从计算机视觉转向数据科学需要利用您现有的技术技能，同时弥补特定的知识差距。这两个领域都共享编程、机器学习和数据分析等基本概念，但数据科学强调超出图像的更广泛应用，例如表格数据、业务指标和统计建模。首先确定可转移的技能：使用 Python、PyTorch 或 TensorFlow 等框架的经验以及熟悉数据预处理（例如，标准化、增强）可以直接应用于数据科学。例如，构建用于对象检测的卷积神经网络 (CNN) 涉及与训练用于销售预测的回归模型类似的数据管道设计和超参数调整。
接下来，解决您的知识差距。数据科学通常需要精通用于查询数据库的 SQL、用于操作结构化数据的 Pandas 等工具以及假设检验或 A/B 测试等统计技术。如果您的计算机视觉工作侧重于模型架构，您可能需要加强对分类任务中精度-召回曲线或 ROC-AUC 等指标的理解。此外，特定领域的知识也很重要：数据科学家通常解决与业务成果相关的问题，例如客户流失预测或推荐系统。通过处理将结构化数据与您现有的图像专业知识相结合的项目进行练习。例如，构建一个零售需求预测模型，该模型同时使用销售数据（表格）和产品图像（计算机视觉）来预测库存需求。
最后，策略性地建立作品集和网络。创建数据科学项目，展示您的适应性，例如分析公共数据集（例如，COVID-19 趋势）或使用 Flask 或 FastAPI 部署模型。贡献开源数据工具或 Kaggle 竞赛以获得可见性。定制您的简历以突出相关技能：强调 Python、机器学习和数据操作，同时淡化利基计算机视觉术语。申请重视跨学科经验的职位，例如医疗保健（医学成像 + 患者数据）或自动驾驶汽车（传感器融合 + 遥测）中的数据科学职位。通过聚会或 LinkedIn 与数据科学社区互动，了解工作机会和行业需求。随着时间的推移，您的混合背景可以成为一种资产，尤其是在图像和表格数据相交的领域。