Como construir uma carreira em ciência de dados na Alemanha, mesmo que você não seja engenheiro

Os dados impulsionam quase todos os setores no mundo tecnológico de hoje. Como resultado, entender os dados é vital para quase todas as organizações. Isso levou a um número crescente de estudantes que aspiram a se tornar Cientistas de Dados em boas organizações. Além disso, como Data Science é um campo interdisciplinar que utiliza diferentes técnicas e procedimentos analíticos e lógicos para extrair e analisar informações, é um campo aberto a todos.

Para alguém de fora, pode parecer que você precisa ser um engenheiro de ciência da computação, ou pelo menos um engenheiro, para construir uma carreira em Data Science. No entanto, isso é um mito. É benéfico se você tem experiência em CS/TI, mas não é isso que decide se você tem ou não uma carreira como Cientista de Dados.

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No upGrad, vimos vários estudantes e profissionais de diferentes formações acadêmicas – da ciência à economia e à estatística – que fizeram uma transição rápida e fizeram carreiras de sucesso na área de Data Science, e acreditamos que você também pode fazer isso.

Neste artigo, exploraremos como você pode se tornar um Cientista de Dados sem formação em Engenharia e, em segundo lugar, como alcançar esse feito em um dos melhores lugares e estudar no exterior na Alemanha!

Tornando-se um cientista de dados sem formação em engenharia

É um mal-entendido generalizado que a Ciência de Dados é apenas para pessoas com formação em engenharia. Embora alguns dos engenheiros realmente decidam seguir uma carreira em Ciência de Dados, não é isso. Muitos Cientistas de Dados de sucesso no mundo não começaram com codificação ou programação.

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Portanto, se você não tem formação técnica e deseja seguir uma carreira em Ciência de Dados na Alemanha, aqui estão algumas coisas para você começar:

1. Upskill com um currículo atualizado e com curadoria

Data Science é um campo dinâmico – simplesmente porque é relativamente novo e inclui vários elementos distintos. Como resultado, se você está apenas começando sua jornada de Ciência de Dados, precisa obter um currículo atualizado. Você pode ver cursos on-line ou vídeos de infoentretenimento do YouTube para ter uma ideia e depois buscar a educação formal. É essencial fazer isso de forma estruturada, caso contrário, logo se tornará caótico.

Entendemos que a curadoria de recursos virtualmente ilimitados on-line é uma tarefa demorada, especialmente se você for iniciante. Entendemos isso - então, se você estiver com dificuldades para encontrar recursos, envie-nos um comentário abaixo e entraremos em contato com você!

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2. Obtenha habilidades práticas

Data Science é tudo sobre fazer e menos sobre teoria. Embora você precise conhecer os conceitos teóricos essenciais, no final do dia, você estará trabalhando em algum outro projeto. Então, para ter uma ideia de como isso realmente funciona no campo da Ciência de Dados, você pode começar a trabalhar em um projeto da vida real usando as habilidades que adquiriu ou, se não tiver confiança suficiente, pode auditar um projeto real -life Data Science projeto de perto, e entender o fluxo de trabalho. Se você fizer isso o suficiente, poderá descobrir as coisas por conta própria e, eventualmente, poderá executar um projeto da vida real por conta própria.

Um portfólio de projetos da vida real também ajudará você a entrar em melhores faculdades no exterior e também a encontrar empregos lá. Quando você estiver trabalhando em projetos da vida real, procure resolver problemas substantivos e tente encontrar soluções baseadas na exploração e análise de vários conjuntos de dados.

Tente explorar questões como – é possível prever os resultados das eleições com base nas tendências de votação? É possível rastrear o desempenho de um jogador de críquete a tweets dele festejando na noite anterior? Você pode analisar qualquer coisa – tudo o que você precisa fazer é começar!

Dica : Se você não conseguir encontrar conjuntos de dados, confira os mecanismos de pesquisa de conjuntos de dados como o Quandl. Plataformas como Kaggle, Datakind e Datadriven também são úteis para obter uma experiência prática de trabalhar com dados do mundo real.

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3. Seja uma parte ativa das comunidades de Data Science

A comunidade desempenha um papel importante – especialmente durante as fases iniciais de sua carreira. É aconselhável fazer parte de várias comunidades de Data Science em diferentes plataformas, como Reddit, Kaggle, Facebook, LinkedIn e muito mais. Interaja com as postagens, tente resolver quaisquer problemas que elas postarem e até mesmo publique quaisquer problemas que você possa ter. Construir relações e redes no domínio Data Science. Isso também o manterá mais próximo de quaisquer vagas de emprego ou requisitos de ciência de dados.

