Chcesz zostać naukowcem? Zacząć teraz.

Szum wokół nauki o danych jest prawdziwy. Wysokie pensje, coraz większe możliwości kariery i praca z najnowocześniejszą technologią są niezwykle zachęcającymi motywatorami do zmiany.

Jednak włamanie się do nauki o danych może być wyzwaniem.

Przede wszystkim potrzebujesz poważnych umiejętności technicznych, a im szybciej zaczniesz się uczyć tych umiejętności, tym szybciej możesz rozpocząć drogę do bycia naukowcem danych.

Po drugie, musisz przekonać kogoś, aby zaryzykował jako nowy naukowiec danych. Wszyscy wiemy, że znalezienie pracy z wieloletnim doświadczeniem może wymagać trochę pracy, ale znalezienie pracy w dziedzinie, w której masz niewielkie doświadczenie? To może być niezwykle trudne.

Po trzecie, musisz znać branżę. Wynika to z czasu, doświadczenia, interakcji z analitykami danych i zagłębiania się w rzeczywiste problemy z data science.

Istnieją jednak sposoby, aby w bardzo krótkim czasie zostać analitykiem danych i być może nawet nie będziesz musiał rezygnować z istniejącej firmy, aby to zrobić.

Zapoznaj się z kursem certyfikacyjnym z zakresu nauki o danych z najlepszych uniwersytetów na świecie. Zdobywaj programy Executive PG, Advanced Certificate Programs lub Masters Programs, aby przyspieszyć swoją karierę.

Oto kilka prawdziwych rad od prawdziwych naukowców zajmujących się danymi, jak rozpocząć karierę w nauce danych.

1. Odśwież umiejętności twarde

Solidne ugruntowanie statystyk jest niezbędne przed przystąpieniem do algorytmów uczenia maszynowego, abyś wiedział, który algorytm jest właściwy, aby zastosować go do zestawu danych.

Naucz się pisać gotowy kod produkcyjny. Praktyka kodowania na poziomie struktury danych i algorytmów w Pythonie okaże się nieoceniona i będziesz musiał umieć napisać własny kod.

Niezbędny jest SQL i doświadczenie w pracy z bazami danych. W końcu analityk danych pracuje z ogromnymi ilościami danych przez cały dzień.

Naucz się umiejętności, które będą dobrze współpracować. Żadne umiejętności nie są samodzielne i będziesz musiał używać ich w połączeniu, aby rozwiązać wiele problemów jednocześnie.

Łatwym sposobem na rozpoczęcie jest uzyskanie tego 9-miesięcznego certyfikatu Data Analytics wydanego przez CalTech. Jeśli masz już licencjat, możesz przejść od razu do magistra nauk o danych za pośrednictwem Liverpool John Moores University. Nie jest wymagane doświadczenie w kodowaniu.

2. Rozwijaj podstawowe umiejętności miękkie

Część pracy z danymi wymaga również umiejętności przekazywania wyników swoich danych zewnętrznym interesariuszom, którzy nie będą posiadać wiedzy technicznej ani statystycznej. Wymaga to przetłumaczenia twoich ustaleń i użycia terminów laika, aby każdy mógł je łatwo zrozumieć.

Myślenie strukturalne jest niezbędne, aby dobrze zrozumieć rzeczywisty problem biznesowy. Naucz się identyfikować prawdziwy problem, abyś mógł skupić się na tworzeniu odpowiedniej struktury lub aplikacji, aby znaleźć rozwiązanie dla maksymalnej liczby problemów.

Uporządkuj problemy tak, abyś mógł podejść do nich logicznie. Zaplanuj to krok po kroku, aby znaleźć rozwiązanie. Oznacza to, że duże problemy są dzielone na mniejsze porcje, a błędy łatwiej lokalizować.

Nasi uczniowie czytają również: Ucz się Pythona online za darmo

3. Sieć ma kluczowe znaczenie

Data Science jest dość oparta na współpracy, ponieważ często pracujesz w zespołach, aby realizować duże projekty. Mimo że odpowiedzialność za poszczególne komponenty spoczywa na jednym analityku danych, rozwiązania często są znajdowane wspólnie.

Nawet przed rozpoczęciem nauki o danych, networking może okazać się przydatny, ponieważ może pomóc w ukierunkowaniu myślenia w zakresie ścieżki kariery i mocnych stron.

Nasze najlepsze programy i artykuły dotyczące nauki o danych

Najważniejsze wskazówki dotyczące sukcesu:

• Jeśli chcesz zmienić karierę, poszukaj roli danych w swojej obecnej organizacji. Zidentyfikuj problem i współpracuj z Data Science/Analytics lub zbuduj i zaprezentuj rozwiązanie, budując argumenty na rzecz bocznego ruchu.
• Jeśli jesteś zainteresowany badaniami, rozważ dalszą edukację z tytułem magistra lub doktora. Poszukaj nauczycieli akademickich zajmujących się problemami, które Cię interesują i aplikuj na ich kursy, aby studiować pod nimi.
• Jeśli nadal jesteś studentem, rozważ pracę nad problemami i zaprezentowanie ich na GitHub lub Linked in, aby zbudować swoje portfolio. Rozważ także krótkie kursy kodowania, SQL, analityki i innych powiązanych obszarów. Możesz zapoznać się z bezpłatnymi kursami w upGrad , zanim się zanurzysz.
• Znajdź mentora w tej dziedzinie, najlepiej doświadczonego profesjonalistę na stanowisku, do którego chciałbyś aspirować.

Wkład firmy Sameer, Shardool, Antan, Ashish, Data Scientists w upGrad

Opanuj technologię przyszłości

Aplikuj na studia magisterskie w dziedzinie nauki o danych