Veri Bilimcisi olmak için ölmek mi? Şimdi başla.

Veri bilimi etrafındaki vızıltı gerçek. Yüksek maaşlar, sürekli artan kariyer fırsatları ve en son teknoloji ile çalışmak, değişiklik yapmak için son derece cazip motivasyonlardır.

Ancak, veri bilimine girmek zor olabilir.

Her şeyden önce, bazı ciddi teknik becerilere ihtiyacınız var ve bu becerileri ne kadar erken öğrenmeye başlarsanız, aslında bir veri bilimcisi olma yolunda o kadar erken başlayabilirsiniz.

İkincisi, yepyeni bir veri bilimcisi olarak size bir şans vermesi için birini ikna etmeniz gerekiyor. Hepimiz biliyoruz ki, yılların tecrübesiyle bir iş bulmanın biraz zaman alabileceğini, ancak çok az deneyime sahip olduğunuz bir alanda iş bulmanın ne kadar önemli olduğunu biliyor musunuz? Bu son derece zor olabilir.

Üçüncüsü, sektörü bilmeniz gerekiyor. Bu, zamandan, deneyimden, veri bilimcilerle etkileşimden ve gerçek veri bilimi problemlerini araştırmaktan gelir.

Ancak, çok kısa sürede veri bilimcisi olmanın yolları vardır ve bunu yapmak için mevcut şirketinizden ayrılmanız bile gerekmeyebilir.

Dünyanın en iyi Üniversitelerinden veri bilimi sertifika kursunu öğrenin . Kariyerinizi hızlandırmak için Yönetici PG Programları, Gelişmiş Sertifika Programları veya Yüksek Lisans Programları kazanın.

İşte veri biliminde bir kariyere nasıl başlayacağınız konusunda gerçek veri bilimcilerinden bazı gerçek tavsiyeler.

1. Zor becerileri tazeleyin

Bir veri kümesine hangi algoritmanın uygulanmasının doğru olduğunu bilmeniz için, makine öğrenimi algoritmalarına kafa yormadan önce, istatistikte sağlam bir temele sahip olmak çok önemlidir.

Üretime hazır kod yazmayı öğrenin. Python'da Veri Yapısı ve Algoritmalar düzeyinde kodlama uygulaması çok değerli olacak ve kendi kodunuzu yazabilmeniz gerekecek.

SQL ve veritabanlarıyla çalışma deneyimi önemlidir. Sonuçta, bir veri bilimcisi tüm gün çok büyük miktarda veriyle çalışır.

Birlikte iyi çalışacak becerileri öğrenin. Hiçbir beceri bağımsız değildir ve aynı anda birden fazla sorunu çözmek için bunları birlikte kullanmanız gerekecektir.

Başlamanın kolay bir yolu, CalTech aracılığıyla bu 9 aylık Veri Analitiği sertifikasını kullanmaktır. Halihazırda bir BA'nız varsa, Liverpool John Moores University aracılığıyla Veri Bilimi alanında yüksek lisans derecesine atlayabilirsiniz. Kodlama deneyimi gerekmez.

2. Temel yumuşak becerileri geliştirin

Verilerle çalışmanın bir kısmı, verilerinizin sonuçlarını teknik veya istatistiksel bilgiye sahip olmayacak dış paydaşlara iletme becerisini de gerektirir. Bu, herkes tarafından kolayca anlaşılabilmesi için bulgularınızı tercüme etmeyi ve sıradan olmayan terimleri kullanmayı gerektirir.

Yapılandırılmış düşünme, gerçek iş sorununu sağlam bir şekilde anlamak için gereklidir. Maksimum sayıda sorun için bir çözüm bulmak üzere doğru çerçeveyi veya uygulamayı oluşturmaya odaklanabilmeniz için gerçek sorunu tanımlamayı öğrenin .

Problemleri mantıklı bir şekilde yaklaşabilmeniz için yapılandırın. Çözüme ulaşmak için adım adım planlayın. Bu, büyük sorunların daha küçük parçalara bölündüğü ve hataların daha kolay yerleştirildiği anlamına gelir.

Öğrencilerimiz ayrıca şunları da okudu: Python'u Çevrimiçi Ücretsiz Öğrenin

3. Ağ iletişimi kritik öneme sahiptir

Veri Bilimi, büyük projeler sunmak için genellikle ekipler halinde çalıştığınız için oldukça işbirlikçidir. Bireysel bileşenlerin sorumluluğu tek bir veri bilimcisine ait olsa da, çözümler genellikle işbirliği içinde bulunur.

Veri bilimine girmeden önce bile, ağ oluşturma yararlı olabilir çünkü kariyer yolu ve güçlü yönler açısından düşüncenize rehberlik edebilir.

En İyi Veri Bilimi Programlarımız ve Makalelerimiz

Başarı için en iyi ipuçları:

• Kariyer değiştirmek istiyorsanız , mevcut kuruluşunuz içinde bir veri rolü arayın. Bir sorunu tanımlayın ve Veri Bilimi/Analytics ile işbirliği yapın veya yanal bir hareket için vakayı oluşturarak bir çözüm oluşturun ve sergileyin.
• Araştırmayla ilgileniyorsanız, bir yüksek lisans veya doktora ile ileri eğitim almayı düşünün. İlgilendiğiniz problemler üzerinde çalışan akademisyenleri arayın ve onların altında çalışmak için derslerine başvurun.
• Hâlâ öğrenciyseniz, portföyünüzü oluşturmak için sorunlar üzerinde çalışmayı ve bunları GitHub veya Linked in'de sergilemeyi düşünün. Ayrıca kodlama, SQL, analitik ve diğer ilgili alanlarda kısa kurslar almayı düşünün. Dalmaya başlamadan önce upGrad'da ücretsiz kursları keşfedebilirsiniz .
• Alanında bir akıl hocası, tercihen arzu ettiğiniz bir pozisyonda deneyimli bir profesyonel bulun.

UpGrad'da Sameer, Shadool, Antan, Ashish, Veri Bilimcilerinden Katkılar

Geleceğin Teknolojisinde Ustalaşın

Veri Biliminde Yüksek Lisans için Başvurun