How To Grow As A Data Scientist In An Ever-Changing World
Kết nối với chúng tôi

Tìm kiếm theo chiều dọc Plato

Dữ Liệu Lớn.

Làm thế nào để phát triển như một nhà khoa học dữ liệu trong một thế giới luôn thay đổi

Giống như những người làm nghề cần phát triển bộ kỹ năng của họ, các nhà khoa học dữ liệu cũng phải phát triển trong thế giới luôn thay đổi mà chúng ta đang sống. Như đã nói, hãy phân tích cách bạn có thể phát triển các kỹ năng khoa học dữ liệu của mình trong khi phát triển sự nghiệp của mình.

Làm thế nào để phát triển như một nhà khoa học dữ liệu trong một thế giới luôn thay đổi
Photo by Ian Schneider on Unsplash

 

Khi bạn trở thành một nhà khoa học dữ liệu, thật dễ dàng để nghĩ rằng bạn hiểu đầy đủ về lĩnh vực này và biết tất cả các công cụ và kỹ thuật chính mà bạn sẽ cần để phát triển mạnh trong ngành. Tuy nhiên, không nhất thiết phải như vậy. Trên thực tế, khoa học dữ liệu thay đổi nhanh chóng và dễ dàng như chính thế giới - mọi lúc!

Tất nhiên, khoa học dữ liệu quan trọng hơn bao giờ hết. Bất kể ngành công nghiệp, tổ chức sử dụng khoa học dữ liệu đến:

  • Tiếp thị sản phẩm và dịch vụ của họ hiệu quả hơn
  • Xác định thành viên khán giả lý tưởng của họ là ai
  • Đưa ra các quyết định kinh doanh lớn và hơn thế nữa

Do đó, các nhà khoa học dữ liệu là những chuyên gia chịu trách nhiệm thu thập, phân tích và xuất bản kết quả cho các tập dữ liệu. Mặc dù khoa học dữ liệu không có khả năng giảm tầm quan trọng trong tương lai, nhưng chắc chắn nó sẽ thay đổi như một ngành khi các số liệu quan trọng hoặc các phương pháp phân tích dữ liệu thay đổi theo thời gian.

Nếu bạn là một nhà khoa học dữ liệu, bạn phải phát triển với ngành công nghiệp chứ không phải là vẫn trì trệ. Nếu bạn phát triển với ngành của mình, bạn sẽ:

  • Có cơ hội việc làm và thăng tiến tốt hơn
  • Hiểu lĩnh vực của bạn tốt hơn
  • Tạo ra nhiều tác động hơn cho khách hàng hoặc công ty của bạn, đặc biệt là sử dụng dữ liệu trong tiếp thị

Giống như những người làm nghề cần phát triển bộ kỹ năng của họ, các nhà khoa học dữ liệu cũng phải phát triển trong thế giới luôn thay đổi mà chúng ta đang sống. Như đã nói, hãy phân tích cách bạn có thể phát triển các kỹ năng khoa học dữ liệu của mình trong khi phát triển sự nghiệp của mình.

Cập nhật những phát triển mới với Blog / Nhà xuất bản

 
Thế giới blog, đặc biệt là đối với khoa học dữ liệu và các ngành tương tự như công nghệ hoặc tài chính, đang lớn hơn và mạnh mẽ hơn bao giờ hết. Điều này rất tốt cho các nhà khoa học dữ liệu tuyến đầu hoặc những người sử dụng các công nghệ đã được đề cập.

Tại sao? Bởi vì nó giúp các nhà khoa học dữ liệu dễ dàng bắt kịp những phát triển mới như học máy, hãy theo dõi cách ngành này đang phát triển và tìm hiểu những điều mới chỉ bằng cách đọc các bài đăng trên blog về chính khoa học dữ liệu.

