Jak zostać Data Scientist

Niemal wszystko, co robisz, generuje dane. Wejdź na stronę internetową: Dane. Stuknij w aplikację na swoim telefonie: Dane. Kup coś za pomocą karty kredytowej: Dane. Polubić lub przesłać zdjęcie w mediach społecznościowych: Dane. Miliardy ludzi generują ogromne ilości danych w każdej chwili każdego dnia.

To jest trochę dużych danych, a one tylko się powiększają. Wyobraź sobie, co można zrobić z tymi wszystkimi informacjami – naukowcy zajmujący się danymi właśnie to robią. Data science to w zasadzie sztuka rozwiązywania problemów z danymi. Możesz mieć tryliony rzędów danych, ale same te informacje nic nie znaczą. Potrzeba pracy i specjalistycznych umiejętności, aby przekształcić je z niezrozumiałego szumu w coś, co można łatwo zrozumieć.

We wszystkich tych danych tkane są informacje, które mogą poprawić jakość życia, zidentyfikować problemy społeczne i rozwiązać globalne kryzysy. Teraz bardziej niż kiedykolwiek istotne postępy, które mogą wynikać z danych są niezbędne do znalezienia – nie jest zaskoczeniem, że zdolność do rozumienia, analizowania i interpretowania danych jest bardzo pożądaną umiejętnością.

Co właściwie robią Data Scientists?

Zacznijmy od rozbicia dwóch najczęściej zadawanych pytań – czym jest nauka o danych i jakie są obowiązki naukowca?

Nauka o danych polega na zanurzeniu się w studni informacji i przekształceniu jej w narzędzie, które można wykorzystać do osiągnięcia celu. Naukowcy przetwarzają dane tak, aby były czytelne dla człowieka, budując wizualizacje, które opowiadają historię lub modele, które wyjaśniają proces lub przewidują zachowanie. Innym razem przeprowadza się eksperymenty, aby zweryfikować hipotezy, próbując je udowodnić. Istotą jest to, że surowe dane są wykorzystywane do produkcji czegoś, co jest cenne w tym, że można zrobić lub nauczyć się czegoś z nim.

Tytuł stanowiska w dziedzinie nauk o danych obejmuje:

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

Ile zarabiają Data Scientists?

Roczna pensja waha się od $92k do $138k, a na dzień 1 kwietnia 2020, średnia roczna płaca dla Data Scientist w Stanach Zjednoczonych wynosi $119,130 rocznie według ZipRecruiter. Jest to jedna z najbardziej lukratywnych wysokopłatnych karier w branży tech dzisiaj.

W ostatniej analizie wyników długoterminowych, absolwenci Thinkful Data Science wykazali, że przed Thinkful, studenci zarabiali średnio $ 53k, a po Thinkful, skoczył do $ 77k w ich pierwszej pracy. Ponadto, po co najmniej roku pracy w tej dziedzinie, absolwenci zarabiali średnio 101k $. Sprawdź nasze długoterminowe wyniki sukcesu studentów, aby uzyskać więcej informacji.

Jakie umiejętności potrzebują Data Scientists?

To szybko rozwijające się pole rozwiązuje niektóre z największych problemów w dzisiejszym świecie. Ale co trzeba zrobić, aby faktycznie być naukowcem danych?

Zanim jeszcze zaczniesz uczyć się umiejętności technicznych, aby dostać się do branży, skup się na umiejętnościach miękkich, które prawdopodobnie już posiadasz. Są one integralną częścią Twojej następnej kariery jako naukowiec od danych:

• Komunikacja
• Kreatywne myślenie
• Budowanie relacji
• Autentyczność
• Trwałość

Zapoznaj się z dogłębnymi poradami na temat tego, jak oprzeć się na tych umiejętnościach, aby rozpocząć swoją pewność siebie podczas zmiany kariery.

Umiejętności techniczne, które są niezbędne, aby wykonać pracę, działać na wysokim poziomie i osiągnąć cele zawodowe obejmują:

• Zaawansowane programowanie i głęboka wiedza matematyczna
• Pasja do znajdowania i rozwiązywania problemów
• Techniki analityczne, takie jak sposób tworzenia wizualizacji i korzystania ze statystyk podsumowujących
• Zrozumienie testów A/B i istotności statystycznej
• Python do zbierania i prezentowania danych, następnie zidentyfikować spostrzeżenia
• SQL do zapytań
• Uczenie maszynowe z modelami nadzorowanymi i nienadzorowanymi

Nauka o danych rzadko jest prosta i sucha. To nie jest po prostu „zastosuj tę technikę” lub „uruchom ten program”. Chociaż jest to konieczne, jest to zazwyczaj łatwa część. Potrzebne jest dogłębne zrozumienie problemu, aby można było określić, które narzędzia najlepiej nadają się do wykonania zadania. Jedną z najważniejszych umiejętności dla naukowca zajmującego się danymi jest zdolność do znajdowania problemów, które można rozwiązać. Nauka data science nie jest więc tylko połączeniem programowania ze statystyką – zawiera to w sobie, ale wymaga również kontekstu. Musisz zrozumieć dziedzinę, w której pracujesz, aby móc testować swoje hipotezy w świecie rzeczywistym.

Słuchaj od Data Science Mentor, Thanasis Paraskevas, dlaczego SQL jest tak potężnym językiem programowania i jak będziesz go używać jako data scientist.Mając ponad 10 lat używania SQL w środowisku zawodowym, jego porady eksperckie mogą pomóc ci rzucić okiem na proces uczenia się i stosowania SQL.

