อยากเป็น Data Scientist? เริ่มเลย

เผยแพร่แล้ว: 2022-05-14

ข่าวลือเกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูลมีจริง เงินเดือนสูง โอกาสในการทำงานที่เพิ่มมากขึ้นเรื่อยๆ และการทำงานร่วมกับเทคโนโลยีล้ำสมัยเป็นแรงจูงใจที่ดึงดูดใจอย่างยิ่งให้เปลี่ยนแปลง

อย่างไรก็ตาม การเจาะเข้าสู่วิทยาศาสตร์ข้อมูลอาจเป็นเรื่องท้าทาย

ก่อนอื่น คุณต้องมีทักษะทางเทคนิคที่จริงจัง และยิ่งคุณเริ่มเรียนรู้ทักษะเหล่านั้นได้เร็วเท่าไหร่ คุณก็จะสามารถเริ่มต้นเส้นทางการเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลได้เร็วเท่านั้น

ประการที่สอง คุณต้องโน้มน้าวให้ใครบางคนใช้โอกาสกับคุณในฐานะนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลใหม่เอี่ยม เราทุกคนรู้ดีว่าการได้งานที่มีประสบการณ์หลายปีสามารถทำอะไรได้บ้าง แต่การได้งานในสาขาที่คุณมีประสบการณ์น้อย? นั่นอาจเป็นเรื่องยากมาก

ประการที่สาม คุณจำเป็นต้องรู้อุตสาหกรรม ที่มาจากเวลา ประสบการณ์ ปฏิสัมพันธ์กับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล และการเจาะลึกลงไปในปัญหาด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่เกิดขึ้นจริง

อย่างไรก็ตาม มีหลายวิธีที่คุณสามารถเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลได้ในเวลาอันสั้น และคุณอาจไม่ต้องลาออกจากบริษัทที่มีอยู่เพื่อดำเนินการดังกล่าว

เรียนรู้ หลักสูตรการรับรองวิทยาศาสตร์ข้อมูล จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก รับโปรแกรม PG สำหรับผู้บริหาร โปรแกรมประกาศนียบัตรขั้นสูง หรือโปรแกรมปริญญาโท เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว

นี่คือคำแนะนำที่แท้จริงบางส่วนจากนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลจริงเกี่ยวกับวิธีเริ่มต้นอาชีพด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล

สารบัญ

1. ฝึกฝนทักษะอย่างหนัก

พื้นฐานที่มั่นคงในสถิติเป็นสิ่งสำคัญก่อนที่จะกระโดดเข้าสู่อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง เพื่อให้คุณทราบว่าอัลกอริทึมใดเป็นอัลกอริทึมที่ถูกต้องสำหรับใช้กับชุดข้อมูล

เรียนรู้การเขียนโค้ดที่พร้อมสำหรับการผลิต หลักการเขียนโค้ดระดับ โครงสร้างข้อมูลและอัลกอริธึม ใน python จะพิสูจน์ได้ว่ามีคุณค่า และคุณจะต้องสามารถเขียนโค้ดของคุณเองได้

SQL และประสบการณ์ในการทำงานกับฐานข้อมูลเป็นสิ่งสำคัญ ท้ายที่สุด นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลก็ทำงานกับข้อมูลปริมาณมหาศาลตลอดทั้งวัน

เรียนรู้ทักษะที่จะทำงานร่วมกันได้ดี ไม่มีทักษะใดที่เป็นเอกเทศ และคุณจะต้องใช้ทักษะเหล่านี้ร่วมกันเพื่อแก้ปัญหาหลายอย่างพร้อมกัน

วิธีง่ายๆ ในการเริ่มต้นคือผ่าน ใบรับรอง Data Analytics 9 เดือน ผ่าน CalTech หากคุณสำเร็จการศึกษา BA แล้ว คุณสามารถเข้าสู่ MSc ในสาขา Data Science ผ่าน Liverpool John Moores University ได้เลย ไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์การเขียนโค้ด

2. พัฒนาทักษะด้านซอฟท์แวร์หลัก

ส่วนหนึ่งของการทำงานกับข้อมูลยังต้องมีความสามารถในการสื่อสารผลลัพธ์ของข้อมูลของคุณไปยังผู้มีส่วนได้ส่วนเสียภายนอกซึ่งจะไม่มีความรู้ด้านเทคนิคหรือสถิติ สิ่งนี้ต้องการการแปลสิ่งที่คุณค้นพบและใช้คำศัพท์ของคนธรรมดาเพื่อให้ทุกคนสามารถเข้าใจได้ง่าย

