So wird man Data Scientist

Data Science ist ein interessanter multidisziplinärer Beruf mit guter Vergütung, daher lohnt es sich zu lernen, wie man ein solcher wird Datenwissenschaftler.

Data Scientist zu werden ist jedoch nicht einfach, denn die Branche ist hart umkämpft. Sie müssen also Ihr bestes Spiel zeigen, um sich abzuheben und erfolgreich zu sein.

Dieser Leitfaden zeigt Ihnen, wie Sie je nach Ihrer Situation mit einer von drei Methoden Data Scientist werden.

Tipps, wie man Data Scientist wird

Da die Datenwissenschaft hart umkämpft ist, müssen Sie alles in Ihrer Macht stehende tun, um erfolgreich zu sein. Im Folgenden finden Sie einige Tipps, die Sie auf dem Weg zum Data Scientist unterstützen:

• Wählen Sie die richtige Rolle und werden Sie Experte darin.
• Wählen Sie spezifische Tools und werden Sie Experte für diese.
• Programmieren und Datenbanken so früh wie möglich studieren.
• Suchen Sie sich Gleichgesinnte, mit denen Sie sich vernetzen können.
• Suchen Sie einen Mentor oder folgen Sie namhaften Datenwissenschaftlern Social Media.
• Üben Sie bis zur Perfektion, indem Sie Projekte bauen.
• Lassen Sie Ihr Portfolio hervorstechen.

Warum Data Science?

Data Science ist das Gebiet, das Fragen für Organisationen beantwortet, die Daten verwenden. Ein Datenwissenschaftler sammelt Daten und analysiert sie so, dass Muster entstehen, die Unternehmen dabei helfen können, die richtige Entscheidung zu treffen.

Der Bereich Data Science ist für eine Reihe von Unternehmen wichtig, da er ihnen ermöglicht, Erkenntnisse zu gewinnen, zukünftige Ergebnisse zu prognostizieren, Produktangebote zu verbessern und über Innovationen und ihre jeweiligen Branchen auf dem Laufenden zu bleiben.

Aufgrund des anhaltenden Datenwachstums aus Computernetzwerken und dem Internet wächst der Bereich Data Science kontinuierlich, da immer mehr Unternehmen versuchen, so viel Gewinn wie möglich mit den Erkenntnissen von Data Scientists zu erzielen.

Must-Have-Fähigkeiten

Data Scientist zu werden ist kein Kinderspiel. Sie müssen die richtigen multidisziplinären Fähigkeiten entwickeln, die erforderlich sind, um Ergebnisse zu erzielen.

Im Folgenden sind die wichtigsten Fähigkeiten aufgeführt, die Sie auf Ihrem Weg zum Datenwissenschaftler haben oder entwickeln müssen.

1. Ein analytischer und problemlösender Verstand – Die allererste Voraussetzung.
2. Codierungsfähigkeiten – Fähigkeit, in Python, R, SQL und anderen zu codieren.
3. Database Management – Know-how zum Speichern und Abrufen von Daten.
4. Datenanalyse – Die Fähigkeit, Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen.
5. Datenvisualisierung & Kommunikation – Die Fähigkeit, Befunde intuitiv zu präsentieren.

Die verschiedenen Data-Science-Berufsbezeichnungen

Data Science ist ein weites Feld und könnte sich im Laufe der Zeit erweitern, wenn sich neue Spezialisierungen entwickeln. Wenn Sie also darauf hinarbeiten, Datenwissenschaftler zu werden, sollten Sie die verschiedenen Berufsbezeichnungen untersuchen, um herauszufinden, welche für Sie am besten geeignet sind.

Zu den wichtigsten Berufsbezeichnungen im Bereich Data Science gehören:

• Daten Scientist – Die allgemeine Beschreibung umfasst alle Schritte, einschließlich Datenerfassung, Speicherung, Modellierung, Analyse und Präsentation.
  
• Data Analyst – Konzentriert sich auf das Sammeln, Bereinigen und Speichern von Daten. Sowie bei Bedarf Analyse und Berichterstattung zu den Daten.
  
• Dateningenieur – Hauptsächlich auf datenbezogene Aufgaben wie Datenerfassung, -bereinigung, -vorbereitung und Wartung der Dateninfrastruktur ausgerichtet.
  
• Datenarchitekt – Entwickelt die vollständige Datenverwaltungsarchitektur des Unternehmens, indem er sich auf die Geschäftsanforderungen der Organisation konzentriert.
  
• Datenmodellierer – Konzentriert sich auf die Entwicklung von Datenmodellen, die dann über die Datenbank implementiert werden.
  
• Marketingwissenschaftler – Verwendet Erkenntnisse aus der Datenwissenschaft, um die Marketingbemühungen des Unternehmens zu verbessern.
  
• Maschinenlernen Ingenieur – Diese Rolle konzentriert sich auf den Entwurf und die Entwicklung von Software und Algorithmen zur Automatisierung AI Vorhersagemodelle.
  
• Datenbank-Administrator – Konzentriert sich auf die Wartung des Datenbankservers der Organisation.

Datenwissenschaftler werden

Es gibt 3 Hauptwege, um Data Scientist zu werden, abhängig von Ihrer Kompetenz und Ihrem Karrierestadium. Die erste Methode besteht darin, einen Data Science-Bachelor-Abschluss zu erwerben, die zweite darin, einen Master-Abschluss in Data Science zu erwerben, und die dritte besteht darin, Data Scientist ohne Abschluss zu werden.

