Наука о данных многообещающая. Не пропустите эти основы, прежде чем начать карьеру в области науки о данных.

То, как область науки о данных процветала в последние несколько лет как карьера, увлекательно в своем смысле. Несомненно, специалисты по данным востребованы в любой компании.

Вы новичок в карьере Data Science? Любой человек, который начинает карьеру в науке о данных, должен подготовиться с некоторыми основами.

В статье перечислены 10 основных рекомендаций для начала карьеры в науке о данных.

Искать разные роли

Вы должны начать с изучения вакансий, доступных в отрасли науки о данных.

Инженер данных, специалист по визуализации данных и специалист по машинному обучению — вот лишь некоторые из важных должностей.

Очень важно выбрать правильную специальность.

Важно, чтобы ваша функция соответствовала вашему профессиональному опыту и опыту работы.

Поэтому было бы целесообразно узнать о каждой отдельной функции в этом секторе и сопоставить свои навыки и сертификаты с лучшими для вас.

Приобретение навыков

Следующее, что вы должны сделать, это начать искать образовательные программы, которые могут помочь вам в подготовке к конкретной роли.

Для этого вы должны записаться на интересующий вас курс.

Вы можете подготовиться к требованиям своей профессии, изучая навыки и применяя теории.

Поэтому убедитесь, что курс, который вы выбираете для изучения навыков, пользуется хорошей репутацией.

ЧИТАТЬ  Google может разрешить поставщикам услуг для взрослых размещать на Картах Google контент только для взрослых

Сеть

Окружить себя опытными профессионалами — хорошая идея, если вы хотите сохранять мотивацию и постоянно развиваться.

Даже если поначалу это может показаться немного сложным, в конечном итоге вы начнете общаться со все более специализированными людьми.

Начните с полезных технических разговоров о вашей области с экспертами, которых вы встречаете в социальных сетях.

Практичный подход

Наука о данных включает в себя больше, чем просто технологические концепции.

Если вы хотите оставаться в бизнесе очень долго, практическая стратегия имеет решающее значение.

Вы должны улучшить свое практическое понимание работы, необходимой для сектора.

Вы должны уделять больше времени практическому применению, используя различные возможности трудоустройства.

Работа над коммуникативными навыками

Тот факт, что вы работаете в технической сфере, не должен мешать вам улучшать свои коммуникативные навыки.

Сильные коммуникаторы имеют доступ к огромному количеству положительных рабочих мест в секторе науки о данных.

Выбор правильного инструмента

Хотя выбор лучшего инструмента или языка может быть сложной задачей, мы советуем начать с самого популярного варианта.

Кроме того, таким образом будет легко найти ресурсы и учебные пособия в Интернете.

Вы должны сосредоточиться на понимании идеи, а не просто на использовании соответствующего инструмента.

Начните с наиболее удобного для вас языка программирования, а затем постепенно добавляйте его.

Вам следует начать с инструментов на основе графического интерфейса, если вы новичок в программировании.

На вашем пути будут препятствия.

Однако, несмотря ни на что, именно ваше решительное отношение позволит вам преодолеть эти препятствия.

Сбор ресурсов

Если вы хотите оставаться конкурентоспособными, вы должны создавать образ профессионала, который современен и все знает.

Компании не будут доверять вам до тех пор.

ЧИТАТЬ  Вот чем все закончится для проблемного космического корабля «Сапсан» | Цифровые тенденции

Итак, продолжаем собирать информацию об актуальных трендах.

Присоединяйтесь к онлайн-группе, где вы можете обмениваться информацией об инструментах и ​​ресурсах для науки о данных; отличное место для начала — Reddit.

Посещайте онлайн-курсы и вебинары, чтобы быть в курсе последних тенденций.

Подготовка к интервью

Невероятно, но многие работодатели задают поведенческие вопросы, чтобы определить, подходит ли кандидат на должность, в команду и в корпоративную культуру.

Хорошо знать свою работу

Вы можете все объяснить и искренне понимаете, как проект повлияет на бизнес?

Воровство чужой работы недопустимо!

Задав вам несколько подробных вопросов, интервьюеры смогут определить, действительно ли вы работали над проектом.

Из-за этого очень важно быть знакомым со всеми аспектами вашего проекта и быть готовым объяснить сложные идеи машинного обучения, например, почему конкретный алгоритм машинного обучения имеет более высокую прогностическую эффективность или как интерпретировать прогнозируемый результат.

Показ вашей работы

Поскольку мы сейчас живем в век цифровых технологий, если вы не разместили свою работу в Интернете, никто никогда не узнает, насколько вы гениальны.

Работодателей интересуют ваши способности помимо вашего резюме.

Ваши шансы попасть на собеседование увеличатся, если вы разработаете солидное портфолио по науке о данных, которое подчеркнет ваши способности.

Если вы не знаете, с чего начать, загляните в мой другой блог, чтобы найти некоторые идеи.

Пост «10 основных рекомендаций для тех, кто начинает карьеру в сфере обработки и анализа данных» впервые появился в Analytics Insight.



Source link