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为什么要当一名数据科学通才-以及如何成为一名
今天为数据科学家提供的新建议是不要成为通才。您可以在此处阅读有关该主题的最新文章 。在此博客中，我解释了为什么我认为应该相反。我不久前在这里写过这篇文章，并在本文中提供了其他论据，说明了为什么它有助于成为通才。  
当然，刚毕业就很难成为数据科学通才。获得所有技能需要花费数年时间，但您不需要掌握所有这些技能。经过多年的公司经验，对于正在学习数据科学的物理学家，工程师或生物统计学家而言，这比没有业务经验的数据科学家要容易得多。成为一家公司的最简单方法可能是为初创公司或小型公司工作，承担很多责任，因为您可能是公司中唯一的数据科学家，与大公司工作相比，必须更频繁地更换工作公司。相反，对于一家大公司，您应该在非常专业的领域工作，尽管如我稍后将要说明的那样，成为一名多面手并没有什么害处。成为一名专业的数据科学家可能会让您走上一条非常可预测的道路，这会限制您的职业发展和灵活性，特别是如果您想创建自己的公司。让我们开始解释什么是数据科学通才。
数据科学通才
通才具有在不同的角色和不同的环境中工作的经验，例如，在15年的时间里，
业务分析师或BI专业人员，与决策者交流见解，掌握Tableau，SQL和Excel等工具；或是自己当决策者
具有预测建模专业知识的统计学家/数据分析师
算法设计和优化专家
处于类似学术背景的研究人员，或在测试/制作新数据科学系统和概念证明（POC）方面的经验
构建者/架构师：设计API，仪表板，数据库，并在生产模式下部署/维护一些适度的系统
程序员（具有高性能计算和并行体系结构的统计或科学程序员，您甚至可能已经设计了自己的软件）
直接与客户或顾问合作的顾问
经理或董事角色，而非个人贡献者
专业人员，在大型和小型公司的各个行业（IT，媒体，互联网，金融，医疗保健，智慧城市）中，都扮演着各种角色，从欺诈检测到优化销售或市场营销，均具有可靠，可衡量的成就
简而言之，通才曾一次或一次地参与数据科学项目生命周期的所有阶段。
通才可能不会要求更高的薪水，但是在职业方面更具灵活性。即使在大公司中，当裁员时，通才也比“一招小马”更容易横向转移（转移到其他部门）。
时间也很重要。如果您在50岁时（而不是45岁）成为通才，这可能无济于事，因为您到45岁时会变得越来越难。即使是50岁或更多，它也提供了一些可能性，例如您自己创业商业。而且，如果您能证明自己在整个职业生涯中一直在不断扩展自己的技能（如通才所定义的那样），那么找到工作将变得更加容易，尤其是在您的期望薪水合理的情况下，而您的健康也不是问题所在未来的雇主。  
一个例子
我认为自己是一名多才多艺的人，在这里，我解释了我如何成为一名通才，及其为小型和大型公司，特别是作为企业家提供的好处。的确，我没有掌握很多领域，但是作为一名多面手，您可以雇用合适的员工来做您不太擅长的事情或您所享受不到的事情。
我在学术界开始了我的职业生涯，并有望成为一名大学教授。1997年左右，我在爱荷华州立大学接受了这样的职位的面试失败，但不久之后我意识到，竞争太激烈，我无法成功实现这一目标。二十年后，我认为这是发生在我身上的最好的事情：我不仅继续（独立地）进行研究和出版，而且我没有“出版或灭亡”的压力，并且可以撰写文章或书籍，即使是最先进的技术，也能为更多的观众所用。在此过程中，我不得不学习如何撰写深奥的科学文章。但是我认识到，在这些博士学位和博士后期间，确实获得了强大的研究训练。
