在大公司和小公司做数据科学家, 有什么区别？
随着大数据和云技术的快速发展，很多同学对数据科学家这个薪资高、前景好的岗位产生了浓厚的兴趣。但是，也有部分同学开始有了新的疑惑：听说在大公司和小公司做数据科学家有很大区别，是真的吗？
在回答同学们问题之前，先给大家介绍一下：
数据科学家日常的工作流程
普遍来讲，完整的数据科学工作流程大概如下：
Step 1：提出问题，理解问题
数据科学家通常需要把一个模糊的商业问题转化为具象的数据问题，并不断与上级、同事进行沟通交流来对问题的定义进行优化。
Step 2：数据收集与处理
理解清楚问题之后，需要决定哪些数据对解决问题有帮助，并进行数据收集与处理。missing data怎么处理？outlier怎么处理？如何降噪？……都是这个阶段需要解决的事情。
Step 3：数据挖掘与建模
数据挖掘与数据建模通常是数据科学流程中最硬核的一环。
如何才能找到数据中隐含的信息，选取或建立什么样统计学、机器学习或深度学习的模型进行预测，需要对模型进行怎样的参数调整，最终能从模型输出怎样的结果……这些都是对数据科学家核心能力的考验。
Step 4：成果汇报
结果成型了，现在要做的就是把数据化的结果用能让非专业人士也能理解的语言/图表表达出来。
了解了数据科学的基本流程，我们再来谈：
在大公司和小公司做数据科学家有什么区别？
大公司和初创公司的数据岗位职能差异确实较大，具体体现在工作内容、薪资待遇、职业发展这三个方面。
我们采访了来Offer的数据科学老师，来听听他的具体分享吧：
工作内容
总结起来，大公司的数据科学家更加“术业有专攻”，而小公司的数据科学家一般会“多管齐下”。
在大公司里，和data相关的岗位会分得很细。
我的第一段工作经历在ConocoPhillips （康菲石油公司，世界财富500强之一）。当时，公司数据都是比较敏感的商业机密，我没有权限直接接触到整个数据库。所以，前端的人会根据当时需要解决的问题，把相关数据从数据库中调取出来，交到我手上。
数据到我手上之后，我的工作主要是数据挖掘和数据建模。
我会运用石油领域专业知识进行数据预处理，并在此基础上进行数据可视化；然后我会根据经验，选择合适的模型进行预测。
而在小公司里，DS可能就要兼职很多事情了。
从收集数据、准备数据，到决定选用什么模型、去train模型、评估模型；如果模型不好，可能需要从某一步重新开始，想想哪些地方可以改进，直到找到最佳模型，得到满意合格的结果。
这样的循环往复，在小公司里可能需要一个人完成。
薪资待遇
这个是大家都比较关心的一方面。在这个问题上，大公司可能会略胜一筹。
一般来说，大公司的基本工资、股票、bonus 都会比较好，数据科学岗位的待遇一般都能达到媒体上宣传的那个水平。工作环境也会更人性化，食堂、gym、onsite医疗等服务应有尽有。
小公司呢，就得分情况讨论了。
第一类是已经走上正轨的小公司，不管有没有上市，福利（如401K）、bonus、equity都会比较标准化，只是基本工资会稍低一些。
而另一类小公司，就是我们口中的“startup”，在短时间内的薪资待遇方面就会更差一些。尤其在融资或第一波产品出来之前，福利也不如大型或中型公司。
同时，初创公司的工作压力会更大。产品什么时候上线，能够抢占多少市场……这是从无到有的过程，非常具有挑战性，加班肯定是在所难免的。
职业发展
除了薪资待遇以外，眼光放得更长远一点，职业发展可能是同学们更需要考虑的问题。
进入公司后，小公司的数据科学家一般处于“野蛮生长”的状态。你需要自己去熟悉公司业务、产品、工作方式、公司文化，会接触到各种各样的任务，获得来自不同岗位、不同业务的工作经验和锻炼机会。
这样的环境里，你能获得满满的参与感和成就感，impact和visability也会更大。
但风险是，小公司在发展前途上有更多的不确定性。有很多创业公司在初期摸爬滚打，好不容易上市却经历股票暴跌，使得很多员工不得不跳槽。
而在大公司，刚入职的数据科学家一般都会配有mentor带领，按部就班地fit进这个岗位，学到规范化的工作流程和职业技能的系统性培养，并随着能力的提升，逐渐参与到大型的、复杂的项目中去。
所以，进入大公司，意味着你拥有了很好的平台，有机会接触到最前沿的技术。但如果你止步不前，只能一直做一颗“螺丝钉”。
大公司 vs. 小公司如何选择？
那么，同学们在求职的时候，应该选择大公司还是小公司呢？
大公司和小公司各有各的优势，但是对于找第一份工作的转专业或new grad同学来说，我个人还是比较推荐去大公司。
职业发展初期，是大家技能、知识、经验积累的重要阶段。大公司的mentor制度，会让你更系统、更踏实地进步，而小公司往往不会提供环境和土壤培养你。
但是，如果你喜欢挑战、想要快速成长，一个前景不错的小公司会是很好的平台。
最后，有一点可以肯定的是，想要进入大公司或是小公司，你都得打好基础、做出充分的准备应对重重考验。
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