Big Data

Data Science-Ressourcen für eine erfolgreiche Karriereplanung

Überblick

Hier gibt es 10 Data-Science-Ressourcen, die die meisten karrierebezogenen Fragen beantworten, die Anfängern zur Verfügung stehen.
Diese Liste ist keineswegs vollständig.. Fühlen Sie sich frei, andere Ressourcen in den Kommentaren unten zu teilen..

Einführung

Der Anwendungsbereich innerhalb der Data-Science-Branche diversifiziert und erweitert sich mit jeder Sekunde. Die schiere Menge an produzierten Daten ist kolossal, was die Nachfrage und die Arbeit von Data Scientists erhöht.

Zur selben Zeit, Mit jedem Tag der vergeht, Es gibt neue Algorithmen, um ein Hindernis zu lösen, neue Werkzeuge, neue Bibliotheken, etc., was nur das Eindringen in die Data-Science-Branche behindert. Deswegen, Es macht nur Sinn, Ihre Data Science-Reise mit den richtigen Ressourcen zu beginnen.

In diesem Beitrag, wir zeigen an 10 Ressourcen, die die grundlegendsten Fragen beantworten, die jeder Anfänger hat, wenn er seine Reise in die Datenwissenschaft beginnt.

Inhaltsverzeichnis

Soll ich Data Scientist werden? (der Business-Analyst)?
Wie man eine Karriere in der Datenwissenschaft macht (Wirtschaftsanalyse)?
14 Must-Have-Fähigkeiten, um Data Scientist zu werden (Mit Ressourcen!)
12 Wichtige Tipps für den Einstieg in eine Data Science-Karriere
Benötigen Sie eine Zertifizierung, um Data Scientist zu werden?? 5 Dinge, die Sie beachten sollten
5 beliebte Data-Science-Sprachen: Welchen solltest du für deine Karriere wählen?
10 Fragen, die sich jeder Data Science-Anfänger stellt (mit Antworten und Ressourcen)
Wie kann man Data Science ohne einen Abschluss in meistern? 2020?
Möchten Sie eine Karriere im Bereich Data Science entwickeln?? Lerne daraus 5 Data-Science-Videos!
8 Überlegungen zum Übergang zu Data Science mit unterschiedlichen Hintergründen

Marco de Kunal
Dies sind einige der Fragen, um Zweifel auszuräumen.

Die Begeisterung für Data Science ist wirklich aufregend und wer möchte das nicht haben “sexiest job des 21. Jahrhunderts” aber Sie möchten ein Feld eingeben, nur um es zu tun? Beginnen wir mit der grundlegendsten Frage: Sollten Sie Data Scientist werden?

Kunal Jain, der Gründer von DataPeaker, bietet einen strukturierten Rahmen, in dem Sie sich qualifizieren und sehen können, ob eine Karriere in den Bereichen Data Science und Business Analytics für Sie in Frage kommt oder nicht.

Sobald Sie sicher sind, dass Data Science oder Business Analytics Ihre Berufswahl ist, es ist Zeit an deinen Fähigkeiten zu arbeiten, aber es muss Fragen geben wie: Soll ich ein Studium machen? So bekommen Sie ein Praktikum in einem Data Science-Job?

In diesem Beitrag, Kunal stützt sich auf seine reiche Branchenerfahrung und bietet eine Schritt-für-Schritt-Anleitung, um Data Scientist zu werden. Es gibt auch sehr interessante Tipps für den Einstieg in die Data-Science-Branche..

Aufgrund des kolossalen Wachstums in der Data-Science-Branche, die Zahl der Arbeitsplätze ist gestiegen. Trotz dieses, Es gibt eine Warnung! In der Data-Science-Branche herrscht ein enormer Mangel an ausgebildeten Fachkräften. Dann, Wie können Sie diesen Trend durchbrechen und ein industrietauglicher Profi werden??

Dieser Beitrag besteht aus 14 Hard- und Soft-Skills, wie Data-Science-Argumente, Statistiken, Große Daten, Modellimplementierung, etc., Und Links zu erstaunlichen Ressourcen, aus denen Sie lernen können!!

Data Science zu lernen kann einschüchternd sein. Vor allem, wenn du gerade erst deine Reise antrittst. Welches Werkzeug zum Lernen: R oder Python? Auf welche Techniken sollte man sich konzentrieren? Wie viele Statistiken zu lernen? Muss ich programmieren lernen?? Dies sind einige der vielen Fragen, die Sie im Rahmen Ihrer Reise beantworten müssen.

Dieser Leitfaden ist eine reichhaltige Ressource mit Ratschlägen eines Branchenexperten für den Einstieg in eine Data Science-Karriere von der Suche nach dem richtigen Job bis zur Wiederaufnahme des Bauwesens.. Hier findest du alles.

