Można śmiało powiedzieć, że dane obecnie rządzą światem. Obecnie firmy nieustannie potrzebują analityków danych, którzy pomogą im analizować, oddzielać i wyodrębniać niezbędne informacje z dużych zbiorów danych. Informacje, które wydobywają naukowcy zajmujący się danymi, pomagają w rozwiązywaniu problemów i innowacjach.
Chociaż kariera w naukach o danych może Cię zainteresować, brak odpowiedniego stopnia naukowego, który mógłby wzmocnić Twoje dążenie do kariery, może osłabić Twoje zainteresowanie. Oto siedem sprawdzonych sposobów na rozpoczęcie kariery w naukach o danych bez wcześniejszego uzyskania stopnia naukowego.
Co to jest nauka o danych?
Nauka o danych polega na wykorzystaniu umiejętności analitycznych i technik naukowych w celu wyodrębnienia informacji i spostrzeżeń z surowych danych. Analitycy danych mogą dostarczać informacje i wiedzę ze wszystkich form danych, zarówno ilościowych, jak i jakościowych. Następnie wykorzystują te wyodrębnione informacje do rozwiązywania problemów, podejmowania decyzji i strategii rozwoju.
Obecnie dane są ogromną siłą napędową światowej gospodarki, więc naukowcy zajmujący się danymi są i będą bardzo potrzebni w przewidywalnej przyszłości na całym świecie. Rozpoczęcie kariery naukowej bez dyplomu nie jest takie trudne. Oto kroki, które musisz podjąć, aby rozpocząć karierę naukowca:
1. Poznaj podstawy nauki o danych
Aby rozpocząć karierę w naukach o danych bez dyplomu, musisz mieć odpowiednią wiedzę z kilku istotnych dyscyplin. Nauka o danych wywodzi się z podstawowych dyscyplin, takich jak matematyka, statystyka i informatyka.
Możesz czytać książki, oglądać filmy na YouTube oraz uczęszczać na zajęcia fizyczne i wirtualne, aby uzyskać podstawowe zrozumienie tych dyscyplin i poszerzyć swoją wiedzę. Dodatkowo Twoja znajomość matematyki pomoże Ci w tworzeniu algorytmów uczenia maszynowego i odkrywaniu wzorców.
Ponadto przy przeglądaniu i analizowaniu danych pomocna jest wiedza statystyczna, pozwalająca na wyciągnięcie rozsądnych wniosków. Zrozumienie informatyki przygotuje Cię również do uczenia maszynowego, integralnego aspektu nauki o danych.
Możesz obejrzeć ten film na YouTube, aby zapoznać się z wprowadzeniem do uczenia maszynowego, na przykład:
2. Weź udział w kursach z nauki o danych
Kolejnym krokiem po opanowaniu podstaw jest wzięcie udziału w specjalistycznych kursach z zakresu data science. Pozwalają one lepiej zrozumieć, jak wszystko do siebie pasuje w dziedzinie nauki o danych. Na szczęście istnieje wiele fantastycznych kursów na ten temat, dostarczających niezbędnych informacji, które pomogą Ci zrozumieć naukę o danych i związaną z nią karierę.
Możesz uzyskać dostęp do ogromnych otwartych kursów online (MOOC) od dostawców takich jak Coursera, Udemy i edX. Wiedza, którą zdobędziesz na tych kursach, przygotuje Cię do kwitnącej kariery. Niektóre kursy na początek obejmują:
- Praktyczna analiza danych na temat specjalizacji AWS Cloud
- Uczenie maszynowe A-Z™: praktyczny Python i R w nauce o danych
- Python dla nauki o danych i uczenia maszynowego Bootcamp
3. Uzyskaj certyfikat/certyfikat Data Science od wiarygodnych jednostek certyfikujących
Możesz wziąć udział w kursach z zakresu data science bez uzyskania wymaganego certyfikatu. Jednak takie bezpłatne kursy nie wystarczą, jeśli chcesz, aby potencjalni pracodawcy traktowali Cię poważnie. Kiedy uzyskasz certyfikaty z ukończonych kursów, stanowią one dowód Twojej wiedzy i doświadczenia potencjalnym pracodawcom. Niektóre z nich to:
- Certyfikacja Certified Analytics Professional (CAP)
- Certyfikat IBM Data Science Professional
- Certyfikacja Cloudera Data Platform Generalist (CDP)
4. Ćwicz umiejętności analizy danych, których się uczysz
Kariery w naukach o danych nie są teoretyczne. Wiążą się z praktykami. Tak więc, ucząc się teoretycznie, musisz ćwiczyć te umiejętności poprzez praktyczne doświadczenia, aby pomóc ci je zdobyć i poprawić.
