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Mit der zunehmenden Bedeutung von Daten für wachsende Unternehmen suchen immer mehr Recruiter nach Data Scientists. Das Absolvieren eines zertifizierten Data-Science-Studiums kann für Menschen mit wissenschaftlichem Hintergrund ein echter Karrierebeschleuniger sein.
In den letzten Jahren haben immer mehr Unternehmen die Bedeutung von Daten entdeckt. Tatsächlich produzieren alle unsere Aktionen eine große Menge an Informationen, die Organisationen sammeln können, um nützliche Schlussfolgerungen zu ziehen, und die sie als Grundlage für strategische Entscheidungen verwenden können. Wenn diese riesige Datenmenge jedoch gesammelt wird, ist sie oft roh und unverarbeitet. Data Scientists werden dann benötigt, um diese Rohdaten zu nehmen, sie zu bereinigen (was bedeutet, ungültige Werte zu behandeln und sicherzustellen, dass sie in einem Zustand sind, in dem sie analysiert werden können) und grundlegende Analysen durchzuführen. Datenwissenschaftler werden auch benötigt, um Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen, sie zu bewerten, zu verfeinern und einzusetzen. Modelle für maschinelles Lernen sind Ausdrücke eines Algorithmus, der dabei hilft, Daten zu verstehen, Muster darin zu finden und Vorhersagen wie beispielsweise Verkaufstrends zu treffen.
Um ein Qualitätsdatenwissenschaftler zu werden, absolvieren Sie einen zertifizierten Datenwissenschaftskurs
Der beste Weg, ein großartiger Data Scientist zu werden, ist ein zertifiziertes Data-Science-Bootcamp absolvieren! Während dieser Kurse besteht Ihr Ziel darin, die Daten eines Unternehmens zu untersuchen, um zu bestimmen, welche Daten extrahiert und verarbeitet werden, relevante Daten in Bezug auf den Produktionsprozess des Unternehmens abzurufen und zu analysieren und Vorhersagemodelle zu entwickeln, um die Entwicklung von Daten und Trends in Bezug auf die zu antizipieren Unternehmensaktivitäten, Modellergebnisse, um sie lesbar, nutzbar und umsetzbar zu machen. Sie haben auch die Möglichkeit, den Datenteams beizutreten und mit Dateningenieuren und Datenanalysten zu interagieren. Während eines zertifizierten Data Science Bootcamps sollten Sie mehrere Hauptthemen behandeln, darunter die Programmierung und die Verwendung von Sprachen und Bibliotheken wie Python und Numpy. Sie lernen auch, wie Sie mit Matplotlib, Seaborn und Bokeh großartige Datenvisualisierungen erstellen. Der Kurs sollte Ihnen auch Machine-Learning-Fähigkeiten vermitteln oder wie man überwachte und unüberwachte Machine-Learning-Modelle implementiert. Sie werden sich auch mit Big Data auseinandersetzen und große Datensätze bereinigen, um sie für den Rest des Unternehmens nutzbar zu machen und selbst analysieren zu können.
Schließlich sollten Sie sich mit Deep Learning und Convolutional Neural Networks vertraut machen. Dies sind eine Klasse künstlicher neuronaler Netze, die häufig zur Analyse visueller Bilder eingesetzt werden und eine Vielzahl von Anwendungen in der künstlichen Intelligenz haben.
Auch wenn Sie nicht viel Freizeit haben, absolvieren Sie einen zertifizierten Data-Science-Kurs in Ihrem eigenen Tempo
Viele Schulungsorganisationen bieten flexible Formate für zertifizierte Data-Science-Kurse an. Wenn Sie an einem Kurs in Data Science teilnehmen, haben Sie die Wahl, sich für einen zu entscheiden kontinuierliches oder ein Bootcamp-Training. Bootcamp-Schulungen werden oft in einem Format von 35 Stunden pro Woche durchgeführt, was bedeutet, dass Sie an einer Vollzeitschulung teilnehmen, die etwa 11 Wochen dauern sollte. Eine kontinuierliche Ausbildung hingegen dauert ca. 10 Monate lang ca. 9h pro Woche, sodass Ihnen in der restlichen Zeit Zeit bleibt, Ihren beruflichen Pflichten nachzugehen. Zertifizierte Data-Science-Kurse werden häufig online angeboten, mit dem Sie sie auch von zu Hause oder von überall aus verfolgen können, was sie noch flexibler macht.
