Безопасно е да се каже, че в момента данните управляват света. Днес предприятията непрекъснато се нуждаят от специалисти по данни, които да им помогнат да анализират, отделят и извличат необходимата информация от големи данни. Информацията, която учените по данни извличат, помага при решаването на проблеми и иновациите.
Въпреки че кариерата в областта на науката за данни може да ви заинтересува, липсата на подходяща степен, която да подкрепи преследването ви на кариера, може да намали интереса ви. Ето седем доказани начина да започнете кариера в науката за данни без предварителна степен.
Какво е Data Science?
Науката за данни включва използване на аналитични умения и научни техники за извличане на информация и прозрения от необработените данни. Учените по данни могат да донесат информация и знания от всички форми на данни, независимо дали са количествени или качествени. След това те прилагат тази извлечена информация за решаване на проблеми, вземане на решения и стратегии за развитие.
Днес данните са огромен двигател на глобалната икономика, така че учените по данни са и ще бъдат много търсени в обозримо бъдеще в световен мащаб. Започването на кариера в науката за данни без диплома не е толкова трудно. Ето стъпките, които трябва да предприемете, за да започнете своята кариера в науката за данни:
1. Научете основите на науката за данните
За да започнете кариера в областта на науката за данни без диплома, трябва да имате достатъчно познания по няколко подходящи основни дисциплини. Науката за данни произтича от основополагащи дисциплини като математика, статистика и компютърни науки.
Можете да четете книги, да гледате видеоклипове в YouTube и да посещавате физически и виртуални уроци, за да получите основно разбиране на тези дисциплини и да подобрите знанията си. Освен това знанията ви по математика биха ви помогнали при създаването на алгоритми за машинно обучение и откриването на модели.
Освен това статистическата експертиза е полезна, когато преглеждате и анализирате данни, което ви позволява да достигнете до разумни заключения. Разбирането на компютърните науки също ще ви подготви за машинно обучение, неразделна част от науката за данните.
Можете да разгледате този видеоклип в YouTube за въведение в машинното обучение, например:
2. Вземете курсове по наука за данни
Следващата стъпка след изучаването на основите е да вземете специализирани курсове по наука за данни. Те ви позволяват да разберете по-добре как всичко се съчетава в областта на науката за данните. За щастие има много фантастични курсове по темата, които ви предоставят необходимата информация, която да ви помогне да разберете науката за данните и свързаните с нея кариери.
Имате достъп до масивни отворени онлайн курсове (MOOCs) от доставчици като Coursera, Udemy и edX. Знанията, които получавате от тези курсове, ще ви подготвят за процъфтяваща кариера. Някои курсове, за да започнете, включват:
- Практическа наука за данни в облачната специализация на AWS
- Машинно обучение A-Z™: Практически Python & R в науката за данни
- Обучаващ лагер Python за наука за данни и машинно обучение
3. Получете сертификат за наука за данни/сертификация от надеждни сертифициращи органи
Можете да вземете курсове по наука за данни, без да получите необходимия сертификат. Безплатни курсове като този обаче не са достатъчни, ако искате потенциалните работодатели да ви приемат сериозно. Когато получите сертификати от вашите завършени курсове, те предоставят доказателство за вашите знания и опит на потенциалните работодатели. Някои от тях са:
- Certified Analytics Professional (CAP) Сертификация
- Професионален сертификат на IBM Data Science
- Сертифициране на Cloudera Data Platform Generalist (CDP).
4. Практикувайте уменията за наука за данни, които учите
Кариерите в науката за данни не са теоретични. Те включват практически упражнения. Така че, докато учите на теория, трябва да практикувате тези умения чрез практически опит, който да ви помогне да ги придобиете и подобрите.
Освен това, въпреки че много курсове ще ви осигурят практически задачи, все пак трябва да извървите допълнителната миля, като предприемете стажове и лични работни проекти. Можете също така да потърсите задачи по наука за данни, подходящи за начинаещи в тази област.
5. Изградете други технически и междуличностни умения
Всяка кариера изисква комбинация от умения и кариерите в науката за данни не са изключение. В идеалния случай трябва да притежавате аналитично, критично мислене, умения за решаване на проблеми, интелектуално любопитство, екипен дух и комуникативни умения.
Освен това трябва да развиете силни умения за компютърно програмиране, преборване на данни и визуализация. Трябва да имате предвид, че усвояването на тези умения отнема време и може да научите някои по-бързо от други, въпреки че можете да ги подобрите само чрез постоянна практика.
6. Изградете солидно портфолио от проекти
Би помогнало, ако адаптирате портфолиото си така, че да отговаря на точната кариера в науката за данни, която ви интересува. Например, ако се интересувате от машинно обучение, вашето портфолио трябва да отразява проекти, включващи машинно обучение. Можете да изградите своето портфолио, като работите по лични проекти, включително изграждане на казуси, които се прилагат към конкретни проблеми, засягащи бизнеса.
Можете също така да кандидатствате за стажове в компании, които желаят да вземат стажанти по наука за данни за краткосрочни проекти. Освен това можете да решите да работите безплатно за приятели, които са собственици на бизнес и неправителствени организации. Някои организации, в които можете да кандидатствате за стажове и работа, са:
- Microsoft
- Amazon
7. Кандидатствайте за работа във вашата ниша за наука за данни
Би се оказало безполезно да преминете през всички процеси, за да станете специалист по данни, ако не можете да си намерите работа. Заслужавате да намерите добре платена работа след упорито учене, изграждане на умения и получаване на сертификати. Ще бъде по-лесно да намерите работа въз основа на вашата ниша, ако сте конкретни относно кариерата в науката за данни, която ви интересува.
Можете да използвате някои съвети за дизайн, за да подобрите портфолиото си, подгответе автобиографията си и я поставете в LinkedIn и други сайтове за социални медии, където може да са потенциални хора, които набират работа. Може да се наложи да потърсите потенциални рекрутери и мениджъри по наемане на персонал, да кандидатствате за нерегистрирани работни места и да изпращате студени имейли.
8. Подгответе се за интервюта за Data Science
Преди и след кандидатстване за работа в областта на науката за данни трябва да се подготвите адекватно за интервюта за наука за данни. Докато интервютата за наука за данни са уникални, с въпроси, обхващащи поведенчески и технически сфери, някои общи въпроси за интервю за работа които се прилагат навсякъде, също са включени.
Някои съвети, които да ви помогнат да се подготвите за интервю, включват проучване на компанията, в която сте кандидатствали, и подготовка за тестване на вашите технически умения. Освен това, ако вашето интервю е виртуално, може да искате да проверите тези съвети как да останете фокусирани по време на онлайн интервю. Трябва също така да се научите как да обсъждате диапазоните на заплатите с вашите интервюиращи уверено.
Ако не сте сигурни как да отговаряте на въпроси на място, можете да потърсите възможни въпроси и да се упражнявате как да отговаряте, така че да не ви извадят от равновесие. Можете също така да потърсите възможни въпроси, които да зададете на вашия интервюиращ. Задаването на въпроси по време на интервюто показва вашия интерес към ролята и означава вашия ангажимент за учене и подобряване.
Започнете своята кариера в Data Science сега
Кариерите в науката за данни са както високоплатени, така и много търсени. Тъй като не се нуждаете от диплома, за да влезете в областта, стъпките, изброени по-горе, ще ви помогнат да започнете кариера в областта на науката за данни, да се отличите в нея и да печелите щедро.
