Data Science — быстро развивающаяся область и имеет хорошие возможности. Но как стать специалистом по науке о данных? Data Science — сложная область, но с соответствующим набором навыков вы сможете управлять шоу.
У вас может возникнуть множество сомнений: на каких методах сосредоточиться, что лучше — Python или R? Обязательно ли кодировать для начала карьеры? Нужно ли вам иметь высшее техническое образование? Необходим ли уровень знаний статистики? В этой статье мы обсудим, что является жизненно важным, а что нет. Что нужно учить и не учить, чтобы стать Data Scientist.
Выбирайте профессию правильно!
В Data Science существует множество должностных ролей, таких как эксперт по визуализации данных, эксперт по машинному обучению, Data Scientist, Data Engineer. Вы можете выбрать роль в зависимости от вашего образования или опыта. Если вы все еще в замешательстве, хорошо изучите отрасль. Поговорите с экспертами и получите глубокое представление о должностных обязанностях. Вы также можете прибегнуть к помощи наставника и воспользоваться его советами при выборе профессии.
Начните обучение науке о данных
Решив, какая роль вам подходит, уделите немного времени и разберитесь в ней, поскольку у каждой роли есть свои обязанности. Роль может быть одинаковой, но обязанности могут отличаться в разных организациях. Следующим шагом будет выбор хорошего учебного заведения, в котором вы сможете начать обучение Data Science. Многие институты предлагают программы обучения Data Science. Всегда выбирайте институт, который предоставляет помощь в трудоустройстве и профориентацию. Перед началом программы проверьте рейтинг и отзывы. После поступления на курс убедитесь, что вы принимаете активное участие, выполняете все задания и проекты в режиме реального времени и проясняете все свои сомнения. Перед завершением обучения попробуйте разработать свое приложение или программу и воспользуйтесь помощью преподавателей; это поможет вам обрести уверенность.
Выберите инструмент/язык!
Всегда важно хорошо понимать язык/инструмент, который вы выбрали. Без надлежащих знаний вы не сможете оптимально его применить. Практические знания помогут вам в ваших будущих проектах. Теперь следующий шаг — какой инструмент или язык лучше выбрать? Всегда лучше начинать с самого простого из всех языков. Что касается инструментов, то если вы не занимаетесь кодированием, начните с инструментов на основе графического интерфейса, а когда освоите их, можете попробовать кодирование. Нажмите здесь, чтобы изучить курс по науке о данных
Присоединитесь к группе поддержки
Определившись с ролью, начните подготовку. Во-первых, присоединитесь к онлайн-группе поддержки. Группа поддержки поможет вам разобраться в ситуации и сохранит мотивацию. Начинать новую карьеру страшно, и приятно осознавать, что есть люди, которые пережили то же, что и вы. Вы всегда можете провести содержательную техническую дискуссию через Интернет.
Практические знания важнее теории
Во время обучения крайне важно сосредоточиться на практическом применении, а не только на теории. Это поможет вам лучше понять концепцию. Практикуйте все задания, работайте над несколькими наборами данных и применяйте их в процессе обучения. Попробуйте разобраться в уже решенных наборах данных — это даст вам представление о предмете.
Знание баз данных и SQL
SQL — это самый важный базовый навык, необходимый для того, чтобы стать профессионалом в области Data Science. Данные необходимо помещать в таблицы, и как новичок, вы можете использовать CSV или файл excel для табличного представления данных, но это не может быть постоянным. Методы хранения данных и минимальные знания в области Big Data добавят ценности вашему резюме.
Коммуникативные навыки
Большинство из нас забывает, что коммуникативные навыки важны для любой работы. В качестве Data Scientist вам необходимо обладать исключительными коммуникативными навыками, поскольку вы будете работать со всеми отделами, собирая данные и предоставляя то, что им нужно. Начните концентрироваться на коммуникативных навыках и работе с командой — это поможет вам расти в работе и облегчит ваши задачи.
Сеть
Вы новичок в Data Science, поэтому на начальном этапе больше сосредоточьтесь на обучении и практике. Когда вы будете уверены, что обладаете необходимыми знаниями для работы. Начните посещать встречи и семинары; это поможет вам создать сеть, которая впоследствии поможет вам найти работу. Нажмите здесь, чтобы узнать учебный план курса Data Science
Заключение
В этой статье мы указали все жизненно важные вещи, необходимые для начала вашей карьеры в области Data Science. Поступление в хороший учебный институт поможет вам во всех аспектах. 360DigiTMG — одно из таких мест, которое предлагает лучшие программы обучения, а также направляет вас на протяжении всего вашего пути. А также является тем наставником, который вам нужен. Учебная программа мирового класса, доступ к LMS, проекты в реальном времени и задания помогут вам в освоении предмета. Пройдите обучение у профессионалов IIT, ISB и IIM с помощью в трудоустройстве.