Kako postati podatkovni znanstvenik

Podatkovna znanost zanimljivo je multidisciplinarno zanimanje s dobrom naknadom, stoga se isplati naučiti kako postati podatkovni znanstvenik.

Ipak, nije lako postati podatkovni znanstvenik jer je industrija kruta konkurencijom. Dakle, morate biti u svojoj najboljoj igri da biste se istaknuli i uspjeli.

Ovaj vam vodič pokazuje kako postati podatkovni znanstvenik koristeći jednu od tri metode, ovisno o vašoj situaciji.

Savjeti kako postati podatkovni znanstvenik

Budući da je znanost o podacima vrlo konkurentna, morate učiniti sve što je u vašoj moći da biste uspjeli. Dakle, ovo je nekoliko savjeta koji će vam pomoći na putu da postanete podatkovni znanstvenik:

• Odaberite pravu ulogu i postanite stručnjak za nju.
• Odaberite određene alate i postanite stručnjak za njih.
• Proučite programiranje i baze podataka što je ranije moguće.
• Potražite ljude istomišljenika za umrežavanje.
• Potražite mentora ili pratite poznate podatkovne znanstvenike na društvenim mrežama.
• Vježbom do savršenstva izgradnjom projekata.
• Neka se vaš portfelj ističe.

Zašto Data Science?

Znanost o podacima je područje koje odgovara na pitanja za organizacije koje koriste podatke. Znanstvenik prikuplja podatke i analizira ih na načine koji proizvode obrasce koji mogu pomoći tvrtkama da donesu pravu odluku.

Područje znanosti o podacima važno je za niz tvrtki jer im omogućuje otkrivanje uvida, predviđanje budućih ishoda, poboljšanje ponude proizvoda i praćenje inovacija i njihovih industrija.

Kao rezultat kontinuiranog rasta podataka s računalnih mreža i interneta, područje znanosti o podacima i dalje je u stalnom porastu, budući da sve više tvrtki pokušava izvući što veću zaradu koristeći uvide znanstvenika za podatke.

Vještine koje morate imati

Postati podatkovni znanstvenik nije šetnja po parku. Morate razviti pravi skup multidisciplinarnih vještina potrebnih za postizanje rezultata.

Sljedeće su glavne vještine koje morate imati ili razviti na svom putu da postanete podatkovni znanstvenik.

1. Analitički um koji rješava probleme – Prvi uvjet.
2. Vještine kodiranja – Sposobnost kodiranja u Python, R, SQL i drugima.
3. Za upravljanje bazom podataka – Znati kako pohraniti i dohvatiti podatke.
4. Analiza podataka – Sposobnost dobivanja uvida iz podataka.
5. Vizualizacija podataka i komunikacija – Sposobnost intuitivnog prezentiranja nalaza.

Različiti nazivi poslova u znanosti o podacima

Znanost o podacima je široko područje i moglo bi se nastaviti širiti s vremenom, kako se razvijaju nove specijalizacije. Dakle, dok radite na tome da postanete podatkovni znanstvenik, trebali biste ispitati različite nazive poslova kako biste otkrili koji bi mogao biti najbolji za vas.

Glavni poslovi u znanosti o podacima uključuju:

• Data Scientist – Opći opis uključuje sve korake, uključujući prikupljanje podataka, pohranu, modeliranje, analizu i prezentaciju.
  
• Analitičar podataka – Fokusira se na prikupljanje, čišćenje i pohranu podataka. Kao i analiza i izvješćivanje o podacima, kada je potrebno.
  
• Inženjer podataka – Uglavnom usmjeren na zadatke povezane s podacima, kao što su prikupljanje podataka, čišćenje, priprema i održavanje podatkovne infrastrukture.
  
• Arhitekt podataka – Razvija cjelovitu arhitekturu upravljanja podacima tvrtke fokusirajući se na poslovne potrebe organizacije.
  
• Modelar podataka – Usmjeren na razvoj modela podataka koji se zatim implementiraju kroz bazu podataka.
  
• Marketing znanstvenik – Koristi uvide iz podatkovne znanosti za poboljšanje marketinških napora tvrtke.
  
• Inženjer stroja za učenje – Ova se uloga usredotočuje na dizajniranje i razvoj softvera i algoritama za automatizaciju AI prediktivnih modela.
  
• Database Administrator – Fokusira se na održavanje poslužitelja baze podataka organizacije.

Postati podatkovni znanstvenik

Postoje 3 glavna načina da postanete podatkovni znanstvenik, ovisno o vašoj kompetenciji i stupnju u vašoj karijeri. Prva metoda je stjecanje diplome prvostupnika znanosti o podacima, druga je stjecanje diplome magistra znanosti o podacima, a treća je postati podatkovni znanstvenik bez diplome.

