Hur man blir datavetare

Nästan allt du gör genererar data. Besök en webbplats: Uppgifter. Tryck på en app på din telefon: Uppgifter. Köp något med ett kreditkort: Data. Gilla eller ladda upp en bild på sociala medier: Data: Data. Miljarder människor genererar enorma mängder data varje ögonblick varje dag.

Det är stora data, och de blir bara större. Föreställ dig vad som kan göras med all denna information – datavetare gör precis det. Datavetenskap är i huvudsak konsten att lösa problem med hjälp av data. Du kan ha triljoner rader av data, men i sig själv betyder informationen ingenting. Det krävs arbete och specialiserade färdigheter för att omvandla den från obegripligt brus till något som lätt kan förstås.

I alla dessa data finns information som kan förbättra livskvaliteten, identifiera samhällsproblem och ta itu med globala kriser. Nu mer än någonsin är det viktigt att hitta de betydande framsteg som data kan resultera i – det är ingen överraskning att kunna förstå, analysera och tolka data är en mycket eftertraktad färdighet.

Vad gör datavetare egentligen?

Låt oss börja med att bryta ner två av de vanligaste frågorna – vad är datavetenskap och vilka ansvarsområden har en datavetare?

Datavetenskap handlar om att dyka ner i en källa av information och forma den till ett verktyg som du kan använda för att uppnå ett mål. Datavetare bearbetar data så att den blir läsbar för människor och bygger visualiseringar som berättar en historia eller modeller som förklarar en process eller förutsäger ett beteende. Andra gånger utförs experiment för att validera hypoteser i ett försök att bevisa dem. Kärnan är att rådata används för att producera något som är värdefullt i den bemärkelsen att man kan göra eller lära sig något med det.

Datavetenskapliga jobbtitlar inkluderar:

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

Hur mycket tjänar dataforskare?

Årslönerna sträcker sig från 92 000 dollar till 138 000 dollar, och enligt ZipRecruiter är den genomsnittliga årslönen för en Data Scientist i USA 119 130 dollar per år per 1 april 2020. Detta är en av de mest lukrativa högbetalda karriärerna inom teknikbranschen idag.

I en nyligen genomförd långsiktig resultatanalys visade Thinkful Data Science-utbildade att studenterna före Thinkful tjänade i genomsnitt 53k dollar och efter Thinkful hoppade de upp till 77k dollar i sitt första jobb. Efter minst ett år på området tjänade alumnerna dessutom i genomsnitt 101 000 dollar. Kolla in våra långsiktiga resultat för studenternas framgång för mer information.

Vilka färdigheter behöver datavetare?

Detta snabbt växande område tar itu med några av de största problemen i världen idag. Men vad krävs för att faktiskt bli datavetare?

För att börja lära dig de tekniska färdigheter som gör att du kan komma in i branschen bör du fokusera på de mjuka färdigheter som du troligen redan har. Dessa är avgörande för att landa din nästa karriär som datavetare:

• Kommunikation
• Kreativt tänkande
• Relationsbyggande
• Autenticitet
• Utålighet

Få ingående råd om hur du kan luta dig mot dessa färdigheter för att få fart på ditt självförtroende när du byter karriär.

Tekniska färdigheter som är viktiga för att få jobbet gjort, prestera på hög nivå och uppnå karriärmålen är bland annat:

• Avancerad programmering och djupa matematiska kunskaper
• Passion för att hitta och lösa problem
• Analytiska tekniker som hur man gör visualiseringar och använder sammanfattande statistik
• Intresse för A/B-testning och statistisk signifikans
• Python för att samla in och presentera data, och sedan identifiera insikter
• SQL för sökning
• Maskininlärning med övervakade och oövervakade modeller

Datavetenskap är sällan helt enkelt. Det är inte bara att ”tillämpa den här tekniken” eller ”köra det här programmet”. Även om det är nödvändigt är det oftast den enkla delen. Du behöver en grundlig förståelse för problemet så att du kan avgöra vilka verktyg som är bäst lämpade för din uppgift. En av de viktigaste färdigheterna för en datavetare är förmågan att hitta problem som går att lösa. Att lära sig datavetenskap är alltså inte bara att kombinera programmering med statistik – det innefattar det, men kräver också ett sammanhang. Du måste förstå den domän som du arbetar inom, så att du kan testa dina hypoteser i den verkliga världen.

Hör Data Science Mentor, Thanasis Paraskevas, om varför SQL är ett så kraftfullt programmeringsspråk och hur du kommer att använda det som datavetare.Med över 10 års användning av SQL i en professionell miljö kan hans expertråd hjälpa dig att få en inblick i processen att lära dig och tillämpa SQL.

