Wie kam ich vom Lehrer zum Dateningenieur?
Additionally… die Geschichte ist ziemlich lang, aber ich werde versuchen, sie kurz zu machen.
Ich habe mich für Englisch als zweites Hauptfach entschieden, nachdem ich im ersten Hauptfach – Informationsmanagement – quick durchgefallen struggle. Damals hatte ich weder Interesse an Computern noch an Programmierung. Ich struggle einfach dort, weil ich den Bewerbungstermin für meine Universität vergessen hatte und dann gezwungen struggle, das auszuwählen, was noch für mich übrig struggle.
Es scheint, als hätte ich nie vergessen, was ich ursprünglich studieren wollte: Englisch. Nachdem ich sechs Jahre lang in der Abteilung für Informationsmanagement studiert hatte (meine Notice struggle so schlecht, dass ich ein zusätzliches Jahr brauche, um genug Credit für den Abschluss zu bekommen), hatte ich endlich wieder die Probability, mich selbst zu entscheiden.
Dennoch struggle es für mich nicht einfach, da ich nach der Mittelstufe (ca. 15) kein Englisch mehr gesprochen hatte. Glücklicherweise wurde ich später von meinem Grammatiklehrer Jeff inspiriert, was mir den Mut gab, erneut mit dem Aufbau des Fundaments zu beginnen. Seitdem struggle es für mich lange Zeit alles, was ich mir gewünscht habe, ein professioneller Lehrer wie er zu sein.
Ich habe so fleißig gelernt und als ich 26 struggle, struggle ich bereits ein erfahrener Englischlehrer an einer der berühmtesten Nachhilfeschulen meines Landes. Ich liebe Englisch so sehr, dass ich sogar eine englische Meetup-Gruppe namens „ Englisches Treffen in Taichung für Leute, die auch einen Ort finden möchten, an dem sie sich auf Englisch unterhalten können.
Tief im Inneren struggle ich jedoch nicht so zufrieden mit mir selbst, wie ich gedacht hatte. Ich stelle mir oft vor, dass ich etwas tun würde, das über das Unterrichten von Englisch im Klassenzimmer hinausgeht. Ich habe oft davon geträumt, Englisch zu nutzen, um mit anderen Bereichen und Menschen auf der ganzen Welt in Kontakt zu treten. So begann ich mir zu denken: „Vielleicht ist „Lehren“ nur eines von vielen.“
Und eines Tages fand ich einen meiner alten Klassenkameraden auf LinkedIn. Nach ihrem Abschluss am King’s School London arbeitete sie als Datenanalystin in einem Technologieunternehmen im Vereinigten Königreich. Ich struggle so neugierig auf ihre Reise, da wir beide an derselben Universität Englisch lernten. Ich habe dann schnell nach diesem mysteriösen Job „Datenanalyst“ gesucht. Ich struggle überrascht zu erfahren, dass es vor ein paar Jahren noch nicht einmal eine Rolle als Datenanalyst gab und jetzt alle darüber redeten.
Ich habe auf mich selbst geschaut und die Möglichkeiten bewertet, in diese Datenwelt einzusteigen:
- Ich habe sechs Jahre lang Informatik studiert, obwohl ich zu diesem Zeitpunkt noch keine Ahnung hatte, was das eigentlich ist. Aber jetzt bin ich bereit, das, was mir noch übrig ist, aufzuheben und es noch einmal zu versuchen.
- Alle redeten damals von Huge Knowledge. Ich vermutete, dass es eine gute Investition wäre, sich einige Fähigkeiten im Umgang mit Daten anzueignen.
- Der Titel eines Datenanalysten klingt cooler als der eines Englischlehrers und wird in der Regel besser bezahlt!
Additionally bin ich ein Risiko eingegangen.
Ich habe meine ganze Freizeit für mich und meine Familie geopfert, um in die Welt der Analysten einzutauchen. Ich habe SQL zum ersten Mal auf YouTube gelernt (hauptsächlich von Alex, der Analyst), Excel auf Udemy (Microsoft Excel 365 – Schulung für Anfänger und Fortgeschrittene) und dann Python von DataCamp.
