我为什么拒绝成为一名数据科学家，分享以为求职者的亲身经历...
在深入探讨为什么我拒绝数据科学家的工作之前，让我们先退后一步，探讨另一个问题：为什么要成为数据科学家？
你可能听说过这个职业 ，数据科学家被《哈佛商业评论》（Harvard Business Review ）称为21世纪最性感的工作，并且被Glassdoor连续三年评为美国最好的工作。最近，IBM预计对于数据科学家的需求到2020年将飙升28％。
所有这些有吸引力的就业前景似乎都指向了许多人想要追求的单一方向，我们都知道这背后必有原因。
无论大众看法如何，如果你一直在跟踪我在数据科学方面的学习历程，你就会明白为什么我决定成为一名数据科学家以及我的心路历程 ，所有这些都取决于学术背景、激情、技能、工作经验和工作前景。
那么读到这里，你现在可能想知道：为什么一个如此沉迷于数据科学的人会拒绝数据科学家的工作？
在这篇文章里，我希望通过分享我的经验来回答这个问题，并邀请你和我一起感受在数据科学界的骑行历程和冒险经历。让我们开始吧！
有时候，职位名称≠职业性质
由于职业目标不同，职称的重要性因人而异。
同样，由于不同的人生目标，工作性质的重要性也因人而异。
因此，在职位和期望的工作性质之间进行完美结合可能并不容易，这使得许多求职者陷入两难境地，他们必须做出选择，这毫不奇怪，我就曾经是求职者之一。
申请数据科学家工作
长话短说，几个月前我在不同的公司申请了各种数据科学家的工作岗位。正如预期的那样，大多数时候我被拒绝到某个点，我的收件箱中充满了以下电子邮件：
感谢您申请数据科学家在___的职位。不幸…
感谢您申请数据科学家在___的职位。由于我们收到了大量的申请，我很遗憾地通知您......
我很沮丧，但绝不放弃。我不断学习和提高自己的技能。
只是不停地磨炼。
终于有一天，我收到了之前在LinkedIn上申请的工作的面试通知。
我非常兴奋，对这件公司做了特别特别多的研究，来准备面试，例如：我的技能与经验是和职位描述多么匹配，以及该公司的文化。
这份工作描述去哪求荒谬且广泛的技术及非技术技能以及涵盖各个行业的的工作经验。对于数据和非数据相关的工作，责任基本上从上到下都有涵盖，这意味着候选人必须兼顾多个角色，同时仍能满足工作期望。
简单地说，在我看来，工作描述是令人发指的，并且要求至少3 - 5年的入门级职位经验。
好吧，我可能没有满足至少70％的工作要求，但我仍然坚持我坚定的信念和信心，我可以为公司增加价值（用我的技能和经验），并在工作中学习进步。
选择工作，要看性质，不要看职位
令我惊讶的是，70%的工作要求在实际工作中根本用不到。
我唯一的工作内容是为不同的公司（客户）构建用于可视化的仪表盘，除此之外不需要任何数据分析或其它的事务。当然，数据可视化在任何数据科学过程中都是非常重要的部分，但是工作性质并是我每天真正想做的事情。正如我在其它文章中提到的：
从理解一个业务问题，到收集和可视化数据，再到原型设计、微调和将模型部署到实际应用程序的阶段，我发现使用数据解决复杂问题的挑战的实现。
更令人震惊的是，我被公司给出的职位描述与实际工作内容之间的鲜明对比弄糊涂了。
在最后一轮面试后，我得到了一份数据科学家的工作。与此同时，我还被另一家公司聘为研究工程师，职位描述更加明确，工作内容与我的职业规划也更加匹配。
还记得大多数求职者现实与理想的两难选择吗?
我选择了后者。
最后的一点想法
对我来说，工作的头衔只是暂时的，但工作性质（真正让我感兴趣并想挑战的工作，以及在工作过程中学到的宝贵技能和经验）比一切都重要。
到目前为止，虽然一路上坎坷不断，但我一直享受在其中学习的过程。每一天都不一样，每天都在学习新的东西，我真的很喜欢这种状态!
如果你曾遇到过我这样的经历，我希望你能明白，陷入困境是非常正常的事情(大多数人都是这样)，尤其是当你刚刚开始进入数据科学领域的时候。
花点时间问问自己，在你的职业生涯中，或者更深入的生活中，你希望实现什么。
不断地问，不断地向内和向外寻找，迟早有一天，你会对你的选择有更深入的了解。
原文链接：
https://towardsdatascience.com/why-did-i-reject-a-data-scientist-job-f2e56117fdae
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