后来，我在1998年至2002年之间的互联网泡沫时期中为多家互联网公司工作。没有工作是安全的，在此过程中，我不得不多次更换工作。那是我公司工作的开始，并且与不同地方的许多聪明人一起工作（如果有的话），是开始拥有庞大的有影响力的人脉网络并开始受到关注的开始。尽管市场动荡使许多人感到恐惧，但如果您能够承担风险（当时我还很年轻，那将使它变得更容易），那么它可以提高您的职业和通才经验。那时我在股票市场上玩，在最好的时间卖掉了我在湾区的房子，在Visa和Wells Fargo工作了一段时间，这进一步丰富了我的经验。如果不相信自己的直觉，这将是不成功的（做什么，
在Wells Fargo，我最大的贡献就是发现了一个重大IT问题，即使我被聘为BI分析师，该问题也使所有Internet日志完全错误。我仍然记得那家银行解决了这一问题。如果我是一名纯粹的数据科学家，而我只是在第一时间受雇从事这项任务，那我就做不到。我以前在失败的互联网公司中获得的经验为我提供了帮助，并且要求我的薪水略低于平均水平以增加我被录用的机会。
在NBCi（他们的顶峰时期有1600名员工）中，我是关键人物，他们根据过去的经验并分析了来自该来源的不良流量，帮助他们不与Netscape签署数百万美元的协议。另外，尽管被聘为BI分析师，但我知道如何运行脚本（当时为Perl脚本）从数据库中提取/汇总数据，并通过电子邮件自动将其传递给我的老板，从而可以快速传达他的所有重要信息。需要每周的业务指标。通常，BI人员不知道如何编码到该级别。我的老板有一天抱怨我工作不多（当然我已经自动化了工作），但他仍然很高兴。我节省了通过自动进行数字运算来节省时间的时间，我用它来开展自己的事业。
在2010年下半年，我培训了BI人员如何在Perl中编写自己的查询。我编写了底层代码，他们所要做的就是将SQL查询放在正确位置（在正确服务器上）的文本文件中，然后输入简单的单行UNIX命令来运行其查询。它节省了他们大量的时间（以前使用Toad，这是一个非常非常缓慢的过程来从Oracle数据库中提取大数据），每个人都很高兴。注意：您需要与IT团队成为非常好的朋友，才能使他们批准此过程。再一次，尽管我被认为是一个工作量不大的人（也就是说，聪明而不是勤奋），每个人都很高兴（我的老板-CEO-，BI分析师和我自己。）我还提到了一些Google和Bing API '智能网络爬网 和智能NLP来构建这些关键字列表（这并没有杀死我的工作。）甚至连软件工程师（在一家搜索公司中！）也没有意识到。他们最终使用我的Google / Bing帐户（甚至用我的信用卡来支付服务费用！）来优化此过程，尽管最初使用我自己的Perl代码访问API后，我的软件工程师同事还是改用了Python。  
我利用这段空闲时间来进一步发展我的业务，??这几乎就是我在公司工作的最后经验。这些年来，我学到了足够的知识来经营自己的业务，我准备成为在家工作的全职企业家，这就是我所做的。我在新商业模式方面的经验比顶级学校的MBA毕业生更为广泛，并且我不再为竞争感到恐惧。（也就是说，良好的MBA学位对于您在大学期间建立的所有出色的终身联系非常有用。）
即使在个人生活中，成为一名通才也有帮助：买或卖出一所房屋（或进行一般投资），其结果要比平均水平要好，将您的数据科学经验与直觉相结合，以最大化结果。当我们启动DSC时，与拥有相关学位的许多人相比，我对税务，法律问题，广告，市场营销，销售，IT（自动化流程），编辑流程（尤其是有关特定业务的管理）了解更多。它帮助节省了很多成本，而不必雇用大量的专业专家。在此过程中，我还学习了如何显着提高我的谈判技巧，以至能够购买很少有人有资格购买的房屋（并在听起来听起来不太激进的情况下降低了价格），最近的房屋产生了7位数的贷款，
这些是成为多面手的好处。
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关键词：数据科学 Internet NETSCAPE Tableau Google