จะรับงานแรกใน Data Science ได้อย่างไร

เราจะได้งานระดับแรกเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลหรือนักวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างไร? หากคุณเลื่อนดูฟอรัมวิทยาศาสตร์ข้อมูลคุณจะพบคำถามมากมายเกี่ยวกับหัวข้อนี้ ผู้อ่านบล็อกข้อมูลวิทยาศาสตร์ของฉัน (data36.com) ถามฉันเหมือนกันเป็นครั้งคราว และฉันสามารถบอกคุณว่านี่เป็นปัญหาที่ถูกต้องโดยสิ้นเชิง!

ฉันตัดสินใจที่จะสรุปคำตอบสำหรับคำถามสำคัญทั้งหมด!

ใหม่! ฉันได้สร้างหลักสูตรวิดีโอออนไลน์แบบครอบคลุม (ฟรี) เพื่อช่วยคุณเริ่มต้นใช้งาน Data Science คลิกที่นี่สำหรับข้อมูลเพิ่มเติม: วิธีการเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

ลงทะเบียนที่นี่ (ฟรี): https://data36.com/how-to-become-a-data-scientist/

# 1: ทักษะและเครื่องมือนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่สำคัญที่สุดคืออะไร? และคุณจะรับมันได้อย่างไร

ข่าวดี - ข่าวร้าย

ฉันจะเริ่มต้นด้วยสิ่งที่ไม่ดี ใน 90% ของกรณีทักษะที่พวกเขาสอนคุณที่มหาวิทยาลัยไม่ได้มีประโยชน์จริง ๆ ในโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลในชีวิตจริง ตามที่ฉันได้เขียนหลายครั้งในโครงการจริงทักษะการเข้ารหัสข้อมูลทั้งสี่นี้เป็นสิ่งจำเป็น:

  • bash / บรรทัดคำสั่ง
  • หลาม
  • SQL
  • R
  • (และบางครั้ง Java)
แหล่งที่มา: KDnuggets

ซึ่ง 2 หรือ 3 ที่คุณจะพบว่ามีประโยชน์มากที่สุดนั้นขึ้นอยู่กับ บริษัท ... แต่ถ้าคุณได้เรียนรู้สิ่งหนึ่งมันจะง่ายต่อการเรียนรู้อีกมาก

ดังนั้นคำถามแรกที่สำคัญคือคุณจะรับเครื่องมือเหล่านี้ได้อย่างไร ข่าวดีมาที่นี่แล้ว! เครื่องมือทั้งหมดนี้ฟรี! หมายความว่าคุณสามารถดาวน์โหลดติดตั้งและใช้งานได้โดยไม่เสียค่าใช้จ่ายใด ๆ คุณสามารถฝึกฝนสร้างโครงการงานอดิเรกข้อมูลหรืออะไรก็ได้!

ฉันเขียนบทความทีละขั้นตอนเมื่อเร็ว ๆ นี้เกี่ยวกับวิธีการติดตั้งเครื่องมือเหล่านี้ในคอมพิวเตอร์ของคุณ ตรวจสอบที่นี่

# 2: วิธีการเรียนรู้?

มีสองวิธีที่สำคัญในการเรียนรู้วิทยาศาสตร์ข้อมูลได้อย่างง่ายดายและประหยัดค่าใช้จ่าย

1st: หนังสือ

Kinda โรงเรียนเก่า แต่ก็ยังเป็นวิธีที่ดีในการเรียนรู้ จากหนังสือคุณจะได้รับการเน้นความรู้อย่างละเอียดเกี่ยวกับการวิเคราะห์ข้อมูลออนไลน์สถิติการเข้ารหัสข้อมูล ฯลฯ ... ฉันเน้นหนังสือ 7 เล่มที่ฉันแนะนำในบทความก่อนหน้าของฉันที่นี่

ฉันแนะนำหนังสือข้อมูล 7 อันดับแรก

2nd: การสัมมนาผ่านเว็บออนไลน์และหลักสูตรวิดีโอ

หลักสูตรข้อมูลวิทยาศาสตร์ออนไลน์กำลังมาพร้อมกับราคายุติธรรม ($ 10 - $ 500) และครอบคลุมหัวข้อต่าง ๆ ตั้งแต่การเข้ารหัสข้อมูลไปจนถึงระบบธุรกิจอัจฉริยะ หากคุณไม่ต้องการใช้จ่ายเงินกับสิ่งนี้ในตอนแรกฉันได้ระบุหลักสูตรและสื่อการเรียนรู้ฟรีในโพสต์นี้

(วันที่ 3: หลักสูตรเดือนแรกของนักวิทยาศาสตร์จูเนียร์ดาต้าดาต้าฉันได้สร้างหลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูลออนไลน์ 6 สัปดาห์เพื่อสร้างแรงบันดาลใจให้นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลเพื่อฝึกฝนและแก้ไขงานจริงในชีวิตในชุดข้อมูลจริงต่อชีวิต: เดือนแรกของนักวิทยาศาสตร์จูเนียร์ดาต้า .)

