原文：
www.kdnuggets.com/2022/06/mistakes-newbie-data-scientists-avoid.html
照片由 Andrea Piacquadio 提供
我们都知道数据科学领域目前有多么苛刻。越来越多来自各种背景的人进入这一领域。有些人拥有计算机科学学位，有些人则完全没有技术背景。
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这使得那些技术背景较少的候选人进入这个领域并避免常见错误变得更加困难。以下是这些常见错误的列表，以帮助你在求职过程中知道应该避免什么。
如果你搜索数据科学学位，大多数学位都要求有一定的教育背景。虽然有很多补充简历的 BootCamps 和课程，但许多招聘人员还是在寻找拥有某种技术学位和/或硕士学位的候选人。
好的一面是，越来越多的大学提供数据科学课程和在线课程，以使你掌握申请数据科学职位所需的知识水平。当然，也有可能自学，但这需要更多的独立努力和决心。这是一条更艰难的路，但它是可以实现的。
如果你想查看一些免费的大学资源，可以看看这个：免费大学数据科学资源
对于新进入一个行业的新人来说，通常会过度关注理论工作；他们希望对理论有深入了解，以备有人提问。然而，尽量不要过于深入理论，而是应开始专注于展示你技能和实际应用的项目。
这些将测试你的理论水平，并让你更好地理解在哪里应用理论，哪里不应用。理论学习与实际应用相结合将提高你在该领域成功和掌握这两者的可能性。
有这么多免费的数据集，你可以在其中玩耍和测试你的知识。你完全没有限制，只需要勇敢尝试。
如果你想了解一些你可以参与的潜在项目，可以查看这个：提升技能的顶级数据科学项目
许多人进入数据科学领域时希望能从事自动驾驶汽车或医学相关的工作。这需要大量的深度学习知识，而这些知识不是一夜之间就能掌握的；它需要时间。甚至需要几年。你需要有处理简单数据集、构建机器学习算法等方面的经验。
这是一个不能急于求成的过程；因此，你不能自动进入你的兴趣领域，你需要为此努力。
接受你可能需要做一两年的初级职位，然后在接下来的 5 年中从事机器学习项目的现实检查，这是你实现最终目标的一个很好的现实检查。
简历总是很难准备，因为你想推销自己，但有时这可能导致你的简历看起来过于混乱。在Ladders 2018 年眼动追踪研究中，他们揭示了招聘者平均在每份简历上扫描 7.4 秒。
你可以想象有多少人正在申请数据科学职位，以及招聘者在遇到充满大量信息的简历时可能会感到多么不知所措。与其这样，不如通过要点和良好的结构向招聘者展示一个清晰的画面。
这会自动提高你进入下一阶段的机会。
许多数据科学毕业生不断申请一个又一个工作，但当有人回电时，他们已经花费了大量的时间和精力申请职位，以至于没有真正为面试阶段做好准备。简单的部分是申请，最难的是赢得招聘者的青睐。
每个科技公司可能会以不同的方式进行招聘阶段，但它们通常是相似的。它可以从一个初步电话开始，然后进入编码评估，这些评估可能要求在远程或办公室完成。
在这里，你的技能将真正受到考验，你要确保你为此做好了准备。你将被测试你的硬技能和软技能，所以尽量不要忽视其中任何一项。
如果你想要更多的信息来帮助你，可以阅读这个：
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数据科学面试指南 – 第一部分：结构
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数据科学面试指南 – 第二部分：面试资源
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不要仅仅通过职位名称申请；使用你的技能来帮助你的搜索。虽然数据科学家职位有很多，但你可能没有他们所要求的技能。为了做到这一点，你需要确保你阅读职位描述和要求，以查看自己是否匹配。
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使用你已经拥有的技能进行搜索，将缩小你的搜索范围，节省大量时间和精力，避免申请成千上万可能不会回复的职位。你可以按职位责任（如预测建模）或技能（如 SQL）进行搜索。
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数据科学家在几乎所有行业中都受到高度需求；从金融到时尚。申请职位时；你必须了解所在的行业。你不想在对银行如何运作以及相关术语一无所知的情况下开始在银行担任数据科学家的职业生涯。
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如果你这样做的话，你实际上是在把自己扔到深渊中，可能很难摆脱。你最终会讨厌你的工作和职业选择；因此，确保你进入你希望的领域时拥有足够的知识。
- 这些是帮助你有效进入数据科学领域的基础知识。这些是非常常见的错误，可以轻松解决。如果你想了解更多关于正在招聘的数据科学家的行业，可以阅读：2022 年招聘数据科学家的顶级行业和雇主
Nisha Arya 是一位数据科学家和自由技术作家。她特别感兴趣于提供数据科学职业建议或教程以及有关数据科学的理论知识。她还希望探索人工智能如何能有益于人类寿命的不同方式。作为一个积极学习者，她寻求拓宽技术知识和写作技能，同时帮助引导他人。