Vue d'ensemble
- Ici il y a 10 des ressources en science des données qui répondent à la plupart des questions liées à la carrière disponibles pour les débutants.
- Cette liste n'est en aucun cas exhaustive.. N'hésitez pas à partager d'autres ressources dans les commentaires ci-dessous..
introduction
Le champ d'application de l'industrie de la science des données se diversifie et s'étend à chaque seconde. Le volume de données produit est colossal, ce qui augmente la demande et le travail des data scientists.
En même temps, avec chaque jour qui passe, il existe de nouveaux algorithmes pour résoudre un obstacle, nouveaux outils, nouvelles bibliothèques, etc., qui ne fait qu'entraver la pénétration dans l'industrie de la science des données. Pour cela, il est logique de commencer votre parcours en science des données avec les bonnes ressources.
Dans ce billet, nous indiquons 10 des ressources qui répondent aux questions les plus fondamentales que tout débutant se posera au début de son parcours en science des données.
Table des matières
- Dois-je devenir data scientist (l'analyste d'affaires)?
- Comment faire carrière dans la science des données (Analyse commerciale)?
- 14 compétences indispensables pour devenir data scientist (Avec des ressources!)
- 12 conseils essentiels pour les personnes qui commencent une carrière en science des données
- Avez-vous besoin d'une certification pour devenir data scientist? 5 choses que vous devriez considérer
- 5 langages populaires de science des données: Lequel devriez-vous choisir pour votre carrière?
- 10 Questions que chaque débutant en science des données se pose (avec des réponses et des ressources)
- Comment maîtriser la science des données sans diplôme en 2020?
- Voulez-vous développer une carrière dans la science des données? Apprenez de ces 5 vidéos de science des données!
- 8 réflexions sur la transition vers la science des données à partir de différents horizons
- Marco de Kunal
- Ce sont quelques-unes des questions pour lever les doutes.
Le buzz de la science des données est vraiment excitant et qui ne veut pas obtenir le “le métier le plus sexy du 21ème siècle” mais vous voulez entrer dans un champ juste pour le faire? Commençons par la question la plus basique: Devriez-vous devenir data scientist?
Jaïn Kunal, le fondateur de DataPeaker, fournit un cadre structuré dans lequel vous pouvez vous qualifier et voir si une carrière dans la science des données et l'analyse commerciale est pour vous ou non.
Une fois que vous êtes sûr que la science des données ou l'analyse commerciale est votre choix de carrière, il est temps de travailler sur vos compétences, mais il doit y avoir des questions comme: Dois-je suivre un cursus? Comment obtenir un stage dans un emploi en science des données?
Dans ce billet, Kunal s'appuie sur sa riche expérience dans l'industrie et fournit un guide étape par étape pour devenir un data scientist. Il fournit également des conseils très intéressants sur la façon d'entrer dans l'industrie de la science des données..
En raison de la croissance colossale de l'industrie de la science des données, il y a eu une augmentation du nombre d'emplois. Malgré cela, Il y a un avertissement! Il y a une énorme pénurie de professionnels qualifiés dans l'industrie de la science des données. Ensuite, Comment pouvez-vous briser cette tendance et devenir un professionnel prêt pour l'industrie ??
Ce poste se compose de 14 compétences dures et douces, comme les arguments de la science des données, statistiques, Big Data, mise en œuvre du modèle, etc., Et des liens vers des ressources incroyables pour apprendre!!
Apprendre la science des données peut être intimidant. Surtout quand vous commencez tout juste votre voyage. Quel outil pour apprendre: R ou Python? Sur quelles techniques se concentrer? Combien de statistiques apprendre? Dois-je apprendre à coder? Voici quelques-unes des nombreuses questions auxquelles vous devez répondre dans le cadre de votre voyage.
Ce guide est une ressource riche remplie de conseils d'un expert de l'industrie sur la navigation dans une carrière dans la science des données, de la recherche du bon emploi à la reprise de la construction.. Vous trouverez tout ici.