Điều này không chỉ tuyệt vời cho sự nghiệp và sức khỏe tinh thần của bạn, mà nó còn tuyệt vời cho hiểu biết về khoa học dữ liệu như một đặc sản. Thêm vào đó, cho dù bạn có giỏi về khoa học dữ liệu đến đâu đi chăng nữa, thì khả năng cao là có ít nhất một vài lỗ hổng trong hiểu biết của bạn.

Tin tốt: các blog khoa học dữ liệu và các bài báo nghiên cứu đã xuất bản thường có thể lấp đầy những khoảng trống đó và giúp bạn có hiểu biết tổng thể hơn về toàn ngành. Trên hết, nếu bạn phát triển một thói quen viết blog lành mạnh, bạn sẽ duy trì một thói quen học tập để phục vụ tốt cho tuổi trung niên và hơn thế nữa.

Tóm lại, viết blog và đọc các tài liệu nghiên cứu về khoa học dữ liệu có thể giúp bạn duy trì kỷ luật thích hợp cho tư duy phản biện cũng như viết và đọc về khoa học dữ liệu và phân tích.

Trong một số trường hợp, việc theo sát những phát triển mới có thể giúp bạn trở thành người được tuyển dụng hấp dẫn hơn khi ứng tuyển vào một vị trí được trả lương cao hơn.

Thường xuyên đăng ký các vị trí trả lương cao hơn

 
Nói về việc ứng tuyển vào các vị trí được trả lương cao hơn, tất cả các nhà khoa học dữ liệu nên đề phòng các cơ hội thăng tiến trong sự nghiệp và phạm vi trả lương bất cứ khi nào có thể.

Chúng ta đã vượt qua môi trường kinh tế từ lâu, nơi nhân viên làm việc với cùng một công ty từ 20 năm trở lên. Bây giờ, đã đến lúc trở thành một nhà khoa học dữ liệu đánh thuê và bán các kỹ năng chuyên môn của bạn cho bất kỳ ai trả nhiều tiền nhất.

Tất nhiên, điều này rất tốt cho quỹ đạo sự nghiệp của bạn, cũng như đối với ví tiền của bạn. Nhưng cũng tốt khi đảm bảo rằng bạn luôn đi đầu trong lĩnh vực khoa học dữ liệu. Nếu bạn ứng tuyển và được thuê cho các vị trí được trả lương cao hơn, bạn sẽ có cơ hội lớn hơn để tiếp xúc với các công nghệ và kỹ thuật khoa học dữ liệu mới.

Kết quả? Bạn trở thành một nhà khoa học dữ liệu giỏi hơn, toàn diện hơn và bạn sẽ dễ dàng được thăng chức hơn hoặc có được một vị trí được trả lương cao hơn trong tương lai. Theo nhiều cách, tích cực theo đuổi các vị trí hoặc thăng chức mới là một hiệu ứng quả cầu tuyết, nơi việc xin việc mới trở nên dễ dàng hơn và bạn càng thành công hơn khi theo đuổi chiến lược này lâu hơn.

Theo đuổi các dự án phụ

 
Mặc dù có mục tiêu hoặc trọng tâm nghề nghiệp chính là quan trọng, nhưng điều quan trọng là phải đưa ra danh sách dự án phụ bạn có thể làm trong thời gian rảnh rỗi của bạn.

Hãy đối mặt với nó: hầu hết công việc khoa học dữ liệu không phải là tất cả những điều thú vị, đặc biệt nếu bạn làm nó chỉ để kiếm tiền. Nhưng nhiều nhà khoa học dữ liệu ban đầu tham gia vào lĩnh vực này vì niềm đam mê với khoa học dữ liệu nói chung.

Bạn có thể duy trì niềm đam mê với lĩnh vực của mình và tận hưởng bản thân bằng cách theo đuổi các dự án phụ như phát triển ứng dụng, phân tích tập dữ liệu trên Statista, v.v.

Ví dụ, theo một cuộc khảo sát gần đây, 62% số người được hỏi thích quản lý các khoản đầu tư của họ bằng một ứng dụng. Vậy ai tốt hơn nên bắt đầu ứng dụng đầu tư tập trung vào dữ liệu hoàn hảo phù hợp với mong muốn của những người này hơn là một nhà khoa học dữ liệu như bạn?

Như bạn có thể thấy từ ví dụ trên, các dự án phụ cũng là cơ hội tuyệt vời để xây dựng một danh mục đầu tư, bạn cũng có thể tận dụng để có được các vị trí được trả lương cao hơn. Các dự án phụ thường mang đến cho bạn cơ hội để linh hoạt cơ bắp khoa học dữ liệu sáng tạo của mình theo cách mà các vị trí truyền thống không làm được.

Tiếp tục luyện tập với các thử thách trực tuyến

 
Cuối cùng, hãy giữ cho các kỹ năng của bạn luôn sắc bén và sẵn sàng hoạt động bằng cách thực hành khoa học dữ liệu với các tài nguyên trực tuyến. Internet có một kho tàng các cơ hội đầy thử thách để thử thách các kỹ năng của bạn, chẳng hạn như:

  • Hướng dẫn thuật toán khoa học dữ liệu
  • Thách thức logic thuật toán
  • Thử thách mã hóa
  • Kiểm tra thống kê
  • Và nhiều hơn nữa

Tốt hơn nữa, một số thử thách trực tuyến đi kèm với các chứng chỉ mà sau đó bạn có thể đưa vào sơ yếu lý lịch hoặc hồ sơ LinkedIn của mình. Một lần nữa, hoàn thành những thử thách này và đạt được bất kỳ chứng chỉ liên quan nào có thể khiến bạn trở thành một vị trí tuyển dụng hấp dẫn hơn khi vị trí mơ ước của bạn có sẵn.

Nhìn chung, việc phát triển với tư cách là một nhà khoa học dữ liệu quan trọng hơn bao giờ hết, đặc biệt là khi các chuyên gia mới tham gia vào lực lượng lao động và trở thành đối thủ cạnh tranh của bạn. Bằng cách làm theo lời khuyên ở trên, bạn sẽ vẫn là một nhà khoa học dữ liệu nhạy bén, có tư duy tương lai với đầy đủ kiến ​​thức về các công nghệ và sự phát triển mới trong lĩnh vực của bạn.

 
 
Nahla Davies là một nhà phát triển phần mềm và nhà văn công nghệ. Trước khi dành toàn bộ thời gian cho việc viết kỹ thuật, cô đã xoay xở — trong số những việc hấp dẫn khác — để trở thành lập trình viên chính tại một tổ chức xây dựng thương hiệu giàu kinh nghiệm Inc. có khách hàng bao gồm Samsung, Time Warner, Netflix và Sony.

Nguồn: https://www.kdnuggets.com/2022/01/grow-data-scientist-everchanged-world.html

Được Viết Bởi

Luồng liên quan

Blockchain

NEW YORK, ngày 24 tháng 2022 năm XNUMX (GLOBE NEWSWIRE) - - Ngày nay, trò chơi, sự đổi mới và kỹ sư sản phẩm blockchain của Pháp Crypto Blockchain Industries (CBI), cùng với Crypto ...

Cần sa

THC là viết tắt của delta-9-tetrahydrocannabinol hoặc D-9-tetrahydrocannabinol (D-9-THC). Đó là một phân tử cannabinoid được tìm thấy trong cần sa (cần sa), được xác định là thành phần tác động thần kinh chính ...

Hãy nói về phát triển giao diện người dùng. Sau đó là sự phát triển back end là gì, sự khác biệt giữa và các nguyên tắc chính của ...

Startups

Hệ thống tài chính truyền thống hiện tại đã khiến nhiều quốc gia thất bại, khiến họ phụ thuộc vào Đô la Mỹ; tuy nhiên, cuộc họp ở El Salvador đã chứng minh rằng ...