Как переключить свою карьеру с ИТ на науку о данных?

Наука о данных - горячая тема в наши дни! Это очень прибыльная область с большим количеством исследований и инноваций. Также не повредит, что специалистам по данным очень хорошо платят! Поэтому неудивительно, что переключение карьеры с ИТ на науку о данных может значительно улучшить ваши перспективы. Эта область научит вас передовым технологиям, которые помогут вам повысить квалификацию и обеспечить преимущество на этом конкурентном рынке труда. И не повредит, что наука о данных также является увлекательной темой со многими направлениями, такими как визуализация данных, распознавание изображений, машинное обучение и т. Д.

Итак, эта статья расскажет вам все о том, как переключить вашу карьеру с IT на Data Science. Он учит вас различным навыкам, необходимым в Data Science, а также показывает методы, с помощью которых вы можете их приобрести. Вы также узнаете, какие сети необходимо сделать, прежде чем вы сможете получить работу в Data Science и стать полноценным специалистом по данным!

Изучите навыки работы с данными

При переключении карьеры на Data Science важно, чтобы вы приобрели базовые навыки. Это позволяет вам создать план действий, которому вы можете следовать, особенно если вы в настоящее время работаете на другой работе и хотите сменить его. Изучив эти основы, вы можете продолжить, как считаете нужным, и получить более глубокие знания. Итак, вот некоторые базовые навыки Data Science.

1. Статистические навыки

Статистические навыки - это хлеб с маслом для специалиста по данным. Таким образом, вы должны быть знакомы, по крайней мере, с основами статистического анализа, включая статистические тесты, распределения, линейную регрессию, теорию вероятностей, оценки максимального правдоподобия и т. Д. Вы также должны понимать, какие статистические методы являются допустимым подходом для данной проблемы данных, а какие. нет. Некоторые из популярных для этого аналитических инструментов: SAS, Hadoop, Spark, Hive, Pig и т. Д.

2. Программирование

Python и R - самые популярные языки программирования для Data Science. Python используется из-за его способности к статистическому анализу и легкости чтения. Python также имеет богатые библиотеки и различные пакеты для машинного обучения, визуализации данных, анализа данных и т. Д., Что делает его подходящим для науки о данных. R также является еще одним популярным языком программирования для Data Science. Это упрощает решение проблем с помощью таких пакетов, как Ggplot2, Esquisse и т. Д.

3. Машинное обучение

Важно изучить базовые алгоритмы машинного обучения, такие как линейная регрессия, логистическая регрессия, кластеризация с использованием K-средних, дерево решений, ближайший сосед по K и т. Д. Большинство алгоритмов машинного обучения могут быть реализованы с использованием библиотек R или Python, поэтому вы этого не сделаете. нужно быть экспертом по ним. Что вам нужно, так это способность понять, какой алгоритм требуется, в зависимости от типа имеющихся у вас данных и задачи, которую вы пытаетесь автоматизировать.

4. Облачные сервисы

Это также дополнительное преимущество для вас, если вы имеете некоторое представление об облачных сервисах, поскольку большинство компаний также перемещают большие данные и аналитические приложения в облако. Поэтому важно, если вы как специалист по данным, можете немного глубже понять эти облачные сервисы, чтобы вы могли эффективно выполнять анализ данных. Эти знания о развертывании ваших моделей и кода в облаке позволят вам выделиться из толпы, поскольку большинство компаний переходят к перемещению своих баз данных в облако.

5. глубокое обучение

Глубокое обучение - это подмножество машинного обучения, которое обычно используется для более сложных приложений, таких как распознавание изображений, обработка естественного языка и т. Д. Следовательно, нет необходимости знать о стандартных и базовых приложениях Data Science, которые включают структурированные или табличные данные. Но теперь распознавание изображений, обработка естественного языка и т. Д. Становятся все более популярными даже в обычных приложениях машинного обучения, что означает, что вы должны знать хотя бы основы глубокого обучения.

6. SQL

SQL - это фундаментальный аспект науки о данных, с которым вы должны быть хорошо знакомы. У вас должна быть возможность писать и выполнять сложные запросы на языке SQL, которые помогут в выполнении аналитических функций и изменении базы данных по мере необходимости. SQL также важен для обеспечения глубокого понимания базы данных в зависимости от вашего запроса. Таким образом, изучение SQL поможет вам в понимании реляционных баз данных и добавит еще один шаг к вашему пути к тому, чтобы стать специалистом по данным.

7. Коммуникационные навыки

Это распространенный навык, который также очень помогает в становлении специалистом по анализу данных. Это потому, что вам нужно уметь переводить полученные данные в количественную информацию, чтобы нетехническая команда могла помочь в принятии решений. Если вы не умеете общаться, вы не сможете эффективно выполнять свою работу, даже если разбираетесь в данных лучше, чем кто-либо другой. Это также включает в себя повествование данных, в котором вы должны иметь возможность представить свои данные в формате повествования с конкретными результатами и значениями, чтобы другие люди могли понять, о чем вы говорите.

