Vuoi diventare un Data Scientist? Parti ora.

Il brusio intorno alla scienza dei dati è reale. Stipendi elevati, opportunità di carriera sempre crescenti e lavoro con tecnologie all'avanguardia sono motivatori estremamente allettanti per fare un cambiamento.

Tuttavia, irrompere nella scienza dei dati può essere una sfida.

Prima di tutto, hai bisogno di alcune abilità tecniche serie e prima inizi ad apprendere quelle abilità, prima puoi iniziare il percorso per diventare effettivamente un data scientist.

In secondo luogo, devi convincere qualcuno a rischiare con te come scienziato di dati nuovo di zecca. Sappiamo tutti che trovare un lavoro con anni di esperienza può richiedere un po' di lavoro, ma trovare un lavoro in un campo in cui hai poca esperienza? Può essere estremamente difficile.

In terzo luogo, è necessario conoscere il settore. Ciò deriva dal tempo, dall'esperienza, dall'interazione con i data scientist e dall'analisi dei problemi reali della scienza dei dati.

Tuttavia, ci sono modi in cui puoi diventare un data scientist in un lasso di tempo molto breve e potresti non dover nemmeno lasciare la tua azienda esistente per farlo.

Impara il corso di certificazione della scienza dei dati dalle migliori università del mondo. Guadagna programmi Executive PG, programmi di certificazione avanzati o programmi di master per accelerare la tua carriera.

Ecco alcuni veri consigli da veri data scientist su come iniziare una carriera nella scienza dei dati.

1. Rispolvera le abilità difficili

Una solida base statistica è essenziale prima di buttarsi a capofitto negli algoritmi di apprendimento automatico in modo da sapere quale algoritmo è quello corretto da applicare a un set di dati.

Impara a scrivere codice pronto per la produzione. La pratica della codifica a livello di struttura dati e algoritmi in Python si rivelerà inestimabile e dovrai essere in grado di scrivere il tuo codice.

SQL ed esperienza nel lavorare con i database sono essenziali. Dopotutto, un data scientist lavora con grandi quantità di dati tutto il giorno.

Impara le abilità che funzioneranno bene insieme. Nessuna abilità è autonoma e dovrai usarle in combinazione per risolvere più problemi contemporaneamente.

Un modo semplice per iniziare è attraverso questo certificato di analisi dei dati di 9 mesi tramite CalTech. Se hai già una laurea, puoi passare direttamente a un Master in Data Science attraverso la Liverpool John Moores University. Nessuna esperienza di codifica richiesta.

2. Sviluppare competenze trasversali di base

Parte del lavoro con i dati richiede anche la capacità di comunicare i risultati dei tuoi dati a soggetti esterni che non possiedono conoscenze tecniche o statistiche. Ciò richiede la traduzione delle tue scoperte e l'uso di termini comuni in modo che possano essere facilmente comprese da chiunque.

Il pensiero strutturato è essenziale per avere una solida comprensione del problema aziendale reale. Impara a identificare il vero problema in modo da poterti concentrare sulla creazione del framework o dell'applicazione corretti per trovare una soluzione per il numero massimo di problemi.

Struttura i problemi in modo da poterli affrontare in modo logico. Pianificalo passo dopo passo in modo da poter raggiungere una soluzione. Ciò significa che i problemi di grandi dimensioni vengono suddivisi in blocchi più piccoli e gli errori individuati più facilmente.

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3. La rete è fondamentale

Data Science è abbastanza collaborativo in quanto spesso lavori in team per fornire progetti di grandi dimensioni. Anche se la responsabilità dei singoli componenti spetta a un data scientist, le soluzioni vengono spesso trovate in modo collaborativo.

Anche prima di entrare nella scienza dei dati, il networking può rivelarsi utile perché può aiutare a guidare il tuo pensiero in termini di percorso professionale e punti di forza.

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I migliori consigli per il successo:

• Se stai cercando di cambiare carriera, cerca un ruolo dati all'interno della tua attuale organizzazione. Identifica un problema e collabora con Data Science/Analytics o crea e mostra una soluzione, costruendo il caso per una mossa laterale.
• Se sei interessato alla ricerca, considera un'ulteriore formazione con un master o un dottorato di ricerca. Cerca accademici che lavorano su problemi che ti interessano e iscriviti ai loro corsi per studiare sotto di loro.
• Se sei ancora uno studente, considera la possibilità di lavorare sui problemi e di mostrarli su GitHub o Linked in per costruire il tuo portfolio. Considera anche di seguire corsi brevi di programmazione, SQL, analisi e altre aree correlate. Puoi esplorare i corsi gratuiti su upGrad prima di fare il grande passo.
• Trova un mentore sul campo, preferibilmente un professionista esperto in una posizione a cui vorresti aspirare.

Contributi di Sameer, Shardool, Antan, Ashish, Data Scientist di upGrad

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