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Mangelnde Erfahrung bedeutet nicht, dass Sie keinen Job in der Datenwissenschaft bekommen, auch wenn der Arbeitsmarkt hart umkämpft ist.
Auch für Einstiegspositionen suchen Arbeitgeber nach sehr erfahrenen Kandidaten.
Zweifellos wird der Bedarf an Datenwissenschaftlern in den nächsten fünf oder zehn Jahren aufgrund der folgenden Faktoren extrem hoch sein.
- Große Datenmengen, die durch intelligente Geräte generiert werden
- Rechenressourcen, insbesondere Cloud Computing, werden zu günstigen Preisen bereitgestellt
- Entwicklung komplexer Algorithmen wie GANs
- Open-Supply-Information-Science-Frameworks
Ein weiteres ganz besonderes Merkmal des Information-Science-Arbeitsmarkts ist die Vielfalt der Branchen, was bedeutet, dass Datenwissenschaftler in einem breiten Spektrum von Branchen arbeiten, z. B. im Gesundheitswesen, im Transportwesen, in der Fertigung, im akademischen Bereich, in der Wirtschaft, im Umweltbereich, in der Sicherheit usw.
Andererseits ist Datenwissenschaft ein weites Feld, das in maschinelles Lernen (ML), Datenanalyse, Datenvisualisierung, Pc Imaginative and prescient, Deep Studying (DL), neuronale Netze, prädiktive Analyse usw. unterteilt werden kann.
Es gibt additionally viele Stellen und Möglichkeiten auf dem Arbeitsmarkt im Bereich Information Science. Die beliebtesten Berufsbilder sind:
- Datenwissenschaftler
- Ingenieur für maschinelles Lernen
- Entscheidungswissenschaftler
- Daten Analyst
- KI/ML-Autor
- Dateningenieur
- Enterprise Analyst
- MLOps-Ingenieur
- Datenvisualisierer
- Vorausschauender Analyst
Einen Job in einem der oben genannten Bereiche zu bekommen bedeutet, dass Sie einen Job im Bereich Information Science bekommen.
Sie haben additionally viele Möglichkeiten. Sie müssen jedoch die folgenden Tipps berücksichtigen, um Ihren ersten Job im Bereich Information Science zu bekommen!
Die folgenden Fähigkeiten sind für diejenigen erforderlich, die einen Job in der Datenwissenschaft ergattern möchten.
Fähigkeiten: Problemlösung, Entscheidungsfindung, Programmierung (R oder Python), Statistik, Mathematik (insbesondere lineare Algebra und Evaluation), maschinelles Lernen, Deep Studying, Datenvisualisierung, Geschichtenerzählen und Verfassen von Berichten.
Um diese Fähigkeiten zu erlernen, können Sie On-line-Kurse belegen, Bücher lesen oder sogar einen Abschluss an einer Universität absolvieren.
Ihr Ziel sollte es sein, eine solide Ausbildungsgrundlage in der Datenwissenschaft zu erwerben!
Wenn Sie diese Fähigkeiten in Ihrem Lebenslauf erwähnen, sticht dieser hervor und Ihre Likelihood, ausgewählt zu werden, erhöht sich!
Jeder Datenwissenschaftler oder Ingenieur für maschinelles Lernen sollte mit den folgenden Datenwissenschaftsbibliotheken vertraut sein.
Bibliotheken: NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn, Tensorflow (Keras), Yellowbrick, XGBoost, CatBoost.
Es gibt viele Leute, die Scikit-Be taught kennen, aber nur wenige wissen, wie man Tensorflow (Keras) verwendet, das damit verwandt ist Deep Learning und neuronale Netze.
Machen Sie additionally weiter und lernen Sie, wie Sie Tensorflow (Keras) verwenden. Zuvor müssen Sie als Voraussetzung andere grundlegende Bibliotheken wie NumPy und Scikit-learn erlernen.
Auch nachdem Sie einen Job bekommen haben, sollten Sie mit dem Lernen nicht aufhören.
Sie müssen kontinuierlich lernen, um aktuelle Kenntnisse über neue Instruments und Technologien zu erlangen, was in der Datenwissenschaft häufig vorkommt.
Wenn Sie das Lernen monatelang unterbrechen, müssen Sie von vorne beginnen.
Kenntnisse in allgemeiner Datenwissenschaft reichen möglicherweise nicht aus, um Ihren ersten Job zu bekommen! Sie müssen sich auf ein bestimmtes Fachgebiet spezialisieren.
Wie ich Ihnen bereits sagte, ist Information Science ein weites Feld, das aus vielen Teilgebieten besteht. Unter ihnen stechen maschinelles Lernen und tiefes Lernen hervor!
