄的图片
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2016 年：以经济学学士和商业学硕士学位毕业。
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2016 年：在安永（E&Y）开始了我的咨询生涯。
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2018 年：在北京的一家约会应用中转型为增长分析师角色。
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2018 年：搬到伦敦，继续在 E&Y 工作。
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2019 年：在一家 SaaS 初创公司转型为数据科学顾问职位。
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2020 年：从 Facebook（现在 Meta）获得数据科学家的职位——梦想成真！
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2023 年：加入 Nextdoor 担任营销数据科学家。
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2024 年：开始了我的独立创业之旅，开始每周发布时事通讯，帮助人们找到工作，发展他们的职业生涯，并开发新的思维框架。
既然你已经了解了我的一些经历，让我们深入到每个阶段，探索你如何在数据科学领域开辟自己的道路。
1. 发现：给我更多关于数据的事情
由 Luke Chesser 在 Unsplash 上拍摄的照片
当我在美国上大学时，我选择了学习经济学——一个结合了数字和逻辑的领域，这是我热爱的。
外部性、供需和机会成本等概念让我着迷。
只有一个问题——对于一个签证申请中的国际学生来说，找到工作担保人简直是天方夜谭，尤其是没有 STEM 学位的人。
因此，我决定再在学校待一年，攻读弗吉尼亚大学（UVA）的商学硕士学位。
虽然我选择这个项目是因为它是全国最好的，但如果我诚实地对自己说，我想靠近当时加入项目的男朋友。
可爱吗？我知道。这不是我最好的决定——这是我详细说明为遗憾#4 的30 多岁女性的 9 大遗憾文章中的内容。
在这个为期一年的项目中，我专攻商业分析。这可以说是我在学术上离数据科学最近的一次，尽管它仍然相距甚远。
虽然这个项目让我接触到了数据科学的概念——编程语言、关系型数据库和机器学习模型——但它侧重于商业案例和商业敏锐度。
它让我渴望更多。
它让我渴望更多的编码、更多的可视化技术以及更大的数据集。
当招聘季节临近时，我的主要目标是找到一份工作留在美国。我迫切希望任何工作都能为我买一张登上美国梦的船票。
幸运的是，我在纽约的安永（E&Y）找到了我的第一份工作，作为技术顾问。这份工作有 15%的技术含量（主要是 Excel 和 PowerPoint）和 85%的金融法规——一个我觉得乏味的世界。
长时间的工作和频繁的出差很快让我筋疲力尽，这让我清楚地意识到这不是我的职业。
当我在夏洛特的项目的结束时，我寻找更多的技术角色，并在报告方面找到了一个，使用 Tableau 和 SAS。我对 SAS 一无所知，所以我全力以赴在工作中学习。
这个项目为我未来的数据科学之路奠定了技术基础，并确认了我的信念：我喜欢与数据打交道，并且我希望变得更加技术化。
启示：
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采取行动追求你的兴趣： 一旦你对某件事有了兴趣，就追求它以检验你的假设。这是一种成本效益高的探索兴趣的方法。
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寻求相关机会： 如果你的当前角色与你的职业目标不一致，寻找与之相符的项目。不要犹豫，敢于冒险，在工作中学习新事物。
2. 欲望：渴望一个酷炫的办公室和有趣的问题
想象一下：这是纽约，我有一个亲密的朋友——让我们称他为 C——他在一家初创公司担任数据科学家。
每次我们聚会时，他都会滔滔不绝地赞美他的工作多么棒。我必须承认，我很羡慕。他可以穿着牛仔裤和运动鞋去上班，同时解决像优化何时何地展示弹出式广告这样迷人的问题。听起来很酷。
然后，有一天，我参观了他的办公室。想象一下，一个明亮、开放式空间，里面摆满了乒乓球桌、郁郁葱葱的绿色植物，氛围轻松，最好的是，还有免费的食物和零食。
由Bernd 📷 Dittrich在Unsplash上的照片
这是我第一次窥见科技办公室的世界，它让我震惊。
当然，后来我访问了谷歌和 Meta 这样的地方后，我意识到他的办公室只是孩子的游戏。但那一刻，我知道：我想要他拥有的东西。
看到数据科学家的生活 firsthand 是点燃我想要投身这个领域的火花。
3. 投资：拼命地干，拼命地干，把我的屁股都干疼了
想在没有正规培训的情况下一头扎进一个新领域，我几乎恳求 C 在数据科学上指导我，幸运的是，他同意了。
这对我来说是个转折点。
学习 Python：一场拯救我职业生涯的革命
C 说服我投资 Python 而不是追求 SAS 认证，尽管我在工作中已经熟悉 SAS。但他强调，Python 不仅仅是数据科学的未来——它正在改变许多领域。他向我介绍了 pandas、numpy 和 seaborn 等基本 Python 库。
我立刻上瘾了。用 Python 编程就像发现一本魔法咒语书——感觉就像破解了数据分析的作弊码。
虽然我早期的尝试有些笨拙，但 C 鼓励我说我的代码展示了“解决问题的创新方法”。
统计巨兽：面对必要的邪恶
接下来，C 坚持让我处理统计学习引论，这是他从哥伦比亚的统计大师那里得到的教科书。
图片由Bozhin Karaivanov在Unsplash提供
