书籍摘要

《Build a Career in Data Science》是由Emily Robinson和Jacqueline Nolis合著的一本专注于数据科学职业发展的指南。本书由Manning Publications出版，旨在为那些渴望进入数据科学领域或已经在该领域工作并希望进一步发展的专业人士提供全方位的指导。

内容概述

本书共分为四个部分，涵盖了从数据科学入门到职业进阶的全过程。第一部分介绍了数据科学的基础知识，包括数据科学的定义、不同类型的职位以及获取相关技能的途径。作者详细探讨了数据科学所需的数学/统计知识、数据库/编程技能以及商业理解能力，并通过真实案例展示了如何将这些技能应用于实际工作中。

第二部分聚焦于寻找数据科学工作，包括如何识别适合自己的职位、撰写简历和求职信、准备面试以及如何处理工作机会。作者提供了关于如何解读职位描述、避免求职陷阱以及如何通过面试脱颖而出的实用建议。

第三部分则转向数据科学工作初期的适应与成长，讨论了新入职数据科学家在前几个月可能遇到的挑战，如何有效地进行数据分析，以及如何将机器学习模型投入生产。此外，还强调了与利益相关者沟通的重要性，并提供了实用的沟通策略。

第四部分着眼于数据科学职业的长期发展，包括如何应对项目失败、如何融入数据科学社区、如何优雅地离职以及如何晋升为管理层或成为独立顾问。书中还包含了多位资深数据科学家的访谈，分享了他们在职业道路上的经验和见解。

作者背景

Emily Robinson是一位资深数据科学家，曾在Warby Parker等公司工作，专注于A/B测试和实验设计。Jacqueline Nolis则是一位在数据科学领域拥有丰富经验的顾问，帮助公司建立数据科学团队。两位作者结合自身的职业经历，为读者提供了实用且具有启发性的建议。

读者对象

本书适合对数据科学感兴趣但尚未入门的读者，以及已经在数据科学领域工作但希望提升技能、拓展职业发展的专业人士。书中不仅涵盖了技术知识，还重点强调了非技术技能在数据科学职业中的重要性，如沟通、团队合作和项目管理等。

特色与价值

《Build a Career in Data Science》的最大特色在于其全面性和实用性。它不仅提供了数据科学的技术知识，还深入探讨了职业发展的各个方面，包括求职、面试、职业规划和社区参与等。书中丰富的案例和访谈内容为读者提供了真实的职业发展参考，使其成为一本难得的数据科学职业发展指南。

总之，《Build a Career in Data Science》是一本为数据科学从业者量身定制的书籍，无论是初学者还是有一定经验的专业人士，都能从中获得宝贵的知识和启发，帮助他们在数据科学的职业道路上取得成功。