Diese verschiedenen Methoden werden im Folgenden erläutert:

Data Scientist werden mit einem Abschluss

1. Verdienen Sie einen Abschluss in Data Science – Sie können Data Science an der Universität studieren und mit einem Data Science-Abschluss abschließen, was Ihnen einen Vorteil auf dem Arbeitsmarkt verschaffen soll. Sie sollten jedoch beachten, dass der Beruf des Data Science ein Wettbewerbsfeld bleibt und Sie daher noch einige Anstrengungen unternehmen müssen, um einen guten Job zu ergattern.
   
2. Lernen und üben Sie Interviewfähigkeiten – Um Ihre Chancen auf Ihren Traumjob zu verbessern, müssen Sie Ihre Vorstellungsgesprächsfähigkeiten so gut wie möglich üben. Viele Online-Plattformen bieten Interviewkurse an, während andere viele anbieten Kostenlose Beispielfragen.
   
   Sie müssen auch einige Nachforschungen über die Unternehmen anstellen, bei denen Sie sich bewerben, sowie über Ihre angestrebte Berufsbezeichnung. Üben Sie, die Testfragen zu beantworten, sich anzuziehen und gut zu sprechen.
   
3. Praktikum finden – Ein Abschluss in Data Science ist das eine, praktische Berufserfahrung in diesem Bereich das andere. Versuchen Sie also, ein Praktikum zu finden und relevante Erfahrungen zu sammeln. Webseiten wie LinkedIn und Internships.com kann hier eine große Hilfe sein.
   
4. Erstellen Sie ein Portfolio – Der beste Weg, um einen Traumjob zu bekommen, ist ein beeindruckendes Portfolio. Machen Sie es sich also zur Pflicht, private, nützliche und relevante Projekte zu entwickeln, präsentieren Sie sie dann im Internet und verlinken Sie sie bei jeder Bewerbung.
   
5. Jagen für Stellen - Schließlich muss man rausgehen und Jobs finden, sich auf Stellen bewerben und auf Interviewtermine hoffen.

Data Scientist werden mit einem Master

1. Verdienen Sie einen Abschluss in einem verwandten Bereich – Wenn Sie bereits einen Abschluss in einem verwandten Bereich wie Mathematik, Informatik, Statistik usw. haben, können Sie auch mit einem Master-Abschluss im Bereich Data Science fortfahren.
   
2. Verdienen Sie einen Master in Data Science – Viele Hochschulen bieten Data-Science-Masterstudiengänge mit einer durchschnittlichen Vollzeitdauer von 1 Jahr an. Also, wählen und weitermachen.
   
3. Lernen & üben Sie Ihre Interviewfähigkeiten – Während Studiengänge darauf ausgelegt sind, Sie auf den neuesten Stand zu bringen, ist es dennoch in Ihrem besten Interesse, zu üben, zu üben, zu üben. Am besten mit Beispielprojekten.
   
4. Erfahrungen sammeln – Von der Annahme eines verwandten Jobs bis hin zum Arbeiten für weniger, es gibt keinen Ersatz für praktische Erfahrung.
   
5. Erstellen Sie ein Portfolio – Möglicherweise müssen Sie auch nützliche und relevante Projekte entwickeln, die Sie im Internet präsentieren und in jeder Bewerbung verlinken können.
   
6. Jagd nach Jobs – Schließlich muss man auch rausgehen und nach Jobs suchen, sich auf Stellen bewerben und auf Interviewtermine warten.

Data Scientist werden ohne Abschluss

1. Lernen Sie die relevanten Fähigkeiten – Obwohl die Branche hart ist, können Sie auch ohne Abschluss Data Scientist werden. Aber Sie müssen sehr gut sein und hart arbeiten, um in der Branche Fuß zu fassen, indem Sie sich alle notwendigen Fähigkeiten selbst aneignen.
   
2. Machen Sie einen Kurs oder nehmen Sie an einem Bootcamp teil – Die Teilnahme an einem oder mehreren Kursen oder Bootcamps wird dazu beitragen, Ihre Kenntnisse zu verbessern und Ihnen mehr Erfahrung auf diesem Gebiet zu verschaffen.
   
3. Holen Sie sich professionelle Zertifizierungen – Professionelle Zertifizierungen helfen Ihnen bei der Jobsuche, indem Sie deutlich machen, dass Sie sich besonders bemühen, so gut und relevant wie möglich zu sein. Der Aufbau eines Portfolios ist jedoch ebenso wichtig.
   
4. Bauen Sie Ihr Portfolio auf – Sie brauchen ein Portfolio, das heraussticht und Ihre Fähigkeiten in der Praxis zeigt. Suchen Sie nach Projekten mit einer nützlichen Anwendung und Projekten, die Ihre Talente und Fähigkeiten unter Beweis stellen können, und hosten Sie sie dann auf einer Plattform wie GitHub, damit alle sie sehen können.
   
5. Jagd nach Jobs – Schließlich müssen Sie Jobs suchen und sich bewerben, wahrscheinlich mit mehr Eifer als diejenigen mit traditionellen Abschlüssen.

Häufig gestellte Fragen (FAQs)

Fazit

Am Ende dieses Leitfadens, wie man Data Scientist wird, haben Sie die verschiedenen Möglichkeiten gesehen, dies zu erreichen, und die verschiedenen Schritte, die Sie unternehmen müssen.

Data Science mag konkurrenzfähig sein, aber die gute Bezahlung entschädigt für all die Mühen. Wenn Sie sich also für fit für den Kampf halten, dann machen Sie es und viel Glück!