データサイエンティストになりたくありませんか？ 今すぐ始めましょう。
公開: 2022-05-14データサイエンスに関する話題は本物です。 高給、増え続けるキャリアの機会、最先端のテクノロジーとの連携は、変化を起こす動機を非常に惹きつけています。
ただし、データサイエンスへの侵入は困難な場合があります。
まず第一に、あなたはいくつかの真剣な技術的スキルを必要とします、そしてあなたがそれらのスキルを学び始めるのが早ければ早いほど、あなたは実際にデータサイエンティストになる道を早く始めることができます。
第二に、あなたは誰かに真新しいデータサイエンティストとしてあなたにチャンスを与えるよう説得する必要があります。 長年の経験を積んだ仕事に就くには多少の手間がかかることは誰もが知っていますが、経験の少ない分野で仕事をすることはできますか？ それは非常に難しい場合があります。
第三に、あなたは業界を知る必要があります。 それは、時間、経験、データサイエンティストとの交流、そして実際のデータサイエンスの問題を掘り下げることから生まれます。
ただし、非常に短い時間でデータサイエンティストになる方法はいくつかあり、既存の会社を辞める必要さえないかもしれません。
世界のトップ大学からデータサイエンス認定コースを学びましょう。 エグゼクティブPGプログラム、高度な証明書プログラム、または修士プログラムを取得して、キャリアを迅速に追跡します。
データサイエンスのキャリアを開始する方法について、実際のデータサイエンティストからの実際のアドバイスをいくつか紹介します。
1.ハードスキルを磨く
どのアルゴリズムがデータセットに適用するのが正しいかを知るために、機械学習アルゴリズムに真っ向から飛び込む前に、統計をしっかりと理解することが不可欠です。
本番環境に対応したコードの記述方法を学びます。 Pythonでのデータ構造とアルゴリズムレベルのコーディングの練習は非常に貴重であることが証明され、独自のコードを記述できる必要があります。
SQLとデータベースの操作経験が不可欠です。 結局のところ、データサイエンティストは、一日中膨大な量のデータを処理します。
一緒にうまく機能するスキルを学びます。 スタンドアロンのスキルはありません。複数の問題を一度に解決するには、スキルを組み合わせて使用する必要があります。
開始する簡単な方法は、 CalTechを介してこの9か月のデータ分析証明書を使用することです。 すでにBAを取得している場合は、リバプールジョンムーア大学を通じてデータサイエンスの修士号を取得できます。 コーディングの経験は必要ありません。
2.コアソフトスキルを開発する
データの操作の一部には、技術的または統計的な知識を持たない外部の利害関係者にデータの結果を伝達する機能も必要です。 これには、誰でも簡単に理解できるように、調査結果を翻訳し、素人の用語を使用する必要があります。
構造化された思考は、実際のビジネス上の問題をしっかりと理解するために不可欠です。 真の問題を特定する方法を学び、正しいフレームワークまたはアプリケーションの作成に集中して、最大数の問題の解決策を見つけることができるようにします。
論理的にアプローチできるように問題を構成します。 解決策にたどり着くことができるように、段階的に計画してください。 これは、大きな問題が小さなチャンクに分割され、エラーがより簡単に見つけられることを意味します。
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3.ネットワーキングは重要です
データサイエンスは、大規模なプロジェクトを提供するためにチームで作業することが多いという点で、かなり協力的です。 個々のコンポーネントの責任は1人のデータサイエンティストにありますが、ソリューションは多くの場合、共同で見つけられます。
データサイエンスに入る前でも、ネットワーキングはキャリアパスと強みの観点からあなたの思考を導くのに役立つため、有用であることがわかります。
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成功のためのトップのヒント：
- 転職を検討している場合は、現在の組織内でデータの役割を検索してください。 問題を特定し、データサイエンス/アナリティクスと協力するか、ソリューションを構築して紹介し、横方向の動きのケースを構築します。
- 研究に興味がある場合は、修士号または博士号を取得してさらに教育することを検討してください。 あなたが興味を持っている問題に取り組んでいる学者を探し、彼らの下で勉強するために彼らのコースに適用してください。
- まだ学生の場合は、問題に取り組み、GitHubまたはLinkedinでそれらを紹介してポートフォリオを構築することを検討してください。 また、コーディング、SQL、分析、およびその他の関連分野の短期コースを受講することを検討してください。 思い切って始める前に、 upGradで無料のコースを探索できます。
- 現場でメンター、できれば志望したいポジションの経験豊富な専門家を見つけてください。
upGradのSameer、Shardool、Antan、Ashish、データサイエンティストからの寄稿
