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理想与现实的差距
7 个回答
做一个有domain knowledge 的码农
背靠某个行业，比如，finance
码农转Data Science不容易
说实话现在data science的工具越来越多，很多以前要写代码的东西现在商业软件拖拉就可以了，写代码对于data science来说重要性在下降。
虽然也会需要写，但是更重要的是对数据，对业务等的理解。
很多IT部门宣称自己在做data science，但实际一看很多还是ETL什么的，其实还是IT。
你可以问一下自己
喜欢统计吗？
不喜欢还是继续码农吧。。。
data science转码农比较容易。。。
楼主可以考虑先做下码农再去做data science
这样在data science里你有软件方面的优势。
若想两者兼顾的工作
请短信联络
做不好码农怎么可能做好data Science？
RT