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Wenn Sie Datenwissenschaftler werden, ist es leicht zu glauben, dass Sie das Gebiet vollständig verstehen und alle wichtigen Tools und Techniken kennen, die Sie benötigen, um in der Branche erfolgreich zu sein. Dies ist jedoch nicht unbedingt der Fall. In Wirklichkeit verändert sich die Datenwissenschaft genauso schnell und bereitwillig wie die Welt selbst – und zwar ständig!

Data Science ist natürlich wichtiger denn je. Unabhängig von der Branche verwenden Organisationen Datenwissenschaft zu:

• Vermarkten Sie ihre Produkte und Dienstleistungen effektiver
• Bestimmen Sie, wer ihre idealen Zuschauer sind
• Treffen Sie wichtige Geschäftsentscheidungen und mehr

Datenwissenschaftler sind daher die Spezialisten, die für das Sammeln, Analysieren und Veröffentlichen von Ergebnissen für Datensätze verantwortlich sind. Obwohl Data Science in Zukunft wahrscheinlich nicht an Bedeutung verlieren wird, wird sie sich als Branche zweifellos verändern, da sich Schlüsselkennzahlen oder Datenanalysemethoden mit der Zeit ändern.

Wenn Sie ein Datenwissenschaftler sind, müssen Sie sich mit der Branche weiterentwickeln statt stehen zu bleiben. Wenn Sie mit Ihrer Branche wachsen, werden Sie:

• Haben Sie bessere Beschäftigungs- und Aufstiegschancen
• Verstehen Sie Ihr Fachgebiet besser
• Machen Sie mehr Eindruck für Ihre Kunden oder Ihr Unternehmen, insbesondere für die Nutzung von Daten im Marketing

So wie Handwerker in ihren Fähigkeiten wachsen müssen, müssen auch Datenwissenschaftler in der sich ständig verändernden Welt, in der wir leben, wachsen. Lassen Sie uns vor diesem Hintergrund aufschlüsseln, wie Sie Ihre datenwissenschaftlichen Fähigkeiten weiterentwickeln und gleichzeitig Ihre Karriere vorantreiben können.

Bleiben Sie mit Blogs/Publisher über neue Entwicklungen auf dem Laufenden

 
Die Blogosphäre, insbesondere für Data Science und ähnliche Branchen wie Technologie oder Finanzen, ist größer und robuster als je zuvor. Dies ist großartig für Datenwissenschaftler an vorderster Front oder für diejenigen, die Technologien verwenden, über die gesprochen wird.

Wieso den? Weil es Data Scientists leicht fällt, sich über neue Entwicklungen auf dem Laufenden zu halten, wie z Maschinelles Lernen, behalten Sie die Entwicklung der Branche im Auge und lernen Sie neue Dinge, indem Sie einfach Blogbeiträge über Data Science selbst lesen.

Das ist nicht nur großartig für Ihre Karriere und Ihre geistige Gesundheit, sondern auch hervorragend für Ihre Gesundheit Verständnis von Data Science als Spezialität. Und egal, wie gut Sie nativ in Data Science sind, die Chancen stehen gut, dass Ihr Verständnis mindestens ein paar Lücken aufweist.

Gute Nachrichten: Data Science-Blogs und veröffentlichte Forschungsarbeiten können diese Lücken oft füllen und Ihnen ein ganzheitlicheres Verständnis der Branche insgesamt vermitteln. Darüber hinaus werden Sie, wenn Sie eine gesunde Blogging-Gewohnheit entwickeln, eine Lernroutine beibehalten, die Ihnen bis ins mittlere Alter und darüber hinaus dienen wird.

Kurz gesagt, das Bloggen und Lesen von Forschungsarbeiten über Data Science kann Ihnen dabei helfen, die richtige Disziplin für kritisches Denken sowie das Schreiben und Lesen über Data Science und Analytics aufrechtzuerhalten.

In einigen Fällen kann es Ihnen helfen, bei der Bewerbung um eine besser bezahlte Stelle attraktiver zu werden, wenn Sie sich über neue Entwicklungen auf dem Laufenden halten.

Bewerben Sie sich regelmäßig für höher bezahlte Positionen

 
Apropos Bewerbung auf besser bezahlte Stellen: Alle Datenwissenschaftler sollten nach Möglichkeiten Ausschau halten, um in ihrer Karriere und Gehaltsspanne voranzukommen, wann immer dies möglich ist.

