Wie Sie eine Karriere in Data Science in Deutschland aufbauen, auch wenn Sie kein Ingenieur sind

Daten treiben fast jede Branche in der heutigen technologischen Welt an. Daher ist es für fast alle Unternehmen unerlässlich, Daten zu verstehen. Dies hat dazu geführt, dass immer mehr Studenten Data Scientists in guten Organisationen werden wollen. Da Data Science ein interdisziplinäres Gebiet ist, das verschiedene analytische und logische Techniken und Verfahren zum Extrahieren und Analysieren von Informationen verwendet, ist es ein Gebiet, das allen offen steht.

Für einen Außenstehenden mag es so aussehen, als müsste man Informatikingenieur oder zumindest Ingenieur sein, um eine Karriere in Data Science aufzubauen. Das ist jedoch ein Mythos. Es ist von Vorteil, wenn Sie einen CS/IT-Hintergrund haben, aber das entscheidet nicht darüber, ob Sie eine Karriere als Data Scientist anstreben oder nicht.

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Bei upGrad haben wir mehrere Studenten und Fachleute mit unterschiedlichen akademischen Hintergründen gesehen – von Naturwissenschaften über Wirtschaftswissenschaften bis hin zu Statistik – die schnell gewechselt und erfolgreiche Karrieren im Bereich Data Science gemacht haben, und wir glauben, dass Sie das auch können.

In diesem Artikel werden wir untersuchen, wie Sie Data Scientist ohne Engineering-Hintergrund werden können und zweitens, wie Sie dieses Kunststück an einem der besten Orte erreichen und in Deutschland im Ausland studieren können!

Data Scientist werden ohne Engineering-Hintergrund

Es ist ein weit verbreitetes Missverständnis, dass Data Science nur etwas für Menschen mit technischem Hintergrund ist. Obwohl sich einige der Ingenieure tatsächlich für eine Karriere in der Datenwissenschaft entscheiden, ist es das nicht. Viele erfolgreiche Data Scientists auf der Welt haben nicht mit Codierung oder Programmierung begonnen.

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Wenn Sie also einen nichttechnischen Hintergrund haben und eine Karriere in Data Science in Deutschland anstreben, sind hier einige Dinge für Sie, um Ihnen den Einstieg zu erleichtern:

1. Qualifizieren Sie sich mit einem aktualisierten und kuratierten Lehrplan

Data Science ist ein dynamisches Feld – einfach weil es relativ neu ist und verschiedene unterschiedliche Elemente enthält. Wenn Sie also gerade erst mit Ihrer Data Science-Reise beginnen, müssen Sie sich einen aktualisierten Lehrplan besorgen. Sie können sich Online-Kurse oder YouTube-Infotainment-Videos ansehen, um sich ein Bild zu machen, und dann eine formelle Ausbildung absolvieren. Das muss unbedingt strukturiert geschehen, sonst wird es schnell chaotisch.

Wir verstehen, dass das Kuratieren von Ressourcen aus praktisch unbegrenzten Online-Ressourcen eine zeitraubende Aufgabe ist, insbesondere wenn Sie ein Anfänger sind. Wir verstehen das – wenn Sie also Schwierigkeiten haben, Ressourcen zu finden, schreiben Sie uns unten einen Kommentar, und wir werden uns bei Ihnen melden!

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2. Erwerben Sie praktische Fähigkeiten

Bei Data Science dreht sich alles ums Tun und weniger um Theorie. Während Sie die wesentlichen theoretischen Konzepte kennen müssen, werden Sie am Ende des Tages an einem anderen Projekt arbeiten. Um also einen Eindruck davon zu bekommen, wie es im Bereich Data Science tatsächlich läuft, können Sie entweder mit der Arbeit an einem realen Projekt beginnen und die erworbenen Fähigkeiten einsetzen, oder, wenn Sie nicht sicher genug sind, ein echtes auditieren -life Data Science-Projekt genau und verstehen den Arbeitsablauf. Wenn Sie dies genug tun, werden Sie in der Lage sein, Dinge selbst herauszufinden und schließlich ein reales Projekt selbst durchführen zu können.

Ein Portfolio realer Projekte wird Ihnen auch dabei helfen, bessere Hochschulen im Ausland zu besuchen und dort auch Jobs zu finden. Wenn Sie an realen Projekten arbeiten, versuchen Sie, wesentliche Probleme anzugehen, und versuchen Sie, Lösungen zu finden, die auf der Untersuchung und Analyse verschiedener Datensätze basieren.

Versuchen Sie, Fragen zu untersuchen wie: Ist es möglich, Wahlergebnisse anhand von Abstimmungstrends vorherzusagen? Ist es möglich, die Leistung eines Cricketspielers auf Tweets zurückzuverfolgen, in denen er am Vorabend gefeiert hat? Sie können alles analysieren – Sie müssen nur noch loslegen!

Profitipp : Wenn Sie Datensätze nicht finden können, schauen Sie sich Datensatz-Suchmaschinen wie Quandl an. Plattformen wie Kaggle, Datakind und Datadriven sind ebenfalls nützlich, um praktische Erfahrungen mit der Arbeit mit realen Daten zu sammeln.