J'ai rencontré de nombreux passionnés de science des données qui sont constamment confus quant aux avantages et aux inconvénients de l'obtention d'un diplôme en science des données.. Si vous avez la même requête, Alors vous êtes au bon endroit.
Les certifications en science des données sont omniprésentes, Dois-je obtenir un? Le cas échéant, Quelle certification dois-je sélectionner? À quelles mesures devez-vous prêter attention avant de choisir une certification? Dans ce billet, nous énumérons les différents aspects d'une certification en science des données que vous devriez considérer avant de choisir votre carrière.
Je suis presque sûr que vous avez tous rencontré ce dilemme éternel concernant la sélection du langage de programmation. “parfait” pour commencer votre carrière dans la science des données. Mais il n'y a pas d'approche unique ici. Chaque langage a ses propres caractéristiques et capacités uniques qui le font fonctionner pour certains professionnels de la science des données..
Certains langages peuvent convenir au prototypage rapide, tandis que d'autres peuvent être bons au niveau commercial. Ensuite, dans ce post, Dissipons la confusion une fois pour toutes et voyons quel est le meilleur langage qui convient à vos objectifs de carrière en science des données.
La science des données est un domaine relativement nouveau et, avec ses avantages, de nombreux obstacles surgissent. Vous remarquerez que certaines questions clés surgissent constamment: Où commencer? Quoi apprendre et comment apprendre? Comment trouver les bonnes ressources pour la science des données?
Dans ce billet, nous avons analysé le 10 Foire aux questions des passionnés de science des données et des débutants. Ceux-ci vous permettront de découvrir différents aspects de votre carrière en science des données !, y compris votre curriculum vitae, la procédure d'entretien et autres bonnes pratiques!
Comme je l'ai mentionné précédemment, la science des données est un domaine relativement nouveau, même les universités de premier plan n'ont que récemment commencé à proposer des cours spécialisés, qui a créé un buzz et une confusion soudains dans l'industrie.
Dans ce billet, nous allons décomposer la question et analyser tous ses aspects. Certains des points de discussion sont:
- Pouvez-vous obtenir un emploi sans diplôme en science des données?
- Avantages et inconvénients d'avoir un diplôme
- Alternatives à un diplôme en science des données.
Naviguer dans une carrière en science des données est une entreprise compliquée et peut se transformer en un travail difficile sans des conseils appropriés., mais tout le monde n'a pas le privilège d'avoir accès aux informations privilégiées de l'industrie.
Les réunions sont un excellent moyen d'apprendre et de se connecter, mais depuis le Covid-19 ce n'est pas faisable, les webinaires sont l'un des meilleurs moyens d'apprendre et d'interagir directement avec des experts de l'industrie. Certains des avantages des webinaires sont:
- Apprenez des experts de l'industrie
- Une excellente possibilité de réseautage
- Obtenez des conseils professionnels et des informations sur la science des données d'experts
L'une des plus grandes questions que les gens se posent est de savoir comment ils devraient passer à la science des données. Des gens de tous horizons (TI, Ventes, la finance, ressources humaines, soins médicaux, etc.) ils veulent une part du gâteau de la science des données. Alors dissipons la confusion une fois pour toutes.
Les 8 Les informations générales que nous couvrons dans ce poste de transition de carrière comprennent: ingénierie du logiciel, la finance, UX, développement d'applications et mise à jour non technique. L'auteur a fourni des liens vers une multitude de ressources et de parcours d'apprentissage pour vous aider à démarrer votre parcours en science des données..
Remarques finales
Dans ce billet, Nous avons discuté 10 des articles pour vous aider à démarrer votre parcours en science des données. J'espère qu'il a été fructueux et a répondu à beaucoup de vos questions..
Faites-nous savoir dans les commentaires si vous avez des questions..