读教科书并不 exactly 是一场刺激的冒险，但我知道这是必要的步骤。而且，虽然我没有统计学学位，让我们现实一点——你需要扎实的统计学基础。
这本书是个怪物，涵盖了从基本的统计模型（回归、分类、树）到无监督学习，还包括 R 和 Python 的练习。我一本一页，一题一题地深入研究，相信哥伦比亚不会误导我。
获得更多实践经验：个人项目的力量
更重要的是，C 帮我找到一个能深化我的 Python 技能并保持我兴趣的个人项目。我学习了使用 Beautiful Soup 进行网页抓取，这是一个流行的 Python 库。
这就像在视频游戏中解锁了一个新等级——我意识到 Python 有多么强大。
收获：
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找到导师：一个不仅教你，还能让你负责的人。如果你附近找不到，可以考虑参加网络活动或参加网络研讨会，或者在网上像 topmate 这样的网站上寻找。
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阅读关键文本：统计学习引论是必读之作，至少前半部分。
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避免教程地狱：通过编程项目来实践。
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追求激情项目：找到真正让你感兴趣的事情，以保持学习过程的吸引力。
4. 第一次转型：大胆前往北京
想象一下，以你的生活处于悬而未决的状态结束 2018 年。
那就是我——在错过了美国的工签抽签后，我在纽约待了 14 个月后打包离开。因为我错过了美国的工签抽签。
更重要的是，我的转至 E&Y 伦敦遇到了障碍。面对医疗专业人员严重短缺，英国优先考虑医生和护士的签证，我的申请陷入官僚的黑洞。
所以，我做出了一个大胆的决定：我前往北京，中国科技繁荣的中心，2018 年有超过 100 家公司的估值达到 10 亿美元。
科技行业正处于大规模繁荣之中。公司以你的潜力而非仅仅以你的资历为价值，闪电般地招聘。在一周内，我获得了四个工作机会。我一定说服了某人，我不是完全的无知！
我选择加入探探，作为增长分析师。这是一个简单的决定——充满挑战和免费餐食？请签上我的名字！
我在探探办公室。图片由作者提供
当我开始的时候，我的 SQL 和 Python 技能最多只是基础，但我的学习热情极高。
在七个月内，我磨练了我的 SQL 技能，在 Python 中建立了一个基本的客户流失预测模型，并与产品经理和工程师合作进行 A/B 测试。
当我意识到我确实可以追求科技行业并成为一名“数据大师”时，我的自信心急剧上升。
经过 10 个月的焦虑等待，70 多封电子邮件交换，以及几次昂贵的国际电话，我的英国签证终于通过了。我带着 E&Y 转到了伦敦，但我知道我的数据科学之旅才刚刚开始。
启示
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瞄准高需求、低供应的市场：超越传统的科技中心。虽然 2018 年的北京可能是一个独特的例子，但如果你在美国，可以考虑丹佛或巴尔的摩，或者考虑国际热点城市如迪拜。
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探索不那么“性感”的行业：不要忽视石油和天然气或保险这样的行业。他们可能不提供免费餐食，但它们可以在数据技能方面提供坚实的基础。
5. 第二次转型：工资下降但数据科学前进
在我来到伦敦的第一年，我做了两件事：
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一踏上希思罗机场的湿土，我就开始寻找数据分析师/数据科学家的工作。
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积极地用我的技术技能塑造我的项目
在工作中，我抓住每一个机会来练习我的技术技能。
我的团队正在帮助一家主要银行将交易数据从伦敦转移到欧洲（感谢，英国脱欧！）。
面对无尽的 Excel 数据处理，我抓住了机会来简化事情。我建立了一个 Python 管道，将 3 小时的每日苦工缩短到几分钟，甚至自学 VBA 来处理 Python 无法触及的任务。
在工作之外，我在求职上毫不松懈，瞄准了像 Monzo 和 Deliveroo 这样的英国科技独角兽。我进入了中间轮次，但从未获得最终报价。
2019 年，我经历了最大的心碎。
我进入了 Facebook 数据策略师职位的最后阶段，但最终未能成功。
我清晰地记得那次拒绝的电话，蜷缩在一个小隔间里，努力保持镇定。
“我恐怕这是个坏消息。”
电话结束时，泪水涌出，但我很快振作起来，像什么都没发生一样走了出去。
疑虑开始滋生：“也许我永远成不了数据科学家。”我反复想了好多遍。
但我保持冷静，继续前进，磨练我的技能，并继续申请工作。
然后，在 2019 年 8 月，好运终于降临。
我在一家人工智能初创公司获得了数据科学顾问的职位。这份工作结合了咨询和技术，非常适合我的技能。然而，我并没有欣喜若狂。这份工作的薪水有所下降，部分原因是我糟糕的谈判技巧。
但我认为这是通往梦想工作的关键一步，更重要的是，它给了我梦寐以求的“数据科学”头衔。
吸取的教训
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利用你的当前角色：建立你想要的技能。向你的团队展示你新技能的价值，并获得他们的支持。
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继续申请：求职往往是一场数字游戏。有时候，如果意味着更接近你的梦想职业，那么较低的薪水也是值得的。
6. 机会敲门：通往 Facebook（Meta）的道路
2020 年 3 月，当我看到邮件的主题行：“来自 Facebook 的问候！”时，我的心跳加速了。
作者截图
