Logo Zephyrnet

Không thể đạt được một Công việc Khoa học Dữ liệu? Đây là lý do tại sao

Ngày:

Không thể đạt được một Công việc Khoa học Dữ liệu? Đây là lý do tại sao

Tôi có bằng tâm lý học. Tôi muốn theo đuổi khoa học dữ liệu nên đã đăng ký tham gia chương trình đào tạo. Tôi đã cố gắng hoàn thành công việc khoa học dữ liệu trong nhiều tháng, nhưng vô ích. Tôi hoặc không nhận được phản hồi nào, hoặc các công ty nói với tôi rằng tôi không có loại kinh nghiệm mà họ đang tìm kiếm.

Mọi người thường tìm đến tôi để xin lời khuyên về khoa học dữ liệu, và đây là một trong những thông điệp phổ biến nhất mà tôi nhận được. Các cá nhân từ các nền tảng khác nhau đang cố gắng tham gia vào lĩnh vực khoa học dữ liệu nhưng không thể tìm được việc làm trong ngành này.

Họ hỏi tôi những câu hỏi về việc liệu bằng Thạc sĩ có tăng cơ hội kiếm được việc làm trong ngành hay không, hoặc liệu có bất kỳ khóa học cụ thể nào mà họ có thể làm mà sẽ trông đẹp mắt trong hồ sơ xin việc của họ hay không.

Trong bài viết này, tôi sẽ cung cấp cái nhìn sâu sắc của tôi về lý do tại sao một số người trong số những người này có thể gặp khó khăn để có được một công việc khoa học dữ liệu. Có rất nhiều quan niệm sai lầm xung quanh ngành công nghiệp dữ liệu, và tôi muốn làm rõ một số trong số chúng trong bài viết này.

Một thời gian trước, một người nào đó đã tiếp cận tôi với một thông điệp tương tự như đã nêu ở trên. Người này đã thực hiện một bootcamp và đã nộp đơn vào các vị trí công việc khoa học dữ liệu trong một vài tháng. Đơn của họ liên tục bị từ chối hoặc bị bỏ qua, và họ không thể đến được vòng phỏng vấn.

Tôi xem qua sơ yếu lý lịch của họ và ngay lập tức nhận ra vấn đề.

Giáo dục khoa học dữ liệu có liên quan duy nhất mà họ có là chứng chỉ bootcamp. Họ đã có nhiều dự án khoa học dữ liệu được liệt kê trong sơ yếu lý lịch của họ, nhưng chỉ trong nháy mắt, tôi thấy rõ rằng tất cả các dự án này đã được thực hiện trong suốt quá trình khởi động của họ.

Sau khi đọc sơ yếu lý lịch của họ, tôi đã cho người này những gợi ý sau:

  1. Bạn cần hiểu rằng bạn đang cạnh tranh với những sinh viên tốt nghiệp bằng Thạc sĩ cho cùng một vị trí đầu vào. Chứng chỉ từ bootcamp hoặc một khóa học trực tuyến sẽ không đủ để làm điều đó.
  2. Sản phẩm kỹ năng phần sơ yếu lý lịch của bạn không có nhiều kỹ năng cần thiết để làm việc như một nhà khoa học dữ liệu. Bạn chủ yếu liệt kê các gói Python học máy và các công cụ trực quan hóa, và có vẻ như tất cả những thứ đó cũng đã được dạy tại bootcamp.
  3. Sản phẩm dự án phần sơ yếu lý lịch của bạn chỉ bao gồm các dự án được thực hiện trong quá trình khởi động của bạn. Các nhà tuyển dụng sẽ biết điều này, đặc biệt nếu tất cả sinh viên tốt nghiệp của cùng một bootcamp đều có các dự án tương tự được liệt kê.

Trên giấy tờ, người này đã làm mọi thứ đúng. Họ tự ghi danh vào một bootcamp, học cách viết mã và thậm chí áp dụng mọi thứ họ đã học để xây dựng các dự án.

Tuy nhiên, điều này vẫn chưa đủ.

Ngay cả những sinh viên tốt nghiệp trình độ Thạc sĩ cũng có những lỗ hổng trong kiến ​​thức của họ.

