Yazara göre resim
 

Veri biliminde başarılı bir kariyer geliştirmek için, alanın altı ana sütunu olarak gördüğüm şeyi güçlendirmeniz gerekir: teknik beceriler, portföy oluşturma, ağ oluşturma, sosyal beceriler ve son olarak niş bir uzmanlık geliştirmek. Tüm bunlara sahip olduğunuzda, görüşme aşamasında da iyi performans göstermeniz gerekir.

Pek çok sözde veri bilimci, her şeyin becerilerle ilgili olduğunu düşünüyor ve ağı ihmal ediyor. Veya iş görüşmesi için bir ağ bağlantısına güvenirsiniz, ancak baskı altında kalırsınız ve becerilerinizin hakkını vermezsiniz.

Bu bölümlerin hiçbiri aslında isteğe bağlı değildir, ancak bu muhtemelen altı bölüm arasında en önemlisidir. Doğru insanları tanımıyorsanız veya portföyünüz mükemmel değilse bir işe rastlayabilirsiniz, ancak doğru becerilere sahip değilseniz işi alamazsınız. Ya da daha kötüsü: işi alabilirsin ama kaza yapıp yanacaksın. Ve kovulmak.

İşte odaklanmanız gerekenler:

Temel bilgileri öğrenin

Her veri bilimi işi matematik, istatistik ve programlama konusunda güçlü bir temel gerektirir. Python veya R gibi dillerde yeterlilik esastır. Hemen hemen her veri bilimi iş tanımında bu iki dilden birinden bahsedilecektir.

Ayrıca düşünmenizi öneririm SQL öğrenmek temel bir gereklilik olarak. SQL veritabanları veri bilimcileri için hayatın bir gerçeğidir. Ve öğrenmesi nispeten basit bir dil.

Image r/veri bilimi

Makine öğrenimi ve veri manipülasyonu

Bu sadece yapay zekanın son zamanlardaki yükselişi değil; Veri bilimcileri her zaman makine öğrenimi konusunda uzmanlığa ihtiyaç duymuştur. Makine öğrenimi algoritmaları, veri ön işleme, özellik mühendisliği ve model değerlendirme konularında uzmanlık kazanmanız gerekecektir.

Veri goruntuleme

Bir veri bilimcinin bulguları, bunları bir başkasına aktaramadığı sürece değersizdir. Bu, grafikler, çizelgeler ve diğer veri türleriyle yapılır. Verilerden elde edilen içgörüleri şirketinizdeki önemli paydaşlara etkili bir şekilde iletmek için veri görselleştirme araç ve tekniklerinde uzmanlaşmanız gerekir.

Sosyal becerilerden bahsederken bu konuya biraz daha gireceğim; iletişim hayati bir beceridir.

Büyük Veri teknolojileri

Veri bilimcilerin, eğer varsa, çok az veriyle uğraştığı günler geride kaldı. Bugün büyük verilere ve gerekli araçlara son derece aşina olmanız gerekecek. Şirketiniz gerçekten "büyük" verileri işlemese bile, bunu arzulayacaklardır.

Büyük veri kümelerini işlemeye yönelik Hadoop, Spark ve bulut platformları gibi araçlara aşina olun.

İkinci sütuna geçelim: portföyünüz.

Muhtemelen bildiğiniz gibi, nitelikli veri bilimcilerin eksikliği var. Bootcamp mezunları boşluğu doldurmak için yükseldi. Bu yeni bir soruna yol açtı: güven eksikliği. Bakın, şirketler iyi bir iş yapmak için diplomanın mutlaka gerekli bir nitelik olmadığını biliyorlar. Bununla birlikte, kötü eğitim kampları aynı zamanda gelecek vadeden veri bilimcilerine de kötü bir üne kavuştu çünkü birçok eğitim kampı, bir alt sorgudan birleştirmeyi bilmeyen "mezunlar" yetiştirdi. Bu nedenle kişisel portföyünüz, işinizi bildiğinizi kanıtlamanız için bir şanstır. (Ayrıca, özellikle şu andaki biraz daha az iyimser iş görünümüyle karşılaştırıldığında, eğitim kamplarının çok pahalı olduğunu belirtmekte fayda var.)