Ich bin auf viele Data Science-Enthusiasten gestoßen, die ständig verwirrt sind über die Vor- und Nachteile eines Data Science-Abschlusses.. Wenn Sie die gleiche Anfrage haben, dann bist du hier richtig.

Data Science-Zertifizierungen sind allgegenwärtig, Soll ich einen bekommen?? Wenn ja, Welche Zertifizierung soll ich wählen? Auf welche Kennzahlen sollten Sie achten, bevor Sie sich für eine Zertifizierung entscheiden?? In diesem Beitrag, Wir listen die verschiedenen Aspekte einer Data Science-Zertifizierung auf, die Sie vor der Berufswahl berücksichtigen sollten.

Ich bin mir ziemlich sicher, dass Sie alle auf dieses ewige Dilemma bezüglich der Auswahl der Programmiersprache gestoßen sind. “perfekt” um Ihre Karriere in der Datenwissenschaft zu starten. Aber hier gibt es keinen One-Size-Fits-All-Ansatz. Jede Sprache hat ihre eigenen einzigartigen Eigenschaften und Fähigkeiten, die sie für bestimmte Data-Science-Profis geeignet machen..

Einige Sprachen eignen sich möglicherweise für das Rapid Prototyping, während andere auf Geschäftsebene gut sein können. Dann, in diesem Beitrag, Lassen Sie uns die Verwirrung ein für alle Mal beseitigen und sehen, welche Sprache am besten zu Ihren Karrierezielen in der Datenwissenschaft passt.

Data Science ist ein relativ neues Feld und, zusammen mit seinen Vorteilen, viele Hindernisse entstehen. Sie werden feststellen, wie ständig einige Schlüsselfragen auftauchen: Wo soll man anfangen? Was zu lernen und wie zu lernen? So finden Sie die richtigen Ressourcen für Data Science?

In diesem Beitrag, wir haben die analysiert 10 Häufig gestellte Fragen von Data Science-Enthusiasten und -Anfängern. Diese werden Ihnen helfen, verschiedene Aspekte Ihrer Karriere in der Datenwissenschaft zu entdecken!, inklusive Lebenslauf, das Interviewverfahren und andere Best Practices!

Wie ich schon erwähnt habe, Data Science ist ein relativ neues Feld, selbst Spitzenuniversitäten bieten erst seit kurzem spezialisierte Studiengänge an, was für ein plötzliches Summen und Verwirrung in der Branche gesorgt hat.

In diesem Beitrag, Wir werden die Frage aufschlüsseln und alle ihre Aspekte analysieren. Einige der Gesprächsthemen sind:

Kann man ohne einen Abschluss in Data Science einen Job bekommen??
Vor- und Nachteile eines Studiums
Alternativen zum Data Science Studium.

Die Navigation durch eine Data-Science-Karriere ist ein kompliziertes Unterfangen und kann ohne angemessene Anleitung zu einer schwierigen Aufgabe werden., aber nicht jeder hat das Privileg, Zugang zu Insiderinformationen aus der Branche zu haben.

Meetings sind eine großartige Möglichkeit, um zu lernen und sich zu vernetzen, aber seit Covid-19 ist das nicht machbar, Webinare sind eine der besten Möglichkeiten, um direkt mit Branchenexperten zu lernen und zu interagieren. Einige der Vorteile von Webinaren sind:

Lernen Sie von Branchenexperten
Eine tolle Möglichkeit zum Netzwerken
Holen Sie sich professionelle Beratung und datenwissenschaftliche Erkenntnisse von Experten

Eine der größten Fragen, die sich die Leute stellen, ist, wie sie auf Data Science umsteigen sollten. Menschen mit allen möglichen Hintergründen (TI, Der Umsatz, Finanzen, Humanressourcen, medizinische Versorgung, etc.) sie wollen ein Stück vom Data-Science-Kuchen. Also lasst uns die Verwirrung ein für alle Mal aufklären.

Das 8 Hintergrundinformationen, die wir in diesem Beitrag zum Karriereübergang behandeln, umfassen: Softwareentwicklung, Finanzen, UX, App-Entwicklung und ein nicht-technisches Update. Der Autor hat Links zu einer Vielzahl von Ressourcen und Lernpfaden bereitgestellt, die Ihnen beim Einstieg in die Datenwissenschaft helfen..

Abschließende Anmerkungen

In diesem Beitrag, wir diskutierten 10 Beiträge, die Ihnen helfen, Ihre Reise in die Datenwissenschaft zu beginnen. Ich hoffe, es war fruchtbar und hat viele Ihrer Fragen beantwortet..

Lass es uns in den Kommentaren wissen, wenn du Fragen hast..