数据科学家：为什么我要离职……

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我是靠谱客的博主闪闪灰狼，最近开发中收集的这篇文章主要介绍数据科学家：为什么我要离职……，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

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导读：根据英国《金融时报》的报道，数据科学家通常“每周会花1到2个小时寻找新工作”。此外，文章还指出：“在声称寻找新工作的开发者中，机器学习专家位居第一占比达到14.3％。数据科学家紧随其后，为13.2％。”这些数据来自由Stack Overflow对6万4千名开发者的调研。

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我是一名数据科学家。

很多人都认为数据科学家是21世纪最性感的工作，作为数据科学家有丰厚的薪资，这无疑是一份理想工作。该领域聚集了大量高精尖人才，他们热衷于解决复杂的问题，而且热爱他们的工作。

然而事实上根据英国《金融时报》的报道，数据科学家通常“每周会花1到2个小时寻找新工作”。此外，文章还指出：“在声称寻找新工作的开发者中，机器学习专家位居第一占比达到14.3％。数据科学家紧随其后，为13.2％。“这些数据来自由Stack Overflow对6万4千名开发者的调研。

对此我深有体会，最近我刚换了新的数据科学工作。

为什么有那么多的数据科学家在找新工作呢？

在回答这个问题之前，我想声明的是我仍然是一名数据科学家。我热爱这份工作，我也不想阻止那些想成为数据科学家的人，因为这份工作有趣，刺激而有价值。本文的目的是向你们介绍这份工作背后不那么光鲜的一面。

从我看来，数据科学家主要出于四个原因对他们的工作感到不满。

01 期望与现实不符

我认识的许多初级数据科学家(包括我自己)入行都是由于，在我们看来数据科学家使用新型的机器学习算法去解决复杂问题，从而对业务产生巨大影响。我们会觉得这份工作比之前做的任何工作都重要。但是，情况往往不是如此。

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在我看来，期望与现实不符是许多数据科学家离职的终极原因。当中具体有很多原因，在此我不能一一列举，这里只举出我所遇到的情况。

每家公司情况不同，不能一概而言。但是据我所知，许多公司在聘请数据科学家时，并没有配备适当的基础设施，让其能够从AI中得出有价值的结论。再加上这些公司在招聘初级数据从业人员之前，并没有聘请经验丰富的资深数据专家，这样就会导致双方关系不融洽，无法达到互相期望值。

数据科学家希望在工作中，通过编写智能机器学习算法得出分析见解。但他们很难做到这点，因为他们的首要工作是整理数据基础架构，得出分析报告。相比之下，公司只希望他们能够每天在董事会中提交相应的图表。之后公司因为没有及时得到数据的价值而感到失望，所有这些又会导致数据科学家对工作的不满。

Robert Chang在他的文章中对初级数据科学家提供了很宝贵的建议：

“评估自身的期望与所处环境的关键路径是否一致非常重要。因此需要找到关键路径与你相符的项目、团队和公司。”

这突显了雇主和数据科学家之间的双向关系。如果公司的决策发展与数据科学家的目标不一致，那么数据科学家离职只是时间问题。

数据科学家感到失望的另一个原因与我对学术界失望的原因类似。我认为我能对全球各地的人们产生巨大的影响，而不仅仅是在公司内部。事实上，如果公司的核心业务不是机器学习(我的上家公司是媒体出版公司)，那么你所进行的数据科学工作可能只会带来少量的价值。也许这些工作能累积带来很有价值的内容，或者你幸运地发现一个大项目，但这不并太常见。

02 决策至上原则

我曾经早上6点起来研究支持向量机。当时我想：“这真的很难，但至少会给我未来的雇主带来价值。“ 但如果我有时光机的话，我会回到过去打消这个念头。

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