7 советов по плавному переходу в науку о данных

7 советов по плавному переходу в науку о данных Изучение

Плавный переход к карьере не достигается за несколько мгновений. Говорите ли вы о финансах, строительстве, здравоохранении или технологиях (включая Data Science), вам нужно много исследовать и перечислить все рабочие роли, доступные для принятия и выполнения. Кроме того, становится сложно решить, какой курс является лучшим и может обеспечить обучение наряду с практической реализацией концепций. Все это произойдет, если вы планируете карьерный переход часто или через несколько лет. Разве это не будет лучше для создания дорожной карты для успешного перехода к карьере? Конечно, это будет.

Помня об этой идее дорожной карты, давайте обсудим ее сейчас в виде нескольких советов, которые вы должны учитывать при смене своего назначения на специалиста инженера по обработке данных, аналитика данных или любую другую роль.

1. Изучите домен DS и узнайте обо всех его рабочих ролях

DS, т.е. Data Science Domain, и связанные с ним рабочие роли имеют различное количество. От статистика до инженера по машинному обучению каждая из ролей обрабатывает данные и их типы по-своему. Например, статистик может легко уловить разнообразие различных форм аналитики, состоящих из алгебры, функций и их производных. С другой стороны, инженер по машинному обучению хорошо разбирается в таких востребованных технологиях, как Python, моделирование данных и т.д. Такое изменение ролей и связанных с ними обязанностей может ввести вас в полное замешательство. Все еще думаю о том, что делать сейчас !! Ответ — определите свой интерес / увлечение и сопоставьте то же самое с ролями, поддерживаемыми доменом DS.

Это принесет вам пользу на протяжении всего путешествия, поскольку вы почувствуете себя сильнее, расширяя свои зоны комфорта. Более того, теперь у вас есть профессиональная свобода, потому что нет возможности ограничить выполнение ваших профессиональных целей. Таким образом, изучение предметной области DS и точное знание всех ее рабочих ролей вселит в вас уверенность в себе и упростит вашу личную, а также профессиональную жизнь, которой вы будете дорожить в будущем.

2. Постарайтесь быстрее учиться на лучших ресурсах

Тренировка ума с использованием лучших учебных ресурсов дает возможность получить качественное образование. Такое знакомство является обязательным, потому что для понимания и реализации концепций подразделов Data Science необходимо выработать привычку. Эта привычка связана с обновлением последних событий в этой области. В Интернете доступны различные качественные учебные ресурсы как в бесплатном, так и в платном режимах. Все это позволит вам глубоко погрузиться в целый ряд тем, связанных с искусственным интеллектом, машинным обучением, статистикой и инженерией данных, которые многие коммерческие предприятия используют для реализации в режиме реального времени. Вы можете записаться на курсы, которые они предлагают в течение многих лет, по умеренным ценам. В ходе этого курса они будут хорошо тренировать ваш разум с помощью серии видео-лекций и заданий, чтобы вы могли хорошо практиковаться в реальных примерах. Здесь, вы должны стать ленивым или небрежным, выполняя задания, потому что, если вы это сделаете, вы не сможете быстро справиться со сложностями, которые будут увеличиваться при решении проблем. Итак, оставьте все свои заботы и сосредоточьтесь на изучении в реальном времени понятий подполей, поддерживаемых Data Science.

Читайте также:  Что нового в Python? Руководство по Python 3 и выше

3. Выбор наставника для лучшего руководства

После того, как вы узнаете обо всех рабочих ролях в области науки о данных и определите лучшие учебные ресурсы, которые являются лучшими и критически важными, есть вероятность, что в вашей голове возникнет какая-то борьба. Эта борьба может быть похожа на определение краткосрочных и долгосрочных целей, изучение способов оказания эмоциональной поддержки, когда она вам нужна, без компромиссов, и решение проблем на вашем пути Data Science с помощью самостоятельных решений. Пытаться справиться со всей такой борьбой в одиночку, думая, что их последствия не будут вас сильно беспокоить!

Вам лучше не делать этого, поскольку наставник будет идеально подходить для поддержания вашей мотивации не только, но и для обеспечения надлежащей обратной связи (-ов).. Эти отзывы были бы похожи на то, когда и как обновлять статистический анализ или прогнозное моделирование, используя новейшие инструменты, поддерживаемые более высокой производительностью и масштабируемостью, соединяя вас с отличными знаниями, имеющими некоторый потенциал, который стоит применять в режиме реального времени. Получив такое руководство в форме обратной связи (-ов), вы сможете добиться большего успеха среди своих сверстников и следовать своим долгосрочным перспективам, тем самым сохраняя свой прогресс впереди своих конкурентов. Таким образом, наставник будет многообещающе сочетать все ваши усилия, будь то аналитические или связанные с языком, с усилиями ваших коллег или членов команды, которые занимаются конструктивным исполнением и улучшенными способами решения сложных отраслевых проблем или проблем среднего уровня.