Wir sind längst über das wirtschaftliche Umfeld hinaus, in dem Mitarbeiter 20 Jahre oder mehr im selben Unternehmen verbringen. Jetzt ist es an der Zeit, ein Datenwissenschaftler-Söldner zu sein und Ihre spezialisierten Fähigkeiten an denjenigen zu verkaufen, der am meisten bezahlt.

Das ist natürlich großartig für Ihre Karriere, genauso wie für Ihren Geldbeutel. Aber es ist auch gut sicherzustellen, dass Sie immer an der Spitze des Bereichs Data Science stehen. Wenn Sie sich für höher bezahlte Positionen bewerben und eingestellt werden, haben Sie eine größere Chance, mit neuen Data-Science-Technologien und -Techniken zu interagieren.

Das Ergebnis? Sie werden ein besserer, vielseitigerer Datenwissenschaftler, und es wird Ihnen noch leichter fallen, befördert zu werden oder eine höher bezahlte Position bekommen in der Zukunft. In vielerlei Hinsicht ist das aggressive Streben nach neuen Positionen oder Beförderungen ein Schneeballeffekt, bei dem die Bewerbung um neue Stellen einfacher wird und Sie erfolgreicher werden, je länger Sie diese Strategie verfolgen.

Nebenprojekte verfolgen

 
Es ist zwar wichtig, einen beruflichen Schwerpunkt oder ein Ziel zu haben, aber es ist auch wichtig, eine Liste davon zu erstellen Nebenprojekte könntest du in deiner freizeit machen.

Seien wir ehrlich: Die meisten Data-Science-Arbeiten machen nicht so viel Spaß, besonders wenn Sie es nur tun, um den Gehaltsscheck zu bekommen. Aber viele Data Scientists kommen ursprünglich aus einer Leidenschaft für Data Science ins Feld.

Sie können Ihre Leidenschaft für Ihr Fachgebiet bewahren und Spaß daran haben, Nebenprojekten wie der Entwicklung von Apps, der Analyse von Datensätzen auf Statista usw. nachzugehen.

Einer kürzlich durchgeführten Umfrage zufolge 62% der Befragten ihre Geldanlagen lieber mit einer App verwalten. Wer könnte also besser damit beginnen, eine datenorientierte Anlageanwendung zu entwickeln? perfekt für die Wünsche dieser Leute geeigneter als ein Data Scientist wie Sie?

Wie Sie an dem obigen Beispiel sehen können, sind Nebenprojekte auch großartige Gelegenheiten ein Portfolio aufbauen, die Sie nutzen können, um auch höher bezahlte Positionen zu erhalten. Nebenprojekte geben Ihnen oft die Möglichkeit, Ihre kreativen Data-Science-Muskeln auf eine Weise spielen zu lassen, die herkömmliche Positionen nicht bieten.

Üben Sie weiter mit Online-Herausforderungen

 
Zu guter Letzt halten Sie Ihre Fähigkeiten scharf und bereit, indem Sie Data Science mit Online-Ressourcen praktizieren. Das Internet bietet eine Fundgrube herausfordernder Möglichkeiten, Ihre Fähigkeiten auf die Probe zu stellen, wie zum Beispiel:

• Tutorials zu Data-Science-Algorithmen
• Herausforderungen der algorithmischen Logik
• Codierungsherausforderungen
• Statistiktests
• Und mehr

Noch besser, einige Online-Herausforderungen kommen mit Zertifikaten die Sie dann in Ihren Lebenslauf oder Ihr LinkedIn-Profil aufnehmen können. Noch einmal, das Absolvieren dieser Herausforderungen und der Erwerb aller relevanten Zertifikate könnten Sie zu einer attraktiveren Einstellung machen, wenn Ihre Traumposition verfügbar wird.

Alles in allem ist es wichtiger denn je, als Data Scientist zu wachsen, insbesondere da neue Fachkräfte in den Arbeitsmarkt eintreten und zu Ihren Konkurrenten werden. Indem Sie die obigen Ratschläge befolgen, bleiben Sie ein scharfsichtiger, zukunftsorientierter Datenwissenschaftler mit umfassendem Wissen über die neuen Technologien und Entwicklungen in Ihrem Bereich.

 
 
Nahla Davis ist Softwareentwickler und Tech Writer. Bevor sie ihre Arbeit ganz der technischen Redaktion widmete, schaffte sie es – neben anderen faszinierenden Dingen – als leitende Programmiererin bei einer erfahrungsorientierten Branding-Organisation von Inc. 5,000 zu arbeiten, zu deren Kunden Samsung, Time Warner, Netflix und Sony zählen.

Quelle: https://www.kdnuggets.com/2022/01/grow-data-scientist-everchanging-world.html