Hoe word je een Data Scientist

Bijna alles wat je doet genereert data. Bezoek een website: Gegevens. Tik op een app op je telefoon: Data. Iets kopen met een creditcard: Data. Een foto liken of uploaden op sociale media: Data. Miljarden mensen genereren elk moment van de dag immense hoeveelheden gegevens.

Dat zijn grote gegevens, en ze worden alleen maar groter. Stel je voor wat er kan worden gedaan met al die informatie – data wetenschappers zijn precies dat aan het doen. Data science is in wezen de kunst van het oplossen van problemen met gegevens. Je hebt misschien triljoenen rijen gegevens, maar op zichzelf betekent die informatie niets. Het vergt werk en gespecialiseerde vaardigheden om ze van onbegrijpelijke ruis om te zetten in iets dat gemakkelijk kan worden begrepen.

In al deze gegevens zit informatie verweven die de kwaliteit van het leven kan verbeteren, maatschappelijke problemen kan identificeren en wereldwijde crises kan aanpakken. Nu meer dan ooit zijn de significante verbeteringen die uit gegevens kunnen voortvloeien van essentieel belang om te vinden – het is dan ook geen verrassing dat het kunnen begrijpen, analyseren en interpreteren van gegevens een zeer gewilde vaardigheid is.

Wat doen Data Scientists eigenlijk?

Laten we beginnen met twee van de meest gestelde vragen te beantwoorden: wat is data science en wat zijn de verantwoordelijkheden van een data scientist?

Data science draait om het duiken in een bron van informatie en deze om te zetten in een instrument dat je kunt gebruiken om een doel te bereiken. Datawetenschappers verwerken gegevens zodat ze leesbaar zijn voor mensen, bouwen visualisaties die een verhaal vertellen of modellen die een proces verklaren of gedrag voorspellen. Andere keren worden experimenten uitgevoerd om hypotheses te valideren in een poging ze te bewijzen. De essentie is dat de ruwe gegevens worden gebruikt om iets te produceren dat waardevol is in die zin dat je er iets mee kunt doen of leren.

Data Science functienamen omvatten:

• Data Scientist
• Data Analyst
• Business Intelligence Analyst
• Machine Learning Engineer
• Junior Data Analyst

Hoe veel verdienen Data Scientists?

Het jaarsalaris varieert van $92k tot $138k, en vanaf 1 apr 2020 is het gemiddelde jaarloon voor een Data Scientist in de Verenigde Staten $119.130 per jaar volgens ZipRecruiter. Dit is een van de meest lucratieve hoogbetaalde carrières in de tech-industrie van vandaag.

In een recente langetermijnresultatenanalyse lieten Thinkful Data Science-afgestudeerden zien dat studenten vóór Thinkful gemiddeld $ 53k verdienden, en na Thinkful omhoog sprongen naar $ 77k in hun eerste baan. Bovendien verdienden alumni na minstens een jaar in het vakgebied gemiddeld $101k. Bekijk onze succesresultaten voor studenten op de lange termijn voor meer informatie.

Welke vaardigheden hebben Data Scientists nodig?

Dit snel groeiende veld pakt een aantal van de grootste problemen in de wereld van vandaag aan. Maar wat is er nodig om daadwerkelijk een data scientist te worden?

Voordat je begint met het leren van de technische vaardigheden om je in de industrie te krijgen, focus je op de soft skills die je waarschijnlijk al bezit. Deze zijn een integraal onderdeel van uw volgende carrière als data scientist:

• Communicatie
• Creatief denken
• Relatievorming
• Authenticiteit
• Doorzettingsvermogen

Krijg diepgaand advies over hoe u op deze vaardigheden kunt leunen om uw zelfvertrouwen een kickstart te geven bij het switchen van carrière.

Technische vaardigheden die essentieel zijn om de klus te klaren, op hoog niveau te presteren en carrièredoelen te halen, omvatten:

• Geavanceerd programmeren en diepe wiskundige kennis
• Passie voor het vinden en oplossen van problemen
• Analytische technieken zoals hoe visualisaties te maken en samenvattende statistieken te gebruiken
• Begrip van A / B testen en statistische significantie
• Python om gegevens te verzamelen en te presenteren, en vervolgens inzichten te identificeren
• SQL voor query’s
• Machine-leren met supervised en unsupervised modellen

Data science is zelden kant en klaar. Het is niet simpelweg “pas deze techniek toe” of “draai dit programma”. Hoewel dat nodig is, is dat meestal het gemakkelijke deel. Je moet een grondig begrip van het probleem hebben, zodat je kunt bepalen welke tools het meest geschikt zijn voor je taak. Een van de belangrijkste vaardigheden voor een data scientist is het vermogen om oplosbare problemen te vinden. Data science leren is dus niet alleen het combineren van programmeren met statistiek – het omvat dat, maar vereist ook context. Je moet het domein waarin je werkt begrijpen, zodat je je hypotheses in de echte wereld kunt testen.