4. Participe de eventos de Data Science, assista a palestras e podcasts

Para realmente mergulhar em todos os acontecimentos do mundo da Ciência de Dados, acompanhe vários eventos e conferências físicas e online – você pode encontrar coisas que chamarão sua atenção. Além disso, você pode explorar podcasts e séries de palestras sobre Data Science para adquirir mais conhecimento e informações.

Existem três grandes conferências que você pode acompanhar – Strata Conference, KDD (Knowledge Discovery in Data Science) e NIPS (Neural Information Processing Systems). Muitos profissionais e aspirantes a Cientistas de Dados em todo o mundo participam desta conferência. Você aprenderá sobre vários conceitos técnicos e obterá uma nova perspectiva sobre coisas e problemas enquanto participa dessas conferências.

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5. Encontre um mentor na área

Navegar pelas várias nuances da Ciência de Dados é difícil, especialmente se você é um novato vindo de uma formação não técnica. Para garantir que não seja muito cansativo para você, você pode encontrar um profissional de Data Science e consultá-lo como mentor. Isso pode ser feito sendo ativo em várias plataformas e grupos, encontrando-se com diferentes cientistas de dados, participando de conferências e muito mais.

Em suma, certifique-se definitivamente de que você está ativo na comunidade de Ciência de Dados para que você tenha algumas pessoas cuidando de você. Isso pode realmente fazer a diferença entre encontrar um emprego em Ciência de Dados e trabalhar seu primeiro dia como Cientista de Dados.

6. Prepare-se para a entrevista

As entrevistas são desafiadoras para todos – mas é bastante confuso se você não tiver formação técnica. As entrevistas de ciência de dados tendem a incluir elementos de engenharia de software, estatística, análise de dados, armazenamento de dados, matemática e muito mais. Você não precisa ser um especialista em tudo para quebrar a entrevista, mas você precisa ter um conhecimento prático de tudo.

Você pode até ser questionado sobre por que você mudou de um campo não técnico para um campo de Ciência de Dados e qual é sua opinião sobre o campo de Ciência de Dados – o que mais você pode trazer para a mesa e muito mais. Você deve antecipar essas perguntas e se preparar bem para elas. Responder a essas perguntas sem preparação, ser colocado de repente no local, pode ser difícil – portanto, certifique-se de ter algumas dicas escritas para algumas perguntas-chave que você acha que definitivamente serão feitas.

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Com o UpGrad, você pode fazer tudo isso e muito mais…

E se lhe disséssemos que, independentemente da sua formação educacional até agora, o upGrad pode ajudá-lo a buscar o curso dos seus sonhos em Ciência de Dados de um dos países mais procurados por educação – a Alemanha!

Isso significa que – seja você de formação técnica ou não técnica, com o upGrad, você constrói uma base sólida no campo da Ciência de Dados. Estude no exterior conosco enquanto economiza dinheiro, recursos e aborrecimentos.

Como você pergunta?

O programa Study Abroad da upGrad oferece a você a capacidade de fazer um curso de mestrado na Alemanha em Ciência de Dados . Oferecido em conjunto pelo IIIT-Bangalore e IU-Alemanha , a conclusão deste curso fornecerá a você um status de ex-aluno duplo e o dobro da rede e das conexões. O upGrad cuida da maior parte do trabalho de documentação para você e permite que você tenha requisitos de proficiência em inglês relaxados enquanto fornece treinamento e currículo especializados.

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O curso de mestrado de 2 anos será dividido em 1 ano online e 1 ano offline , dando a você a chance de estudar no exterior na Alemanha enquanto economiza dinheiro. Você poderá escolher seis especializações do IIIT Bangalore e dez eletivas da IU Alemanha durante este curso, com base em sua educação passada e expectativas futuras. Tendo em mente que você é um novato no campo da Ciência de Dados, você também recebe ajuda adicional, sempre que precisar, do upGrad como parte do programa de suporte Alumni.

Além de economizar seu tempo e dinheiro, estudar com o upGrad também facilita sua transição acadêmica, oferecendo suporte completo e orientação personalizada. Pequenos grupos de alunos, palestras ao vivo 24 horas por dia, 7 dias por semana, palestras de especialistas do setor e muito mais - entre em contato com o upGrad hoje e acelere sua carreira para o próximo nível!