Panoramica
- qui c'è 10 risorse di data science che rispondono alla maggior parte delle domande relative alla carriera disponibili per i principianti.
- Questo elenco non è affatto esaustivo.. Sentiti libero di condividere altre risorse nei commenti qui sotto..
introduzione
L'ambito nel settore della scienza dei dati si sta diversificando ed espandendo ogni secondo. Il volume dei dati prodotti è colossale, che aumenta la domanda e il lavoro dei data scientist.
Allo stesso tempo, ogni giorno che passa, ci sono nuovi algoritmi per risolvere un ostacolo, nuovi strumenti, nuove biblioteche, eccetera., che ostacola solo la penetrazione nel settore della scienza dei dati. Perché, ha senso solo iniziare il tuo viaggio nella scienza dei dati con le risorse giuste.
In questo post, noi indichiamo 10 risorse che rispondono alle domande più fondamentali che ogni principiante avrà all'inizio del suo viaggio nella scienza dei dati.
Sommario
- Dovrei diventare uno scienziato dei dati? (l'analista aziendale)?
- Come avere una carriera nella scienza dei dati (Analisi aziendale)?
- 14 competenze indispensabili per diventare un data scientist (Con risorse!)
- 12 suggerimenti essenziali per le persone che iniziano una carriera nella scienza dei dati
- Hai bisogno di una certificazione per diventare un data scientist? 5 cose che dovresti considerare
- 5 linguaggi popolari della scienza dei dati: Quale scegliere per la tua carriera??
- 10 Domande che ogni principiante di Data Science chiede (con risposte e risorse)
- Come puoi padroneggiare la scienza dei dati senza una laurea in 2020?
- Vuoi sviluppare una carriera nella scienza dei dati?? Impara da questi 5 video di scienza dei dati!
- 8 riflessioni su come passare alla scienza dei dati da background diversi
- Marco de Kunal
- Queste sono alcune delle domande per chiarire i dubbi.
Il ronzio della scienza dei dati è davvero eccitante e chi non vuole ottenere il “il lavoro più sexy del 21° secolo” ma vuoi inserire un campo solo per il gusto di farlo? Cominciamo con la domanda più elementare: Dovresti diventare uno scienziato dei dati?
Kunal Jain, il fondatore di DataPeaker, fornisce un quadro strutturato in cui puoi qualificarti e vedere se una carriera nella scienza dei dati e nell'analisi aziendale fa per te o no.
Una volta che sei sicuro che la scienza dei dati o l'analisi aziendale siano la tua scelta professionale, tempo per lavorare sulle tue abilità, ma ci devono essere domande come: Dovrei frequentare un corso di laurea? Come ottenere uno stage in un lavoro di Data Science?
In questo post, Kunal attinge alla sua ricca esperienza nel settore e fornisce una guida passo passo per diventare un data scientist. Fornisce inoltre suggerimenti molto interessanti su come entrare nel settore della scienza dei dati..
A causa della crescita colossale nel settore della scienza dei dati, c'è stato un aumento del numero di posti di lavoro. Nonostante questo, C'è un avvertimento! C'è un'enorme carenza di professionisti qualificati nel settore della scienza dei dati. Quindi, Come puoi rompere questa tendenza e diventare un professionista pronto per il settore??
Questo post è composto da 14 abilità dure e morbide, come gli argomenti di data science, statistiche, grandi dati, implementazione del modello, eccetera., E collegamenti a risorse straordinarie da cui imparare!!
L'apprendimento della scienza dei dati può intimidire. Soprattutto quando stai appena iniziando il tuo viaggio. Quale strumento imparare?: R o Python? Su quali tecniche concentrarsi? Quante statistiche imparare? Devo imparare a programmare?? Queste sono alcune delle tante domande a cui devi rispondere come parte del tuo viaggio.
Questa guida è una ricca risorsa piena di consigli di un esperto del settore su come navigare in una carriera nella scienza dei dati dalla ricerca del lavoro giusto alla ripresa della costruzione.. Troverai tutto qui.
