대학 때 나는 마이크로소프트에서 두 번 실습한 적이 있다. 첫 번째 실습은 샌프란시스코에 있는 데이터 과학 부문이고, 두 번째 실습은 시애틀에 있는 제품 매니저 직위입니다. 이 프로그램에서, 나는 나의 첫 번째 데이터 과학 실습을 중점적으로 공유할 것이다. 당신이 데이터 과학에 익숙하지 않다면, 간단히 말해서, 그것은 컴퓨터 과학과 통계 수학의 결합이다.
기술
그래서 내가 어떻게 이 일을 얻을 수 있는지를 나누기 전에, 나는 완벽한 직업을 얻는 것은 사실 단지 공식일 뿐이라고 믿는다. 첫째, 기술을 습득해야합니다.
데이터 구조 및 알고리즘
이 데이터 과학의 직업을 얻기 위해, 내가 제일 먼저 하는 일은 프로그래밍 과정을 배우는 것이다. 기본 프로그래밍, 데이터 구조 및 알고리즘을 포함합니다. 내가 이 수업에서 배운 알고리즘을 이용하여, 나는 마침내 나의 첫 기술 실습을 얻었다. 나는 당시 북경의 한 작은 소프트웨어 개발회사에서 실습을 했다. 실습이 끝난 후, 나는 재미있는 수학 문제를 연구하기 시작했다.
자율 학습 및 실습 프로젝트
그 후 나도 몇 달 동안 통계 수학을 공부했다. 왜냐하면 이것이 나의 전공이기 때문이다. 그리고 저는 스스로 인터넷을 통해 캘리포니아 공대의 기계 학습 과정을 수집하기 시작했습니다. 이러한 과정의 자원에 대해서는 가상 사립학교를 방문할 수 있습니다. 가상 사립학교는 우리 수업에 해당하며, 자습서의 링크를 받을 수 있습니다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 공부명언)
그런 다음, 이 수업에서 배운 지식을 이용하여, 나는 카글이라는 웹사이트에서 기계 학습 프로그램을 실천하기 시작했다. Kaggle 는 멜버른에서 20 10 이 설립한 웹사이트로, 개발자와 데이터 과학자들에게 기계 학습 대회 개최, 데이터베이스 호스팅, 코드 작성 및 공유 플랫폼을 제공합니다. 이 플랫폼은 많은 데이터 과학자들의 관심을 끌었고, 이 사용자들의 자원은 나를 끌어들이는 주요 요인이다.
종합능력
그래서, 이러한 준비를 한 후, Microsoft 데이터 과학의 직위를 신청했을 때, 나는 눈에 띄는 것이 나의 통계 수학 전공, 나의 프로그래밍 경험, 기계 학습 프로젝트의 종합 능력이라고 믿는다. 이런 전면적인 지식 축적은 다른 구직자의 이력서에서 찾을 수 없을 것이다.
면접 질문
샌프란시스코 데이터 과학직 면접에는 두 가지 주요 문제가 있다. 한 가지 문제는 수학 문제를 해결하는 것이다. 어떤 수학 문제는 주로 확률에 초점을 맞추고, 어떤 것은 조합학에 초점을 맞추고 있다. 이런 문제는 내가 사실 잘 준비했는데, 결국 이것은 나의 전공이다. 또 다른 범주는 데이터 분석과 관련이 있습니다. 이런 문제에 대해서는 기계 학습 관련 항목을 연습하는 것이 도움이 될 것이다. 이러한 필수 기술은 내가 데이터 과학 방면의 직업을 찾고 싶기 때문이 아니라, 주로 내가 기계 학습 프로그램을 실천하는 과정을 정말 즐겼기 때문이다. 나는 이 프로젝트들이 어떤 시점과 어느 정도 일자리를 찾는 데 도움이 된다는 것을 안다. 나는 또한 기본적인 수학 기술이 보편적으로 적용되기 때문에 배울 가치가 있다는 것을 알고 있다.
정보를 연결할 수 있는 능력
그럼 앞서 언급한 공식으로 돌아가겠습니다. 만족스러운 직업을 얻으려면, 내가 방금 말했듯이, 기술뿐만 아니라 정보를 연결할 수 있는 능력도 필요하다. (존 F. 케네디, 일명언) 이 직위를 신청하기 전에, 나는 대학 기간에도 일부 데이터 과학 활동에 참가하려고 시도한 적이 있다. 그래서 저는 통계학 교수에게 이 생각을 전했고, 어느 날, 마이크로소프트에서 온 강사가 과학과 통계학에서 데이터가 어떻게 사용되는지 설명해 주는 강의가 있다고 말했습니다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 통계학, 통계학, 통계학) 그래서 저는 이 강의에 참석했고, 강사인 Microsoft 에게 데이터 과학 인턴을 모집했는지 물었고, 그가 말하길, 나는 나의 상세한 이력서를 그에게 보냈다. 나는 이렇게 면접 기회를 얻었다. 기술을 익히는 것처럼, 데이터 과학 관련 활동에 참여하고 싶습니다. 단지 이력서에 쓰고 싶기 때문만은 아닙니다. 일자리를 얻기 위해 이 정보와 계속 연락하고 싶기 때문이다. 이것은 나에게 의미가 있다.
요약
요약하자면, 우선 정규 교육과 실천 경험, 개인 프로젝트의 결합이 핵심 경쟁력이라고 생각합니다. 제 개인적인 경험으로 볼 때, 저는 통계학 과정을 독학했고, 한 종목의 인턴십을 한 적이 있고, 그리고 자신의 수학과 기계 학습 관련 프로그램을 가지고 있습니다. 이 모든 것이 마이크로소프트에서의 제 첫 인턴십에 기여했습니다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 공부명언) 그리고 제 두 번째 경험은, 자신의 기술과 연결 정보를 구축하는 과정을 즐겨야 한다고 생각합니다. 만약 네가 흥미가 있다면, 너는 당연히 이런 기교들을 더 쉽게 익힐 수 있을 것이다. 자, 이것이 이번 호 극객 프로그래머가 나무를 베는 전체 내용이다. 우리는 학습 목표와 작업 계획에 대한 지식을 공유했다. 좋은 인턴쉽이나 직업을 찾을 수 있기를 바랍니다. 마지막으로, 더 많은 무료 건화물 오디오 프로그램을 듣고 싶다면, 우리 프로그램을 좋아하고 구독하세요. 다음에 뵙겠습니다!