Sterben, um ein Data Scientist zu sein? Jetzt anfangen.

Die Aufregung um Data Science ist real. Hohe Gehälter, immer bessere Karrierechancen und die Arbeit mit modernster Technologie sind äußerst verlockende Motivatoren, sich zu verändern.

Der Einstieg in die Datenwissenschaft kann jedoch eine Herausforderung sein.

Zuallererst benötigen Sie einige ernsthafte technische Fähigkeiten, und je früher Sie damit beginnen, diese Fähigkeiten zu erlernen, desto eher können Sie den Weg einschlagen, um tatsächlich ein Datenwissenschaftler zu werden.

Zweitens müssen Sie jemanden davon überzeugen, es mit Ihnen als brandneuem Datenwissenschaftler zu versuchen. Wir alle wissen, dass es einige Mühe kosten kann, einen Job mit jahrelanger Erfahrung zu bekommen, aber einen Job in einem Bereich zu bekommen, in dem Sie wenig Erfahrung haben? Das kann extrem schwierig sein.

Drittens müssen Sie die Branche kennen. Das ergibt sich aus Zeit, Erfahrung, Interaktion mit Data Scientists und dem Eingraben in tatsächliche Data-Science-Probleme.

Es gibt jedoch Möglichkeiten, wie Sie in sehr kurzer Zeit Datenwissenschaftler werden können, und Sie müssen dafür möglicherweise nicht einmal Ihr bestehendes Unternehmen kündigen.

Lernen Sie den Data Science-Zertifizierungskurs von den besten Universitäten der Welt kennen. Verdienen Sie Executive PG-Programme, Advanced Certificate-Programme oder Master-Programme, um Ihre Karriere zu beschleunigen.

Hier sind einige echte Ratschläge von echten Datenwissenschaftlern für den Einstieg in eine Karriere in der Datenwissenschaft.

1. Frische deine Hard Skills auf

Eine solide Statistik ist unerlässlich, bevor Sie sich kopfüber in maschinelle Lernalgorithmen stürzen, damit Sie wissen, welcher Algorithmus der richtige für einen Datensatz ist.

Lernen Sie, produktionsreifen Code zu schreiben. Die Codierungspraxis auf Datenstruktur- und Algorithmusebene in Python wird sich als unschätzbar erweisen, und Sie müssen in der Lage sein, Ihren eigenen Code zu schreiben.

SQL und Erfahrung im Umgang mit Datenbanken sind unerlässlich. Schließlich arbeitet ein Data Scientist den ganzen Tag mit riesigen Datenmengen.

Lernen Sie Fähigkeiten, die gut zusammenarbeiten. Keine Fähigkeiten sind eigenständig, und Sie müssen sie in Kombination verwenden, um mehrere Probleme gleichzeitig zu lösen.

Ein einfacher Einstieg ist dieses 9-monatige Data Analytics-Zertifikat von CalTech. Wenn Sie bereits einen BA haben, können Sie direkt an der Liverpool John Moores University einen MSc in Data Science erwerben. Keine Programmiererfahrung erforderlich.

2. Entwickeln Sie grundlegende Soft Skills

Ein Teil der Arbeit mit Daten erfordert auch die Fähigkeit, die Ergebnisse Ihrer Daten an externe Stakeholder weiterzugeben, die nicht über technische oder statistische Kenntnisse verfügen. Dies erfordert die Übersetzung Ihrer Ergebnisse und die Verwendung von Laienbegriffen, damit sie für jedermann leicht verständlich sind.

Strukturiertes Denken ist unerlässlich, um ein solides Verständnis für das eigentliche Geschäftsproblem zu haben. Lernen Sie, das wahre Problem zu identifizieren, damit Sie sich darauf konzentrieren können, das richtige Framework oder die richtige Anwendung zu erstellen, um eine Lösung für die maximale Anzahl von Problemen zu finden.

Strukturieren Sie Probleme so, dass Sie sie logisch angehen können. Planen Sie es Schritt für Schritt, damit Sie zu einer Lösung kommen. Dies bedeutet, dass große Probleme in kleinere Teile zerlegt und Fehler leichter lokalisiert werden können.

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3. Networking ist entscheidend

Data Science ist ziemlich kollaborativ, da Sie oft in Teams arbeiten, um große Projekte zu liefern. Auch wenn die Verantwortung für einzelne Komponenten bei einem Data Scientist liegt, werden Lösungen oft gemeinsam gefunden.

Auch vor dem Einstieg in die Datenwissenschaft kann sich Networking als nützlich erweisen, da es Ihnen helfen kann, Ihre Überlegungen in Bezug auf Karriereweg und Stärken zu lenken.

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Top-Tipps für den Erfolg:

• Wenn Sie die Karriere wechseln möchten, suchen Sie nach einer Datenrolle in Ihrer aktuellen Organisation. Identifizieren Sie ein Problem und arbeiten Sie mit Data Science/Analytics zusammen oder entwickeln und präsentieren Sie eine Lösung, um Argumente für einen lateralen Schritt zu liefern.
• Wenn Sie an Forschung interessiert sind, ziehen Sie eine Weiterbildung mit einem Master oder einer Promotion in Betracht. Suchen Sie nach Akademikern, die an Problemen arbeiten, die Sie interessieren, und bewerben Sie sich bei ihren Kursen, um unter ihnen zu studieren.
• Wenn Sie noch Student sind, erwägen Sie, an Problemen zu arbeiten und sie auf GitHub oder Linked in zu präsentieren, um Ihr Portfolio aufzubauen. Erwägen Sie auch, kurze Kurse in Programmierung, SQL, Analytik und anderen verwandten Bereichen zu belegen. Sie können kostenlose Kurse bei upGrad erkunden, bevor Sie den Sprung wagen.
• Finden Sie einen Mentor auf diesem Gebiet, vorzugsweise einen erfahrenen Fachmann in einer Position, die Sie anstreben möchten.

Beiträge von Sameer, Shardool, Antan, Ashish, Data Scientists bei upGrad

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