本文转载自公众号“读芯术”(ID：AI_Discovery)。
近年来，数据科学发展迅猛。数据创造价值的潜力吸引了众多企业，推动了该领域的新投资。与此同时，社会对数据科学家的需求日益增长，许多人跳槽到该领域工作。
有抱负的数据科学家面临的最大挑战是如何迈出第一步。笔者认为难以迈出第一步有以下原因：
- 数据科学是一个跨学科的领域，很难掌握和评估所需的技能。
- 数据科学仍在发展，在传统的教育体系中还没有很好地建立起来。
- 如果之前没有相关的工作经验，想证明自己的能力不是件容易的事。
在本文中，笔者将详细阐述第三个原因并提出建议。
如果关注过数据科学相关的媒体出版物，那么你肯定读过那种文章——它们列出了一串可写进简历里的数据科学项目。这些项目都非常适合锻炼硬性技能，例如编码，数据整理，数据科学库和框架，机器学习算法等。但是，其中缺乏一项重要技能。
发明魔方的能力和破解魔方的能力，可以拿来比较么?数据科学家指出问题并提出相应的解决方案。这些文章中列出的项目给你展示了问题和解决方案。此外，用整洁干净的格式获取所需数据相对容易。
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大多数项目都非常普通，可以通过网络轻松地找到解决方案或实施方法，你可以将它们视为锻炼技能的项目。不过，这些项目还不足以向招聘经理证明你是数据科学家职位的理想人选。
相反，我们应该做的是找到可以用数据解决的问题并设计解决方案。问题不必太复杂，我们也不必提供最佳和最有效的解决方案，我们甚至可能无法给出正确答案。
比起完成此类普通项目，能够设计一个可以用数据解决的问题更有价值。它可以证明你的分析思维能力，并清晰地表明你对数据科学有全面的了解。
如果你有一个或两个从头开始构建的项目，这对于说服未来的雇主大有帮助。你甚至可以提出一个新的商业想法。拥有自己独特项目的另一个好处是吸引招聘人员和招聘经理，他们可能会主动联系你，这样就不用申请多个职位了。
你可能会说，提出一个新的项目构想是一项艰巨的任务。笔者完全同意，这也是为什么笔者称其为简历中应包含的最佳项目。
提出一个独特的项目构想需要花费大量的时间和精力，此外，还需要花费大量时间努力实现你的想法，而且项目最终可能会失败。但是，你在整个过程中所学到的可能是一些无法从MOOC课程或任何其他课程中学到的技能。
你还将提高解决问题的能力，将学到如何从不同的角度评估一项任务。在某些情况下，你想到的解决方案与习惯使用的库或框架不适配。因此，这也会激励你学习使用新工具。
简历中写上10个项目，听起来很有吸引力，笔者也做过一些这样的项目。但是，请记住，与你竞争数据科学家职位的大多数人也正在执行这10个项目。这么做虽不会掉队，但是和大家做同样的事情不会使你脱颖而出。
招聘经理或招聘人员知道你对项目的投入，一些受欢迎的普通项目可以在一两天内完成。因此，你很难通过这些项目来展示自己的能力。
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笔者绝对不是否定做这些普通项目的意义。它们在锻炼和提高您的硬性技能方面很有价值，但除此之外就没有其他的价值了。另一方面，如果你提出一个自己设计和实施的项目，你就会成为该职位的杰出候选人。
如何做到更优秀，是你应该考虑的问题。
