Умереть, чтобы стать Data Scientist? Начинай сейчас.

Ажиотаж вокруг науки о данных реален. Высокие зарплаты, постоянно растущие карьерные возможности и работа с передовыми технологиями являются чрезвычайно привлекательными мотиваторами для внесения изменений.

Тем не менее, проникновение в науку о данных может быть проблемой.

Прежде всего, вам нужны серьезные технические навыки, и чем раньше вы начнете осваивать эти навыки, тем раньше вы сможете встать на путь настоящего специалиста по данным.

Во-вторых, вам нужно убедить кого-то рискнуть в качестве нового специалиста по данным. Все мы знаем, что получение работы с многолетним опытом может потребовать некоторых усилий, но получить работу в области, в которой у вас мало опыта? Это может быть чрезвычайно сложно.

В-третьих, нужно знать отрасль. Это приходит со временем, опытом, взаимодействием с учеными данных и изучением реальных проблем науки о данных.

Тем не менее, есть способы, которыми вы можете стать специалистом по данным за очень короткий промежуток времени, и вам, возможно, даже не придется увольняться из существующей компании, чтобы сделать это.

Пройдите сертификационный курс по науке о данных в лучших университетах мира. Участвуйте в программах Executive PG, Advanced Certificate Programs или Master Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

Вот несколько реальных советов от настоящих специалистов по данным о том, как начать карьеру в науке о данных.

1. Освежить навыки

Перед тем, как с головой погрузиться в алгоритмы машинного обучения, необходимо прочное знание статистики, чтобы знать, какой алгоритм является правильным для применения к набору данных.

Научитесь писать готовый код. Практика кодирования на уровне структуры данных и алгоритмов в python окажется бесценной, и вам нужно будет написать свой собственный код.

SQL и опыт работы с базами данных обязательны. В конце концов, специалист по данным работает с огромными объемами данных весь день.

Изучите навыки, которые будут хорошо работать вместе. Ни один навык не является самостоятельным, и вам нужно будет использовать их в сочетании, чтобы решить несколько задач одновременно.

Простой способ начать работу — это 9-месячный сертификат Data Analytics от CalTech. Если у вас уже есть степень бакалавра, вы можете сразу же получить степень магистра наук о данных в Ливерпульском университете Джона Мурса. Опыт кодирования не требуется.

2. Развивайте основные социальные навыки

Часть работы с данными также требует возможности сообщать результаты ваших данных внешним заинтересованным сторонам, которые не будут обладать техническими или статистическими знаниями. Это требует перевода ваших выводов и использования терминов непрофессионала, чтобы их мог легко понять любой.

Структурированное мышление необходимо для четкого понимания реальной бизнес-проблемы. Научитесь определять истинную проблему, чтобы вы могли сосредоточиться на создании правильной платформы или приложения, чтобы найти решение для максимального количества проблем.

Структурируйте проблемы так, чтобы вы могли подходить к ним логически. Спланируйте это шаг за шагом, чтобы вы могли найти решение. Это будет означать, что большие проблемы разбиваются на более мелкие фрагменты, а ошибки обнаруживаются легче.

Наши учащиеся также читают: Изучайте Python онлайн бесплатно

3. Нетворкинг имеет решающее значение

Наука о данных довольно совместна в том смысле, что вы часто работаете в командах для реализации крупных проектов. Несмотря на то, что ответственность за отдельные компоненты лежит на одном специалисте по данным, решения часто находятся совместно.

Еще до того, как вы начнете заниматься наукой о данных, нетворкинг может оказаться полезным, потому что он может помочь направить ваше мышление с точки зрения карьерного пути и сильных сторон.

Наши лучшие программы и статьи по науке о данных

Главные советы для успеха:

• Если вы хотите сменить карьеру, поищите роль данных в вашей текущей организации. Выявите проблему и сотрудничайте с Data Science/Analytics или разработайте и продемонстрируйте решение, создав аргументы в пользу бокового движения.
• Если вы заинтересованы в исследованиях, подумайте о дальнейшем обучении в магистратуре или докторантуре. Найдите ученых, работающих над интересующими вас проблемами, и подайте заявку на их курсы, чтобы учиться у них.
• Если вы еще учитесь, рассмотрите возможность работы над проблемами и демонстрации их на GitHub или Linkedin, чтобы создать свое портфолио. Также подумайте о том, чтобы пройти короткие курсы по кодированию, SQL, аналитике и другим смежным областям. Вы можете изучить бесплатные курсы в upGrad , прежде чем сделать решительный шаг.
• Найдите наставника в этой области, предпочтительно опытного профессионала в должности, к которой вы хотели бы стремиться.

Вклады Самира, Шардула, Антана, Ашиша, специалистов по данным в upGrad

Освойте технологии будущего

Подать заявку на получение степени магистра наук в области науки о данных