Aber nachdem ich einen Monat lang mehrere Dinge gleichzeitig gelernt hatte, wurde mir klar, dass Python für einen Datenanalysten nicht notwendig ist. Daher habe ich mich entschieden, mich auf SQL und das Google Knowledge Analytics Skilled Certificates zu konzentrieren, um die grundlegenden Kenntnisse für Datenanalysen zu festigen.
Nachdem ich das Zertifikat erhalten hatte, wechselte ich zum Statistik- und Wahrscheinlichkeitskurs auf Udemy (Statistiken für Datenwissenschaft und Geschäftsanalyse Und Werden Sie ein Probability & Statistics Master). Ich muss sagen, auch wenn die Mathematik, die man für die Rolle eines Datenanalysten braucht, nicht viel ist, musste ich mir den gesamten Kurs dreimal ansehen, um lediglich einige grundlegende Konzepte wie Normalverteilungen, Z-Scores oder einfache Wahrscheinlichkeit zu verstehen (JA! Ich hatte keine Ahnung, was unabhängige und abhängige Ereignisse sind!).
Ich habe meinen Job als Lehrer um 9/2022 gekündigt. Und der Zeitpunkt, als ich begann, mich auf den Beruf des Datenanalysten vorzubereiten, struggle im März 2022. Ich hatte das Gefühl, dass ich das, worauf ich mich vorbereitet hatte, auf die Probe stellen musste, additionally begann ich, mich mit den begrenzten Kenntnissen, die ich in der Datenanalyse hatte, auf Stellen zu bewerben.
Ich erinnere mich, dass ich mich auf etwa 50 Stellen beworben habe und bei quick jedem Vorstellungsgespräch durchgefallen bin. Ich habe sowohl den Codierungsteil als auch den Statistiktest nicht bestanden. Außerdem erforderte quick jede Rolle als Datenanalyst entweder einen statistischen oder fundierten betriebswirtschaftlichen Hintergrund. Ich hatte keines davon. Ich beschloss, in mich selbst hineinzuschauen und fand die einzigartige Stärke, die meine Chancen auf eine Anstellung in diesem Markt maximieren würde. Und ich denke, die Antwort liegt auf der Hand: Bildung.
Im September desselben Jahres bekam ich meinen ersten offiziellen Job als Datenanalyst in einem ESL-Kindergarten. Der Job entspricht genau meinem Geschmack. Es erforderte sowohl meine Sprachkenntnisse als auch meine Fachkenntnisse im Bildungswesen. Und meine Vorgesetzte struggle eine wirklich nette Dame. Sie wusste, dass ich vielleicht nicht der perfekte Kandidat für die Stelle struggle, aber sie glaubte an mich und gab mir trotzdem eine Probability.
Ich sagte mir: „Das ist es. Ich kann diesen Job nicht verlieren.“
Aber ich habe erneut versagt …
Das Drawback bestand darin, dass die einzige Datenanalystin, die ich ersetzen sollte, ihren Doktortitel in Statistik anstrebte. Und ich wurde gebeten, die Zufriedenheit der Eltern mit der Schule anhand von Fragebögen für beide Standorte zu analysieren. Schließlich musste ich am Ende meiner Probezeit, die nur einen Monat dauerte, ganz alleine einen anständigen Bericht und eine Präsentation verfassen.
Aber dieser eine Monat struggle nicht verschwendet, ich konnte alles, was ich gelernt hatte, in meine Analyse integrieren und habe auch eine sehr wichtige Lektion gelernt: Autodidakt kann mich nur bis zu einem gewissen Punkt führen. Wenn ich in diesem Bereich intestine sein möchte, benötige ich einen vollständigen Kurs in Datenwissenschaft. (Mein Fall ist anders, da ich einen sprachlichen Hintergrund hatte und keine Grundlagen in Informatik oder Datenwissenschaft hatte.)