Mi sono imbattuto in molti appassionati di data science che sono costantemente confusi sui pro e i contro di ottenere una laurea in data science.. Se hai la stessa domanda, allora sei nel posto giusto.
Le certificazioni di data science sono onnipresenti, Dovrei ottenere un?? Se è così, Quale certificazione devo selezionare? A quali parametri dovresti prestare attenzione prima di scegliere una certificazione? In questo post, elenchiamo i diversi aspetti di una certificazione di data science che dovresti considerare prima di selezionare la tua carriera.
Sono abbastanza sicuro che tutti voi abbiate incontrato questo perenne dilemma riguardo alla selezione del linguaggio di programmazione. “Perfetto” per iniziare la tua carriera nella scienza dei dati. Ma qui non esiste un approccio valido per tutti. Ogni lingua ha le sue caratteristiche e capacità uniche che la fanno funzionare per determinati professionisti della scienza dei dati..
Alcuni linguaggi possono essere adatti alla prototipazione rapida, mentre altri possono essere bravi a livello aziendale. Quindi, in questo post, Chiariamo la confusione una volta per tutte e vediamo qual è il linguaggio migliore che si adatta ai tuoi obiettivi di carriera nella scienza dei dati.
La scienza dei dati è un campo relativamente nuovo e, insieme ai suoi benefici, sorgono molti ostacoli. Noterai come alcune domande chiave continuino a spuntare costantemente: Dove iniziare? Cosa imparare e come imparare? Come trovare le risorse giuste per la scienza dei dati?
In questo post, abbiamo analizzato il 10 domande frequenti da appassionati di data science e principianti. Questi ti aiuteranno a scoprire diversi aspetti della tua carriera nella scienza dei dati!, compreso il tuo curriculum, la procedura del colloquio e altre buone pratiche!
Come ho detto prima, la scienza dei dati è un campo relativamente nuovo, anche le università di alto livello hanno iniziato solo di recente a offrire corsi specializzati, che ha creato un brusio improvviso e confusione nel settore.
In questo post, scomponiamo la domanda e ne analizzeremo tutti gli aspetti. Alcuni dei punti di discussione sono:
- Riesci a trovare un lavoro senza una laurea in scienze dei dati??
- Pro e contro di avere una laurea
- Alternative alla laurea in scienze dei dati.
Navigare attraverso una carriera nella scienza dei dati è uno sforzo complicato e può trasformarsi in un lavoro difficile senza una guida adeguata., ma non tutti hanno il privilegio di avere accesso alle informazioni privilegiate del settore.
Le riunioni sono un ottimo modo per imparare e connettersi, ma visto il Covid-19 non è fattibile, I webinar sono uno dei modi migliori per apprendere e interagire direttamente con esperti del settore. Alcuni dei vantaggi dei webinar sono:
- Impara dagli esperti del settore
- Una grande possibilità per fare rete
- Ottieni consigli professionali e approfondimenti sulla scienza dei dati da esperti
Una delle domande più grandi che le persone si pongono è come dovrebbero passare alla scienza dei dati. Persone di ogni tipo (TI, saldi, finanza, risorse umane, cure mediche, eccetera.) vogliono un pezzo della torta della scienza dei dati. Quindi chiariamo la confusione una volta per tutte.
Il 8 Le informazioni di base che trattiamo in questo post sulla transizione di carriera includono: Ingegneria software, finanza, UX, sviluppo di app e un aggiornamento non tecnico. L'autore ha fornito collegamenti a una serie di risorse e percorsi di apprendimento per aiutarti a iniziare il tuo viaggio nella scienza dei dati..
Note finali
In questo post, abbiamo discusso 10 post per aiutarti a iniziare il tuo viaggio nella scienza dei dati. Spero che sia stato fruttuoso e che abbia risposto a molte delle tue domande..
Fateci sapere nei commenti se avete domande..
