Come costruire una carriera in Data Science in Germania anche se non sei un ingegnere

I dati guidano quasi tutti i settori nel mondo tecnologico di oggi. Di conseguenza, dare un senso ai dati è fondamentale per quasi tutte le organizzazioni. Ciò ha portato un numero crescente di studenti che aspirano a diventare Data Scientist in buone organizzazioni. Inoltre, poiché la scienza dei dati è un campo interdisciplinare che utilizza diverse tecniche e procedure analitiche e logiche per estrarre e analizzare le informazioni, è un campo aperto a tutti.

A un estraneo, potrebbe sembrare che tu debba essere un ingegnere informatico, o almeno un ingegnere, per costruire una carriera nella scienza dei dati. Tuttavia, questo è un mito. È utile se provieni da un background CS/IT, ma non è questo ciò che decide se puoi o meno avere una carriera come Data Scientist.

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In upGrad, abbiamo visto diversi studenti e professionisti di diversa estrazione accademica - dalla scienza all'economia alla statistica - che sono passati rapidamente e hanno fatto carriere di successo nel campo della scienza dei dati e crediamo che tu possa farlo anche tu.

In questo articolo, esploreremo come puoi diventare un Data Scientist senza un background ingegneristico e, in secondo luogo, come raggiungere questa impresa in uno dei posti migliori e studiare all'estero in Germania!

Diventare un Data Scientist senza un background di ingegneria

È un malinteso diffuso che la scienza dei dati sia per persone provenienti solo da un background ingegneristico. Sebbene alcuni degli ingegneri decidano effettivamente di intraprendere una carriera nella scienza dei dati, non è così. Molti scienziati di dati di successo nel mondo non hanno iniziato con la codifica o la programmazione.

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Quindi, se provieni da un background non tecnico e desideri intraprendere una carriera nella scienza dei dati in Germania, ecco alcune cose per iniziare:

1. Miglioramento delle competenze con un curriculum aggiornato e curato

La scienza dei dati è un campo dinamico, semplicemente perché è relativamente nuovo e include vari elementi distinti. Di conseguenza, se stai appena iniziando il tuo percorso nell'ambito della scienza dei dati, devi procurarti un curriculum aggiornato. Puoi guardare i corsi online o i video di infotainment di YouTube per farti un'idea e poi proseguire l'istruzione formale. È essenziale farlo in modo strutturato, altrimenti diventerà presto caotico.

Comprendiamo che la cura di risorse da risorse virtualmente illimitate online è un compito che richiede tempo, soprattutto se sei un principiante. Lo capiamo, quindi se stai lottando con la ricerca di risorse, inviaci un commento qui sotto e ti risponderemo!

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2. Ottieni abilità pratiche

La scienza dei dati riguarda il fare e meno la teoria. Mentre dovrai conoscere i concetti teorici essenziali, alla fine lavorerai su qualche altro progetto. Quindi, per avere un'idea di come funziona effettivamente nel campo della scienza dei dati, puoi iniziare a lavorare su un progetto di vita reale utilizzando le competenze che hai acquisito oppure, se non sei abbastanza sicuro, puoi controllare un vero -life Data Science da vicino e comprendere il flusso di lavoro. Se lo fai abbastanza, sarai in grado di capire le cose da solo e alla fine sarai in grado di eseguire un progetto di vita reale da solo.

Un portafoglio di progetti di vita reale farà anche molto per aiutarti a entrare in college migliori all'estero e anche a trovare lavoro lì. Quando lavori a progetti di vita reale, cerca di affrontare problemi sostanziali e cerca di trovare soluzioni basate sull'esplorazione e sull'analisi di vari insiemi di dati.

Prova a esplorare domande come: è possibile prevedere i risultati delle elezioni in base alle tendenze di voto? È possibile far risalire la performance di un giocatore di cricket ai tweet di loro che hanno festeggiato la sera prima? Puoi analizzare qualsiasi cosa: tutto ciò che devi fare è iniziare!

Suggerimento : se non riesci a trovare i set di dati, controlla i motori di ricerca dei set di dati come Quandl. Piattaforme come Kaggle, Datakind e Datadriven sono utili anche per ottenere un'esperienza pratica di lavoro con i dati del mondo reale.

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3. Sii parte attiva delle comunità di Data Science

La comunità gioca un ruolo importante, soprattutto durante le fasi iniziali della tua carriera. Si consiglia di far parte di varie comunità di Data Science su piattaforme diverse come Reddit, Kaggle, Facebook, LinkedIn e altre. Interagisci con i post, prova a risolvere tutti i problemi che pubblicano e pubblica persino eventuali problemi che potresti avere. Costruisci relazioni e reti nel dominio della scienza dei dati. Questo ti terrà anche più vicino a eventuali offerte di lavoro o requisiti di Data Science.

4. Partecipa a eventi di Data Science, guarda conferenze e podcast

Per immergerti davvero in tutti gli avvenimenti del mondo della scienza dei dati, segui vari eventi e conferenze fisici e online: potresti trovare cose che attireranno la tua attenzione. Inoltre, puoi esplorare podcast e serie di conferenze sulla scienza dei dati per acquisire maggiori conoscenze e informazioni.

Ci sono tre grandi conferenze che puoi guardare per seguire: Strata Conference, KDD (Knowledge Discovery in Data Science) e NIPS (Neural Information Processing Systems). Molti professionisti e aspiranti Data Scientist in tutto il mondo partecipano a questa conferenza. Imparerai vari concetti tecnici e acquisirai una nuova prospettiva su cose e problemi mentre partecipi a queste conferenze.

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5. Trova un mentore sul campo

Navigare tra le varie sfumature di Data Science è difficile, soprattutto se sei un novellino proveniente da un background non tecnico. Per assicurarti che non diventi troppo opprimente per te, puoi trovare un professionista di Data Science e consultarlo come mentore. Questo può essere fatto essendo attivi su varie piattaforme e gruppi, incontrando diversi Data Scientist, partecipando a conferenze e altro ancora.

Tutto sommato, assicurati di essere attivo nella comunità di Data Science in modo da avere alcune persone che si prendono cura di te. Questo può davvero fare la differenza tra trovare un lavoro in Data Science e lavorare il tuo primo giorno come Data Scientist.

6. Preparati duramente per il colloquio

Le interviste sono impegnative per tutti, ma è piuttosto confuso se vieni da un background non tecnico. Le interviste sulla scienza dei dati tendono a includere elementi di ingegneria del software, statistica, analisi dei dati, data warehousing, matematica e altro ancora. Non è necessario essere un esperto in tutto per risolvere il colloquio, ma è necessario avere una conoscenza pratica di tutto.

Ti potrebbe anche essere chiesto perché sei passato da un campo non tecnologico a un campo di scienza dei dati e qual è la tua opinione sul campo della scienza dei dati: cos'altro puoi portare in tavola e altro ancora. Devi anticipare queste domande e prepararti bene per queste. Rispondere a questi senza preparazione, essere messo improvvisamente sul posto, potrebbe essere difficile, quindi assicurati di avere alcuni suggerimenti scritti per alcune domande chiave che pensi ti verranno sicuramente poste.

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