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作为女性数据科学家的经验
开发与技术
我通常每天在会议上花费50％，在编码方面花费50％。我倾向于处理数据，即分析数据。我通常使用XGBoost之类的算法。
最难的问题
我遇到的最困难的技术问题是在尝试修复错误时向Numpy做出贡献。乍一看似乎很容易，但最后却涉及许多底层修复。这让我欣赏到我每天使用的开源工具背后的复杂性。
积极的经验
我非常高兴拥有一个非常支持python的社区，这个社区一直在 鼓励多样性，例如 PyCon UK，这是我有史以来最关心的会议。他们鼓励女性演讲者，为女性举办一整天的研讨会。他们甚至通过给厕所标上小便池或不加小便池来取消性别标签。
负面经验
行业中的一些利益相关者会怀疑您的能力，因为您不是他们理想的“典型”数据科学家。您必须努力赢得他们的信任，并超越自己的眼光。 在上一份工作中，我被介绍给一个项目的利益相关者。很明显，他怀疑我作为女人的能力。我觉得这个行业的所有女性都在为之奋斗，我不会害羞地站起来为自己说话。我决定告诉他，我刚刚从一次重要的Python会议中回来。即使他一开始很难相信，我也给他留下了深刻的印象！  
是什么让你有动力
好奇心和社区使我充满动力。对新知识和学习新知识的好奇心–并为社区做出贡献并获得灵感。
忠告与见解
关于编码： 保持良好的编码习惯（编写注释，保持代码整洁，不要着急）-如果您使用的是Python，请遵循PEP8
关于数据科学中的女性： -不要害怕出声并为自己站起来-不要低估自己的能力
谁激励你？
当我在 OxFEST的evet上发言时，我很高兴听到 玛丽·阿彻女士  的主题演讲令人鼓舞。OxFEST（工程，科学和技术领域的牛津女性）是牛津大学一个拥有1300名会员的协会，旨在促进和支持科学，工程和技术领域的女性。玛丽·多琳·阿切尔夫人（Dame Mary Doreen Archer）是一位研究太阳能转换的英国科学家。她是国家科学博物馆的受托人主席。
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关键词：数据科学家 数据科学 科学家 python Numpy