Si të merrni punën tuaj të parë në Shkencën e të Dhënave?

Si mund të marrë një punë të saj të parë në nivelin e hyrjes si një Shkencëtar të Dhënave ose një Analist i të Dhënave? Nëse lëvizni nëpër forume të shkencës së të dhënave, do të gjeni shumë pyetje rreth kësaj teme. Lexuesit e blogut tim të shkencës së të dhënave (data36.com) më pyesin të njëjtën kohë pas kohe. Dhe unë mund t'ju them këtë një problem krejtësisht të vlefshëm!

Kam vendosur të përmbledh përgjigjet e mia për të gjitha pyetjet kryesore!

I RI! Unë kam krijuar një kurs gjithëpërfshirës (falas) të videos online për t'ju ndihmuar të filloni me Shkencën e të Dhënave. Klikoni këtu për më shumë informacion: Si të bëhet një shkencëtar i të dhënave.

Regjistrohu KETU (P FORR FALAS): https://data36.com/how-to-become-a-data-sledgeist/

# 1: Cilat janë aftësitë dhe mjetet më të rëndësishme të shkencëtarëve? Dhe si mund t'i merrni ato?

Lajm i mirë - lajm i keq.

Do filloj me atë të keqen. Në 90% të rasteve, aftësitë që ata ju mësojnë në universitete nuk janë me të vërtetë të dobishme në projektet shkencore të të dhënave në jetën reale. Siç kam shkruar për disa herë, në projekte reale këto 4 aftësi për kodimin e të dhënave janë të nevojshme:

  • linjë bash / komande
  • piton
  • SQL
  • R
  • (dhe ndonjëherë Java)
burimi: KDnugget

Cilat 2 ose 3 do të gjeni më të dobishëm varet vërtet nga kompania ... Por nëse keni mësuar një, do të jetë shumë më e lehtë të mësoni një tjetër.

Pra, pyetja e parë e madhe është: si mund t'i merrni këto mjete? Këtu vjen lajmi i mirë! Të gjitha këto mjete janë falas! Do të thotë që ju mund t'i shkarkoni, instaloni dhe përdorni ato pa paguar asnjë qindarkë për ta. Ju mund të praktikoni, të ndërtoni një projekt hobi të të dhënave ose ndonjë gjë tjetër!

Kam shkruar një artikull hap pas hapi kohët e fundit se si t'i instaloni këto mjete në kompjuterin tuaj. Kontrolloni këtu.

# 2: Si të mësoni?

Ekzistojnë 2 mënyra kryesore për të mësuar shkencën e të dhënave me lehtësi dhe me kosto të efektshme.

1: Librat.

Kinda shkollë e vjetër, por ende një mënyrë e mirë e të mësuarit. Nga librat mund të merrni njohuri shumë të përqendruara, shumë të hollësishme në lidhje me analizën e të dhënave në internet, statistikat, kodimin e të dhënave, etj ... Kam theksuar 7 libra që rekomandoj në artikullin tim të mëparshëm, këtu.

7 librat kryesorë të të dhënave që rekomandoj

E dyta: Kurse në internet dhe kurse video.

Kurse në internet shkencat e të dhënave po vijnë me çmime të drejta (10 - $ 500) dhe ato mbulojnë tema të ndryshme duke filluar nga kodimi i të dhënave deri te inteligjenca e biznesit. Nëse nuk doni të shpenzoni para për këtë në fillim, unë kam listuar kurse falas dhe materiale mësimore në këtë post.

(E treta: Kursi i parë i muajit të Shkencëtarëve për të Dhënat Junior kam krijuar një kurs 6 javor në internet për shkencën e të dhënave për një shkencëtar aspirues të të dhënave për të praktikuar dhe zgjidhur detyra të vërteta në jetën e të dhënave në jetën e vërtetë: Muaji i Parë i Të Dhënave të Junior Data .)

# 3: Si të praktikoni dhe si të merrni përvojë të vërtetë në jetë

Kjo është e ndërlikuar, apo jo? Companydo kompani dëshiron të ketë njerëz me të paktën pak përvojë nga jeta reale ... Por, si mund të merrni përvojë të vërtetë të jetës, nëse keni nevojë për përvojë të vërtetë të jetës për të marrë punën tuaj të parë? Kapje klasike-22. Dhe përgjigja është: projekte të përkëdhelur.

"Projekti i përkëdhelur" do të thotë që ju të keni një ide të projektit të të dhënave që ju bën të ngazëllyer. Atëherë thjesht filloni ta ndërtoni atë. Ju mund të mendoni për këtë si një fillim i vogël, por sigurohuni që vazhdoni të përqendroheni në pjesën e shkencës së të dhënave në projekt dhe thjesht mund të injoroni pjesën e biznesit. Për t'ju dhënë disa ide, këtu janë disa nga projektet e mia për kafshët shtëpiake nga vitet e kaluara:

  • Kam ndërtuar një skenar që monitoronte një faqe në internet të pasurive të patundshme dhe më dërgoi email me marrëveshjet më të mira në kohë reale - kështu që unë mund t'i marr këto marrëveshje para të gjithëve.
  • Unë ndërtova një skenar që po tërhiqte të gjitha artikujt nga ABC, BBC dhe CNN dhe, bazuar në fjalët e përdorura, lidha artikujt që ishin në lidhje me të njëjtën temë në 3 portalet e ndryshme të lajmeve.
  • Kam ndërtuar një chatbot të vetë-mësuar në Python. (Megjithatë nuk është shumë i zgjuar - pasi nuk e kam trajnuar akoma.)