Điều gì khiến mọi người nghĩ rằng một khóa học trực tuyến hoặc bootcamp là đủ để trở thành một nhà khoa học dữ liệu?

Vấn đề là thế này:

 
Mọi người liên tục hạ thấp nỗ lực cần thiết để trở thành một nhà khoa học dữ liệu.

Tôi chưa bao giờ thấy một lĩnh vực nào có nhiều cường điệu như khoa học dữ liệu.

Vấn đề nằm ở bootcamps và các khóa học trực tuyến hứa hẹn đưa bạn trở thành nhà khoa học dữ liệu trong vài tháng tới. Vấn đề nằm ở các blogger và người dùng YouTube về khoa học dữ liệu, những người liên tục tạo ra một bản tường thuật về cách họ quản lý để đạt được một công việc khoa học dữ liệu một cách dễ dàng và làm cho có vẻ như bạn cũng có thể làm được với rất ít nỗ lực.

It is có thể để đạt được một công việc khoa học dữ liệu trong sáu tháng hoặc một năm. Mọi người đã làm điều đó trước đây. Nhưng nó chắc chắn là không dễ dàng. Và nếu bạn muốn làm điều đó mà không cần bất kỳ hình thức đào tạo chính thức nào, thì hãy chuẩn bị để thực hiện ít nhất ba lần công việc.

Dưới đây là hai câu chuyện phổ biến nhất xung quanh việc tìm được một công việc trong ngành khoa học dữ liệu:

  1. Đầu tiên là bởi những người gác cổng, những người tin tưởng mạnh mẽ rằng bạn cần phải có một nền tảng học vấn vững vàng hoặc ít nhất là một tiến sĩ để trở thành một nhà khoa học dữ liệu.
  2. Thứ hai là bởi các nhà giáo dục nhấn mạnh rằng bất kỳ ai cũng có thể trở thành nhà khoa học dữ liệu miễn là họ tham gia một khóa học trực tuyến hoặc bootcamp.

Cả hai điều này đều không đúng. Câu trả lời nằm ở đâu đó ở giữa.

Thật tuyệt khi có bằng Thạc sĩ hoặc một số loại hình đào tạo chính thức về khoa học dữ liệu, nhưng không phải ai cũng có đặc quyền hoặc thời gian để làm như vậy. Nếu đúng như vậy, thì bạn có thể tự học về khoa học dữ liệu. Nhưng không phải thông qua một bootcamp hoặc một khóa học trực tuyến.

Khoa học dữ liệu không phải là một lĩnh vực với một con đường được xác định trước. Không có một bộ chủ đề cố định nào để bạn học vì lĩnh vực này liên tục thay đổi. Phạm vi công việc của một nhà khoa học dữ liệu đi kèm với các trách nhiệm khác nhau. Do đó, không có khóa học cố định hoặc bootcamp nào có thể khiến bạn trở thành nhà khoa học dữ liệu. Bạn cần phải liên tục tự học và việc học không bao giờ kết thúc.

Bạn cần chủ động tự học nhiều thứ này. Xây dựng các dự án mà bạn nghĩ sẽ giúp giải quyết vấn đề của công ty. Tìm hiểu nhiều hơn một ngôn ngữ lập trình, một số triển khai mô hình, thu thập dữ liệu, điện toán đám mây và học máy, sau đó bạn sẽ trở thành một nhà khoa học dữ liệu.

Tất nhiên, có sự khác biệt giữa các nhà khoa học dữ liệu tổng quát và chuyên ngành, nhưng hầu hết các công việc khoa học dữ liệu ngày nay đều yêu cầu bạn phải có một số kiến ​​thức về mọi thứ tôi đã liệt kê ở trên.

Và ngay cả khi bạn chưa có tất cả những kỹ năng này, ít nhất bạn cần cho nhân viên tiềm năng thấy rằng bạn có đủ khả năng và chuyên môn sâu cần thiết để học những điều này trong công việc.

Lời khuyên cuối cùng của tôi cho người đã liên hệ với tôi là chuyển trọng tâm của họ khỏi khoa học dữ liệu.