Glücklicherweise nahm ich kurz nach meinem Ausscheiden aus dem Unternehmen an einem staatlich geförderten Datenwissenschaftskurs in meinem Land teil. Folgendes habe ich aus diesem 400-Stunden-Kurs gelernt:
- Statistik für KI und Datenanalyse (IBM SPSS Modeler, SPSS, JMP)
2. Python-Programmierung und Datenanalyse (Pandas, Numpy, Matplotlib, Azure)
3. Azure Cognitive Providers (Sprachdienste, Textanalysedienste, benutzerdefinierte Bildverarbeitungsdienste, Gesichtserkennungsdienste)
4. Maschinelles Lernen und Deep Studying (scikit-learn, TensorFlow, DNN, Word2vect, RNN)
5. OpenCV (Filter, Morphologie, Kantenerkennung, Konturerkennung, Bildpyramiden.)
Während meiner Zeit im Kurs habe ich auch viele Projekte durchgeführt. Wenn Sie interessiert sind und Chinesisch lesen können, finden Sie hier meine LinkedIn Profil. Ich habe alle meine Projekte dort abgelegt.
Gegen Ende Dezember erhielt ich einen Anruf für ein Vorstellungsgespräch von der FUC (Feng Chia College). Sie sagten, sie wollten mehr über meine Projekte erfahren und fragten mich, ob ich Zeit für das Interview hätte.
Davon struggle der Professor in der ersten Interviewrunde sehr beeindruckt Projekt (Ich habe die On-line-Antwort von analysiert meine englische Meetup-Gruppe und entwickelte einige aufschlussreiche Ansätze zur Verbesserung des Gruppenwachstums. Danach ging es in die zweite Runde – den technischen Teil. Ich erhielt einen hydrologischen Datensatz und erwartete, dass ich ein beliebiges maschinelles Lernmodell verwenden würde, um die Regenwahrscheinlichkeit der nächsten dreißig Stunden vorherzusagen. Hier ist der Code. Es struggle ein Check zum Mitnehmen. Mit ein wenig Hilfe aus dem Web gelang es mir, die beste Lösung anzubieten, die mir in diesem Second einfallen konnte.
Ich habe das Angebot bekommen.
Ich bekam das Angebot als Junior-Dateningenieur am Forschungszentrum für Bau und Katastrophenvorsorge. Das mache ich bei der Arbeit:
- Verarbeitet und analysiert große Mengen an Satellitendaten durch die Implementierung von Knowledge Warehouses.
- Entworfen und implementierte Datenbereinigungs- und Validierungsprozesse.
- Verwendet statistische Analysen, maschinelles Lernen und Techniken der künstlichen Intelligenz, um Erkenntnisse und Vorhersagemodelle für komplexe Satellitendatensätze zu entwickeln.
- Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Groups, darunter Meteorologen, Geologen und Forscher, um Geschäftsanforderungen zu verstehen, Möglichkeiten für datengesteuerte Lösungen zu identifizieren und qualitativ hochwertige, zeitnahe Ergebnisse zu liefern.
- Arbeitete mit über 10 Groups in verschiedenen Satellitenprojekten zusammen, um datengesteuerte Lösungen zu liefern, die die Effizienz und Effektivität verbesserten, wie z. B. die Vorhersage von Wettermustern, die Analyse der Pflanzengesundheit und die Überwachung von Naturkatastrophen.
Erforderliche technische Fähigkeiten für diesen Job:
SQL, Datenpipeline-Architektur, Python, maschinelles Lernen
Ich werde auch einige Projekte erwähnen, die ich durchgeführt habe:
Nach sechs Monaten in dieser Place wurde ich zum Projektmanager befördert, der gleichzeitig an zwei Hauptprojekten arbeitete. Und jetzt lerne ich mehr, als ich jeden Tag verdauen kann.
Die Reise geht weiter…
Ich hoffe, dass Sie diesen Artikel inspirierend und nützlich finden. Ich denke, am Ende Was mich bis hierher gebracht hat, ist allein meine Beharrlichkeit. Ohne sie würde ich die Welt außerhalb des Klassenzimmers nicht sehen und wäre jetzt nicht so stolz auf mich.
Ich werde mehr von dem erzählen, was ich auf dieser Reise gelernt habe. Es wird mir sehr viel bedeuten, wenn ich weiß, dass Sie sich auf derselben Reise befinden und bereit sind, Ihre Reise mit mir zu teilen.
Prost und viel Spaß beim Lernen.