Behu krijues! Gjeni një projekt për kafshët që lidhen me shkencën e të dhënave për veten tuaj dhe filloni kodimin! Nëse e goditni murin me një problem kodimi - kjo mund të ndodhë lehtë, kur filloni të mësoni një gjuhë të re të të dhënave - thjesht përdorni google dhe / ose stackoverflow. Një shembull i shkurtër i imi - se sa efektive është stackoverflow:

ana e majtë: pyetja ime - ana e djathtë: përgjigjja (në 7 minuta)

Vini re kohën e duhur! Unë kam dërguar në një lloj pyetje të komplikuar dhe u ktheva përgjigjen në 7 minuta. E vetmja gjë që duhej të bëja ishte kopjimi-ngjitja e kodit në kodin tim të prodhimit dhe bum, thjesht funksionoi!

(Shënim: Cross Validated është një tjetër forum i shkëlqyeshëm për pyetjet që lidhen me Shkencën e të Dhënave.)

Sugjerim +1:

Edhe nëse është pak e vështirë, përpiquni të merrni një mentor. Nëse jeni mjaft me fat, do të gjeni dikë që punon në një rol të shkencëtarit të të dhënave në një kompani të bukur dhe që mund të kalojë 1 orë në javë ose dy javë me ju dhe të diskutojë ose të mësojë gjëra.

# 4: Ku dhe si e dërgoni kërkesën tuaj të parë për punë?

Nëse nuk keni arritur të gjeni një mentor, ju ende mund ta gjeni të parën tuaj në kompaninë tuaj të parë. Kjo do të jetë puna juaj e parë në lidhje me shkencën e të dhënave, kështu që unë sugjeroj të mos përqendroheni në para të mëdha ose në një atmosferë fillestare super të zbukuruar. Përqendrohuni në gjetjen e një mjedisi ku mund të mësoni dhe përmirësoni veten.

Marrja e punës tuaj të parë për shkencën e të dhënave në një kompani shumëkombëshe mund të mos përafrohet me këtë ide, sepse njerëzit atje zakonisht janë shumë të zënë me gjërat e tyre, kështu që ata nuk do të kenë kohë ose / dhe motivim për t'ju ndihmuar të përmirësoheni (natyrisht, ka gjithmonë përjashtime).

Fillimi me një fillim të vogël si një person i parë i të dhënave në ekip nuk është një ide e mirë as për rastin tuaj, sepse këto kompani nuk kanë njerëz të vjetër për të mësuar.

Unë ju këshilloj që të përqendroheni në 50-500 ndërmarrje me madhësi. Kjo është kuptimi i artë. Shkencëtarët e vjetër të të dhënave janë në bord, por ata nuk janë shumë të zënë për t'ju ndihmuar dhe mësuar.

Në rregull, ju keni gjetur disa kompani të mira ... Si të aplikoni? Disa parime për CV-në tuaj: theksoni aftësitë dhe projektet tuaja, jo përvojën tuaj (pasi nuk keni shumë vite për të vënë ende në letër). Renditni gjuhët përkatëse të kodifikimit (SQL dhe Python), ju përdorni dhe lidhni disa nga repos tuaj github të lidhura, kështu që ju mund të tregoni se me të vërtetë keni përdorur atë gjuhë.

Gjithashtu, në shumicën e rasteve, kompanitë kërkojnë një letër të shkruar. It'sshtë një mundësi e mirë për të shprehur entuziazmin tuaj, natyrisht, por mund të shtoni edhe disa detaje praktike, si ato që do të bënitit në javët e para nëse do të punësoheshit. (P.sh. "Duke parë rrjedhën tuaj të regjistrimit, unë do të mendoj se faqja në internet ____ luan një rol të rëndësishëm. Në javët e mia të para, unë do të kryej ___, ___ dhe ___ (analiza specifike)) për të provuar këtë hipotezë dhe ta kuptoja atë më thellë. Kjo mund të ndihmojë kompaninë që të përmirësojë _____ dhe përfundimisht të shtyjë _____ KPI-të. ")

Shpresojmë se kjo do t'ju zgjasë një intervistë pune, ku mund të bisedoni pak për projektet tuaja të përkëdhelura, sugjerimet tuaja për letrat e mbulesës, por do të jenë kryesisht për personalitete të përshtatshme dhe ndoshta për disa prova themelore të aftësive. Nëse do të kishit praktikuar mjaftueshëm, do ta kaloni këtë… por nëse jeni tip nervoz dhe doni të praktikoni më shumë, mund ta bëni atë në hackerrank.com.

përfundim

Epo, kjo është ajo. E di që tingëllon më lehtë kur është shkruar, por nëse vërtet jeni të vendosur të jeni një Shkencëtar i të Dhënave, nuk do të jetë ndonjë problem ta bësh atë të ndodhë! Paç fat me atë!

Nëse dëshironi të provoni, çfarë është si të jesh një shkencëtar i ri i të dhënave në një fillim të jetës së vërtetë, shiko kursin tim 6-javor shkencor të të dhënave në internet: Muajin e Parë të Shkencëtarit të të Dhënave Junior!

Dhe nëse doni të mësoni më shumë rreth shkencës së të dhënave, kontrolloni blogun tim (data36.com) dhe / ose pajtohuni në Buletinin tim! Dhe mos e humbisni serinë time të re të mësimit të kodimit: SQL për Analizën e të Dhënave!

Faleminderit per leximin!

Gëzuan artikullin? Ju lutem vetëm me njoftoni duke klikuar më poshtë. Ajo gjithashtu ndihmon njerëzit e tjerë të shohin historinë!

Tomi Mester autori i data36.com Twitter: @ data36_com