# 3: วิธีการฝึกและวิธีการรับประสบการณ์ชีวิตจริง

นี่เป็นสิ่งที่ยุ่งยากใช่ไหม บริษัท ทุกแห่งต้องการมีคนที่มีประสบการณ์ชีวิตอย่างน้อยนิดหน่อย ... แต่คุณจะได้รับประสบการณ์ชีวิตจริงได้อย่างไรถ้าคุณต้องการประสบการณ์ชีวิตจริงเพื่อรับงานแรกของคุณ? คลาสสิก catch-22 และคำตอบคือ: โครงการสัตว์เลี้ยง

“ โครงการสัตว์เลี้ยง” หมายความว่าคุณคิดแนวคิดโครงการข้อมูลที่ทำให้คุณตื่นเต้น จากนั้นคุณก็เริ่มสร้างมันขึ้นมา คุณสามารถคิดเกี่ยวกับมันเป็นการเริ่มต้นเล็ก ๆ แต่ให้แน่ใจว่าคุณมุ่งเน้นไปที่ส่วนข้อมูลวิทยาศาสตร์ของโครงการและคุณสามารถละเว้นส่วนธุรกิจ เพื่อให้แนวคิดบางอย่างต่อไปนี้เป็นโครงการสัตว์เลี้ยงของฉันในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา:

  • ฉันสร้างสคริปต์ที่ตรวจสอบเว็บไซต์อสังหาริมทรัพย์และส่งอีเมลถึงฉันถึงข้อเสนอที่ดีที่สุดแบบเรียลไทม์ดังนั้นฉันจึงสามารถรับข้อเสนอเหล่านี้ได้ก่อนคนอื่น ๆ
  • ฉันสร้างสคริปต์ที่ดึงบทความทั้งหมดจาก ABC, BBC และ CNN และตามคำที่ใช้เชื่อมโยงบทความที่เกี่ยวกับหัวข้อเดียวกันในพอร์ทัลข่าวที่แตกต่างกัน 3 รายการ
  • ฉันสร้าง chatbot เรียนรู้ด้วยตนเองใน Python (มันยังไม่ฉลาดเกินไป - เพราะฉันยังไม่ได้ฝึกเลย)

มีความคิดสร้างสรรค์! ค้นหาโครงการสัตว์เลี้ยงที่เกี่ยวข้องกับวิทยาศาสตร์ข้อมูลด้วยตัวคุณเองและเริ่มการเข้ารหัส! หากคุณประสบปัญหาเรื่องการเขียนรหัสซึ่งอาจเกิดขึ้นได้ง่ายเมื่อคุณเริ่มเรียนรู้ภาษาข้อมูลใหม่เพียงใช้ google และ / หรือ stackoverflow หนึ่งตัวอย่างสั้น ๆ ของฉันเกี่ยวกับประสิทธิภาพของ stackoverflow:

ด้านซ้าย: คำถามของฉัน - ด้านขวา: คำตอบ (ใน 7 นาที)

สังเกตการประทับเวลา! ฉันส่งคำถามที่ซับซ้อนแล้วฉันได้คำตอบกลับใน 7 นาที สิ่งเดียวที่ฉันต้องทำก็คือคัดลอกวางโค้ดลงในโค้ดโปรดักชั่นและบูมมันใช้ได้เลย!

(หมายเหตุ: การตรวจสอบความถูกต้องไขว้เป็นอีกฟอรัมที่ยอดเยี่ยมสำหรับคำถามเกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูล

ข้อเสนอแนะ +1:

แม้ว่ามันจะยากไปหน่อยลองหาที่ปรึกษา หากคุณโชคดีคุณจะพบคนที่ทำงานในบทบาท Data Scientist ใน บริษัท ที่ดีและสามารถใช้เวลา 1 ชั่วโมงทุกสัปดาห์หรือทุกสองสัปดาห์กับคุณและพูดคุยหรือสอนสิ่งต่าง ๆ

# 4: ที่ไหนและอย่างไรคุณส่งใบสมัครงานครั้งแรกของคุณ?

หากคุณยังไม่พบผู้ให้คำปรึกษาคุณสามารถหาคนที่หนึ่งใน บริษัท แรกของคุณได้ นี่เป็นงานแรกที่เกี่ยวข้องกับวิทยาศาสตร์ข้อมูลของคุณดังนั้นฉันไม่แนะนำให้คุณมุ่งเน้นไปที่เงินจำนวนมากหรือในบรรยากาศการเริ่มต้นที่วิเศษ มุ่งเน้นการค้นหาสภาพแวดล้อมที่คุณสามารถเรียนรู้และพัฒนาตนเอง

การรับงานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลครั้งแรกของคุณที่ บริษัท ข้ามชาติอาจไม่สอดคล้องกับแนวคิดนี้เพราะคนมักจะยุ่งกับงานของพวกเขาดังนั้นพวกเขาจึงไม่มีเวลาหรือ / และแรงจูงใจที่จะช่วยคุณปรับปรุง (แน่นอนมีอยู่เสมอ ข้อยกเว้น)

การเริ่มต้นจากการเริ่มต้นเล็ก ๆ ในฐานะที่เป็นบุคคลแรกในทีมนั้นไม่ใช่ความคิดที่ดีในกรณีของคุณเนื่องจาก บริษัท เหล่านี้ไม่มีผู้ดูแลข้อมูลอาวุโสที่จะเรียนรู้จาก

ฉันแนะนำให้คุณจดจ่อกับ บริษัท ขนาด 50–500 แห่ง นั่นคือค่าเฉลี่ยสีทอง นักวิทยาศาสตร์อาวุโสด้านข้อมูลอยู่บนเรือ แต่พวกเขาไม่ยุ่งเกินไปที่จะช่วยเหลือและสอนคุณ

โอเคคุณพบ บริษัท ที่ดีบางแห่ง ... วิธีสมัคร? หลักการบางประการสำหรับประวัติย่อของคุณ: เน้นทักษะและโครงการของคุณไม่ใช่ประสบการณ์ของคุณ (เนื่องจากคุณไม่มีเวลามากเกินไปในการเขียนบทความ) แสดงรายการภาษาการเข้ารหัสที่เกี่ยวข้อง (SQL และ Python) ที่คุณใช้และเชื่อมโยง repos github ที่เกี่ยวข้องบางส่วนของคุณเพื่อให้คุณสามารถแสดงว่าคุณได้ใช้ภาษานั้นจริงๆ

นอกจากนี้ในกรณีส่วนใหญ่ บริษัท ขอจดหมายปะหน้า เป็นโอกาสที่ดีที่จะแสดงความกระตือรือร้นของคุณ แต่คุณสามารถเพิ่มรายละเอียดที่เป็นประโยชน์เช่นคุณจะทำอะไรในสองสามสัปดาห์แรกหากคุณได้รับการว่าจ้าง (เช่น“ ดูขั้นตอนการลงทะเบียนของคุณฉันเดาว่าหน้าเว็บ ____ มีบทบาทสำคัญในช่วงสองสามสัปดาห์แรกฉันจะแสดง ___, ___ และ ___ (การวิเคราะห์เฉพาะ) เพื่อพิสูจน์สมมติฐานนี้และเข้าใจมันให้ลึกซึ้งยิ่งขึ้น มันสามารถช่วยให้ บริษัท ปรับปรุง _____ และในที่สุดก็ผลักดัน _____ KPI”)

หวังว่านี่จะเป็นการสัมภาษณ์งานที่คุณสามารถพูดคุยเกี่ยวกับโครงการสัตว์เลี้ยงของคุณคำแนะนำจดหมายปะหน้าของคุณได้ แต่ส่วนใหญ่จะเกี่ยวกับการตรวจสอบบุคลิกภาพและการทดสอบทักษะขั้นพื้นฐาน ถ้าคุณฝึกฝนพอคุณจะผ่านสิ่งนี้ ... แต่ถ้าคุณประหม่าและอยากฝึกฝนมากกว่านี้คุณสามารถทำได้ที่ hackerrank.com

ข้อสรุป

ก็แค่นั้นแหละ ฉันรู้ว่ามันฟังดูง่ายขึ้นเมื่อเขียน แต่ถ้าคุณตั้งใจจะเป็นนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลจริงๆจะไม่มีปัญหาใด ๆ เลยที่จะทำให้มันเกิดขึ้น! ขอให้โชคดี

หากคุณต้องการลองสิ่งที่เป็นเหมือนการเป็นนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลจูเนียร์ในการเริ่มต้นที่แท้จริงในชีวิตลองดูหลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูลออนไลน์ระยะเวลา 6 สัปดาห์ของฉัน: เดือนแรกของนักวิทยาศาสตร์จูเนียร์ดาต้าดาต้า!

และถ้าคุณต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับศาสตร์ข้อมูลให้ตรวจสอบบล็อกของฉัน (data36.com) และ / หรือสมัครรับจดหมายข่าวของฉัน! และอย่าพลาดชุดการสอนการเขียนโค้ดใหม่ของฉัน: SQL สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล!

ขอบคุณที่อ่าน!

สนุกกับบทความหรือไม่ โปรดแจ้งให้เราทราบโดยคลิกด้านล่าง นอกจากนี้ยังช่วยให้ผู้อื่นเห็นเรื่องราว!

Tomi Mester ผู้แต่ง data36.com Twitter: @ data36_com