Способы углубленного изучения науки о данных

Теперь, когда вы достаточно знаете о навыках Data Science, вы можете сосредоточиться на различных средах, которые вы можете использовать для их углубленного изучения. Поскольку вы меняете свою карьеру, есть несколько способов получить необходимые знания, чтобы подать заявку на вакансии в области Data Science. Посмотрим на это сейчас.

1. Университетское образование

Если вы хотите быть полностью и формально подготовленным к карьере в области науки о данных, то вам подойдет университетское образование. Образование в лучшем университете будет очень полезным, поскольку предоставит вам платформу для подачи заявления на вакансии в области Data Science, тем более, что вы меняете свою карьеру. Таким образом, степень даст вам определенную уверенность в том, что вы знакомы с наукой о данных и готовы к работе. Однако одним из недостатков университетского образования является то, что оно безумно дорого. Скорее всего, вы уже ходили в университет для своей нынешней карьеры, и стоимость нового университетского образования может закончить ваши сбережения или даже привести к долгам. Поэтому выбирайте университетское образование только в том случае, если вы можете себе это позволить и считаете, что вам нужна более официальная поддержка, чтобы сменить карьеру.

2. Онлайн-курсы

Если вы не хотите снова поступать в университет, вы всегда можете выбрать онлайн-курсы по Data Science. Это позволяет вам изучать науку о данных в вашем расписании вместе с вашей текущей работой, а затем переключаться, когда вы будете готовы. Еще одним преимуществом является то, что эти курсы очень дешевы по сравнению с формальными степенями и могут быть пройдены в условиях самостоятельного обучения. Однако вам нужно быть предельно сосредоточенным и преданным делу, чтобы успешно изучать Data Science на онлайн-курсах. Некоторые из популярных курсов включают:

• Специализация в области науки о данных Университета Джона Хопкинса (Coursera)
• Прикладная наука о данных со специализацией на Python, Мичиганский университет (Coursera)
• Сертификат профессионала в области прикладной науки о данных от IBM (Coursera) и т. Д.

Практикуйте навыки работы с данными, работая над проектами

Проекты - отличный способ продемонстрировать свои навыки в области науки о данных. Они адекватно демонстрируют ваши таланты, даже если вы совершенно другого происхождения и просто перешли на Data Science. И еще один плюс в том, что проекты очень интересны, поскольку они дают возможность анализировать набор данных, чтобы найти корреляции между данными и получить уникальные идеи. Существует множество источников наборов данных, из которых вы можете бесплатно скачать и использовать наборы данных. К ним относятся Kaggle, Data.gov, Google Cloud Public Datasets, Global Health Observatory и т. Д. Некоторые из популярных проектов, которые вы можете попробовать на Kaggle, если вы только новичок, включают проект Titanic Survival, проект индивидуального прогнозирования, проект кредитного прогнозирования. , так далее.

Подать заявку на стажировку и работу в области науки о данных через сети

После того, как вы будете готовы профессионально работать в Data Science, лучше всего начать подавать заявки на работу и стажировку. LinkedIn твой лучший друг здесь! Это отличный способ создать свою профессиональную сеть и получить больше контактов. Рекрутеры также проверяют ваш профиль в LinkedIn, поскольку он служит цифровым резюме, в котором подчеркиваются ваши навыки, опыт и образование. Вы можете даже упустить возможность стажировки или работы, если у вас нет учетной записи LinkedIn или она не обновляется регулярно. А если у вас есть профессиональная сеть в LinkedIn, вы можете даже получить там некоторые возможности стажировки или прямые предложения о работе! Некоторые из других онлайн-порталов, на которых вы можете подать заявку на вакансии в области Data Science, включают GeeksforGeeks, ai-jobs.net, вакансии Amazon, вакансии Analytics, Analytics Vidhya и т. Д.

После этого нужно просто пройти собеседование, чтобы начать новую карьеру в качестве специалиста по данным. Одна из важных вещей, которую следует помнить, заключается в том, что самое важное для специалиста по данным - это способность критически мыслить и структурированно анализировать вопросы. Это то, на что вас будут проверять на собеседовании, а не на знание какого-либо конкретного языка или технологии, поскольку они могут быть изучены, и они могут даже измениться со временем.

Заключение

Таким образом, после изучения базовых навыков, необходимых в области науки о данных, таких как статистика, программирование, машинное обучение, облачные вычисления, глубокое обучение, SQL и навыки общения, вам необходимо решить, хотите ли вы получить формальную степень колледжа или самостоятельно изучать науку о данных, используя онлайн-ресурсы. После этого вы можете подавать заявки на работу и стажировку, пока не получите свое первое предложение о работе и не продвинетесь дальше в своей цели стать специалистом по данным. Всего наилучшего!