Wie kann man sich als Fresher von der Konkurrenz in Data Science abheben?

Einführung

Der Aufstieg der fortschrittlichen Informationstechnologie um die Wende des 21. Jahrhunderts signalisierte einen bevorstehenden Paradigmenwechsel in der Frage, wie die menschliche Gesellschaft in Zukunft funktionieren könnte. Mit der Zunahme von Automatisierung, maschinellem Lernen und 3D-Druck sind viele Karrieren, die einst respektable Berufe waren, veraltet und werden durch schnellere und effizientere technologische Lösungen ersetzt.

Data Science, eines der neuen aufstrebenden Technologiefelder der Neuzeit, scheint ein attraktiver alternativer Karriereweg für diejenigen auf dem Arbeitsmarkt zu sein, mit zahlreichen Online-Schulungsressourcen und -Materialien und Zertifizierungen, die von verschiedenen Institutionen bereitgestellt werden.

Data Science bezieht sich auf die Untersuchung großer Datenmengen in mehreren Quellen und Formaten unter Verwendung von Tools wie Algorithmen für maschinelles Lernen und Techniken wie Vorhersagemodellierung, um Muster zu extrahieren und aussagekräftige Informationen abzuleiten, die für fundierte Geschäftsentscheidungen verwendet werden könnten.

Als interdisziplinäres Feld vereint Data Science als Domäne mehrere Konzepte wie Statistik, Datenanalyse, Informatik, Data Mining und Big Data und verwendet Techniken und Theorien aus vielen Domänen wie Mathematik, Statistik, Informatik, Informationswissenschaft, und fallweise Domänenkenntnisse für jede Anwendung.

Die aus Daten gewonnenen Erkenntnisse und Erkenntnisse könnten Probleme in einer Vielzahl von Anwendungsdomänen lösen. Data Science ermöglicht eine überlegene Entscheidungsfindung durch Mustererkennung und verbesserte prädiktive Analyse. Einige Anwendungen der Datenwissenschaft sind:

• Finden Sie die wichtigste Ursache eines Problems, indem Sie die richtigen Fragen finden, auf die Sie sich konzentrieren können.
• Durchführung von explorativen Studien und Analysen von Rohdaten, um festzustellen, wie das Problem am besten angegangen werden kann.
• Datenmodellierung mit maschinellen Lernalgorithmen für verbesserte Genauigkeit.
• Kommunikation und Visualisierung der Ergebnisse über die erforderlichen Medien wie Grafiken oder Dashboards.

Ein Beispiel dafür, wie Unternehmen von Data-Science-Prinzipien profitieren können, ist die Luftfahrtindustrie, wo Data Science bei der Routenplanung, Flugplanung und Prognose von Verspätungen und Störungen eingesetzt wird. Data Science wird auch verwendet, um zu entscheiden, welche Flugzeuge für die beste Gesamtleistung gekauft werden sollen, und um personalisierte Werbeangebote basierend auf Kundenbuchungsmustern zu ermitteln.

Da Unternehmen aus verschiedenen Branchen und Regierungsbehörden alle bestrebt sind, ihre Entscheidungsfindung durch Data Science zu stärken, hat die Zahl der Bewerber, die in den Arbeitsmarkt eintreten möchten, verständlicherweise stark zugenommen. Während es in der Datenwissenschaft sicherlich keinen Mangel an Beschäftigungsmöglichkeiten gibt, sind hier einige Dinge, die dazu beitragen könnten, die eigene Beschäftigungsfähigkeit zu verbessern und sich vom Rest der Konkurrenz in der Datenwissenschaftsbranche abzuheben:

Tipps, um ein erfolgreicher Data Scientist zu werden

Kritisches Denken: Kritisches Denken ist eine nützliche Fähigkeit im Alltag und eine, nach der die meisten Arbeitgeber suchen, aber noch mehr bei Data-Science-Mitarbeitern. Von den Bewerbern wird erwartet, dass sie Probleme aus verschiedenen Perspektiven betrachten, um zu verstehen, wie sie am besten angegangen und analysiert werden können.

Von Datenwissenschaftlern wird erwartet, dass sie wissen, wie man eine Frage formuliert und nicht nur eine Antwort findet und eine Vielzahl von Problemlösungstechniken demonstriert. Ein starkes Portfolio, das das kritische Denken des Bewerbers in verschiedenen Projekten zeigt, würde potenzielle Arbeitgeber begeistern.

Kommunikation: Data Science als Feld ist nicht kommunikationsintensiv; Bei dem Großteil der Arbeit, die mit der Abfrage und Analyse von Daten verbunden ist, ist ein nicht unerheblicher Aufwand an professioneller Kommunikation erforderlich, um die erforderlichen Ergebnisse zu übermitteln.

