داده ها یکی از مهمترین چیزها در صنایع مختلف است. این محرک اصلی تصمیماتی است که توسط آنها گرفته می شود. علم داده سریع‌ترین رشته در حال رشد در صنعت فناوری اطلاعات است و فرصت‌های زیادی را برای مشاغلی که نیاز به تفکر استراتژیک، مهارت‌های فنی و تجربه عملی دارند، فراهم می‌کند. این یک نقشه راه است که به شما کمک می کند مهارت ها و دانش مورد نیاز برای موفقیت در آن حرفه را توسعه دهید.
مدرک تحصیلی: داشتن سوابق تحصیلی پایه ضروری است. فارغ التحصیلی در علوم کامپیوتر، آمار، ریاضیات یا هر رشته مرتبط دیگری می تواند به شما کمک کند تا راحت تر وارد این صنعت شوید. افرادی که پیشرفته‌تر هستند اغلب در موقعیت‌هایی قرار می‌گیرند که نیاز به دانش پیشرفته و انجام تحقیقات دارند.
دوره ها و گواهینامه های رایگان آنلاین: دوره های تخصصی ایجاد کنید. به عنوان مثال، سایت هایی را خواهید یافت که دوره های مختلفی را برای صدور گواهینامه ارائه می دهند مانند Coursera، EdX و DataCamp. این می تواند راهی عالی برای غنی سازی دانش کلاس شما باشد و شما را با جدیدترین زبان های برنامه نویسی و استفاده از ابزارهای توسعه نرم افزار به روز نگه دارد.
برنامه نویسی: مهارت هایی که باید داشته باشید شامل پایتون، R و SQL هستند که زبان های برنامه نویسی هستند که برای علم داده بسیار مفید هستند. آنها همچنین برای دستکاری داده ها، تجزیه و تحلیل و اجرای الگوریتم های یادگیری ماشین مورد نیاز هستند.
تجزیه و تحلیل آماری: درک کاملی از آمار و احتمالات به دست آورید. آنها برای انجام آزمایش‌ها، ساختن و بررسی فرضیه‌ها و خلاصه کردن داده‌ها بسیار مهم هستند.
هوش مصنوعی: روش‌های یادگیری ماشینی و الگوریتم‌ها را با جزئیات به دست آورید، که دو نیمه برنامه درسی، تحت نظارت و بدون نظارت را به شما آموزش می‌دهند و سپس به شما اجازه می‌دهند آنها را تمرین کنید. برای تمرین خوب، ممکن است روی پروژه های دیگر کار کنید و همچنین با کسانی که از پلتفرم های مشابه مانند Kaggle استفاده می کنند، رقابت کنید.
تجسم داده ها: شما باید حداقل در یکی از ابزارهای تجسم داده، مانند Tableau، Power BI یا هر کتابخانه گرافیکی دیگری مانند Matplotlib و Seaborn مهارت داشته باشید. استفاده مؤثر از این تجسم‌ها، کلید یک گزارش جامع برای ذینفعان است.
کارآموزی و پروژه ها: برخلاف مشاغل کوچک یا کار آزاد، فعالیت های تمرین محور مانند کارآموزی، پروژه ها یا کار آزاد ترجیح داده می شوند. شکی نیست که دانش عملی که فرد در مورد چیزهای خاصی به دست می آورد، همیشه در مقایسه با مطالعه نظری ارزش بیشتری می بخشد.
نمونه کارها: نمونه کارها را جمع آوری کنید که شامل پروژه ها، تحلیل ها و مشارکت های شما در پروژه های منبع باز است. هر نمونه کار به خوبی مستند شده، گواه کاملی از مهارت های شما در چشم کارفرمایان بالقوه است.
شبکه سازی: از جلسات افرادی با علایق حرفه ای مشابه در همان صنعت بازدید کنید، جایی که می توانید با افراد همفکر ملاقات کنید یا به برخی وبینارها بپیوندید. با این حال، این می تواند گامی مضر برای رفتار تجاری شما در فضای آنلاین باشد. از سوی دیگر، شرکت در انجمن‌های آنلاین و شبکه‌های حرفه‌ای مانند LinkedIn می‌تواند به شما کمک کند افق تماس‌های حرفه‌ای خود را در هنگام شرکت در انجام فعالیت‌های فوق‌الذکر گسترش دهید.
مربیگری: یک مربی را پیدا کنید که شما را به درستی هدایت کند و نظرات، مشاوره و نکات شغلی را ارائه دهد. گاهی اوقات مربیگری از یک شاگرد به استاد تبدیل می شود، زیرا دومی به شما در توسعه مهارت کمک می کند و در امور مربوط به کار به شما راهنمایی می کند.
پورتال های شغلی: به غیر از بررسی منظم پورتال های شغلی مانند Indeed، Glassdoor و LinkedIn برای موقعیت های علم داده، برخی از جنبه های دیگر که باید در آنها قوی باشید عبارتند از رزومه و نامه پوششی و بنابراین باید مطمئن شوید که هیچ مهارت و تجربه مرتبطی را کنار نمی گذارید. برای هر برنامه
تحقیق در مورد شرکت: یکی از رایج‌ترین راه‌هایی که نامزدها می‌توانند یک تناسب کامل پیدا کنند، درخواست برای شرکت‌هایی است که از طریق صفحات شغلی خود به آنها علاقه دارند. شرکت شما همچنین می‌تواند با ارسال برنامه‌های گمانه‌زنی از طریق وب‌سایت‌های شرکت‌ها که در آن با کارمندان برای مصاحبه‌های اطلاعاتی تماس می‌گیرند، هدف مستقیمی باشد، جایی که برخی برای توضیح موجودات جنگل می‌آیند.
به روز بمانید: حوزه علم داده همیشه در جریان است. از همه این منابع اطلاعاتی که در دسترس شما هستند، به خوبی استفاده کنید، به عنوان مثال، وبلاگ های صنعتی، مقالات تحقیقاتی، و پروفایل های رسانه های اجتماعی رهبران فکری. حساب‌های رسانه‌های اجتماعی نیز برخی از بردارهایی هستند که می‌توانید از آنها برای دریافت اطلاعات تازه از شخصیت‌های ذکر شده استفاده کنید. آگاه ماندن به این معنی است که شما را کنار نمی‌اندازند، بلکه در میان خدمه‌ای هستید که به جدیدترین ابزارها برای انجام کارآمد کار مجهز هستند.
موضوعات پیشرفته: در آینده، بهتر است به موضوعات پیچیده ای مانند یادگیری عمیق، هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی توجه شود. تمرکز بر این مناطق باعث می شود شما را به عنوان یک گروه خاص در میان گروه خود قرار دهید.
برای اینکه یک دانشمند داده موفق باشید، باید پشتکار داشته باشید، هر روز آموزش ببینید و متفکری باشید که به دنبال راه حل های جدید باشد. در طی این مراحل و همیشه به پیشرفت شغلی خود اختصاص دهید، ممکن است به اهداف حرفه ای خود پی ببرید و تأثیری ماندگار در صنعت علم داده بر جای بگذارید.