4. Займитесь практическими приложениями DS помимо теории

Концепции теории науки о данных будут плодотворными только в том случае, если вы свяжете это со своим личным опытом. Это потому, что это позволит вам понять практический смысл, отображая более глубокое понимание концепции. Чтобы достичь того же, вы должны задействовать множество проектных идей, хорошо реализованных с реальным смыслом ситуаций в реальном времени. Доступны несколько идей для проектов: «Обнаружение фейковых новостей», «Анализ настроений в Твиттере», «Прогнозирование ссуды», «Классификация электронной почты» и «Прогнозирование качества вина». Преимущество выполнения таких проектов заключается в том, что они будут перечислять все те вопросы или сомнения, которые возникают в вашей голове относительно концепций Data Science и того, как компании пытаются сопоставить их в режиме реального времени?

Кроме того, это разовьет вашу способность к последовательному и осмысленному общению, когда члены команды или рекрутеры будут активно изучать вас по диапазону навыков. Кроме того, это поможет вам обрести голос, когда вы будете выполнять задачи, связанные с управлением проектами или сотрудничать с коллегами, имея глубокое понимание помимо фактов и цифр. Итак, если вы пытаетесь настроить себя на успех в будущем, вам следует установить отношения с теми проектами, которые творчески создают прочную основу для создания приложений DS, любопытно выполняющих требования многих клиентов с небольшими корректировками.

5. Участвуйте в соревнованиях и соревнованиях DS

Участие в соревнованиях, проводимых популярными платформами для науки о данных, позволит вам определить свои слабые стороны, тем самым значительно помогая вам оттачивать свои навыки. Различные платформы, такие как DrivenData, Kaggle и т. Д., Проводят онлайн-конкурсы, где вы можете продемонстрировать свои навыки Data Science, решая бизнес-задачи в реальном времени.Кроме того, если вы выиграете эти соревнования, проводимые в форме хакатонов или задач по программированию, ведущие компании, управляющие текущим рынком, предложат вам вакансии, связанные с областью DS. Действительно, такие вызовы будут постоянно заставлять вас ломать границы науки о данных, созданные вашим собственным умом, и хорошо использовать свой творческий потенциал для поиска надежных и экономичных решений проблем машинного обучения или искусственного интеллекта. Итак, если вы решили выразить навыки DS, запечатленные в ваших выдающихся способностях, вы должны проверить эти соревнования (и участвовать в них), чтобы адекватно изменить свои способности решать проблемы и принимать решения в соответствии с жесткими ограничениями времени и сложность, которой придерживаются эти платформы, проводится ежегодно.

6. Общайтесь с другими экспертами и рекрутерами DS

Сетевое взаимодействие — важный аспект, когда вы планируете карьерный переход в области науки о данных. Благодаря этому аспекту вы можете беспрепятственно связываться с рекрутерами DS и другими экспертами по машинному обучению, которые потенциально могут позволить вам получить доступ к тем возможностям, которые вы не сможете найти самостоятельно. Некоторые из профессиональных сетевых сайтов — это LinkedIn, Indeed, GlassDoor, Xing и MeetUp. Там вы можете найти несколько конференций и встреч, где менеджеры по найму и другие рекрутеры свяжутся с вами напрямую после того, как вы начнете разговор. Часто бывает, что они обращаются к вам сразу после просмотра контента, который вы хорошо оптимизировали в своем профессиональном профиле. Позже вы сможете поговорить с ними, если почувствуете, что их наставничество поможет вам в переходе к вашей карьере. Все эти сетевые действия будут налаживать ваши отношения с внутренней информацией, такой как изменения в требованиях к работе, чтобы вы могли значительно повысить свою ценность для лучшего охвата. Поэтому необходимо сосредоточиться на конференциях, семинарах или других встречах, которые позволят вам связаться с членами сообщества (например, менеджерами, энтузиастами больших данных) Data Science, которые поделятся своей страстью и опытом, имеющим отношение к этой области.

7. Начните работу с коммуникатором. Навыки

Навыки связи (или общения) действительно важны, поскольку это заставляет интервьюера внимательно прислушиваться к вашим навыкам. Кроме того, это часто случается, когда интервьюер отказывает вам даже после того, как ваши навыки DS становятся исключительно выше среднего. Вы знаете причину этого? Это — неспособность убедить или повлиять на лиц, принимающих решения на вашем собеседовании, которые с нетерпением ждут, чтобы узнать, сможете ли вы хорошо общаться на собраниях или конференциях в разных стилях. Эти стили позволяют лицам, принимающим решения, анализировать, понравится ли их коллегам или другим профессиональным экспертам ваш способ представления ваших стратегий, связанных с машинным обучением или искусственным интеллектом.

Кроме того, не следует пренебрегать этими коммуникативными навыками, даже если вы думаете, что обладаете глубокими знаниями в области DS. Если вы как-то это сделаете, то потенциал вашего обучения на начальном этапе разговора с интервьюером не будет хорошо продемонстрирован. Все это вызовет сомнения у членов комиссии и не исключено, что они отклонят вашу заявку. Это потому, что теперь они могут опасаться, сможете ли вы укрепить отношения с членами своей команды и другими экспертами на рабочем месте. Таким образом, не теряя больше времени, вы должны начать совершенствовать свои коммуникативные навыки для лучшего взаимодействия и укрепления доверия с экспертами, изучающими ваше РЕЗЮМЕ.

Оцените статью
bestprogrammer.ru
Добавить комментарий