Предостережение, прежде чем я перечислю эти вещи: перед тем, как нанять кого-либо, особенно на относительно младшем уровне, большинство менеджеров оценивают кандидатов по двум основным параметрам — сырой материал и конкретные наборы навыков. Наем специалистов по обработке и анализу данных ничем не отличается. Острый ум, жажда учиться, правильное отношение и сильная трудовая этика так же важны для успеха новичка в области науки о данных, как и для любого другого. Действительно, есть моменты, которые имеют решающее значение, но большинство из них можно преодолеть, если кандидат внутренне силен.

Однако за мои ~10 лет собеседований с кандидатами (поскольку еще раньше это называлось наукой о данных) есть вещи, которые нелегко преодолеть:

  • Неспособность продемонстрировать свои технические способности на бумаге. Это так просто: даже если у вас нет диплома инженера или статистики, просто расскажите о проектах или хобби, которые скажут менеджеру по найму, что вы можете анализировать ситуацию.
  • Невозможность решать базовые задачи, решать головоломки и т. д. В этих тестах почти всегда присутствует элемент скорости. Вы будете удивлены тем, сколько людей, которые хотят стать учеными данных, имеют слабую базовую математическую интуицию.
  • Неспособность понять базовые статистические алгоритмы, такие как наивный байесовский алгоритм. Если вы не понимаете вероятность на простейшем уровне, вы не сможете хорошо разобраться в тонкостях науки о данных. Это также зависит от роли, на которую вы набираете; часто ученый данных объединяет четыре разных типа ролей. Я также обнаружил, что инженерная или статистическая степень не является гарантией успеха здесь.
  • Неспособность взять на себя инициативу в сценариях проблем в отношении избыточных подходов и расчетов. Даже на позициях начального уровня специалисты по данным должны быть находчивыми и гибкими. Эти черты часто приходят с немасштабируемыми или ненадежными решениями. Очень важно создать некоторую избыточность в мыслительном процессе на ранней стадии, чтобы последующие процессы не пострадали. См. пример здесь.
  • Невозможность связаться с интервьюером, скорее всего, из-за эгоизма или грубого характера кандидата. Когда говорят, что наука о данных — это командная работа, это преуменьшение десятилетия. С самого первого дня вы будете работать с различными людьми, не входящими в сферу влияния вашего руководителя, которые могут поддерживать или не поддерживать вашу команду и проекты. Если вы очень младший, ваш менеджер может защитить вас на пару лет, но человеческий аспект науки о данных очень важен.

Отказ от ответственности: это основано только на моем опыте.