作为26岁的法律专业毕业生,我应该采取哪种途径成为可就业的数据科学家,从而切实地实现这一目标?

对于这个老家伙来说,我们有一种过分的光环来扭曲事物。 它导致了年轻人过多的感情。 每个人都在追求数据科学(这是?)。 等待! 我对金融工程有这个问题(这个问题是应用的,没有我们能看到的基础科学)。

因此,存在问题。 夸张性来自对事物当前状态的诠释学视角。 调查一下。 我是说看 您可能会考虑关注有关奇点性的问题,以引导您作为平衡的一种手段。

是的,我建议您的法律专业知识(毕竟,您已经通过)可以应用到对数学超级痴迷的领域,尽管有很多人提出了问题,例如与准经验主义有关的问题。 您知道,从我坐着的地方来看,计算带来的混乱需要引起很多关注。 同样,请参见上文。

哦,人们在赚钱,销售不正常等等。 祈祷告诉谁,谁在看大图? 谁在乎? 好吧,也请注意。 并且,研究可持续性以及我们将需要什么。

如果您能够做到这一点(我会帮助),您会给人留下深刻的印象,这比我们在深度学习中看到的印象要多。

这是简短的。 但是,我可以说一句话吗? 看看数学如何与法律重叠。 什么? 是的,我们幸运地取得了各种进步,因为我们可以像幸运的小孩子一样。 哦,是的,有些腰包凸出了(尽管许多人将要面对自己的业力-很大); 从长远来看,好像是仲裁者一样。

是的,数学和法律。 ML / DL / DS必须在这种关系中产生细微差别。 您知道,他们公开宣称他们不了解自己的小野兽。 行,可以。 不要相信 实际上,如果您看一下,您会发现我们(人民)必须期望这些人做得更好。 至少,其中一些人会从目前的幸福感成长为更成熟的容貌。 是的,这是一个阶段。 但是,谁能提供更好的方法?

攻击它,成为英雄。

顺便说一句,对人们来说,提示是一种看待数字欺骗不会消除的“框架”问题的方法。 绝不是。 贝叶斯像马尔科夫一样在坟墓里翻滚。

  1. 您需要开始与数据科学家联系,并与他们进行信息采访。 这将为您做两件事:
  1. 了解他们如何到达自己的位置,了解获得工作所需的技能
  2. 您将建立关系,可能会帮助您找到工作。 不要要求他们在他们的公司找到工作,但是您正在外面找他们,他们可能认识可以为您提供更多信息或可能为您找到工作的人
  1. 这是我制作的关于如何找到要面试的人和问什么的视频。
  • 培养你的技能
    1. 他们在信息采访中列出的技能–尽一切可能建立他们。 YouTube程序注册了一个程序,要求影子数据科学家一周。 通过任何必要的方法来获得这些技能!
  • 没有自我的喧嚣
    1. 人们会看您的简历,发现您受过高等教育,但缺乏数据科学经验,因此他们会立即认为您将是昂贵的无经验的雇员。
    1. 直面这个想法。 在您的简历和求职信中注明:“我是法学院的一名毕业生,他意识到了他对数据科学的号召,不会让它变得毫无答案。”如果您不加以说明,人们将会感到困惑和困惑。假设。
  • 急切地寻求公开职位来获得第一份工作(这是我录制的视频,其中包含一些策略和示例,说明了如何通过聘用经理来引起注意),
    1. 坚持不懈! 如果需要,可以担任实习生。 我们曾经有一个有12年工作经验的人出现在我们家门口,他说他会打扫F型地板以在公司找到一份工作。 我们所拥有的只是一个实习机会,他接受了。 三个月后,他真正证明了自己的价值,并成为公司的领导者。 他说,吞下自我是他曾经做过的最艰难的事情之一,但是他能够闯入利基行业,而那三个月的实习最终使他的职业生涯发展到了一个新的高度。
    2. 另外,不要为自己的薪水感到骄傲,您在该领域的第一个角色应该是学习和证明自己,这笔钱以后将成为重中之重。 我采访了人们,并在介绍电话中承认他们以前的薪水比他们期望的新角色要高得多,因为他们换了职业。 对此开放是很好的。

    祝你好运! 如果您有激情,动力和毅力,您的梦想角色就会来临。 我有一个YouTube频道,我每个星期四都会在此发布新的职业/求职视频,希望对您有所帮助!

