Morrendo de vontade de ser um Cientista de Dados? Comece agora.

O burburinho em torno da ciência de dados é real. Altos salários, oportunidades de carreira cada vez maiores e trabalhar com tecnologia de ponta são motivadores extremamente atraentes para fazer uma mudança.

No entanto, entrar na ciência de dados pode ser um desafio.

Em primeiro lugar, você precisa de algumas habilidades técnicas sérias e, quanto mais cedo você começar a aprender essas habilidades, mais cedo poderá começar a se tornar um cientista de dados.

Em segundo lugar, você precisa convencer alguém a se arriscar como um novo cientista de dados. Todos nós sabemos que conseguir um emprego com anos de experiência pode levar algum tempo, mas conseguir um emprego em um campo em que você tem pouca experiência? Isso pode ser extremamente difícil.

Em terceiro lugar, você precisa conhecer a indústria. Isso vem do tempo, experiência, interação com cientistas de dados e investigação de problemas reais de ciência de dados.

No entanto, existem maneiras de se tornar um cientista de dados em um período muito curto de tempo e talvez nem precise sair da empresa existente para fazê-lo.

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Aqui estão alguns conselhos reais de cientistas de dados reais sobre como começar uma carreira em ciência de dados.

1. Aprimore suas habilidades difíceis

Uma base sólida em estatística é essencial antes de pular de cabeça em algoritmos de aprendizado de máquina, para que você saiba qual algoritmo é o correto a ser aplicado a um conjunto de dados.

Aprenda a escrever código pronto para produção. A prática de codificação de nível de estrutura de dados e algoritmos em python provará ser inestimável, e você precisará ser capaz de escrever seu próprio código.

SQL e experiência em trabalhar com bancos de dados são essenciais. Afinal, um cientista de dados trabalha com grandes quantidades de dados o dia todo.

Aprenda habilidades que funcionarão bem juntas. Nenhuma habilidade é independente e você precisará usá-las em combinação para resolver vários problemas de uma só vez.

Uma maneira fácil de começar é através deste certificado de Data Analytics de 9 meses através da CalTech. Se você já tem um BA, pode ir direto para um mestrado em Ciência de Dados pela Liverpool John Moores University. Nenhuma experiência de codificação necessária.

2. Desenvolva habilidades básicas

Parte do trabalho com dados também requer a capacidade de comunicar os resultados de seus dados a partes interessadas externas que não possuem conhecimento técnico ou estatístico. Isso requer a tradução de suas descobertas e o uso de termos leigos para que possam ser facilmente entendidos por qualquer pessoa.

O pensamento estruturado é essencial para ter uma compreensão firme do problema real do negócio. Aprenda a identificar o verdadeiro problema para que você possa se concentrar na criação da estrutura ou aplicativo correto para encontrar uma solução para o número máximo de problemas.

Estruture os problemas para que você possa abordá-los logicamente. Planeje-o passo a passo para que você possa chegar a uma solução. Isso significa que grandes problemas são divididos em partes menores e os erros localizados mais facilmente.

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3. A rede é fundamental

A Ciência de Dados é bastante colaborativa, pois você geralmente trabalha em equipes para entregar grandes projetos. Embora a responsabilidade por componentes individuais seja de um cientista de dados, as soluções geralmente são encontradas de forma colaborativa.

Mesmo antes de entrar na ciência de dados, o networking pode ser útil porque pode ajudar a orientar seu pensamento em termos de carreira e pontos fortes.

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Principais dicas para o sucesso:

• Se você deseja mudar de carreira, procure uma função de dados em sua organização atual. Identifique um problema e colabore com Data Science/Analytics ou crie e mostre uma solução, construindo o caso para uma mudança lateral.
• Se você estiver interessado em pesquisa, considere a educação adicional com mestrado ou doutorado. Procure por acadêmicos que trabalham em problemas nos quais você está interessado e inscreva-se em seus cursos para estudar com eles.
• Se você ainda é estudante, considere trabalhar em problemas e mostrá-los no GitHub ou no Linked in para criar seu portfólio. Considere também fazer cursos de curta duração em codificação, SQL, análise e outras áreas relacionadas. Você pode explorar cursos gratuitos no upGrad antes de mergulhar.
• Encontre um mentor na área, de preferência um profissional experiente em uma posição que você gostaria de aspirar.

Contribuições de Sameer, Shardool, Antan, Ashish, Cientistas de Dados da upGrad

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