Ove različite metode objašnjene su u nastavku:

Postati podatkovni znanstvenik s diplomom

1. Steknite diplomu znanosti o podacima – Možete studirati podatkovnu znanost na sveučilištu i diplomirati s diplomom podatkovne znanosti, što bi vam trebalo dati prednost na tržištu rada. Trebali biste, međutim, imati na umu da je profesija znanosti o podacima i dalje kompetitivno područje, a to znači da ćete ipak morati uložiti malo truda da pronađete dobar posao.
   
2. Naučite i vježbajte vještine intervjua – Kako biste poboljšali svoje izglede za pronalaženje posla iz snova, morat ćete vježbati svoje vještine intervjua koliko god možete. Mnoge internetske platforme nude tečajeve za intervjue, dok druge nude mnogo toga besplatni uzorci pitanja.
   
   Također ćete morati malo istražiti tvrtke u koje se prijavljujete, kao i željeno radno mjesto. Vježbajte odgovaranje na ispitna pitanja, odijevanje i dobar govor.
   
3. Pronađite stažiranje – Imati diplomu znanosti o podacima jedno je, a imati praktično radno iskustvo na tom području nešto drugo. Dakle, pokušajte pronaći praksu i steći relevantno iskustvo. Web stranice poput LinkedIn i Stažiranje.com ovdje može biti od velike pomoći.
   
4. Izgradite portfelj – Najbolji način da dobijete posao iz snova je imati impresivan portfelj. Dakle, neka vaša dužnost bude razvijanje privatnih, korisnih i relevantnih projekata, zatim ih izložite na webu i povežite s njima svaki put kada se prijavite za posao.
   
5. Potraga za poslom – Konačno, morate otići tamo i pronaći posao, prijaviti se za radna mjesta i nadati se terminima za intervjue.

Postati podatkovni znanstvenik s magisterijem

1. Steknite diplomu u srodnom području – Ako već imate diplomu iz srodnog područja, kao što je matematika, informatika, statistika itd., tada također možete nastaviti u području znanosti o podacima s magisterijem.
   
2. Steknite magisterij iz znanosti o podacima – Mnoge škole nude magistarske programe znanosti o podacima s prosječnim redovnim trajanjem od jedne godine. Dakle, izaberite i krenite dalje.
   
3. Naučite i vježbajte svoje vještine intervjua – Dok su studijski programi osmišljeni kako bi vas doveli do koraka, ipak je u vašem najboljem interesu vježbati, vježbati i još jednom vježbati. U najboljem slučaju, s oglednim projektima.
   
4. Steći malo iskustva – Od uzimanja srodnog posla do rada za manje, ne postoji zamjena za praktično iskustvo.
   
5. Izgradite portfelj – Možda ćete također trebati razviti korisne i relevantne projekte koje možete prikazati na webu i na koje se možete povezati u svakoj prijavi za posao.
   
6. Potraga za poslom – Konačno, također morate otići tamo i tražiti posao, prijaviti se za radna mjesta i čekati termine za intervju.

Postati podatkovni znanstvenik bez diplome

1. Naučite relevantne vještine – Iako je industrija teška, još uvijek možete postati podatkovni znanstvenik bez diplome. Ali morat ćete biti vrlo dobri i naporno raditi kako biste se probili u industriju tako što ćete sami naučiti sve potrebne vještine.
   
2. Idite na tečaj ili pohađajte Bootcamp – Pohađanje jednog ili više tečajeva ili kampova pomoći će vam da povećate svoju stručnost, kao i da vam da više iskustva u tom području.
   
3. Dobijte profesionalne certifikate – Stručni certifikati pomoći će vam u traženju posla tako što će jasno pokazati da ulažete dodatne napore kako biste bili što bolji i relevantniji. Međutim, izgradnja portfelja jednako je važna.
   
4. Izgradite svoj portfelj – Potreban vam je portfelj koji se ističe i pokazuje vaše sposobnosti u praktičnom smislu. Potražite projekte s korisnom aplikacijom i projekte koji mogu pokazati vaše talente i vještine, a zatim ih smjestite na platformu kao što je GitHub da ih svi vide.
   
5. Potraga za poslovima – Konačno, morat ćete tražiti i prijavljivati ​​se za poslove, vjerojatno s više žara od onih s tradicionalnim diplomama.

Često postavljana pitanja (FAQS)

Zaključak

Došavši do kraja ovog vodiča o tome kako postati podatkovni znanstvenik, vidjeli ste različite načine kako to ostvariti i različite korake koje trebate poduzeti.

Znanost o podacima može biti konkurentna, ali dobra plaća čini sav trud isplativim. Dakle, ako se smatrate sposobnim za borbu, samo naprijed i sretno!