Người này có thời gian hạn chế để đạt được một công việc và cần phải có một công việc sớm, điều này thật không may là trường hợp của hầu hết mọi người ở đó.

Tôi nhận thấy rằng người này có kiến ​​thức nền tảng về tiếp thị, được liệt kê trong sơ yếu lý lịch của họ.

Thay vào đó, tôi đề nghị họ ứng tuyển vào vị trí nhà phân tích tiếp thị, nhà phân tích dữ liệu hoặc nhà tư vấn.

Họ đã có một số nền tảng kỹ thuật từ mọi thứ họ học được tại bootcamp, và cũng đã làm việc trong lĩnh vực tiếp thị một thời gian. Họ có sự kết hợp giữa kiến ​​thức chuyên môn về miền và kiến ​​thức kỹ thuật sẽ có lợi cho họ.

Hầu hết các nhà phân tích dữ liệu mà tôi đã gặp đều rất giỏi khi làm việc với dữ liệu, nhưng lại thiếu sót khi nói đến việc thu được giá trị kinh doanh do họ thiếu chuyên môn về tiếp thị.

Tôi đã gợi ý với người này rằng nếu họ cần một công việc sớm, họ có thể bắt đầu với tư cách là một nhà phân tích. Họ sẽ học được nhiều điều từ việc làm việc với dữ liệu hàng ngày và có thể tiếp tục học về khoa học dữ liệu.

Tôi biết nhiều người khởi nghiệp với tư cách là nhà phân tích hoặc kỹ sư dữ liệu và đã chuyển đổi sang khoa học dữ liệu theo thời gian.

Kết luận

 
Trước đây, tôi đã viết nhiều bài báo về việc không cần phải có bằng Thạc sĩ để có được một công việc khoa học dữ liệu và làm thế nào để có thể vào ngành mà không cần bằng cấp chính thức.

Và trong khi tôi vẫn giữ nguyên quan điểm này, tôi tin rằng những bài báo này cũng có thể đóng một vai trò nào đó trong việc hạ thấp số lượng nỗ lực cần thiết để trở thành một nhà khoa học dữ liệu. Tôi có thể đã làm cho nó nghe quá dễ dàng.

Cần có thời gian và nỗ lực để đạt được một trình độ chuyên môn nhất định ở bất kỳ môn học nào. Khoa học dữ liệu cũng không khác. Không có khóa học cụ thể hoặc bootcamp nào giúp bạn chuẩn bị hoàn toàn cho một công việc khoa học dữ liệu.

Một lần nữa, các khóa học về khoa học dữ liệu vô cùng hữu ích, nhưng chúng chỉ giúp đặt nền móng. Việc nâng vật nặng cần phải do bạn thực hiện.

Trong năm qua, tôi đã dành thời gian học nền tảng về thống kê, học máy, thu thập dữ liệu, phát triển web, lập trình, thao tác cơ sở dữ liệu, triển khai mô hình và phân tích kinh doanh. Tôi hiện đang nỗ lực để trở thành Kỹ sư dữ liệu đám mây của Google được chứng nhận, mặc dù thực tế là chúng tôi không sử dụng GCP tại nơi làm việc của tôi.

Nó đã được rất nhiều công việc và tôi đã học được nhiều hơn bất cứ điều gì một bootcamp có thể cung cấp.

Nếu bạn là người mới bắt đầu với ngành công nghiệp dữ liệu, bài viết này không nhằm mục đích khiến bạn sợ hãi hay hạ bệ. Chỉ có rất nhiều quan niệm sai lầm xung quanh khoa học dữ liệu và ngành công nghiệp này đã trở nên thương mại hóa rất cao trong những ngày này.

Các khóa học trực tuyến và chương trình đào tạo rất hữu ích để giúp bạn bắt đầu, nhưng việc học không kết thúc ở đó.

 
 
Natasha Selvaraj là một nhà khoa học dữ liệu tự học với niềm đam mê viết lách. Bạn có thể kết nối với cô ấy trên LinkedIn.

Nguyên. Đăng lại với sự cho phép.

tại chỗ_img

Tin tức mới nhất

tại chỗ_img