Wenn Sie sich additionally auf diese Bereiche spezialisieren können, ist das ein zusätzlicher Vorteil für Sie.
„Lerne beim machen“ ist der beste Weg, unbekannte Fähigkeiten zu üben.
Meisterschaft = Erfahrung + Wissen (Bildung)
Wenn Sie beispielsweise Algorithmen für maschinelles Lernen erlernen, können Sie Code schreiben und ausführen, der die Ausgaben der Algorithmen mit echten Daten erzeugt.
Anschließend modifizieren Sie den Code, übernehmen Änderungen und erhalten neue Ausgaben. Sie können sie vergleichen und die Gründe finden, warum Sie diese Ergebnisse erhalten.
Auf diese Weise experimentieren Sie mit dem, was Sie wissen, und lernen oder entdecken neue Dinge. Das ist eine sehr effektive Möglichkeit, neue Dinge zu lernen.
Versuch es selber!
„Schreiben Sie, was Sie lernen“ ist eine weitere effektive Möglichkeit, datenwissenschaftliche Fähigkeiten zu üben. Sie können auch einen Information-Science-Weblog starten, um eine persönliche Marke aufzubauen und Ihre Information-Science-Fähigkeiten unter Beweis zu stellen, so wie ich es hier tue. Dieser Wille:
- Helfen Sie anderen, Datenwissenschaft, KI und ML zu erlernen.
- Verbessern Sie Ihr Wissen über Daten, KI und ML.
- Helfen Sie dabei, etwas Geld als passives Einkommen zu verdienen.
Starten Sie noch heute mit Ihrem Weblog!
Das Geheimnis des Vorankommens liegt darin, anzufangen – Mark Twain
Sie können einige On-line-Kurse belegen, um Ihre datenwissenschaftlichen Fähigkeiten zu verbessern. On-line-Kurse sind in den Bereichen allgemeine Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Deep Studying, Cloud Computing, Pc Imaginative and prescient usw. verfügbar.
Momentan, edX Und Coursera sind die beliebtesten Plattformen, die On-line-Kurse in Information Science anbieten. Möglicherweise bieten sie sogar Studiengänge an, indem sie mit den besten Universitäten der Welt zusammenarbeiten. Die meisten ihrer Dienste sind kostenpflichtig, aber die kostenlose Model dürfte für die meisten Lernenden, die ihre Fähigkeiten weiterentwickeln möchten, gerade ausreichend sein.
Wenn Sie einen kostenpflichtigen Kurs absolvieren, erhalten Sie auch ein Berufszertifikat für diesen Kurs. Das Hinzufügen einiger solcher Zertifikate ist eine gute Möglichkeit, nachzuweisen, dass Sie die erforderlichen Fähigkeiten durch geprüfte Institute erworben haben.
Der Aufbau eines Information-Science-Netzwerks bietet Ihnen mehr Möglichkeiten, Ihren ersten Information-Science-Job zu ergattern.
Die folgenden Plattformen eignen sich hervorragend zum Aufbau eines Information-Science-Netzwerks.
- LinkedIn: Sie können Beiträge zum Thema Information Science teilen und ein Netzwerk aufbauen.
- Mittel: Sie können einen Weblog zum Thema Datenwissenschaft erstellen und ein Netzwerk aufbauen.
- Kaggle: Sie können an Information-Science-Wettbewerben teilnehmen und ein Netzwerk aufbauen.
Die Projekte, die Sie durchführen, sollten für die Branche, in der Sie arbeiten möchten, related sein. Wenn Sie beispielsweise lieber einen Job im Bereich Pc Imaginative and prescient ergattern möchten, sollten Sie Projekte im Zusammenhang mit Pc Imaginative and prescient durchführen.
Wenn Sie über wenig oder keine Erfahrung verfügen, sollten Sie Positionen auf Unternehmensebene oder Praktika anstreben, da diese nicht viel Erfahrung erfordern.
Nachdem Sie wertvolle Erfahrungen gesammelt haben, können Sie sich für eine höhere Place bewerben, die in der Regel mehr Erfahrung erfordert.
Arbeitgeber brauchen nur etwa 5 Sekunden, um Ihren Lebenslauf zu scannen und ihn in die nächste Runde weiterzuleiten. Ihr Lebenslauf sollte additionally beeindruckend sein, um bestanden zu werden!
Der erste Eindruck des Lebenslaufs entscheidet darüber, ob Sie den Job gewinnen. Hier ist ein Beispiel für einen solch beeindruckenden Lebenslauf.