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Data Scientists, seltene Profile mit stark nachgefragten Fähigkeiten
Es ist kein Zufall, dass das World Economic Forum den Rang einnimmt Data Scientist- und Data Analyst-Positionen als die gefragtesten Berufe in ihrer Bericht „Zukunft der Arbeitsplätze 2020“.. Data Scientists werden in vielen Branchen gesucht, aber einige haben größere Bedürfnisse und sind dazu bereit bieten wirklich attraktive Gehälter. Tatsächlich werden Daten verwendet, um in vielen Branchen wie Gesundheitswesen, Finanzen, Marketing, Wirtschaft und natürlich Cloud Computing massive Veränderungen herbeizuführen. Interne Datenexperten zu haben, ist daher für Unternehmen und Organisationen von entscheidender Bedeutung geworden, und viele von ihnen sind bereit, den Preis zu zahlen, wenn sie jemanden einstellen, der einen zertifizierten Data-Science-Kurs absolviert hat und neue Fähigkeiten in das Unternehmen einbringen kann. Tatsächlich können Nachwuchsdatenwissenschaftler in Europa mit einem Gehalt zwischen 35 € und 000 € rechnen. Nach 50 Jahren Erfahrung steigt dieses Gehalt erheblich und variiert zwischen 000 4 und 50 000 Euro. Wenn Sie in den USA leben und arbeiten, wird dieses Gehalt sogar noch höher sein, denken Sie an durchschnittlich 65 US-Dollar, so Indeed. Und wenn Sie es schaffen, einen Job in einem der GAFAM zu bekommen, multiplizieren Sie das mindestens mit zwei! Das Durchschnittsgehalt eines Datenwissenschaftlers beträgt 000 $ bei Google, 74 $ bei Apple, 000 $ bei Twitter, 152,856 $ bei Facebook, 145,974 $ bei PayPal, 135,360 $ bei Airbnb und 134,715 $ bei Microsoft. Wenn Sie sich für einen Job im Datenbereich entscheiden und einen zertifizierten Data Science-Kurs absolvieren, können Sie sicher sein, dass Sie eine angenehme Karriere erwarten können.
Was ist, wenn ich nicht bereits in einer Data-Science-Karriere bin?
Sie müssen keine jahrelange Erfahrung in Data Science oder in IT haben, um an einem Data Science-zertifizierten Kurs teilnehmen zu können. Viele Menschen, die sich für einen zertifizierten Data-Science-Kurs entscheiden, tun dies, während sie sich beruflich verändern. Es ist jedoch erwähnenswert, dass Sie die Dinge einfacher finden werden, wenn Sie halten einen Schulabschluss in Mathematik und/oder Statistik und gute Kommunikationsfähigkeiten sowie guter analytischer Verstand. Es ist in der Tat wahrscheinlich, dass Sie im Studium bessere Leistungen erbringen, wenn Sie einen Bachelor-Abschluss in Mathematik oder Statistik haben. Obwohl Advanced Analytics eher eine Aufgabe eines Datenanalysten sein wird, wird ein Datenwissenschaftler gebeten, eine explorative Datenanalyse durchzuführen und aussagekräftige Merkmale aus Daten zu extrahieren. Sobald Sie im Job sind, haben Sie große Chancen, gebeten zu werden, eine Präsentation vorzubereiten und zu halten, entweder vor Ihren Kollegen oder einigen Stakeholdern Ihres Unternehmens.
Quelle: Plato Data Intelligence: PlatoData.io
