先说data science啊
我个人觉得最大一个就是黑幕
就是啊你学的东西可能非常的Fancy
非常的Vans
非常的state of the art
但是啊实际工作里面根本用不到
就是你在工作的过程中
你会慢慢体会到一句老话
就是平平凡凡才是真
就是有些东西虽然很好用
很fancy和advance
但是不一定
所有人都能get到你这个advance的点
或者说
不一定很多人都愿意相信你啊
这是这个reality的一个现实
也是每一个scientists都要面对的现实
就是你能come up with a good theory
就你有一个很成熟的一个内容和东西
但是不一定大众
或者是整个的
就是广泛的audience已经都ready for了
就是大家都愿意去用这个东西
这个还是有差别和距离的
你就打个比方
比如差GPT
其实GPT的东西
已经在几年前就已经有了
但是为什么直到最近
这个东西才真的被大
就是大众所接受呢
就这就会嗯
牵扯到一个adoption education这样一个process
所以有时候你学到的东西虽然很fancy
但是你工作的时候是用不到的
另外一个黑幕就是啊
很多人觉得
dialyst是一个
很搞不清楚是什么的一个工作啊
那么恭喜你
这个感觉是对的
因为很多这些做这些工作
或者是设置这些title的这些人
他们不一定真的搞明白他们想要什么
而且他们也真的不太搞明白
dialyst和dialyst有什么区
别而且一大黑幕或者一大瓜
就是他们可能甚至只是没有budget
去招一个dialyst
那他们就会把他们的title设成dialyst
yeah i know
就是他们真的会有这样的操作
因为不同的title他们会有不同的level
而且在不同的level上面
他们就会有设置不同的薪水
所以他们会根据他们的公司情况
然后来去找人
所以你可能会看到一个data analyst title
但是job disco的内容全部都是
data science work
data scientist work啊
甚至可能甚至还有些did engineer work
就who knows啊
就是公司穷了
真的什么事情都能干出来
嗯相信我
还有一个黑幕就是啊
我是Dana engineer
然后我的前身是sophoengineer
我肯定干很多code
我其实就是个码农
我其实就是一个去拧螺丝
写扣的这样一个人
但是no no no no no
你错了就是在data的新环境下面
你不仅要去做
你原本做的那些coding的部分
你还要试图去理解
说到底整个的business plan
或者data的这个demon是什么样的
就surprisingly
你现在可能啊还是很就是挨的
就很安静的一个工作
但是你需要跟前端的一些人
去做更多的沟通啊
而且同时还有个很重要的一点就是呃
你会出现一个什么状况呢
就是你自己去做present很多东西
然后前面的人就会bata school of啊
这也是呃学校不可能教给你的
或者不can教给你的东西
但是呃过来
人可以告诉你嗯
Dale scientist也有另外一个
很大的一个
我不能算是坑吧
但是一个瓜
就是你觉得你的data其实已经ready了
但是当你真的去做的时候
你就发现哪里都是问题
你这个时候就要put on your data engineer hat
然后
你就要开始做一些data engineer的活啊
而且你还不能指望
DNA就真的把这个活帮你去做好
因为你给他们解释功夫
你可能自己都做出来了
嗯
这也是一些所谓的黑幕和一些瓜吧
