3 Wege, um ein Datenwissenschaftler zu sein

Die Datenwissenschaft (der wissenschaftliche und technologische Fähigkeiten kombiniert, um massive Mengen von Daten zu interpretieren) wird konsequent als eines der wünschenswertesten Karrierefelder des 21. Jahrhunderts eingestuft. Um dieses Feld einzugeben, können Sie entweder einen Abschluss in der Datenwissenschaft an einer Universität verdienen oder massive Online-Open-Kurse (MOOCs) kostenlos zu Hause oder ein intensives Data-Science-Bootcamp eingeben. Bevor Sie es wissen, können Sie auch ein professioneller Datenwissenschaftler sein!

Schritte

Methode 1 von 3:

Einen Datenwissenschaftsgrad erwerben

1. Nehmen Sie Unterricht in Mathematik und Informatik in der Highschool. Die Datenwissenschaft erfordert einen umfangreichen Hintergrund in Statistiken, Algebra, Kalkül und Informatik. Es ist eine gute Idee, diese Fähigkeiten so früh wie möglich zu lernen.

Stellen Sie sicher, dass Sie mindestens eine grundlegende Ausbildung in Python, R und SQL erhalten, da sie die grundlegenden Programmiersprachen sind, die Sie für den Rest Ihrer Karriere verwenden.
Python ist eine Programmiersprache No-Frills, mit der Datenwissenschaftler auf ihre Forschungsfragen statt Code-Syntax konzentrieren können.
R ist eine programmierbare Umgebung, mit der die komplexe Datenanalyse im Befehlszeilenskript gespeichert wird.
SQL (strukturierte Abfragesprache) ermöglicht es Forschern, Daten in verwandten Datenbanken zu manipulieren und abzufragen.

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2. Besuchen Sie eine Universität mit renommierten Programmen, die sich auf die Datenwissenschaft beziehen. Online Suche bei Google oder auf College-Ranking-Sites wie U.S. Nachrichten für Universitäten mit Top-Rating-Programmen in Feldern im Zusammenhang mit der Datenwissenschaft. Es gibt Universitäten mit Abschlüssen in der Datenwissenschaft, aber Sie können auch das Feld mit einem Abschluss in Informatik, Statistiken, Mathematik, Wirtschafts- oder Betriebsforschung eingeben.

Sie sollten auch überlegen, Ihren Anleitung beraten, um Rat zu stellen, um Abteilungen zu kontaktieren, auf die Sie sich anwenden, und entsprechend den Datenwissenschaftlern selbst.

Das Erreichen eines Bachelor-Abschlusses in der Datenwissenschaft oder eines verwandten Bereichs wird höchstwahrscheinlich 4 Jahre erforderlich sein, um abzuschließen.

Während Ihrer Zeit als Bachelor sollten Sie sich insbesondere auf Statistik-, Geschäfts- und Informatikkurse in Anspruch nehmen.

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3. Gehen Sie zur Graduiertenschule, wenn Sie sich für Aufsichtsmöglichkeiten qualifizieren möchten. Viele Datenwissenschaftler geben das Feld, nachdem Sie einen Master- oder PH-Wert abgeschlossen haben.D, insbesondere diejenigen, die an Überwachungsstellen interessiert sind. Bitten Sie im Frühjahr Ihres Juniorjahres Ihren College-Berater, dass Data Science-Programme die beste Passform für Sie sind und was Sie tun können, um in sie zu gelangen.

Die Graduiertenschule kann teuer sein und zeitaufwändig sein, aber es fügt Struktur hinzu und kann beim Netzwerk helfen.

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4. Beginnen Sie mit der Suche nach Jobs in der Datenwissenschaft. Nach dem Abschluss können Sie online nach Data Science-Positionen suchen und Netzwerkveranstaltungen wie Data Science-Konferenzen und Seminare besuchen. Im Laufe Ihrer Zeit in der Tgrade- und Gradschule haben Ihre Professoren und Berater Ihnen geholfen, ein Portfolio der Arbeit zu entwickeln, die Sie während Ihres Studiums abgeschlossen haben. Haben Sie dieses Portfolio bereit für Interviews und Meet-and-Greets.

