Eine Karriere in der Datenwissenschaft für Studienanfänger zu machen ist sehr ähnlich wie das Ankreuzen der richtigen Kästchen
Data Science ist einer der angesagtesten Bereiche auf dem Arbeitsmarkt mit immensem Potenzial, einen großen Teil talentierter und ausgebildeter Studienanfänger zu absorbieren. Das US Bureau of Labor Statistics beziffert das Beschäftigungswachstum in der Datenwissenschaft bis 2026 auf 28 %, was ungefähr 11,5 Millionen neuen Arbeitsplätzen entspricht. Aus diesem Grund sollte eine Karriere in der Datenwissenschaft kein Grund zur Sorge sein. Oder denkst du? In der Tat sind Data-Science-Jobs und solche in Zusatztechnologien wie künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen sehr gefragt, aber hier ist der Vorbehalt. Data Science ist fast zu einer Disziplin geworden und zahlreiche Kurse renommierter Institute sind für viele Studierende unerreichbar. IITs, IIMs und Zentraluniversitäten führen schnell gut strukturierte Kurse ein, was zu einem enormen Wettbewerb auf dem Markt für Studienanfänger führt, die eine Karriere in der Datenwissenschaft starten möchten. Bedeutet dies, dass es für einen Bachelor- oder Diplom-Absolventen keine Möglichkeit gibt, als Erstsemester in Data Science Karriere zu machen? Ein 2011 veröffentlichter McKinsey-Bericht prognostiziert, dass allein in den USA etwa 190.000 Data Scientists und 1,5 Millionen Manager fehlen werden. Um diese Gelegenheit zu nutzen, gibt es nichts Besseres, als die Fähigkeiten zu erhöhen.
Sind Data Scientists Zahlenfresser?
Nun, ja oder vielleicht nein. Die täglichen Aufgaben von Data Scientists umfassen die Analyse riesiger Datenmengen und die Suche nach Erkenntnissen, die Unternehmen bei der Verbesserung ihrer Schlüsselkennzahlen unterstützen. Der Datenanalyseprozess muss nicht immer nur die Betrachtung von Zahlen beinhalten. Das Finden von Mustern und das Erkennen von Ausreißern, um eine eindeutige Beobachtung zu machen, macht den größten Teil der Funktionalitäten eines Datenwissenschaftlers aus. Sie arbeiten mit den wichtigsten Stakeholdern von Unternehmen zusammen, um Lösungen für ihre gegenwärtigen und zukünftigen Geschäftsprobleme zu finden. Mit anderen Worten, eine geschäftliche Herausforderung wird zur Problemstellung eines Datenwissenschaftlers. Data Science-Jobs fallen in ein typisches Spektrum mit einer breiten Palette von Jobs, darunter Junior Data Scientist, Data Engineer, Data Analyst, Database Administrator, Machine Learning Engineer, Data Architect, Business Analyst, Data and Analytics Manager usw. Obwohl die meisten frisch sind Absolventen der Data Science beginnen als Junior Data Scientists, deren Aufgaben die Datenverarbeitung und das Erstellen von Datenmodellen und Algorithmen umfassen. Mit der Zeit entwickeln sie fortgeschrittene Fähigkeiten zum Erstellen von Analysesystemen und Vorhersagemodellen, die die Verarbeitung natürlicher Sprache, Regressionsanalyse, Deep Learning und analytisches Denken nutzen .
Praxis == Fähigkeiten
Jetzt, wo klar ist, was ein Data Scientist oder Data Engineer vorhat, kommt jetzt der wichtige Teil: Wie kommt man an den Punkt, an dem man nicht mehr abgewiesen werden kann? Ein Studium ist auf jeden Fall notwendig. Und ebenso wichtig ist es, einen guten Job zu bekommen. Zertifizierungen reichen sicherlich nicht aus, um einen reibungslosen Übergang von der Lernphase in die Erwerbsphase zu gewährleisten. Obwohl die meisten Unternehmen nach Kandidaten mit abgerundeten Profilen suchen, neigen sie zu Personen, die außergewöhnliche Fähigkeiten in der Datenanalyse und Modellerstellung nachweisen können. Beispielsweise ist das Erlernen von Programmiersprachen wie Python und R eine Sache, und die Art und Weise, wie sie für Data-Science-Projekte angegangen werden sollten, eine ganz andere. Die hier erforderliche Programmierung ist im Gegensatz zur herkömmlichen Programmierung, die für einen einzelnen Benutzer gedacht ist, mathematik- und datenintensiv. Der Beitritt zu Programmiergemeinschaften wie GitHub oder Bootcamps, die von Data-Science-Unternehmen angeboten werden, wird in hohem Maße hilfreich sein. Es wird Sie motivieren, neue Herausforderungen anzunehmen und die Nuancen des Programmierens zu lernen.
Investieren Sie Zeit in Bauprojekte
Dies kann auf zwei Arten erreicht werden. Machen Sie entweder ein Praktikum oder beginnen Sie mit der Arbeit an Ihren eigenen Projekten. Glücklicherweise bieten einige der größten Unternehmen wie Google und Microsoft Data-Science-Praktika an, bei denen die Praktikanten an sinnvollen Projekten beteiligt sind und sich Wissen in allen Arten von Prozessen aneignen. Auch wenn Sie keine Möglichkeit bekommen, als Praktikant zu arbeiten, gibt es keinen Grund, sich zu entmutigen. Projekte individuell zu bauen ist auch eine Möglichkeit, vorausgesetzt, Sie haben die richtigen Ressourcen. Zu den kostenlosen Daten-Repositorys gehören Google Cloud Public Datasets, Amazon Web Services Open Data Registry, Kaggle und UCI Machine Learning Repository.
Nehmen Sie an Data Science-Wettbewerben teil
Wenn das Lernen und Üben beendet ist, ist es Zeit für das Sperren der Hörner. Ja, die Teilnahme an Wettbewerben ist nicht nur für Studienanfänger, sondern auch für erfahrene Data Science Professionals ein wichtiger Bestandteil. Sie setzen sie völlig anderen Netzwerken und neuen Beschäftigungsmöglichkeiten aus und vermitteln Ihnen am Ende Best Practices, die jahrelange Erfahrung nicht aufnehmen kann. Der Grund dafür ist, dass Sie sofortiges Feedback erhalten, während Sie an der Lösung realer Data-Science-Probleme teilnehmen und zusammenarbeiten.
source – www.analyticsinsight.net
