Einführung
Data Scientist zu werden ist zur “Amerikanischer Traum”: Jeder will es haben!
Aber trotzdem, für alle Anfänger, eine tolle frage bleibt unbeantwortet: Brauche ich einen Abschluss, um ein erfolgreicher Data Scientist zu werden??
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 Artikel, Wir werden die Frage aufschlüsseln und alle ihre Aspekte analysieren.
Wenn Sie ein Anfänger sind und Ihre Data Science-Reise beginnen, Wir haben einen klaren, kostenlosen Roadmap-Leitfaden für den Aufbau einer Karriere in der Datenwissenschaft zusammengestellt, der von erfahrenen DataPeaker-Kuratoren erstellt wurde:
Kann ich ohne einen Abschluss in Data Science einen Job bekommen??
Die direkte Antwort ist JA!! Versteh mich hier nicht falsch, ein Titel hat seine eigenen Vor- und Nachteile, die wir im Artikel ausführlich besprechen werden, aber du kannst definitiv einen Job bekommen, der auf deinen Fähigkeiten und Projekten basiert.
Sind Sie jemals zu einem Vorstellungsgespräch gegangen und der Interviewer hat Ihnen den Job sofort gegeben, weil er den "Titel" hatte? NEIN! Er wird die Tiefe des Wissens testen und dir erst dann den Job anbieten. Deswegen, ein titel kann dir das geben “Chance” von der Arbeit, aber “bekommen” der Job erfordert Fähigkeiten und Einsatz!
Vor- und Nachteile eines Data Science Studiums
Vorteile
- Zugang zu fachkundiger Fakultät – Universitäten und Hochschulen haben Professoren und Experten in jedem der Fächer. Es besteht kein Zweifel, dass Ihnen diese Shows Zugang zu einigen der großen Köpfe bieten, vor allem, wenn du dich auf eine Promotion freust.
- Einzelsitzungen – Lernen ist immer besser, wenn Sie mit den Experten interagieren und ein persönlicher Mentor sein können.. Das hilft Zweifel zu klären, Holen Sie sich Tipps und das Gesamterlebnis ist viel besser.
- klar definierter Lehrplan – Das Curriculum eines Studiengangs ist mit klaren Branchenstandards klar definiert. Diese sind umfassend und bieten einen ganzheitlichen Blick auf Data Science.
- Besser zugänglich für Personalvermittler: Universitäten und Hochschulen haben Verbindungen zu Organisationen und, Daher, es gibt viele Möglichkeiten direkt nach dem Studium einen begehrten Job zu ergattern.
Nachteile
- Die hohen Kosten, Natürlich – Data Science ist sehr gefragt, aber das kostet enorm. Möglicherweise müssen Sie Ihre Taschen für Hunderttausende von Rupien lockern. Was ist mehr, ein guter Abschluss an einer europäischen oder amerikanischen Universität kann viel höher sein und dich kosten 7 Rupie-Zahlen.
- Es dauert eine Weile, bis der Kurs abgeschlossen ist – Wenn Sie bereits ein aktiver Profi sind, Es wird Ihnen schwer fallen, einen bezahlten Job zu kündigen und sich währenddessen zu engagieren 1 Ö 2 Jahre ohne Gehalt.
- Das Auswahlverfahren bevorzugt generell Personen aus dem technischen und statistischen Bereich – Wenn Sie aus einem nicht technischen oder nicht statistischen Umfeld kommen, wird wahrscheinlich keine Priorität haben. Das Auswahlverfahren und das Vorstellungsgespräch der meisten Universitäten sind so gestaltet, dass Techniker einen größeren Vorteil haben.
Alternativen zum Studium
Der Abschluss ist nicht der einzige Weg, um den Titel "The Sexiest Job of the 21st Century" zu erhalten.. Es gibt noch ein paar andere Alternativen. Es wird auf jeden Fall etwas Zeit und Mühe kosten, aber es wird sich lohnen. Also mal sehen –
Nehmen Sie an einem umfassenden Zertifizierungskurs teil
Zertifizierungskurse sind eine großartige Möglichkeit, Data Science von Grund auf zu erlernen und das Feld zu meistern. Diese Kurse dauern in der Regel zwischen 6 Ja 12 Monate und werden zu einem viel günstigeren Preis angeboten. Obwohl Sie vor dem Kauf des Kurses einige Dinge beachten müssen:
- Stellen Sie sicher, dass der Kurs abgeschlossen ist
- Kursleiter müssen Experten sein
- Der Kurs muss aktuell sein
- Sollte viele reale Projekte anbieten.
- Einzelunterricht wäre toll.
- Assistenz am Arbeitsplatz sowie Vorbereitung des Lebenslaufs und des Vorstellungsgesprächs.