การคิดอย่างมีโครงสร้างเป็นสิ่งจำเป็นเพื่อให้เข้าใจปัญหาทางธุรกิจที่เกิดขึ้นจริง เรียนรู้ที่จะระบุปัญหาที่แท้จริงเพื่อให้คุณสามารถ มุ่งเน้นไปที่การสร้างกรอบงานหรือแอปพลิเคชันที่ถูกต้องเพื่อค้นหาวิธีแก้ปัญหาสำหรับปัญหาจำนวนสูงสุด

ปัญหาโครงสร้างเพื่อให้คุณสามารถเข้าถึงได้อย่างมีเหตุผล วางแผนทีละขั้นตอนเพื่อให้คุณสามารถเข้าถึงโซลูชันได้ ซึ่งหมายความว่าปัญหาใหญ่จะถูกแบ่งออกเป็นชิ้นเล็ก ๆ และข้อผิดพลาดได้ง่ายขึ้น

ผู้เรียนของเรายังอ่าน: เรียนรู้ Python ออนไลน์ฟรี

3. เครือข่ายเป็นสิ่งสำคัญ

Data Science เป็นการทำงานร่วมกันอย่างเป็นธรรมโดยที่คุณมักจะทำงานเป็นทีมเพื่อนำเสนอโครงการขนาดใหญ่ แม้ว่าความรับผิดชอบของแต่ละองค์ประกอบจะตกอยู่ที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเพียงคนเดียว แต่มักจะพบวิธีแก้ปัญหาร่วมกัน

แม้กระทั่งก่อนที่จะเข้าสู่วิทยาศาสตร์ข้อมูล เครือข่ายสามารถพิสูจน์ได้ว่ามีประโยชน์เพราะสามารถช่วยชี้แนะความคิดของคุณในแง่ของเส้นทางอาชีพและจุดแข็ง

โปรแกรมและบทความวิทยาศาสตร์ข้อมูลยอดนิยมของเรา

วิทยาศาสตรมหาบัณฑิตสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูลจาก LJMU & IIIT Bangalore Executive PG Program in Data Science จาก IIIT บังกาลอร์ หลักสูตรประกาศนียบัตรวิชาชีพด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อการตัดสินใจทางธุรกิจจาก IIM Kozhikode
หลักสูตรประกาศนียบัตรวิชาชีพด้าน Data Science และ Business Analytics จาก University of Maryland วิทยาศาสตรมหาบัณฑิต สาขา Data Science จาก University of Arizona Data Science Vs Data Analytics: ความแตกต่างระหว่าง Data Science และ Data Analytics
หลักสูตรประกาศนียบัตรขั้นสูงด้าน Data Science จาก IIIT Bangalore หลักสูตรขั้นสูงด้าน Data Science จาก IIIT Bangalore การเติบโตของอาชีพ Data Science: อนาคตของการทำงานอยู่ที่นี่

เคล็ดลับสู่ความสำเร็จ:

  • หากคุณต้องการเปลี่ยนอาชีพ ให้ ค้นหาบทบาทข้อมูลภายในองค์กรปัจจุบันของคุณ ระบุปัญหาและร่วมมือกับ Data Science/Analytics หรือสร้างและแสดงวิธีแก้ปัญหา สร้างกรณีสำหรับการย้ายด้านข้าง
  • หากคุณสนใจในการวิจัย ลองศึกษาต่อในระดับปริญญาโทหรือปริญญาเอก มองหานักวิชาการที่ทำงานเกี่ยวกับปัญหาที่คุณสนใจและสมัครหลักสูตรเพื่อศึกษาภายใต้ปัญหาเหล่านั้น
  • หากคุณยังเป็นนักเรียนอยู่ ให้ลองพิจารณาปัญหาและนำเสนอปัญหาเหล่านั้นบน GitHub หรือลิงก์เพื่อสร้างแฟ้มผลงานของคุณ ลองพิจารณาหลักสูตรระยะสั้นในการเขียนโค้ด, SQL, การวิเคราะห์ และด้านอื่นๆ ที่เกี่ยวข้อง คุณสามารถสำรวจ หลักสูตรฟรีที่ upGrad ก่อนเริ่มลงน้ำ
  • หาที่ปรึกษาภาคสนาม โดยเฉพาะอย่างยิ่งมืออาชีพที่มีประสบการณ์ในตำแหน่งที่คุณปรารถนาจะเป็น

ผลงานจาก Sameer, Shardool, Antan, Ashish, Data Scientists ที่ upGrad

ต้องการแบ่งปันบทความนี้หรือไม่?

ปรมาจารย์ด้านเทคโนโลยีแห่งอนาคต

สมัครหลักสูตรวิทยาศาสตรมหาบัณฑิตสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูล