მონაცემთა მეცნიერება (რომელიც აერთიანებს მეცნიერულ და ტექნოლოგიურ უნარებს მასიური რაოდენობის მონაცემების ინტერპრეტაციისათვის) თანმიმდევრულად არის შეფასებული, როგორც 21 -ე საუკუნის ერთ -ერთი ყველაზე სასურველი კარიერული სფერო. ამ სფეროში შესასვლელად, შეგიძლიათ ან მიიღოთ უნივერსიტეტში მონაცემთა მეცნიერების ხარისხი, ან უფასოდ გაიაროთ მასიური ონლაინ ღია კურსები (MOOC) ან ჩაწეროთ მონაცემთა მეცნიერების ინტენსიური ჩამტვირთავი კამპანია. სანამ ამას გაიგებ, შენც შეიძლება იყო პროფესიონალი მონაცემთა მეცნიერი!
ნაბიჯები
მეთოდი 1 -დან 3 -დან: მონაცემთა მეცნიერების ხარისხის მოპოვება
ნაბიჯი 1. დაესწარით მათემატიკასა და კომპიუტერულ მეცნიერებებს საშუალო სკოლაში სწავლისას
მონაცემთა მეცნიერება მოითხოვს სტატისტიკის, ალგებრის, გაანგარიშებისა და კომპიუტერული მეცნიერების ფართო ფონს. კარგი იდეაა, რომ რაც შეიძლება ადრე დაიწყოთ ამ უნარების სწავლა.
- დარწმუნდით, რომ თქვენ მიიღებთ მინიმუმ საბაზისო განათლებას პითონში, R- სა და SQL- ში, რადგან ეს არის ძირითადი პროგრამირების ენები, რომელსაც თქვენ გამოიყენებთ თქვენი კარიერის დანარჩენ პერიოდში.
- პითონი არის არაპროფესიონალური პროგრამირების ენა, რომელიც მონაცემთა მეცნიერებს საშუალებას აძლევს, ფოკუსირება მოახდინონ თავიანთ კვლევით კითხვებზე და არა კოდის სინტაქსზე.
- R არის პროგრამირებადი გარემო, რომელიც გამოიყენება რთული მონაცემთა ანალიზის შესანახად ბრძანების სკრიპტში.
- SQL (სტრუქტურირებული შეკითხვის ენა) საშუალებას აძლევს მკვლევარებს მანიპულირება მოახდინონ და მოიძიონ მონაცემები შესაბამის მონაცემთა ბაზებში.
ნაბიჯი 2. დაესწარით უნივერსიტეტს მონაცემთა მეცნიერებასთან დაკავშირებული რეპუტაციის პროგრამებით
მოძებნეთ ინტერნეტში Google- ში ან კოლეჯის რეიტინგის ისეთ საიტებზე, როგორიცაა U. S. News, უნივერსიტეტებისთვის, რომლებსაც აქვთ ყველაზე მაღალი ხარისხის პროგრამები მონაცემთა მეცნიერებასთან დაკავშირებულ სფეროებში. არსებობს უნივერსიტეტები, რომელთაც აქვთ მონაცემთა მეცნიერების ხარისხი, მაგრამ თქვენ ასევე შეგიძლიათ შეხვიდეთ სფეროში კომპიუტერული მეცნიერების, სტატისტიკის, მათემატიკის, ეკონომიკის ან ოპერაციის კვლევის ხარისხით.
- თქვენ ასევე უნდა გაითვალისწინოთ რჩევა თქვენი რჩევის მრჩეველისგან, დაუკავშირდეთ იმ განყოფილებებს, რომლებშიც აპირებთ განაცხადის მიღებას და თავად დაუკავშირდეთ მონაცემთა მეცნიერებს.
- მონაცემთა მეცნიერებაში ან მასთან დაკავშირებულ სფეროში ბაკალავრის ხარისხის მოსაპოვებლად, სავარაუდოდ, 4 წელი დასჭირდება.
- ბაკალავრიატის დროს თქვენ უნდა გაამახვილოთ ყურადღება სტატისტიკის, ბიზნესისა და კომპიუტერული მეცნიერების კურსებზე.
ნაბიჯი 3. გადადით სამაგისტრო სკოლაში, თუ გსურთ კვალიფიკაცია მიიღოთ საზედამხედველო თანამდებობებზე
ბევრი მონაცემთა მეცნიერი შემოდის სფეროში მაგისტრის ან დოქტორანტურის დამთავრების შემდეგ, განსაკუთრებით მათ, ვინც დაინტერესებულია სამეთვალყურეო პოზიციებით. უმცროსი წლის გაზაფხულზე ჰკითხეთ თქვენს კოლეჯის მრჩეველს, თუ რომელი მონაცემთა მეცნიერების პროგრამები იქნება თქვენთვის ყველაზე შესაფერისი და რისი გაკეთება შეგიძლიათ მათში შესასვლელად.
სამაგისტრო სკოლა შეიძლება იყოს ძვირი და შრომატევადი, მაგრამ ის ამატებს სტრუქტურას და დაგეხმარებათ ქსელში
ნაბიჯი 4. დაიწყეთ სამუშაოს ძიება მონაცემთა მეცნიერებაში
სკოლის დამთავრების შემდეგ, შეგიძლიათ ინტერნეტში მოძებნოთ მონაცემთა მეცნიერების პოზიციები და დაესწროთ ქსელურ ღონისძიებებს, როგორიცაა მონაცემთა მეცნიერების კონფერენციები და სემინარები. საბაზო და საშუალო სკოლაში სწავლის პერიოდში თქვენი პროფესორები და მრჩევლები დაგეხმარებიან სწავლის დროს დასრულებული სამუშაოს პორტფელის შემუშავებაში. მოამზადეთ პორტფოლიო ინტერვიუებისა და შეხვედრებისთვის.
თქვენ შეგიძლიათ გამოიყენოთ თქვენი მონაცემების მეცნიერების ხარისხი სხვადასხვა სფეროში, როგორიცაა ტექნოლოგია, ფარმაცევტიკა, მთავრობა, საცალო ვაჭრობა და თამაშები, ასე რომ, თქვენი სამსახურის ძიებაში მიიღეთ ფართო ქსელი
მეთოდი 2 – დან 3 – დან: მასიური ონლაინ ღია კურსების ჩატარება სახლიდან
ნაბიჯი 1. იპოვეთ რეპუტაციის MOOC პროგრამები მონაცემთა მეცნიერებაში
მასიური ონლაინ ღია კურსები არის უნივერსიტეტის დონის კურსები, რომლებიც ასწავლიან ინტერნეტით ამ დარგის ექსპერტების მიერ. ინტერნეტში მოძებნეთ ხელმისაწვდომი MOOC პროგრამები, რომლებიც მასპინძლობს კურსებს იმ უნარ -ჩვევებისათვის, რაც აუცილებელია მონაცემთა მეცნიერი გახდეთ. დიდი უმრავლესობა უფასო იქნება, მაგრამ ზოგიერთმა შეიძლება გადაიხადოს საფასური. დარწმუნდით, რომ წაიკითხეთ თითოეული პროგრამის მიმოხილვა მათი ხარისხის უზრუნველსაყოფად.
ნაბიჯი 2. გაიარეთ კლასები მონაცემთა მეცნიერების ძირითად უნარებში
პირველი MOOC, რომლის აღებაც გსურთ, იქნება ძირითადი პროგრამირების ენებზე, როგორიცაა Python, R და SQL. პროგრესირებასთან ერთად, თქვენ შეგიძლიათ გადახვიდეთ ამ პროგრამირების ენების მოწინავე კურსებზე, სანამ არ გაივლის მათ.
მას შემდეგ რაც დაეუფლეთ პითონს, რსა და SQL- ს, უნდა გაითვალისწინოთ სხვა პროგრამირების ენების კურსების გავლა უფრო სპეციფიკური გამოყენებებით თქვენი უნარ -ჩვევების კომპლექტის დასასრულებლად
ნაბიჯი 3. დარეგისტრირდით მათემატიკისა და მანქანათმცოდნეობის კურსებზე
მას შემდეგ რაც შექმნით ფუნდამენტს Python, R და SQL– ში, თქვენ უნდა აიღოთ რამდენიმე MOOC სტატისტიკაში, გაანგარიშებაში, ალგებრაში, ეკონომიკაში და მანქანათმცოდნეობაში (პროგრამირება, რომელიც კომპიუტერებს საშუალებას აძლევს „ისწავლონ“სტატისტიკური ენით).
მონაცემთა მეცნიერებს ხშირად სჭირდებათ საჯარო საუბრის უნარი და ბიზნესის ცოდნა. იმ სფეროებშიც განიხილეთ ზოგიერთი MOOC
ნაბიჯი 4. შეადგინეთ თქვენი ნამუშევრების პორტფოლიო
თუ თქვენ აირჩევთ MOOC– ების მიღებას და არა ტრადიციულ უნივერსიტეტში სწავლას, შეიძლება იყოს უფრო დიდი ზეწოლა თქვენზე თქვენი უნარების დასამტკიცებლად. გქონდეთ ამ სფეროში თქვენი მუშაობის საფუძვლიანი პორტფოლიო, რათა წარმოაჩინოთ ის, რისი გაკეთებაც შეგიძლიათ.
- თქვენს პორტფოლიოში მუშაობა უნდა შედგებოდეს თქვენი MOOC– ებისგან, ნებისმიერი თავისუფალი სამუშაოსგან, რომელიც შეიძლება დაასრულოთ და თქვენი პირადი ვებგვერდიდან, თუ გაქვთ.
- აჩვენეთ პირადი, სიღრმისეული პროექტები, რომლებიც თქვენ გააკეთეთ თქვენს პორტფოლიოში და არა მცირე მონაცემთა ნაკრები.
- ნამუშევარი, რომელსაც თქვენ ასახავთ თქვენს პორტფოლიოში, უნდა იყოს საჯაროდ ხელმისაწვდომი. შეასრულეთ თქვენი სამუშაო ისეთ საიტებზე, როგორიცაა Kaggle და Github.
- თან ახლეთ თქვენი ნამუშევარი ბლოგინგის პლატფორმაზე და სოციალურ მედიაში ონლაინ ყოფნით.
ნაბიჯი 5. დაიწყეთ თქვენი კარიერა მონაცემთა მეცნიერებაში
მოძებნეთ სამუშაო ინტერნეტით და დაესწარით ქსელის ღონისძიებებს. დარწმუნდით, რომ თან იქონიეთ თქვენი პორტფოლიო, რათა აჩვენოთ ახალი ადამიანები ამ სფეროში. თვალი ადევნეთ სიას ისეთ სფეროებში, როგორიცაა ტექნიკური სექტორი, მთავრობა, მარკეტინგი, კონსულტაცია და ჯანდაცვა. თითოეულ მათგანს აქვს გამოყენება მონაცემთა მეცნიერების გამოცდილების მქონე ვინმესთვის.
თუ თქვენ მიიღეთ MOOC პროგრამა მონაცემთა მეცნიერებაში, ის მოგაწვდით დოკუმენტებს, რომლებიც დაადასტურებს თქვენი კურსების დასრულებას. შეიტანეთ ეს დოკუმენტაცია თქვენს რეზიუმეში
მეთოდი 3 – დან 3 – დან: მონაწილეობა Bootcamp– ში
ნაბიჯი 1. ისწავლეთ მონაცემთა მეცნიერების ძირითადი უნარები ჩატვირთვის წინ
მონაცემთა მეცნიერების ჩამტვირთვები არის ინტენსიური, მოკლევადიანი, პირადად სერტიფიცირების პროგრამები, ასე რომ თქვენ გინდათ მაქსიმალურად მომზადებული იყოთ, რათა ეფექტურად გამოიყენოთ თქვენი დრო იქ. პროგრამირების ენების, მათემატიკისა და კომპიუტერული მეცნიერებების სულ მცირე შუალედური ცოდნა დაგეხმარებათ გაზარდოთ ფეხი მას შემდეგ რაც დაიწყებთ მონაცემთა მეცნიერების ჩატვირთვის კამპანიას.
- განიხილეთ ან გაიარეთ რამდენიმე მასიური ონლაინ ღია კურსი ამ სფეროებში, ან ისწავლეთ საკუთარ დროზე.
- თუ თქვენ სწავლობთ საკუთარ დროზე, დარწმუნდით, რომ დაისახეთ კონკრეტული, მისაღწევი მიზნები, რათა თვალყური ადევნოთ თქვენს პროგრესს და არ შეგაწუხოთ.
ნაბიჯი 2. წაიკითხეთ მონაცემთა მეცნიერების bootcamps მიმოხილვები ინტერნეტით
მოძებნეთ Google და მონაცემთა მეცნიერების ფორუმები მონაცემთა მეცნიერების ჩამტვირთავი კამპების მიმოხილვისთვის. თქვენ ასევე შეგიძლიათ განიხილონ დარგის მონაცემთა მეცნიერებთან დაკავშირება, რათა გაარკვიონ მათი მოსაზრებები იქ არსებული საუკეთესო ჩამტვირთვების შესახებ.
ნაბიჯი 3. შეარჩიეთ bootcamp, რომელიც ყველაზე მეტად შეესაბამება თქვენს მოთხოვნებს
მონაცემთა მეცნიერების ჩამტვირთვები საშუალოდ 10 -დან 11 კვირამდე გრძელდება, მაგრამ ზოგიერთმა უფრო პრესტიჟულმა შეიძლება გაგრძელდეს 6 თვე. უფრო პრესტიჟული ჩამტვირთვები ასევე უფრო ძვირი ღირს. დარწმუნდით, რომ იპოვეთ bootcamp, რომელიც აბალანსებს თქვენს დაგეგმვას და ფინანსურ საჭიროებებს.
შეიძლება თქვენს მხარეში იყოს ბუტბუტები, მაგრამ დიდი შანსია რომ დაგჭირდეთ უფრო დიდ ქალაქში გამგზავრება, რომ დაესწროთ მას. ეს განსაკუთრებულ მნიშვნელობას ანიჭებს დაგეგმვას და ფინანსებს
ნაბიჯი 4. დაესწარით თქვენს bootcamp- ს
ჩატვირთვის დროს, თქვენ გექნებათ შესაძლებლობა მიიღოთ პირდაპირი ინსტრუქცია მონაცემთა მეცნიერებაში, შექმნათ სამუშაო თქვენი პორტფოლიოსთვის და გაერთოთ სხვა დამკვიდრებულ და განვითარებადი მონაცემთა მეცნიერებებთან. თქვენ მოგიწევთ ბევრი სწავლა და მეტი შრომა, მაგრამ არ ჩაეფლო მასში. დარწმუნდით, რომ თქვენ ასევე იყენებთ თქვენს დროს, რათა გაეცნოთ სფეროს, ვინ არის მასში და თქვენი ადგილი მასში.
ნაბიჯი 5. შექმენით პორტფელი
თქვენი ჩამტვირთავი კამპანი და ნებისმიერი გადაღებული MOOC მოგცემთ გარკვეულ სამუშაოს თქვენი პორტფელის დასაწყებად, მაგრამ თქვენ ასევე უნდა აჩვენოთ თქვენ მიერ შესრულებული ნებისმიერი თავისუფალი სამუშაო და პირადი, სიღრმისეული პროექტები საჯარო საიტებიდან, როგორიცაა Kaggle და Github. თან ახლეთ თქვენი პორტფოლიო კარგად დამკვიდრებული ონლაინ ყოფნით ბლოგის პლატფორმაზე და სოციალურ მედიაში.
სთხოვეთ თქვენს ინსტრუქტორებს ჩატვირთვის ბანაკში დახმარება თქვენი პორტფელის შედგენაში
ნაბიჯი 6. სხვა მონაცემთა მეცნიერებთან კავშირი და განაცხადი სამუშაოსთვის
მოძებნეთ სამუშაო ადგილები, როგორიცაა ტექნოლოგია, ჯანდაცვა, მთავრობა, საცალო ვაჭრობა და თამაშები. დაესწარით კონფერენციებს და შეხვდით და მიესალმეთ ამ სფეროში სხვა ადამიანებთან ურთიერთობას. მოიყვანეთ თქვენი პორტფოლიო, რომ აჩვენოთ თქვენი უნარები.