Image r/ProgramcıMizah
 

İhtiyacınız olan şey:

Kişisel projeler

Becerilerinizi sergileyen kişisel projeler üzerinde çalışın. Bunlar Kaggle yarışmaları, açık kaynak katkıları veya kendi veri analizi projeleriniz olabilir. Projelerinizi, kod örneklerinizi ve katkılarınızı sergilemek için iyi organize edilmiş bir GitHub deposu sağlayabilirsiniz.

Blog veya web sitesi

Veri bilimiyle ilgili içgörüleri, eğitimleri ve vaka çalışmalarını paylaşabileceğiniz bir blog veya kişisel web sitesi oluşturmayı düşünün. Bu sistemi kandırmak ve bunu sizin için yapması için birini işe almak mümkündür, ancak bu o kadar pahalı ve zaman alıcıdır ki, çok az kişi onu tahrif etmeye çalışır. Bir blog, bilginizin harika bir portföyü olarak hizmet eder.

Projelerinizi, metodolojilerinizi ve problem çözme yaklaşımlarınızı açıklamaya hazır olun. Yaygın veri bilimi röportaj sorularını ve kodlama zorluklarını tazeleyin.

Alanı ne olursa olsun, işlerin altın kuralını unutmayın: potansiyel olarak kadar İş ilanlarının %70'inin hiçbir zaman reklamı yapılmaz. Bu eski bir istatistik ama yüzde 20-30 bile olsa tanıdığınız kişilerin önemli olduğunu kanıtlar. Bu kadar çok olduğu düşünülmüyor bile bir üçüncü İlan edilen iş ilanlarının çoğu aslında sahtedir ve bir şirketin olduğundan daha başarılı görünmesini sağlamak için tasarlanmıştır. Kişisel bir ağ, zamanınızı boşa harcamaktan kaçınmanıza yardımcı olabilir.

Yapman gerekenler:

Profesyonel ağlara katılın

Veri bilimi topluluklarına katılın ve alandaki diğer profesyonellerle bağlantı kurmak için buluşmalara, konferanslara ve web seminerlerine katılın. Ağa yönelik bu daha resmi yaklaşım, doğru kişilerle tanışmanıza, sektörünüzde bir sıçrama yapmanıza ve güncel olaylardan haberdar olmanıza yardımcı olabilir.

sosyal medya

Daha gayri resmi olarak, çalışmalarınızı ve içgörülerinizi paylaşmak ve başkalarından bilgi edinmek için LinkedIn, Twitter gibi platformlara ve ilgili forumlara da katılmalısınız.

Unutmayın, zor beceriler savaşın sadece yarısıdır. Bu nedenle sosyal becerilerinizin ihmal edilmediğinden emin olmanız gerekir. Yumuşak becerilerin olduğunu söylemiyorum Daha önemli. Sert beceriler ve yumuşak beceriler Bu yanlış bir ikiliktir; her ikisi de önemlidir. Ancak insanlar veri bilimi makinelerini değil, insanları işe alıyorlar. Odaklanmanızı önerdiğim alanlar şunlardır:

Yakın İletişim

Bu veri görselleştirme becerisini hatırladınız mı? Veri bilimcilerin karmaşık teknik bulguları teknik olmayan paydaşlara etkili bir şekilde aktarmaları gerekir. Bir veri bilimcinin işinin büyük kısmının, pazarlamadaki birinin neden bu güzel grafiği anlaması gerektiğini açıklamaya bağlı olması şaşırtıcı.

Problem çözme

Bu noktada neredeyse anlamsız bir moda sözcük haline geldi, bu nedenle “problem çözmenin” gerçekte ne anlama geldiğini gerçekten anladığınızdan emin olun. Veri bilimi bağlamında sorunları çözmek yalnızca hata ayıklamak değildir. Aynı zamanda, farklı departmanlarla işbirliği yapmanın ne zaman anlamlı olacağını, yeni spesifikasyonları karşılamak için bir projenin teknoloji yığınını ne zaman yeniden düzenlemeniz gerektiğini veya test veri kümesinde tökezlediğinde modelinizin üzerinden tekrar geçmenin ne zaman gerektiğini de bilir.

