Можно с уверенностью сказать, что данные в настоящее время правят миром. Сегодня компаниям постоянно нужны специалисты по данным, которые помогут им анализировать, отделять и извлекать необходимую информацию из больших данных. Информация, которую извлекают специалисты по данным, помогает в решении проблем и инновациях.
Хотя карьера в области науки о данных может вас заинтересовать, отсутствие у вас соответствующей степени для поддержки вашей карьеры может снизить ваш интерес. Вот семь проверенных способов начать карьеру в области науки о данных без предварительной степени.
Что такое наука о данных?
Наука о данных включает в себя использование аналитических навыков и научных методов для извлечения информации и идей из необработанных данных. Специалисты по данным могут извлекать информацию и знания из всех форм данных, как количественных, так и качественных. После этого они применяют эту извлеченную информацию для решения проблем, принятия решений и разработки стратегий.
Сегодня данные являются мощным двигателем мировой экономики, поэтому специалисты по обработке данных пользуются и будут пользоваться большим спросом в обозримом будущем во всем мире. Начать карьеру в области науки о данных без степени не так уж и сложно. Вот шаги, которые вам нужно предпринять, чтобы начать свою карьеру в науке о данных:
1. Изучите основы науки о данных
Чтобы начать карьеру в области науки о данных без степени, вы должны иметь достаточные знания в нескольких соответствующих базовых дисциплинах. Наука о данных связана с фундаментальными дисциплинами, такими как математика, статистика и информатика.
Вы можете читать книги, смотреть видео на YouTube и посещать физические и виртуальные занятия, чтобы получить базовое представление об этих дисциплинах и улучшить свои знания. Кроме того, ваши знания математики помогут вам в создании алгоритмов машинного обучения и обнаружении закономерностей.
Кроме того, статистическая экспертиза полезна при просмотре и анализе данных, позволяя вам делать разумные выводы. Понимание информатики также подготовит вас к машинному обучению, неотъемлемому аспекту науки о данных.
Вы можете посмотреть это видео на YouTube для ознакомления с машинным обучением, например:
2. Пройдите курсы по науке о данных
Следующим шагом после изучения основ является прохождение специализированных курсов по науке о данных. Это позволит вам лучше понять, как все сочетается в области науки о данных. К счастью, есть много замечательных курсов по этой теме, предоставляющих вам необходимую информацию, которая поможет вам понять науку о данных и связанные с ней профессии.
Вы можете получить доступ к массовым открытым онлайн-курсам (МООК) от таких поставщиков, как Coursera, Udemy и edX. Знания, которые вы получите на этих курсах, помогут вам построить успешную карьеру. Некоторые курсы, которые помогут вам начать, включают:
- Практическая наука о данных в облачной специализации AWS
- Машинное обучение A-Z™: Python и R в науке о данных на практике
- Python для науки о данных и машинного обучения Bootcamp
3. Получите сертификат/сертификат Data Science от авторитетных органов по сертификации
Вы можете пройти курсы по науке о данных без получения необходимого сертификата. Однако таких бесплатных курсов недостаточно, если вы хотите, чтобы потенциальные работодатели относились к вам серьезно. Когда вы получаете сертификаты о пройденных курсах, они служат доказательством ваших знаний и опыта для потенциальных работодателей. Вот некоторые из них:
- Сертификат Certified Analytics Professional (CAP)
- Сертификат IBM Data Science Professional
- Сертификация Cloudera Data Platform Generalist (CDP)
4. Практикуйте навыки работы с данными, которые вы изучаете
Карьера в науке о данных не является теоретической. Они связаны с практиками. Таким образом, пока вы учитесь в теории, вы должны практиковать эти навыки на практике, чтобы помочь вам приобрести и улучшить их.
Кроме того, несмотря на то, что многие курсы предоставят вам практические задания, вы все равно должны приложить дополнительные усилия, занимаясь стажировками и личными рабочими проектами. Вы также можете найти задания по науке о данных, подходящие для новичков в этой области.
5. Развитие других технических и межличностных навыков
Каждая карьера требует сочетания навыков, и карьера в науке о данных не является исключением. В идеале вы должны обладать аналитическим, критическим мышлением, умением решать проблемы, любознательностью, командным духом и коммуникативными навыками.
Кроме того, вы должны развить сильные навыки компьютерного программирования, обработки данных и визуализации. Обратите внимание, что изучение этих навыков требует времени, и некоторые из них вы можете освоить быстрее, чем другие, хотя улучшить их можно только путем постоянной практики.
6. Создайте солидный портфель проектов
Было бы полезно, если бы вы адаптировали свое портфолио в соответствии с интересующей вас карьерой в области науки о данных. Например, если вы интересуетесь машинным обучением, в вашем портфолио должны быть проекты, связанные с машинным обучением. Вы можете создать свое портфолио, работая над личными проектами, в том числе создавая тематические исследования, применимые к конкретным проблемам, затрагивающим бизнес.
Вы также можете подать заявку на стажировку в компании, готовые принять стажеров по науке о данных для краткосрочных проектов. Кроме того, вы можете решить бесплатно работать для друзей, которые являются владельцами бизнеса и неправительственными организациями. Вот некоторые организации, в которые вы можете подать заявку на стажировку и работу:
- Майкрософт
- Амазонка
7. Подать заявку на работу в вашей нише Data Science
Было бы бесполезно проходить все процессы, чтобы стать специалистом по данным, если вы не можете получить работу. Вы заслуживаете получить хорошо оплачиваемую работу после упорного обучения, развития навыков и получения сертификатов. Будет легче найти работу в зависимости от вашей ниши, если вы конкретно занимаетесь наукой о данных, которая вас интересует.
Вы можете использовать некоторые советы по дизайну для улучшения вашего портфолио, подготовьте свое резюме и разместите его на LinkedIn и других сайтах социальных сетей, где могут находиться потенциальные рекрутеры. Возможно, вам придется искать потенциальных рекрутеров и менеджеров по найму, подавать заявки на незарегистрированные вакансии и отправлять холодные электронные письма.
8. Подготовьтесь к интервью по науке о данных
До и после подачи заявки на работу по науке о данных вы должны надлежащим образом подготовиться к собеседованию по науке о данных. В то время как интервью по науке о данных уникальны, вопросы охватывают поведенческие и технические сферы, некоторые распространенные вопросы на собеседовании которые применяются повсеместно, также включены.
Некоторые советы, которые помогут вам подготовиться к собеседованию, включают изучение компании, в которую вы подали заявку, и подготовку к проверке своих технических навыков. Кроме того, если ваше собеседование виртуальное, вы можете проверить эти советы о том, как оставаться сосредоточенным во время онлайн-собеседования. Вы также должны научиться уверенно обсуждать диапазоны заработной платы со своими интервьюерами.
Если вы не знаете, как отвечать на вопросы на месте, вы можете найти возможные вопросы и потренироваться, как отвечать на них, чтобы они не вывели вас из равновесия. Вы также можете поискать возможные вопросы, которые можно задать интервьюеру. Задавание вопросов во время собеседования свидетельствует о вашем интересе к этой роли и о вашей приверженности обучению и совершенствованию.
Начните свою карьеру в науке о данных прямо сейчас
Карьера в науке о данных является высокооплачиваемой и востребованной. Поскольку вам не нужна степень, чтобы работать в этой области, перечисленные выше шаги помогут вам начать карьеру в области науки о данных, преуспеть в ней и хорошо заработать.