TLDR： 许多人挑选数据科学（或机械进修）中使人兴奋的东西来鼓励自身和别人。 但我们必需面对一个现实： 真正的事变每每是「无聊的」――与人们以为浪漫的东西比拟是无聊的。 觉得无聊会形成慌张，它最终会致使数据科学范畴工程师的高流动性。 我想和人人分享我的现实事变以及怎样应对「数据科学的死板」。 我愿望能协助你――一个有志向的数据科学家，去设定正确的希冀。 所以，一旦你决议处置数据科学的职业，你就要历久处置这项事变。 享用它吧！ 

分享你的要领？ 我想强调的是，每个人都须要有一个应对机制。 花 2 分钟通知我你的故事，或许接下来我们能够分享我们各自的应对体式格局，应当很风趣。

1.故事时刻

作为一个真正体贴 Shawn 前程的哥哥，我决议分享从我的数据科门生涯中学到的最郑重的学问――这不是《哈佛贸易批评》所形貌的「21 世纪最性感的事变」，它索然无味，使人力倦神疲，使人懊丧――就像其他职业一样。

我有义务通知 Shawn 原形，纵然原形使人扫兴。 这将有助于他对自身的职业挑选做出明智的决议（更重要的是，我将防止凌晨 3 点接到我母亲和叔叔的电话，他们肯定会给我上关于家庭、义务和老实的课）。

作为一位数据科学司理，我正在财产 100 强企业率领团队布置 ML 体系，治理客户关系，并做一些手艺事变。

这里先谈谈一些更重要的定义。 ML 体系是一种处置惩罚营业范畴题目的处置惩罚方案，它有一个 ML 组件，而且具有与人类或机械一同事变所须要的一切其他非 ML 体系内容。

布置意味着取得驱动现实营业操纵的处置惩罚方案。 比方，设置用于练习和考证 ML 模子的试验不是布置； 设置经由过程电子邮件发送每个月产品报价的引荐引擎是布置。 布置 ML 体系面对的题目与构建一个好的 ML 模子判然差别。 假如你感兴趣的话，能够在这里浏览更多内容。

也就是说，我指的不是那些到场谷歌（google）或其他高科技公司，成为初级开辟人员和手艺司理的人。 这些公司确切做得很好，但我以为它们只代表「前 1%」。 其他财产 100 强企业每每在手艺成熟度、运用速率以及对东西和工程人材的投资方面落伍。

3.让我们最先吧

大多数年青的数据科学家愿望把大部份时刻花在构建和革新奇异的 ML 模子上，或许将时刻花在用绮丽的可视化手艺展现开创性的贸易看法上。固然，这些确切是你事变的一部份。

然则，跟着企业成熟度的进步，他们越发注意现实的运营代价。 这意味着企业愿望布置更多的 ML 体系； 他们不太体贴他们有若干新模子或美丽的报表。 因而，数据科学家被请求做非 ML 事变。 这让他们觉得很无聊。

让我们进一步详细化数据科学中的「无聊」是什么模样，假如我给你展现我从周一到周五的典范一天，你将发明那是异常无聊的。 因而，我将把我的事变分类，凸起展现预期与现实的对照，并分享我的应对机制。

我将运用「我们」为主语，因为这些例子是从和团队的履历鸠合中提取的。 这些例子能够并不详实，但我以为它们会申明题目。

3.1设想（占有 5-10% 的时刻）

这指的是我们全部团体一同勤奋取得「高」智力来处置惩罚题目和提出高妙的主意。 这些主意能够包含新的模子架构、数据特征和体系设想等。 很快，我们就会堕入低谷，因为因为时刻限定和优先级的缘由，我们须要采纳最简朴（一般也是最无聊）的处置惩罚方案。

希冀： 我们完成的主意，能够在有名的 ML 期刊，如 NIPS，谷歌的人工智能研讨博客等上面登载，以至能够博得下一个诺贝尔奖。

现实： 我们实行的事变能很好地完成事变。 我们为一些值得装帧的美丽白板画照相。

我们的代码一般分为五类，各个代码行数占总代码行数的百分比为：数据管道（50-70%）、体系和集成（10-20%）、ML 模子（5-10%）、支撑调试和演示的剖析（5-10%）。这与其别人的视察效果大抵一致。

3.4 应对突发事件（10-50% 的时刻）

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我想强调的是，每个人都须要有一个应对机制。

一切这些都是想通知你，现实天下的数据科学是难题的。 有志于处置 ML 职业的人应当认识到，除了竖立模子以外另有许多事变要做。 你最终会觉得无聊和懊丧，就像你对任何职业一样。 这是一般的。 但最重要的是，你应当竖立一个应对机制，如许你就能够历久留在这个游戏中，享用一路上的小嘉奖和末了的成功。分享到：,

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