Jak zostać Data Scientist?

Uczenie się czegokolwiek wymaga pętli pozytywnego sprzężenia zwrotnego. Projektując nasze kursy bootcamp w Thinkful, odkryliśmy, że studenci uczą się najlepiej z:

• 1-on-1 mentoring i coaching kariery
• Wszechstronny program nauczania z wbudowanymi check-ins
• Projekty Capstone, które budują portfolio w świecie rzeczywistym

Oferujemy przyspieszony, pełnoetatowy program lub elastyczny kurs nauki o danych w niepełnym wymiarze godzin, aby umożliwić Ci wybór najlepszego formatu dla Twojego życia. Nasz najnowocześniejszy program nauczania nauczy Cię wszystkich umiejętności, których potrzebujesz, aby rozpocząć udaną karierę naukowca danych. Niektóre z najważniejszych punktów naszego programu nauczania nauki o danych obejmują:

• Analityka i eksperymentowanie przy użyciu Pythona i SQL
• Uczenie maszynowe przy użyciu modeli nadzorowanych i nienadzorowanych
• Zaawansowane umiejętności specjalizacyjne

Zbudowaliśmy nasze programy, aby dopasować je do Twoich potrzeb i ustawić Cię na sukces. Wszystkie kursy są dostarczane w 100% online i obejmują zaawansowane programy nauczania oparte na projektach i aktualnych narzędzi branżowych do budowania rzeczywistych projektów capstone. Możesz lepiej poznać nasze kursy i formaty, odkrywając Thinkful 101.

Thinkful jest zainwestowany w ciebie. Chcemy, abyś postawił swoją przyszłą karierę na pierwszym miejscu już dziś i zapłacił czesne, gdy zostaniesz zatrudniony. Oferujemy różne opcje płatności, ponieważ Twój status finansowy nie powinien powstrzymywać Cię przed nową karierą. Poznaj, jak pracujemy.

Jak mogę odnieść sukces w nauce online?

Od 2012 roku Thinkful pomaga uczniom zmienić ich kariery i życia. Pomagamy umieścić uczniów na trajektorii w górę, aby trwać przez całe życie dzięki nauce online. Społeczność Thinkful obejmuje prawie 600 edukatorów i mentorów oraz ponad 1100 studentów, którzy wszyscy współdziałają w 100% online. W ciągu ostatnich 8 lat odkryliśmy pomocne techniki, które zapewniają skuteczną naukę w całkowicie zdalnym środowisku – oto kilka wskazówek, aby ustawić fundamenty sukcesu zdalnego uczenia się.

Czy są jakieś zasoby Data Science newbie, które mogę przejrzeć?

Jeśli jeszcze nie zdałeś sobie z tego w pełni sprawy, Data Science jest ciężka w matematyce. Na szczęście nie musisz być czarodziejem matematyki i możesz skupić się na niezbędnych umiejętnościach matematycznych potrzebnych jako naukowiec zajmujący się danymi.

George Mount, nasz projektant instrukcji w zakresie nauki o danych, nakreślił trzy kluczowe umiejętności matematyczne, które pomogą Ci odnieść sukces w kursie:

• Statystyka–używana na każdym poziomie nauki o danych
• Prawdopodobność–wymaga zrozumienia pojęć takich jak próbkowanie i funkcje rozkładu
• Uczenie maszynowe–wymaga zrozumienia algebry liniowej i rachunku

Poszedł dalej, aby wyjaśnić, że ” podkreśla praktykę nad teorią. Tak więc, podczas gdy studenci będą uczyć się niektórych twardych matematyki za algorytmami, nacisk kładzie się na zrozumienie, jak skutecznie wykorzystać je w kontekście biznesowym.” Aby dowiedzieć się więcej o konkretnej ekspozycji matematycznej wymaganej dla programu, sprawdź Math You Need to Know.

Jeśli szukasz rozpocząć karierę data scientist, zbieranie porad ekspertów jest równie ważne, jak uczenie się technicznych umiejętności handlu. Ekspert w dziedzinie programowania w języku Python, Giles McMullen-Klien, usiadł z nami, aby podzielić się tym, jak rozpocząć karierę w nauce o danych, bez względu na to, gdzie jesteś na ścieżce kariery w tej dziedzinie.

Jego cztery podstawowe wskazówki dotyczące rozpoczęcia kariery jako Data Scientist obejmują:

1. Pozostań w kontakcie ze społecznością Data Science
2. Uważaj na możliwości rozwoju
3. Znajdź swoich mistrzów i rozwijaj relacje
4. Podkreślaj swoje osiągnięcia i ucz innych, gdzie tylko możesz

Zanurz się dalej w poradach Gilesa, aby uzyskać wewnętrzną wiedzę.

Jak zacząć?

Jeśli jesteś gotowy, aby dowiedzieć się więcej, zarobić więcej i dokonać zmiany, która trwa całe życie – zaplanuj rozmowę z naszymi przedstawicielami ds. Przyjęć, aby odbyć rozmowę wstępną w czasie, który działa dla Ciebie, aby zacząć.

Pomożemy Ci wybrać odpowiedni format i poprowadzimy Cię przez kolejne kroki do zmiany kariery i zostania wysoko opłacanym naukowcem zajmującym się danymi. Nasi przedstawiciele mogą również zaoferować dogłębne informacje na temat opcji płatności i finansowania kursu, który najlepiej pasuje do Ciebie.

.