Comment construire une carrière en science des données en Allemagne même si vous n'êtes pas ingénieur

Les données sont le moteur de presque toutes les industries du monde technologique d'aujourd'hui. Par conséquent, donner un sens aux données est vital pour presque toutes les organisations. Cela a conduit à une augmentation du nombre d'étudiants aspirant à devenir Data Scientists dans de bonnes organisations. De plus, parce que la science des données est un domaine interdisciplinaire qui utilise différentes techniques et procédures analytiques et logiques pour extraire et analyser des informations, c'est un domaine ouvert à tous.

Pour un étranger, il peut sembler que vous deviez être un ingénieur en informatique, ou du moins un ingénieur, pour faire carrière dans la science des données. Cependant, c'est un mythe. C'est avantageux si vous avez une formation CS/IT, mais ce n'est pas ce qui décide si vous avez ou non une carrière de Data Scientist.

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Chez upGrad, nous avons vu plusieurs étudiants et professionnels de différents horizons académiques - de la science à l'économie en passant par les statistiques - qui ont rapidement fait la transition et fait carrière avec succès dans le domaine de la science des données, et nous pensons que vous pouvez le faire aussi.

Dans cet article, nous allons explorer comment vous pouvez devenir un Data Scientist sans formation d'ingénieur, et deuxièmement, comment réaliser cet exploit dans l'un des meilleurs endroits et étudier à l'étranger en Allemagne !

Devenir Data Scientist sans formation d'ingénieur

C'est un malentendu répandu que la science des données est réservée aux personnes issues uniquement d'une formation en ingénierie. Bien que certains ingénieurs décident en effet de poursuivre une carrière dans la science des données, ce n'est pas ça. De nombreux scientifiques des données qui ont réussi dans le monde n'ont pas commencé par coder ou programmer.

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Donc, si vous venez d'une formation non technique et souhaitez poursuivre une carrière dans la science des données en Allemagne, voici quelques éléments pour vous aider à démarrer :

1. Améliorez vos compétences avec un programme mis à jour et organisé

La science des données est un domaine dynamique, simplement parce qu'il est relativement nouveau et comprend divers éléments distincts. Par conséquent, si vous ne faites que commencer votre parcours en science des données, vous devez vous procurer un programme mis à jour. Vous pouvez regarder des cours en ligne ou des vidéos d'infodivertissement sur YouTube pour vous faire une idée, puis poursuivre des études formelles. Il est essentiel de le faire de manière structurée, sinon cela deviendra vite chaotique.

Nous comprenons que la conservation de ressources à partir de ressources virtuellement illimitées en ligne prend du temps, surtout si vous êtes débutant. Nous comprenons cela - donc si vous avez du mal à trouver des ressources, laissez-nous un commentaire ci-dessous, et nous vous répondrons !

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2. Obtenez des compétences pratiques

La science des données est une question de faire et moins de théorie. Bien que vous ayez besoin de connaître les concepts théoriques essentiels, à la fin de la journée, vous travaillerez sur un autre projet. Donc, pour avoir une idée de la façon dont cela se passe réellement dans le domaine de la science des données, vous pouvez soit commencer à travailler sur un projet réel en utilisant les compétences que vous avez acquises, soit, si vous n'êtes pas suffisamment confiant, vous pouvez auditer un vrai -life Data Science projet étroitement et comprendre le flux de travail. Si vous le faites suffisamment, vous serez capable de comprendre les choses par vous-même et pourrez éventuellement exécuter un projet réel par vous-même.

Un portefeuille de projets réels contribuera également grandement à vous aider à entrer dans de meilleures universités à l'étranger et à y trouver un emploi. Lorsque vous travaillez sur des projets réels, cherchez à résoudre des problèmes de fond et essayez de trouver des solutions basées sur l'exploration et l'analyse de divers ensembles de données.

Essayez d'explorer des questions telles que - est-il possible de prédire les résultats des élections en fonction des tendances de vote ? Est-il possible de retracer la performance d'un joueur de cricket à des tweets où il fait la fête la veille ? Vous pouvez analyser n'importe quoi - tout ce que vous avez à faire est de vous lancer !

Conseil de pro : si vous ne trouvez pas d'ensembles de données, consultez les moteurs de recherche d'ensembles de données comme Quandl. Des plates-formes telles que Kaggle, Datakind et Datadriven sont également utiles pour acquérir une expérience pratique du travail avec des données du monde réel.

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3. Soyez un membre actif des communautés Data Science

La communauté joue un rôle important, en particulier pendant les premières phases de votre carrière. Il est conseillé de faire partie de diverses communautés Data Science sur différentes plates-formes telles que Reddit, Kaggle, Facebook, LinkedIn, etc. Interagissez avec les messages, essayez de résoudre tous les problèmes qu'ils publient et publiez même tous les problèmes que vous pourriez rencontrer. Établir des relations et des réseaux dans le domaine de la science des données. Cela vous permettra également de vous rapprocher de toutes les offres d'emploi ou des exigences en matière de science des données.