Image r/DataScienceMemes

Kritik düşünce

Daha derinlemesine düşünülmeyi hak eden, neredeyse moda olan bir başka kelime. Eleştirel düşünme, verileri çeşitli açılardan analiz etme, varsayımları sorgulama ve anlamlı içgörüler elde etmek için yaratıcı düşünme yeteneği anlamına gelir.

Ekip çalışması

Veri bilimcileri boşlukta çalışmazlar. Web geliştiricileri, veri analistleri, iş analistleri, pazarlamacılar, satış görevlileri ve CXO'larla çalışacaksınız. İş ihtiyaçlarını anlamak ve veriye dayalı çözümleri uyumlu hale getirmek için işlevler arası ekiplerle işbirliği yapın.

Duymadın mı? İşe alım konusunda teknoloji kışının ortasındayız. Risk sermayesi parası eskisi gibi akmıyor ve şirketler kemerlerini sıkıyor. Genelci olmak için iyi bir zaman değil. İhtiyacınız olacak hayatta kalmak için uzmanlaşmak.

Bir niş seçin

Veri bilimi sağlık, finans, e-ticaret ve daha fazlası gibi çeşitli sektörleri kapsar. Belirli bir alanda uzmanlaşmak sizi o alandaki işverenler açısından daha çekici hale getirebilir. Doğal olarak neye ilgi duyduğunuzu veya zaten ekstra bilgiye sahip olabileceğiniz yerleri arayın.

Alan bilgisi

Çalışmak istediğiniz sektörle ilgili alana özgü bilgiler edinin. Bu, verilerdeki incelikleri anlamanıza ve daha bilinçli kararlar vermenize yardımcı olur. Örneğin, Google'da çalışmak istiyorsanız arama algoritmalarının ve kullanıcı davranışının inceliklerini bilmeniz gerekir.

Son fakat en önemlisi: röportajlara hazırlanın. İlk beş sütunu çivileyebilirsin ve yine de bitiş çizgisinde tökezleyebilirsin. İşte nasıl hazırlanmanızı öneriyorum:

açıklamalar

Yapabilirsin bilmek gerçekten yapamadığımız bir kavram açıklamak bunu başkalarına. Mülakatlar için projelerinizi, metodolojilerinizi ve problem çözme yaklaşımlarınızı açıklamaya hazır olmanız gerekecektir.

Sadece ne yaptığınızı, neden yaptığınızı ve neden tüm projelerinizde işe yaradığını tam olarak anladığınızdan değil, aynı zamanda bunu sıradan bir kişinin anlayabileceği kadar iyi açıklayabildiğinizden emin olmak için zaman ayırın. (Bu aynı zamanda "iletişim" konusundaki sosyal beceriyi uygulamanın da harika bir yoludur.)

Kodlama hazırlığı

Beyaz tahta, kodlama röportajlarının ünlü bir direğidir, ancak pek çok insan o boş, beyaz yüzeyle karşılaştığında paniğe kapılır. sen ne kadar çok pratik röportaj soruları önceden, günün baskı altında daha iyi performans gösterirsiniz.

Burada tek bir doğru cevabın olduğunu veya bunun bir makalede açıklanabileceğini iddia etmek bile biraz haddini bilmezlik olur. Umarız bu blog yazısı kapsamlı bir çözümden çok bir yol haritası görevi görür. Veri bilimi işlerinin bu altı sütununu uygulayın ve veri biliminde istediğiniz kadar uzun sürecek bir kariyer geliştirme yolunda ilerleyeceksiniz.
 
 

Nate Rosidi bir veri bilimcisi ve ürün stratejisidir. Aynı zamanda analitik öğreten bir yardımcı profesördür ve kurucusudur. StrataScratch, veri bilimcilerinin en iyi şirketlerden gelen gerçek röportaj sorularıyla röportajlarına hazırlanmalarına yardımcı olan bir platform. onunla bağlantı kurun Twitter: StrataScratch or LinkedIn.

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://www.kdnuggets.com/mastering-the-data-universe-key-steps-to-a-thriving-data-science-career?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=mastering-the-data-universe-key-steps-to-a-thriving-data-science-career