7 шагов, чтобы построить карьеру Data Scientist

СохранитьСохраненоУдалён 0

Как стать Data Scientist? Это самая обсуждаемая тема на всех платформах, таких как Quora, Reddit, Google, Medium и т. д.

Data Scienсе — самая востребованная область. Поскольку эта область возникла недавно, существует очень низкая вероятность того, что кандидаты будут иметь реальную степень в области Data Scientсе.
Ниже приведены пять ключевых шагов, которые позволят вам стать специалистом по данным без получения какой-либо степени.

Станьте специалистом по Data Science
Подробнее

За 12 месяцев Вы прокачаете свои знания и навыки в программировании на Python и R и научитесь использовать аналитические системы и алгоритмы машинного обучения, решать бизнес-задачи

Как стать Data Scientist без образования?

  • Получите необходимые предварительные знания
  • Изучите Data Scienсе
  • Изучите тематические исследования в реальном времени
  • Поработайте над живыми проектами
  • Получите сертификацию
  • Соберите портфолио
  • Поучаствуйте в хакатонах

1. Получите необходимые предварительные знания

Data Scienсе — это обширная область, основанная на различных дисциплинах: математика, информатика и статистика. Существуют различные книги, с помощью которых вы можете получить знания по этим предметам.

Кроме того, вы можете получить знания о математических понятиях, таких как исчисление, линейная алгебра, вероятность, дискретная математика и т. д. Для получения знаний об основных понятиях информатики вы можете начать изучать Python и R, два самых популярных языка в области данных.

2. Изучите Data Scienсе

Теперь, второй важный шаг для того, чтобы стать Data Scienсе — это начать изучать данную науку. Что по сути является Data Scienсе?

В Data Science существуют различные компоненты, такие как извлечение данных, преобразование данных, очистка, визуализация и прогнозирование.

Каждый из этих компонентов требует отдельного мастерства. Другим важным аспектом Data Scienсе является рассказ историй.

Чтобы приобрести эти навыки, вы должны хорошо разбираться в различных инструментах. Например, для визуализации вы должны знать такие инструменты, как matplotlib, seaborn, ggplot2 и т. д.

Еще одним важным аспектом Data Scienсе является машинное обучение. Хотя есть несколько инструментов черного ящика, таких как scikit-learn и TensorFlow, которые позволяют вам реализовывать алгоритмы машинного обучения с помощью сжатых функций, важно знать базовые алгоритмы, такие как линейная регрессия, логистическая регрессия, кластеризация k-средних и т. д.

Станьте специалистом по Data Science
Подробнее

За 12 месяцев Вы прокачаете свои знания и навыки в программировании на Python и R и научитесь использовать аналитические системы и алгоритмы машинного обучения, решать бизнес-задачи

3. Изучите тематические исследования в реальном времени

Как только вы хорошо разберетесь в Data Scienсе и различных инструментах, используемых в ее процессе, вам следует изучить и прочитать о различных примерах того, как крупные предприятия используют Data Scienсе, чтобы помочь им улучшить организацию.

Изучение большого количества тематических исследований поможет вам найти проблемы, которые нужно решить, и поможет найти варианты решения конкретной проблемы.

4. Работа над живыми проектами

Data Scienсе — это больше практическая область, в которой для получения истинных знаний вы должны реально решать реальные проблемы, работая над живыми проектами.

Вы получите практический опыт в решении реальных проблем, и это улучшит ваши навыки Data Science. Убедитесь, что вы работаете над хорошими живыми проектами и повышаете свои навыки.

5. Получите сертификацию

Этот шаг не является обязательным, но получение сертификата только увеличит ваши шансы стать специалистом по данным. Официальная сертификация продемонстрирует ваши навыки в Data Science.

Некоторые из компаний, которые предлагают сертификаты в Data Science, это Microsoft, Cloudera, SAS и т. д.

Вот список некоторых из этих сертификатов:

  • Сертифицированный SAS Data Scientist
  • Сертифицированный партнер Cloudera: сертификация Spark и Hadoop
  • Сертифицированный Microsoft Azure Data Scientist

6. Создайте портфолио

Ваше портфолио отражает вашу работу, выполненную в области науки о данных. Вы можете обогатить свое портфолио с помощью нескольких проектов Data Science.

Чаще посещайте такие сайты, как Github, Linkedin, Kaggle, Tableau Public и т. д. Таким образом Вы можете привлечь внимание многих рекрутеров.

Вы можете создать свое портфолио в зависимости от типа работы. Например, для работы, требующей машинного обучения, требуется, чтобы у вас было портфолио, отражающее проекты, включающие алгоритмы машинного обучения.

Еще один тип портфолио — это портфолио анализа данных, с помощью которого вы можете продемонстрировать преобразование данных, очистку, визуализацию и т. д.

Третий тип портфолио — это портфолио рассказов, представляющий собой комплексный проект, который переводит бизнес-задачу в Data Scienсе.

7. Участвуйте в хакатонах

Лучший способ изучить науку о данных — это ее тщательно изучить и углубиться в получение знаний.

Существуют различные онлайн-платформы, такие как Kaggle, которые позволяют активно участвовать в соревнованиях по Data Scienсе.

Благодаря этим соревнованиям вы можете получить опыт, который будет добавлен к вашему резюме. Благодаря интенсивной очистке, преобразованию, анализу и визуализации данных вы можете получить глубокое представление о применении науки о данных.

Вы можете накопить свой опыт, приобретая опыт путем решения проблем науки о данных различной степени.

вернуться в меню ↑

Заключение

Мы прошли через различные этапы, такие как получение необходимых знаний, изучение ключевых навыков в области данных, получение сертификатов, создание портфолио и участие в различных конкурсах. Благодаря этим шагам можно стать специалистом по данным даже без образования.

Есть вопрос или дополнение?

      Оставить отзыв

      EdAdvisor
      Регистрация
      Сброс пароля
      Сравнить товары
      • Итого (0)
      Сравнить
      0