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Make the leap 实现飞跃 数学和计算机科学家是数据科学领域的主要表现形式，但是计算的理解性和沟通的技巧性比科学专业本身更重要。想要转换角色的青年学者们需要证明，他们可以从繁杂的数据中抽取出模式并且将该模式应用于商业目标环境。 有人在纽约和华盛顿特区开设了一门培训课程叫做“数据孵化器”（The Data Incubator），专门帮助研究生做从事数据科学工作的准备。数据孵化器的联合创始人迈克尔·李说：“需要特别记住的是，业界对于想法或见解不在意，他们在意的是具有可行性的分析。” 洞察力数据科学公司（Insight Data Science）在帕格阿尔托市（Palo Alto）也开设了一个类似的培训项目，其创立者杰克·克拉姆卡（Jake Klamka）说，学者们想抓住就业机会但却不知道业界的情况。合格的应征者可能会因为误用词语而被视为没什么本事，比如学术界喜欢用术语“研究”（study）但业界的行话是“实验”（experiment）或“A/B测试”（A/B test）。 克拉姆卡发现闯入业界是件难事。他从加拿大多伦多大学粒子物理学博士课程中退学了，从2010年起就开始在自己的厨房中开发技术工具。尽管他有专业技能，但是他缺乏业界的知识。“我已经拥有99。5%的技能了，”他说，“但我需要指导和引导。”历经了一年的挫折，随后他去了硅谷。在那里，他遇到了将他引导到正确轨道上的软件工程师和企业家。还有赖于来自于加州山景城的著名创业孵化器公司Y Combinator初创基金的部分支持，他终于创办了自己的公司——Noteleaf。 克拉姆卡知道有很多物理圈的朋友也对转向业界数据科学领域充满兴趣，但是依然在为了进入业界而挣扎，就像他曾经历的那样。同时，还有技术社区的朋友在抱怨他们已经提供了开放的职位但是没人够聪明来胜任。所以克拉姆卡创办了“洞察力数据科学公司”来为博士们提供面向业界数据科学的职业培训。目前为止，所有完成7周培训项目的人都获得了工作机会。 Box 1： Learn the ropes： Find the data-science course to suit you 学会诀窍：找到适合你的数据科学课程 很多计划转向业界的人会利用自己在研究所的时间来提升自己的技能并探寻自己的机会。旧金山Stitch Fix公司的数据实验室主管伊莱·巴塞特建议，学习更符合业界胃口的编程工具如Python和R语言。而要是需要提升软件技巧，可以参加诸如“Data Carpentry”或“Software Carpentry”（非营利性的workshop培训）等培训项目。这些培训一般只需要两天时间，在全世界的校园都可以参加。 （责任编辑：职场达人） |