Sie können Ihren Datenwissenschaftsabschluss in einer Vielzahl von Feldern wie Technologie, Pharmazeutika, Regierung, Einzelhandel und Spiele nutzen, um ein breites Netz in Ihre Jobsuche zu werfen.

Methode 2 von 3:

Massive Online-Open-Kurse von zu Hause aus

1. Finden Sie seriöse MOOC-Programme in der Datenwissenschaft. Massive Online-Open-Kurse sind Universitätskurse, die von Experten auf dem Feld online unterrichtet werden. Suchen Sie online nach verfügbaren MOOC-Programmen, die Kurse in den für Sie erforderlichen Fähigkeiten einrichten, um ein Datenwissenschaftler zu werden. Die große Mehrheit wird frei sein, aber einige können Gebühren verlangen. Stellen Sie sicher, dass Sie Bewertungen jedes Programms lesen, um ihre Qualität zu gewährleisten.

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2. Nehmen Sie den Unterricht in den grundlegenden Datenwissenschaftsfähigkeiten. Die ersten MOOCs, die Sie annehmen möchten, werden in grundlegenden Programmiersprachen wie Python, R und SQL sein. Wenn Sie fortfahren, können Sie in diesen Programmiersprachen zu fortgeschrittenen Kursen eingehen, bis Sie sie herunterladen.

Sobald Sie Python, R und SQL beherrscht haben, sollten Sie in Erwägen von Kursen in anderen Programmiersprachen mit speziellen Anwendungen in Betracht ziehen, um Ihre Fähigkeiten abzurunden.

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3. Melden Sie sich für Kurse in Mathematik und Machine an. Sobald Sie eine Grundlage in Python, R und SQL eingerichtet haben, sollten Sie einige MOOCs in Statistiken, Kalkül, Algebra, Economics und Machine lernen (Programmierung, mit der Computer durch statistische Sprache lernen können).

Datenwissenschaftler brauchen häufig öffentliche Sprechfähigkeiten und Geschäfte. Erwägen Sie, einige MOOCs in diesen Bereichen zu nehmen.

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4. Setzen Sie ein Portfolio Ihrer Arbeit zusammen. Wenn Sie sich entscheiden, Mocs zu nehmen, anstatt an einer traditionellen Universität teilzunehmen, kann es mehr Druck auf Sie geben, um Ihre Fähigkeiten zu beweisen. Haben Sie ein gründliches Portfolio Ihrer Arbeit auf dem Feld, das Sie zeigen, was Sie tun können.

Die Arbeit in Ihrem Portfolio sollte aus der Arbeit von Ihren MOOCs bestehen, von allen freiberuflichen Jobs, die Sie möglicherweise abgeschlossen haben, und Ihre persönliche Website, wenn Sie einen haben.

Mit persönlichen, integrierten Projekten, die Sie in Ihrem Portfolio gemacht haben, nicht kleinere Datensätze.

Die Arbeit, die Sie in Ihrem Portfolio enthalten, sollten öffentlich verfügbar sein. Machen Sie Ihre Arbeit auf Websites wie Kaggle und Github.

Begleiten Sie Ihre Arbeit mit einer Online-Präsenz auf einer Blogging-Plattform und sozialen Medien.

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5. Beginnen Sie Ihre Karriere in der Datenwissenschaft. Suchen Sie online nach einem Job und besuchen Sie Networking Events. Stellen Sie sicher, dass Sie Ihr Portfolio mitbringen, um neue Leute anzuzeigen, die Sie auf dem Feld treffen. Halten Sie ein Auge für Auflistungen in Feldern wie dem Tech-Sektor, der Regierung, Marketing, Beratung und Gesundheitswesen. Jeder hat eine Verwendung für jemanden mit einem Hintergrund in der Datenwissenschaft.

Wenn Sie ein MOOC-Programm in der Datenwissenschaft aufgenommen haben, bietet Ihnen die Dokumentation, die Ihren Abschluss seiner Kurse bestätigt. Fügen Sie diese Dokumentation in Ihren Lebenslauf ein.

