主流叙事具有欺骗性

[shukla9966]

数据科学目前面临的另一个问题是，关于该领域的可访问性存在很多错误信息。

阅读文章、观看视频或查看培训课程营销，你会发现这是一项几乎任何人都可以获得的专业技能。此外，这意味着你不需要特别努力就能进入数据科学领域。

这并没有说明，只有极小一部分数据科学家能够在 12 个月或更短的时间内从头开始找到工作。

大多数人花了数年时间获得学位、积累经验并在不同的岗位上磨练自己，最后才达到成为职业选手的水平。因此，训练营只会对那些已经 阿尔及利亚电话列表 掌握了扎实技能和知识的人产生奇效。

数据科学的广度是一个症结所在
虽然“数据科学”一词经常被提及，但值得注意的是，它涵盖的并不是单一的领域子集，而是多条潜在的发展路径。


正因为如此，没有任何训练营或短期培训课程可以涵盖成为数据科学家所需的所有方面，因为根本没有足够的时间。

真正的数据科学家需要将所接受的培训与自己的自学相结合。长期以来，情况一直如此，并且将永远如此。

还有其他垫脚石需要迈出
数据科学训练营有点像快速致富的计划，它向全世界做出承诺，但最终却未能如愿，而如果参与者没有立即达到他们想要的目标，那也只能是参与者的错。

解决方案是仔细考虑您现有的技能以及您的情况，看看是否有不同的方法来获得类似数据科学的经验而无需参加课程。

例如，这可能意味着要进入营销分析领域，以便了解一些以后可以应用于数据科学培训的工具和技术。关键在于要有切合实际的目标，并知道什么时候说的话好得令人难以置信。