4. Assistez à des événements Data Science, regardez des conférences et des podcasts

Pour vraiment vous immerger dans tous les événements du monde de la science des données, suivez divers événements et conférences physiques et en ligne - vous pourriez trouver des choses qui retiendront votre attention. De plus, vous pouvez explorer des podcasts et des séries de conférences sur la science des données pour acquérir plus de connaissances et d'informations.

Il existe trois grandes conférences que vous pouvez suivre : Strata Conference, KDD (Knowledge Discovery in Data Science) et NIPS (Neural Information Processing Systems). De nombreux professionnels et aspirants Data Scientists du monde entier assistent à cette conférence. Vous découvrirez divers concepts techniques et acquerrez une nouvelle perspective sur les choses et les problèmes en assistant à ces conférences.

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5. Trouvez un mentor sur le terrain

Naviguer dans les différentes nuances de la science des données est difficile, surtout si vous êtes un débutant venant d'un milieu non technique. Pour vous assurer que cela ne devienne pas trop accablant pour vous, vous pouvez trouver un professionnel de la science des données et le consulter en tant que mentor. Cela peut être fait en étant actif sur diverses plateformes et groupes, en rencontrant différents Data Scientists, en assistant à des conférences, etc.

Dans l'ensemble, assurez-vous d'être actif dans la communauté Data Science afin que quelques personnes veillent sur vous. Cela peut vraiment faire la différence entre trouver un emploi en Data Science et travailler votre premier jour en tant que Data Scientist.

6. Préparez-vous dur pour l'entretien

Les entretiens sont difficiles pour tout le monde - mais c'est assez déroutant si vous venez d'un milieu non technique. Les entretiens en science des données ont tendance à inclure des éléments de génie logiciel, de statistiques, d'analyse de données, d'entreposage de données, de mathématiques, etc. Vous n'avez pas besoin d'être un expert en tout pour réussir l'entretien, mais vous devez avoir une connaissance pratique de tout cela.

On pourrait même vous demander pourquoi vous êtes passé d'un domaine non technologique à un domaine de la science des données, et quelle est votre opinion sur le domaine de la science des données - que pouvez-vous apporter de plus, et plus encore. Vous devez anticiper ces questions et bien vous y préparer. Répondre à ces questions sans préparation, être soudainement mis sur la sellette, peut devenir difficile - alors assurez-vous d'avoir quelques conseils écrits pour certaines questions clés que vous pensez qu'on vous posera certainement.

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Avec UpGrad, vous pouvez faire tout cela et plus encore…

Et si nous vous disions que, quelle que soit votre formation jusqu'à présent, upGrad peut vous aider à poursuivre le cours de vos rêves en science des données dans l'un des pays les plus demandés pour l'éducation - l'Allemagne !

Cela signifie - que vous ayez une formation technique ou non technique, avec upGrad, vous construisez une base solide dans le domaine de la science des données. Étudiez à l'étranger avec nous tout en économisant de l'argent, des ressources et des tracas.

Comment demandez-vous?

Le programme d'études à l'étranger de upGrad vous offre la possibilité de suivre un cours de maîtrise en Allemagne en science des données . Proposé conjointement par IIIT-Bangalore et IU-Allemagne , l'achèvement de ce cours vous fournira un double statut d'ancien et doublera le réseau et les connexions. upGrad s'occupe de la plupart des travaux de documentation pour vous et vous permet d'avoir des exigences de maîtrise de l'anglais assouplies tout en offrant une formation et un programme spécialisés.

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Le cours de maîtrise de 2 ans sera divisé pour vous en 1 an en ligne et 1 an hors ligne , vous donnant la possibilité d'étudier à l'étranger en Allemagne tout en économisant de l'argent. Vous pourrez choisir six spécialisations de l'IIIT Bangalore et dix cours au choix de l'IU Allemagne au cours de ce cours, en fonction de votre formation passée et de vos attentes futures. En gardant à l'esprit que vous êtes un débutant dans le domaine de la science des données, vous bénéficiez également d'une aide supplémentaire, chaque fois que vous en avez besoin, d' upGrad dans le cadre du programme de soutien aux anciens.

En plus d'économiser votre temps et votre argent, étudier avec upGrad facilite également votre transition académique en vous offrant un soutien complet et des conseils personnalisés. Petits groupes d'étudiants, conférences en direct 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, conférences d'experts de l'industrie et bien plus encore - contactez upGrad dès aujourd'hui et accélérez votre carrière au niveau supérieur !