我在卧室里默默地尖叫、跳跃，做即兴的体操。
这是一封关于 Facebook 数据科学家职位的 LinkedIn InMail，我不会让这个机会溜走。
通过初步的招聘人员筛选后，我有两周时间准备我的第一次面试。
以下是我如何应对的：
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我深入研究了我能找到的所有 FAANG 数据科学面试问题，查阅了像《数据科学向导》和 Medium 这样的资源。
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我在公共论坛上发现了另外两名也在面试 Facebook 的候选人。我们成为了模拟面试伙伴，每天交谈并互相提问。我们因为共同的目标而建立了联系，至今仍然是朋友。
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Facebook 提供了一份面试准备指南，这成为了我的圣经。我确保我能回答每一个问题，并探索了他们建议的所有资源。你可以在我的7 个必备技能在 DS文章中找到许多资源。
经过六周，我完成了最后一轮，一天内进行了四场 1 小时的面试。
现在，痛苦的等待开始了。
经过似乎漫长的一周后，我收到了一封电子邮件，说招聘人员将在第二天“讨论结果”。
那天晚上，我辗转反侧，回放着面试的每一个细节，仔细审查每一个答案。
第二天，我的电话响了。
“团队很高兴你能加入我们！”招聘人员说。
在电话中，我保持了冷静，但内心，我的心跳得几乎要从胸膛里跳出来。这是我一生中最快乐的一天，尤其是在经历了无数次的拒绝和过于熟悉的“我们不提供签证赞助”的回应之后。
我感到自己真正被看到并得到了认可。
照片由Ambreen Hasan在Unsplash提供
收获
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给自己充足的时间准备：我知道 Facebook 并不是在招聘特定职位，而是在招聘一个数据科学家的人才库，所以这个职位不会很快消失。我安排了每个面试轮次至少相隔两周。
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熟能生巧：单独练习和与他人一起练习。模拟面试是必不可少的，尤其是对于 FAANG 公司。我的模拟面试伙伴，最好的朋友，室友，甚至我的前男友都帮助我准备。我在产品感方面至少进行了六次模拟面试，在编码方面进行了三次。让你的模拟面试官严厉地审查你，这样真正的面试官就不会了。
我今天如何学习数据科学
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如果我今天开始我的数据科学之旅，我肯定会追求数据科学硕士学位。随着该领域的成熟，无数所学校提供了强大的项目，旨在为你提供所需的技能。虽然我最终成功了，但一个结构化的项目可以从我的旅程中节省四年时间。
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我还会深入阅读《统计学习引论》，特别是关于无监督学习和深度学习的部分。这些领域是数据科学的未来，公司越来越寻求全面掌握数据科学技能的全栈数据科学家。
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跟随思想领袖，了解他们在工作中解决什么问题以及他们使用什么技术。例如，如何掌握 SQL 优化，练习 SQL 的最佳方式——这是由一位实践中的数据科学家建议的，是 Medium 上众多优秀资源中的两个。
我在 2024 年获得数据科学职位的前五条建议
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首先，如果你能获得统计学学士学位或数据科学硕士学位，那就去追求吧。
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但如果你做不到，也不要担心。学位只是开始的一种方式——它们并不定义你的潜力。在你职业生涯的早期，公司关心的是你的热情、你的学习渴望以及你解决问题的能力。向他们展示你如何做出贡献并产生影响。
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寻找已经在该领域工作的导师。他们有关于行业趋势和挑战的最新见解。一位好的导师可以提供无价的指导，并加速你的学习。
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练习，练习，再练习。一致性是关键。我投入了两个月的时间进行日常练习，从掌握一分钟的自我介绍到与朋友进行模拟面试，再到大声解释编程问题。这里没有捷径——付出努力。
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不确定数据科学是否适合你？在你的当前工作中尝试一下。看看你是否可以将数据科学的概念应用到你的项目中。这将让你获得实践经验，并对你是否适合这条道路有更清晰的了解。
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记住，你已经有很多东西可以贡献。例如，我的咨询背景磨练了我的沟通和组织能力。我最近与一位考虑转向数据科学的土木工程师交谈。当他担心自己缺乏资历时，我问：“你为什么选择土木工程？”他说：“我喜欢建造东西和解决逻辑问题。”这正是数据科学所需要的——那些就是他的优势。
“你不能向前展望来连接这些点；你只能向后回顾。”——史蒂夫·乔布斯。
你独特的经历塑造了你的旅程。
你独特的经历是你的优势。
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本文灵感来源于Egor Howell 的旅程以及与有志于成为数据科学家的人的对话
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