Methode 3 von 3:

Teilnahme an einem Bootcamp

1. Erlernen Sie grundlegende Datenwissenschaftsfähigkeiten vor dem Bootcamp. Data Science Bootcamps sind intensive, kurzfristige, persönliche Zertifizierungsprogramme in der Person, so dass Sie so vorbereitet sein möchten, dass Sie Ihre Zeit dort effektiv verwenden können. Wenn Sie mindestens ein Zwischenkenntnis von Programmiersprachen, Mathematik und Informatik haben, hilft Ihnen, ein Bein zu erhalten, wenn Sie Ihre Data Science Bootcamp begonnen haben.

Erwägen Sie, entweder ein paar massive Online-Open-Kurse in diesen Bereichen zu nehmen oder zu Ihrer eigenen Zeit zu studieren.
Wenn Sie zu Ihrer eigenen Zeit studieren, stellen Sie sicher, dass Sie konkrete, erreichbare Ziele setzen, um Ihren Fortschritt zu verfolgen und Sie davon abzuhalten, entmutigt zu werden.

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2. Lesen Sie Bewertungen zu Data Science Bootcamps online. Suchen Sie nach Google- und Data Science-Foren für Bewertungen der Datenwissenschafts-Bootcamps verfügbar. Sie können auch in Betracht ziehen, Datenwissenschaftler auf dem Feld, um ihre Meinungen zu den besten Bootcamps herauszufinden.

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3. Wählen Sie den Bootcamp aus, der Ihren Bedürfnissen am besten entspricht. Data Science Bootcamps dauert durchschnittlich 10 bis 11 Wochen, aber einige der renommierteren Menschen können 6 Monate dauern. Die renommierteren Bootcamps kosten auch mehr. Stellen Sie sicher, dass Sie einen Bootcamp finden, der Ihre Termin- und Finanzbedürfnisse bilde.

Möglicherweise gibt es Bootcamps in Ihrer Nähe, aber es besteht eine gute Chance, dass Sie in eine größere Stadt reisen müssen. Dies macht die Planung und Finanzen besonders wichtig.

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4. Besuch an deinem Bootcamp. Während Ihres Bootcamps haben Sie die Möglichkeit, direkte Anweisungen in der Datenwissenschaft zu erhalten, die Arbeit für Ihr Portfolio und das Netzwerk mit anderen etablierten und aufkommenden Datenwissenschaften zu erzielen. Sie müssen hart studieren und härter arbeiten, aber nicht dabei stillstehen. Stellen Sie sicher, dass Sie auch Ihre Zeit verwenden, um ein Gefühl des Feldes zu bekommen, das darin ist, und Ihr Platz darin.

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5. Ein Portfolio erstellen. Ihr Bootcamp und alle MOOCs, die Sie mitgenommen haben, geben Ihnen einige Arbeit, um Ihr Portfolio zu beginnen, aber Sie sollten auch auf freie freie Arbeiten verfügen, die Sie getan haben, und persönliche, intechnische Projekte von öffentlichen Websites wie Kaggle und Github. Begleiten Sie Ihr Portfolio mit einer etablierten Online-Präsenz auf einer Blogging-Plattform und auf sozialen Medien.

Fragen Sie Ihre Ausbilder in Ihrem Bootcamp, um Ihr Portfolio zusammenzustellen.

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6. Netzwerk mit anderen Datenwissenschaftlern und beantragen Sie Jobs. Suchen Sie online nach Jobs in Feldern wie Technologie, Gesundheitswesen, Regierung, Einzelhandel und Spielen. Besuchen Sie Konferenzen und treffen Sie sich auf das Netzwerk mit anderen Menschen auf dem Feld. Bringen Sie Ihr Portfolio mit, um Ihre Fähigkeiten zu zeigen.

Ihre MOOC-Kurse und der Bootcamp werden Ihnen höchstwahrscheinlich mit Dokumenten zur Verfügung gestellt, die Ihren Abschluss von ihnen bestätigen. Fügen Sie diese Dokumente in Ihren Lebenslauf ein.

Wie ist ein datenwissenschaftler?

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