    当您想要实现目标时,一切皆有可能!

    26岁是如此的年轻,如果您真正致力于自己的职业生涯,那么您可以!

    我认为可以采取以下步骤:

    做研究。

    查看可用的内容,不同的课程,并确保您了解基本知识。 知道从哪里开始而不是专注于终点真的很重要。

    做很多小的增量练习

    进行练习非常重要,尤其是在我们谈论数据时……我正在学习SQL,并且已将自己设定为每周做3次练习。 它们逐渐变难,但它们与我在特定时刻正在学习的内容相关。

    与社区互动

    您已经在这里张贴posting,已经做对了,但是找到了一些可以与可以帮助您的人进行互动的博客。 我记得当我决定要学习英语时,我在论坛上度过了几个小时,在那里我会提出问题并参与对话。 它对我有很大帮助,我也结交了很多朋友!

    希望这可以帮助😉

    不管你来自哪里。

    数据科学家的要求对于每个人都是相同的。

    您需要拥有数据科学博士学位才​​能成为数据科学家。

    我建议您获得机器学习,统计或线性代数的硕士学位。

    从现在到您开始博士学位时,很多事情都会发生变化。

    还有其他选择……例如机器学习工程师或数据工程师。

    这是面向数据工程师的免费机器学习基础课程。

    面向数据工程师的机器学习简介

    如果我理解您的问题,那么您拥有法律学位,并且希望通过计算机辅助数据分析来参与科学。 只要您不总是信任输出,计算机就可能很有价值。 他们可以成为黑匣子。 我经常质疑从临床化学仪器中吐出的数字。 然后,我获取原始数据并进行自己的分析。

    为了说明我的答案,我已经成为实验科学家40年了。 实验设计和数据分析是我工作的关键。 当然,从1983年左右开始,我就一直在使用计算机来协助完成此工作。当时DOS很流行,但是计算已经发展起来。 因此,成为一名科学家意味着必须成为一名数据科学家。

    法律学位可能会派上用场。 对来自多个专利的数据的分析允许人们规避(破坏)该专利。 科学中的专利法非常有用,而且需求量很大。

    只要记住,垃圾进入意味着垃圾出来。 不要相信算法输出。 一半的工作要弄清楚输出是否有意义。 了解您要应用分析的科学。 这大部分是常识。 另一部分是直觉。 电脑无法做到的事情。

    祝好运!

    我希望这会有所帮助。

    干杯

    术语“数据科学家”就像工程师一样到处乱扔。 这意味着一千种不同的事物。 问题是您想做些什么而忘记标签。

    第一个过滤器是-您是否要编写代码? Python,R,SQL?

    你知道统计数字吗? 不是均值,标准差和t检验以及OLS。

    您知道如何将数据清理和处理为分析和编码所需的公司吗?

    您知道如何可视化数据来讲述业务故事吗?

    这些问题的答案使您无法进行适当的工作类型,无论它有少量的数据科学家还是其他人。

    那么,您真正想做什么?

    确定为什么要成为数据科学家。

    首先从edx上的Analytics(分析)边缘课程开始。

    通过在线课程或加入认证或硕士学位课程来学习分析。

    参加SAS,Informs,Tableau会议以联网。

    作为具有法律知识的人,研究您当前在专业中如何使用数据科学或查找有关公司的信息可能对您而言是个好主意,也许您可​​以在其技术部门为(作为实习生)工作的创业公司。 您将从中受益更多,因为您将能够在工作中学习,同时您的知识将为他们带来巨大的好处。 您可以参加一些入门课程,有关数据科学课程,请选择“ coursera”。 这将使您在该领域领先。

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