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3. Seien Sie ein aktiver Teil von Data Science Communities

Gemeinschaft spielt eine wichtige Rolle – gerade in der Anfangsphase Ihrer Karriere. Es wird empfohlen, Teil verschiedener Data Science-Communities auf verschiedenen Plattformen wie Reddit, Kaggle, Facebook, LinkedIn und mehr zu sein. Interagieren Sie mit den Posts, versuchen Sie, alle Probleme zu lösen, die sie posten, und posten Sie sogar alle Probleme, die Sie möglicherweise haben. Bauen Sie Beziehungen und Netzwerke im Bereich Data Science auf. Dadurch bleiben Sie auch näher an Stellenangeboten oder Data-Science-Anforderungen.

4. Nehmen Sie an Data Science-Veranstaltungen teil, sehen Sie sich Vorträge und Podcasts an

Um wirklich in alle Geschehnisse in der Welt der Data Science einzutauchen, verfolgen Sie verschiedene physische und Online-Veranstaltungen und Konferenzen – vielleicht finden Sie Dinge, die Ihre Aufmerksamkeit erregen werden. Darüber hinaus können Sie Podcasts und Vorlesungsreihen zu Data Science erkunden, um mehr Wissen und Informationen zu erwerben.

Es gibt drei große Konferenzen, denen Sie folgen können – Strata Conference, KDD (Knowledge Discovery in Data Science) und NIPS (Neural Information Processing Systems). Viele Fachleute und Aspiranten von Datenwissenschaftlern auf der ganzen Welt nehmen an dieser Konferenz teil. Sie lernen verschiedene technische Konzepte kennen und erhalten während der Teilnahme an diesen Konferenzen eine neue Sicht auf Dinge und Probleme.

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5. Finden Sie einen Mentor vor Ort

Es ist schwierig, sich in den verschiedenen Nuancen von Data Science zurechtzufinden, insbesondere wenn Sie ein Anfänger mit einem nicht-technischen Hintergrund sind. Um sicherzustellen, dass es für Sie nicht zu überwältigend wird, können Sie einen Data Science-Experten finden und ihn als Mentor hinzuziehen. Dies kann erreicht werden, indem Sie auf verschiedenen Plattformen und Gruppen aktiv sind, sich mit verschiedenen Data Scientists treffen, an Konferenzen teilnehmen und vieles mehr.

Stellen Sie insgesamt sicher, dass Sie in der Data-Science-Community aktiv sind, damit Sie ein paar Leute haben, die auf Sie aufpassen. Dies kann wirklich den Unterschied zwischen der Suche nach einem Data Science-Job und dem ersten Arbeitstag als Data Scientist ausmachen.

6. Bereiten Sie sich intensiv auf das Vorstellungsgespräch vor

Vorstellungsgespräche sind für jeden eine Herausforderung – aber es ist ziemlich verwirrend, wenn Sie keinen technischen Hintergrund haben. Data Science-Interviews enthalten in der Regel Elemente aus Softwareentwicklung, Statistik, Datenanalyse, Data Warehousing, Mathematik und mehr. Sie müssen kein Experte für alles sein, um das Vorstellungsgespräch zu meistern, aber Sie müssen sich mit allem auskennen.

Möglicherweise werden Sie sogar gefragt, warum Sie von einem Nicht-Tech- zu einem Data-Science-Bereich gewechselt sind und was Ihre Meinung zum Data-Science-Bereich ist – was können Sie noch einbringen und mehr. Sie müssen diese Fragen antizipieren und sich gut darauf vorbereiten. Es kann schwierig werden, diese unvorbereitet zu beantworten, wenn man plötzlich auf der Stelle steht – also stellen Sie sicher, dass Sie einige Hinweise für einige Schlüsselfragen haben, von denen Sie glauben, dass Sie auf jeden Fall gestellt werden.

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Mit UpGrad können Sie all dies und mehr tun …

Was wäre, wenn wir Ihnen sagen würden, dass upGrad Ihnen unabhängig von Ihrem bisherigen Bildungshintergrund helfen kann, Ihren Traumstudiengang in Data Science in einem der gefragtesten Bildungsländer zu verfolgen – Deutschland!

Das heißt – egal, ob Sie einen technischen oder einen nicht-technischen Hintergrund haben, mit upGrad können Sie sich eine solide Grundlage im Bereich Data Science aufbauen. Studieren Sie mit uns im Ausland und sparen Sie gleichzeitig Geld, Ressourcen und Ärger.

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Der 2-jährige Masterstudiengang wird für Sie in 1 Jahr Online und 1 Jahr Offline aufgeteilt und gibt Ihnen die Möglichkeit, in Deutschland im Ausland zu studieren und dabei Geld zu sparen. Sie können während dieses Kurses sechs Spezialisierungen des IIIT Bangalore und zehn Wahlfächer der IU Deutschland wählen, basierend auf Ihrer bisherigen Ausbildung und Ihren zukünftigen Erwartungen. Denken Sie daran, dass Sie ein Neuling im Bereich Data Science sind, und Sie erhalten außerdem zusätzliche Hilfe, wann immer Sie sie brauchen, von upGrad als Teil des Alumni-Unterstützungsprogramms.

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