Leider, Es gibt jede Menge Kurse, die eine Prämie verlangen, aber nicht alle oben genannten Funktionen bieten. Aber es gibt einen Kurs, der alles bietet und Ihnen hilft, ein industrietauglicher Data Science-Profi zu werden..
das AI und ML Blackbelt + Kursangebot –
- Beherrschung von mehr als 15 Werkzeuge
- Erfahrung in Data Science-Fächern, Maschinelles Lernen und Deep Learning
- Fähigkeit, reale Branchenprobleme zu lösen
- Mentoren 1: 1 mit Branchenprofis
- Umfassender und personalisierter Lernpfad
- Engagierte Vorbereitung und Betreuung von Vorstellungsgesprächen
Bauen Sie Wissen durch einen kostenlosen Kurs auf
Kostenlose Kurse sind eine großartige Möglichkeit, Ihr Wissen zu Beginn Ihrer Reise zu nutzen. Diese Kurse bieten eine hervorragende Einführung in Data Science-Konzepte. Aber Vorsicht, Diese Kurse sind für Anfänger und wenn Sie einige Fächer beherrschen, empfehle ich Ihnen, spezialisierte Kurse zu besuchen. Sehen wir uns die Liste einiger wichtiger kostenloser Kurse an:
- Einführung in KI und ML – Der perfekte Kurs, um die Branche der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens zu verstehen und zu navigieren. Alle Fähigkeiten auflisten, Werkzeuge, Karriereweg zum KI- und ML-Profi.
- Python für die Datenwissenschaft – Python ist eine der mächtigsten und am weitesten verbreiteten Sprachen zum Erstellen von Modellen für maschinelles Lernen. Dieser Kurs ist ideal für Python-Anfänger und bietet auch eine kostenlose Zertifizierung!!
- Einführung in die Verarbeitung natürlicher Sprache – Wenn Sie ein NLP-Enthusiast sind, Das ist der perfekte Kurs für dich. In dieser Klasse, Erlernen Sie die Grundlagen der Verarbeitung natürlicher Sprache, reguläre Ausdrücke und Sentimentanalyse von Text mit maschinellem Lernen.
- Einführung in neuronale Netze – Deep Learning hat sich in den letzten zehn Jahren entschieden und viele Enthusiasten sind daran interessiert, neuronale Netze zu lernen. Der Kurs beantwortet Fragen wie: Was ist ein neuronales Netz? Wie funktioniert es? Was macht ein neuronales Netz?
Manche Dinge muss man haben
Nimm an Wettbewerben teil – Data-Science-Wettbewerbe sind ein sicherer Weg, um Ihre Fähigkeiten zu entwickeln und zu demonstrieren und von potenziellen Personalvermittlern wahrgenommen zu werden. Sie können auf die DataHack-Plattform gehen und eine Problemstellung Ihrer Wahl auswählen und loslegen. Recruiter lieben Kandidaten, die ihr Wissen durch praktische Anwendungen erworben haben.
Beginnen Sie mit dem Schreiben von Artikeln – Wenn Sie ein Händchen für Data Science und eine Leidenschaft für das Schreiben haben, Was ist der beste Weg, um sich auszudrücken, als Artikel zu schreiben? Das Schreiben von Artikeln hilft Ihnen, all die schwierigen technischen Konzepte zu lernen und sie in leicht verständliche Themen umzuwandeln. Das Schreiben von Artikeln ist eine weitere großartige Möglichkeit, die Aufmerksamkeit potenzieller Recruiter auf sich zu ziehen..
Beginnen Sie mit Praktiken – Das Problem bei der Erlangung eines Vollzeitjobs in der Datenwissenschaft ist die "erforderliche Erfahrung".. Der beste Weg, diese Erfahrung zu sammeln, sind Praktika. Obwohl Sie möglicherweise mit dem Ladder-Anfänger beginnen müssen, obwohl Sie Erfahrung in einem anderen Bereich haben, lohnt sich auf jeden Fall.
Abschließende Anmerkungen
Um in die Datenwissenschaft einzusteigen, Sie sollten ein Studium nicht als Entschuldigung für eine erfolgreiche Karriere verwenden. In diesem Artikel, Wir diskutieren die Vor- und Nachteile eines Data Science Studiums und Alternativen zu einem Vollzeitstudium.
Eine der besten Alternativen, um ein umfassendes Programm zu absolvieren, das Anfänger- bis Fortgeschrittenenkurse zusammen mit Tonnen von realen Projekten bietet. das KI- und ML-Blackbelt-Programm + bietet dir mehr als 15 Kurse und mehr als 39 Projekte aus dem echten Leben. Was ist das Beste daran? Holen Sie sich Nachhilfestunden 1: 1 So erhalten Sie einen personalisierten Lernpfad, der genau auf Sie zugeschnitten ist und niemals vom Pfad abweicht.