Ponadto, podczas gdy wiele kursów zapewni Ci praktyczne zadania, nadal powinieneś iść o krok dalej, podejmując staże i osobiste projekty pracy. Możesz także poszukać zadań związanych z nauką danych odpowiednich dla nowicjuszy w tej dziedzinie.
5. Buduj inne umiejętności techniczne i interpersonalne
Każda kariera wymaga kombinacji umiejętności, a kariery w naukach o danych nie są wyjątkiem. Idealnie, musisz posiadać umiejętności analitycznego, krytycznego myślenia, rozwiązywania problemów, ciekawość intelektualną, ducha zespołu i umiejętności komunikacyjne.
Dodatkowo musisz rozwinąć silne umiejętności programowania komputerowego, radzenia sobie z danymi i wizualizacji. Należy pamiętać, że nauka tych umiejętności wymaga czasu, a niektórych możesz nauczyć się szybciej niż innych, chociaż możesz je poprawić tylko poprzez stałą praktykę.
6. Zbuduj solidne portfolio projektów
Pomogłoby, gdybyś dostosował swoje portfolio tak, aby dokładnie pasowało do kariery naukowej, która Cię interesuje. Na przykład, jeśli interesujesz się uczeniem maszynowym, Twoje portfolio powinno odzwierciedlać projekty obejmujące uczenie maszynowe. Możesz budować swoje portfolio, pracując nad osobistymi projektami, w tym tworząc studia przypadków, które mają zastosowanie do konkretnych problemów dotykających firmy.
Możesz również aplikować na staże w firmach, które chcą podjąć staż z data science do projektów krótkoterminowych. Ponadto możesz zdecydować się na pracę za darmo dla znajomych, którzy są właścicielami firm i organizacjami pozarządowymi. Niektóre organizacje, w których możesz ubiegać się o staże i pracę, to:
- Microsoft
- Amazonka
7. Ubiegaj się o pracę w swojej niszy Data Science
Przechodzenie przez wszystkie procesy związane z nauką danych byłoby bezcelowe, jeśli nie możesz znaleźć pracy. Zasługujesz na zdobycie dobrze płatnej pracy po rygorze nauki, budowania umiejętności i zdobywania certyfikatów. Łatwiej będzie znaleźć pracę w oparciu o twoją niszę, jeśli jesteś konkretnie zainteresowany karierą naukową, którą jesteś zainteresowany.
Możesz użyć niektórych porady projektowe, aby ulepszyć swoje portfolio, przygotuj swoje CV i umieść je na LinkedIn i innych portalach społecznościowych, w których mogą znajdować się potencjalni rekruterzy. Być może będziesz musiał znaleźć potencjalnych rekruterów i menedżerów ds. Zatrudnienia, ubiegać się o pracę nienotowaną na liście i wysyłać zimne e-maile.
8. Przygotuj się na wywiady dotyczące analizy danych
Przed i po złożeniu podania o pracę związaną z nauką danych musisz odpowiednio przygotować się do rozmów kwalifikacyjnych z nauką danych. Chociaż wywiady dotyczące nauki o danych są wyjątkowe, a pytania dotyczą sfery behawioralnej i technicznej, niektóre typowe pytania podczas rozmowy kwalifikacyjnej które mają zastosowanie we wszystkich dziedzinach są również uwzględnione.
Niektóre wskazówki, które pomogą Ci przygotować się do rozmowy kwalifikacyjnej, obejmują zbadanie firmy, do której aplikowałeś i przygotowanie się do sprawdzenia swoich umiejętności technicznych. Dodatkowo, jeśli Twoja rozmowa kwalifikacyjna jest wirtualna, możesz je sprawdzić wskazówki, jak skupić się na rozmowie kwalifikacyjnej online. Powinieneś także nauczyć się, jak pewnie omawiać zakresy wynagrodzeń z ankieterami.
Jeśli nie masz pewności, jak odpowiedzieć na pytania na miejscu, możesz poszukać możliwych pytań i przećwiczyć odpowiadanie na nie, aby nie wytrąciły Cię z równowagi. Możesz także poszukać ewentualnych pytań, które zadać swojemu rozmówcy. Zadawanie pytań podczas rozmowy kwalifikacyjnej wskazuje na zainteresowanie rolą i oznacza zaangażowanie w naukę i doskonalenie.
Rozpocznij swoją karierę w Data Science w Data Science teraz
Kariery naukowe w dziedzinie danych są zarówno dobrze płatne, jak i bardzo poszukiwane. Ponieważ nie potrzebujesz dyplomu, aby wejść w tę dziedzinę, wymienione powyżej kroki pomogą Ci rozpocząć karierę w nauce o danych, osiągnąć w niej sukces i dobrze zarabiać.