Hur blir jag datavetare?

För att lära sig något krävs en positiv återkopplingsslinga. Vid utformningen av våra bootcamp-kurser på Thinkful har vi funnit att eleverna lär sig bäst med:

• 1-till-1 mentorskap och karriärcoachning
• En omfattande läroplan med inbyggda check-ins
• Capstone-projekt som bygger upp en portfölj från den verkliga världen

Vi erbjuder ett accelererat program på heltid eller ett flexibelt program på deltid datavetenskapskurs för att du ska kunna välja det bästa formatet för ditt liv. Vår toppmoderna läroplan kommer att lära dig alla de färdigheter du behöver för att starta en framgångsrik karriär som datavetare. Några av höjdpunkterna i vår kursplan för datavetenskap är:

• Analytik och experimenterande med hjälp av Python och SQL
• Maskininlärning med hjälp av övervakade och oövervakade modeller
• Fördjupade specialiseringskunskaper

Vi har byggt upp våra program så att de passar dina behov och ger dig förutsättningar för att lyckas. Alla kurser levereras till 100 % online och innehåller avancerade projektbaserade kursplaner och aktuella branschverktyg för att bygga upp verkliga projekt. Du kan lära känna våra kurser och format bättre genom att utforska Thinkful 101.

Thinkful investerar i dig. Vi vill att du ska sätta din framtida karriär i första rummet redan i dag och betala undervisningsavgiften när du blir anställd. Vi erbjuder en mängd olika betalningsalternativ eftersom din ekonomiska situation inte ska hålla dig tillbaka från en ny karriär. Utforska hur vi arbetar.

Hur kan jag lyckas med onlineutbildning?

Sedan 2012 har Thinkful hjälpt studenter att förändra sina karriärer och liv. Vi hjälper till att sätta eleverna på en uppåtgående bana som varar hela livet genom onlineutbildning. Thinkfuls gemenskap omfattar nästan 600 lärare och mentorer och över 1 100 elever som alla interagerar till 100 % online. Under de senaste 8 åren har vi upptäckt användbara tekniker som säkerställer att du lär dig effektivt i en helt fjärrstyrd miljö – här är några tips för att lägga grunden för att lyckas med fjärrundervisning.

Är det några resurser för nybörjare inom datavetenskap som jag kan granska?

Om du inte helt och hållet har insett det ännu, är datavetenskap tungt i matematik. Tack och lov behöver du inte vara en matematisk trollkarl, och du kan finslipa de nödvändiga matematiska färdigheter som behövs som datavetare.

George Mount, vår instruktionsdesigner för datavetenskap, beskrev tre viktiga matematiska färdigheter som kommer att hjälpa dig att lyckas i kursen:

• Statistik – används på alla nivåer inom datavetenskap
• Sannolikhet – kräver förståelse för begrepp som provtagning och fördelningsfunktioner
• Maskininlärning – kräver förståelse för linjär algebra och kalkyl

Han fortsatte med att förklara att ” betonar praxis framför teori. Så även om eleverna lär sig en del av den hårda matematiken bakom algoritmerna, ligger tyngdpunkten på att förstå hur man använder dem effektivt i ett affärssammanhang.” Om du vill veta mer om den specifika matematiska exponering som krävs för programmet kan du läsa om Matematik du behöver veta.

Om du vill starta en karriär som datavetare är det lika viktigt att samla in expertråd som att lära sig de tekniska färdigheterna i yrket. Pythonprogrammeringsexperten Giles McMullen-Klien satte sig ner med oss för att dela med sig av hur du startar en karriär inom datavetenskap oavsett var du befinner dig i din karriärväg inom datavetenskap.

Hans fyra viktiga tips för att starta en karriär som datavetare inkluderar:

1. Håll dig kopplad till datavetenskapssamhället
2. Håll utkik efter tillväxtmöjligheter
3. Finn dina mästare och utveckla en relation
4. Höj fram dina prestationer och lär andra där du kan

Dyk djupare in i Giles råd för att få en inblick i vad som gäller.

Hur kommer jag igång?

Om du är redo att lära dig mer, tjäna mer och göra en förändring som varar hela livet – boka in ett samtal med våra antagningsrepresentanter för att få ett introduktionssamtal vid en tidpunkt som passar dig för att komma igång.

Vi hjälper dig att välja rätt format och guidar dig genom nästa steg för att förändra din karriär och bli en välbetald data scientist. Våra representanter kan också erbjuda djupgående information om betalnings- och finansieringsalternativ för den kurs som passar dig bäst.