Hoor van Data Science Mentor, Thanasis Paraskevas, over waarom SQL zo’n krachtige programmeertaal is, en hoe je het zult gebruiken als data scientist.Met meer dan 10 jaar ervaring in het gebruik van SQL in een professionele omgeving, kan zijn deskundig advies je helpen een kijkje te nemen in het proces van het leren en toepassen van SQL.

Hoe word ik een Data Scientist?

Om iets te leren is een positieve feedback loop nodig. Bij het ontwerpen van onze bootcamp cursussen bij Thinkful, hebben we ontdekt dat studenten het beste leren met:

• 1-op-1 mentorschap en loopbaancoaching
• Een uitgebreid curriculum met ingebouwde check-ins
• Capstone-projecten die een real-world portfolio opbouwen

We bieden een versneld, voltijds programma of een flexibel deeltijdprogramma data science cursus, zodat u de beste indeling voor uw leven kunt kiezen. Ons state-of-the-art curriculum zal je alle vaardigheden leren die je nodig hebt om een succesvolle data scientist carrière te starten. Enkele hoogtepunten uit ons data science-curriculum zijn:

• Analytics and Experimentation using Python and SQL
• Machine learning using supervised and unsupervised models
• Advanced specialization skills

We hebben onze programma’s gebouwd om aan uw behoeften te voldoen en u op te zetten voor succes. Alle cursussen worden 100% online geleverd en omvatten geavanceerde projectgebaseerde curricula en huidige industriehulpmiddelen om real-world capstone-projecten te bouwen. U kunt onze cursussen en formats beter leren kennen door Thinkful 101.

Thinkful is geïnvesteerd in jou. We willen dat je vandaag je toekomstige carrière op de eerste plaats zet en het collegegeld betaalt wanneer je wordt aangenomen. Wij bieden een verscheidenheid aan betalingsmogelijkheden, omdat uw financiële status u niet zou moeten weerhouden van een nieuwe carrière. Ontdek hoe we werken.

Hoe kan ik slagen in online leren?

Sinds 2012 heeft Thinkful studenten geholpen hun carrière en leven te veranderen. We helpen studenten op een opwaartse baan te zetten die een leven lang meegaat door middel van online leren. De Thinkful gemeenschap omvat bijna 600 docenten en mentoren en meer dan 1.100 studenten die allemaal 100% online communiceren. In de afgelopen 8 jaar hebben we handige technieken ontdekt die ervoor zorgen dat je effectief leert in een volledig externe omgeving – hier zijn enkele tips om de basis te leggen voor succes met leren op afstand.

Zijn er Data Science-newbie-bronnen die ik kan bekijken?

Als je het nog niet volledig hebt beseft, is Data Science zwaar in de wiskunde. Gelukkig hoef je geen wiskundewizard te zijn, en kun je je richten op de wiskundevaardigheden die je als data scientist nodig hebt.

George Mount, onze data science instructieontwerper, schetste drie belangrijke wiskundevaardigheden die je zullen helpen slagen in de cursus:

• Statistiek – wordt in elk niveau van data science gebruikt
• Berekenbaarheid – vereist begrip van concepten als steekproeven en verdelingsfuncties
• Machine learning – vereist begrip van lineaire algebra en calculus

Hij ging verder met uit te leggen dat ” de nadruk legt op de praktijk boven de theorie. Dus, terwijl studenten zullen leren een aantal van de harde wiskunde achter de algoritmen, de nadruk ligt op het begrijpen hoe ze effectief te gebruiken in een zakelijke context.” Om meer te weten te komen over de specifieke wiskundige blootstelling die vereist is voor het programma, bekijk de Math You Need to Know.

Als u op zoek bent naar een data scientist-carrière, is het verzamelen van deskundig advies net zo belangrijk als het leren van de technische vaardigheden van het vak. Python-programmeerexpert Giles McMullen-Klien ging met ons om de tafel zitten om te delen hoe je een carrière in data science kunt starten, ongeacht waar je je bevindt in je data science-carrièrepad.

Zijn vier essentiële tips voor het starten van een carrière als Data Scientist omvatten:

1. Blijf verbonden met de Data Science-gemeenschap
2. Houd een oogje in het zeil voor groeimogelijkheden
3. Vind je kampioenen en ontwikkel een relatie
4. Hlight je prestaties en leer anderen waar je kunt

Duik verder in het advies van Giles om de inside scoop te krijgen.

Hoe kan ik beginnen?

Als u klaar bent om meer te leren, meer te verdienen en een verandering te maken die een leven lang meegaat, plan dan een gesprek met onze toelatingsvertegenwoordigers voor een kennismakingsgesprek op een tijdstip dat voor u werkt om aan de slag te gaan.

Wij zullen u helpen het juiste formaat te kiezen en u begeleiden bij de volgende stappen om uw carrière te veranderen en een goedbetaalde datawetenschapper te worden. Onze vertegenwoordigers kunnen u ook uitgebreide informatie geven over betalings- en financieringsopties voor de cursus die het beste bij u past.