Datenwissenschaftler arbeiten nicht in einer isolierten Blase und müssen möglicherweise mit Personen in anderen Bereichen zusammenarbeiten oder ihnen Bericht erstatten. Daher wird von ihnen erwartet, dass sie über gute mündliche und schriftliche Kommunikationsfähigkeiten verfügen, um Probleme, Fragen und Ideen zu erklären und zu diskutieren.

Studien besagen, dass unsachgemäße Kommunikation große Organisationen bis zu 62 Millionen US-Dollar pro Jahr kostet, daher sollten Bewerber ihre zwischenmenschlichen Fähigkeiten und ihr technisches Wissen entwickeln, indem sie an Gruppenprojekten teilnehmen, um der Konkurrenz in der Data-Science-Branche einen Schritt voraus zu sein.

Intellektuelle Neugier: Jeder gute Datenwissenschaftler sollte in der Lage sein, nach Lösungen für die ihm gestellten Probleme zu suchen – aber großartige Datenwissenschaftler sind diejenigen, die aktiv nach Situationen suchen, die sie beheben können. Als Teil eines disruptiven neuen Feldes der Informationswissenschaft wird von Datenwissenschaftlern erwartet, dass sie in der Lage sind, außerhalb des traditionellen Rahmens der Problemlösung zu denken und kreative Lösungen umzusetzen, indem sie Probleme unter dem Radar untersuchen.

Arbeitgeber suchen Data Scientists, die von Neugierde leidenschaftlich angetrieben werden. Sie verfügen über eine Denkweise zur Problemlösung, die dem Unternehmen helfen kann, zu skalieren und zu wachsen. Bewerberinnen und Bewerber können ihre intellektuelle Neugier durch individuelle Projekte unter Beweis stellen und eine initiative Haltung zeigen.

Domänenwissen: Data Science ist, wie bereits erwähnt, eine disruptive Technologie, die den Betrieb ganzer Branchen und Wirtschaftssektoren verändert – Wie bei jedem Werkzeug sind die Anwendungen von Data Science jedoch durch das Wissen und die Fähigkeiten des Benutzers begrenzt.

Während Data Scientists in der Verarbeitung und Analyse aller Arten von Daten bewandert sein können, verfügen sie in den meisten Bereichen nicht über ein überdurchschnittliches Verständnis des Fachwissens. Studienanfänger würden eine zusätzliche Schulung benötigen, bevor ihre Fähigkeiten angemessen genutzt werden können. Unternehmen neigen daher dazu, nach Data-Science-Bewerbern zu suchen, die über eine Berufserfahrung in derselben Domäne verfügen, damit die neuen Mitarbeiter sofort durchstarten können.

Anpassungsfähigkeit: Von Datenwissenschaftlern wird erwartet, dass sie sehr anpassungsfähig und in der Lage sind, sich neue Fähigkeiten anzueignen, wenn dies durch sich ändernde Arbeitsanforderungen erforderlich wird. Angesichts der vielfältigen Anwendungsmöglichkeiten von Data Science in praktisch allen Bereichen der Wirtschaft wird von Data Scientists erwartet, dass sie sich im Rahmen ihrer täglichen Arbeit auf unterschiedliche Situationen anwenden.

Data Scientists arbeiten in einem technikzentrierten, sich schnell entwickelnden Bereich und müssen sich ständig anpassen, um mit den neuesten Entwicklungen Schritt zu halten und mit der Konkurrenz in der Data-Science-Branche Schritt zu halten . Bewerber können ihre Anpassungsfähigkeit unterstreichen, indem sie die Vielfalt in der Art der Arbeit in ihren früheren Projekten abdecken.

Zeitmanagement: Datenwissenschaftler sollten über ein zuverlässiges Zeitmanagement verfügen, da ihr schnelllebiger Job manchmal sehr anspruchsvoll sein kann. Von den Bewerbern wird erwartet, dass sie ihre Zeitmanagementstrategien entwickeln, um den strengen Anforderungen des Arbeitgebers gerecht zu werden. Gute Zeitmanagementfähigkeiten sind nicht nur in der Datenwissenschaft nützlich, sondern auch, um die Produktivität zu verbessern und Stress in allen Aspekten des Lebens zu reduzieren.

Fazit

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass das technische Kernwissen der Datenwissenschaft selbst nur die höchste Qualität ist, nach der Arbeitgeber in einem Meer von Aspiranten suchen; Um sich von der Masse abzuheben, muss man seine Soft Skills und Persönlichkeitsmerkmale weiter kultivieren und schärfen.

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