如何找到数据科学工作

在当今的高度连接的世界中,我们正在生成越来越多的数据。发生的速度已经引起了数据科学及其各种工具领域的发展。大小企业现在都依靠数据科学来提高生产力和效率。

根据顶级工作网站之一的确实公司的报告,对数据科学家的需求同比增长了29%,自2013年以来增长了344%。纵观当前趋势,数据科学角色描述也在迅速扩展。人们越来越期望该领域的专业人员具有机器学习和大数据技术技能。总体而言,数据科学已经在许多不同领域改变了游戏规则。

如果您对从事数据科学职业感兴趣,那么您可能想知道要在该领域取得成功需要什么。第一步,当然是被录用了。本文着眼于数据科学家的角色,该领域内的不同专业以及聘用所需的技能。

什么是数据科学家?

数据科学家是处理统计相关数据,编程语言,决策,人工智能和机器学习的分析专家。数据科学家利用他们的业务专业知识,统计技能和整体智能,处理数据处理并做出适当的决策,以减轻对业务流程的威胁。

数据科学家无需等待数据到他们的办公桌上就可以了(他们是必经之路)。他们搜索数据并收集,清理,提出预测模型并评估业务。

数据分析师和数据科学家之间有什么区别?

尽管术语“”和“数据科学家”有时会相互重叠,但是这两个角色之间存在一些关键区别。

数据分析师

  • 仅在提供数据时有效;
  • 不应更改原始数据;和
  • 很少或根本没有编程技能。

数据科学家:

  • 自己获取数据;
  • 可以创建,修改和利用原始数据;和
  • 需要具有出色的编程技巧。

数据科学是一个包含数据分析的复杂领域,但也包括AI和机器学习。

还是很困惑?了解我们文章中的两个角色– 数据科学家与数据分析师:有什么区别?

数据科学家所需的基本技能

成为数据科学家就是要学习如何使用各种不同的工具和编程语言,并将其应用于解决业务系统中的关键问题。数据分析师应具有强大的技术技能并具有上进心。以下是有关数据科学专业人员最抢手的技能的简要指南。

  1. 人际交往能力

如果您决定从事数据科学职业,则不必担心自己会被困在办公桌上而无法完成日常工作。这是一个动态的角色,需要与各个利益相关者进行沟通和协作。仅当您可以将自己的数据科学专业知识与良好的人际交往能力相结合时,这种流程才有可能。担任此职务的个人应该知道如何跨职能协作以交付成功的业务模型和预测。

2. 好奇心

爱因斯坦(Albert Einstein)曾经说过:“我唯一的天才就是好奇心”。也许对许多数据科学家来说也是如此。创新只有在您质疑某事时才会发生。在数据科学中,即使是琐碎的自我质疑也会带来深刻的见解,这可能有助于您开发出出色的产品或品牌。因此,重要的是在工作的各个阶段提出问题,以制定出出色的策略。

如果您想在瞬息万变的数据科学世界中脱颖而出,那么您就必须不断学习新技能并掌握最新技术。培养好奇心和学习动力。

3. 讲故事

您可能并不需要为了掌握数据科学而发展这项技能,但这是一项宝贵的技能。

讲故事是建立联系并唤起情感的原因。甚至脚本故事也具有创造联系并引起观众兴趣的能力。数据科学家不需要处理任何伪造的故事,但是他们传递发现,陈述事实和数据的方式应该涉及更广泛的商业故事。他们需要有效地将数据的本质压缩为易于理解的叙述。这将为其他利益相关者提供一个明确的想法,以决定要做出哪些决定。因此,数据科学领域充满了讲故事的人。

4. 数字意识

原始数据包含大量数字,而数据科学工具将它们分解为模式。因此,您需要熟悉数学。

在数据科学职业中,您必须应用统计公式来操纵数据或从中做出决策。

相比之下,数据分析师不需要了解很多数学知识,他们应该了解基本统计信息,重点是描述性统计信息和某些概率。

5. 逻辑大师

数据科学家处在来自无数收集点的业务,算法,信息图表,图形和数据的交汇处,因此需要非常善于逻辑上地测试和验证数据。这几乎就像连接点或拼图一样。在数据科学职业中,您需要学习很多专业知识,并且仍然要应用基本逻辑原理。

数据科学家所需的技术技能

数据科学是多个领域(包括编程,生物统计学和经济学)以及各种科学技术的结合。让我们更详细地探索它们,以了解细微差别。

机器学习是数据科学领域中一个正在发展的子专业,因此您必须让人类有大脑将他们的记忆铭刻在上面。在这些存储路径的帮助下完成了某些重复的过程。尽管机器中装有存储设备,但它们不能独自使用它们来进行决策。

如果教导机器表现得像人一样怎么办?机器学习是一个相对较新的现象,代表了数据科学对此古老假设的回答。借助机器学习,计算机可以自己获取数据并独立进行操作。

2. 高级统计分析

统计学是在数据科学领域广泛应用的数学分支。可以使用统计数据解决复杂的业务问题。它不能用作独立的主题,而是与工具(Tableau和Power BI)和编程语言(STATA,R和Python)结合使用。如果您需要提高统计技能,可以在线获得一系列统计训练营

3. 编程技巧

数据科学家必须精通编程。R是数据科学领域中首选的两种编程语言。具有这两种编程语言的动手经验可以使分析和处理数据的任务变得更加简单和容易。

掌握数据技能,爬上企业阶梯

既然我们已经介绍了成为数据科学家所需的基本技能和技术能力,那么让我们继续介绍如何找到工作并攀登公司阶梯。

进入领域

可以被聘为没有任何经验的数据科学家,但是您需要花一些时间在专门的数据科学课程上。那是因为它是公司技术环境中最高级的职位之一。以业务分析师或数据分析师的身份开始您的职业生涯,并逐步成为一名数据科学家。这也将使您获得重要的经验和大量的知识。

实习机会

由于许多公司无力雇用大量全职员工,因此建议在您选择的组织中实习。大多数实习生将利用这一机会作为全职工作的垫脚石。实习期提供了大量的机会和在职培训。它已成为进入企业界的新常态。

网络
在数据科学中,网络与其他任何学科一样重要。即使您实际上是在虚拟地遇到这些联系,走出去并讨论数据挑战也是您职业发展的关键部分。

在您的职业成就上保持出色的LinkedIn个人资料并加入留言板,将使您更接近招聘者的办公室。寻找一位可以帮助您在职业道路上导航的导师也是一件好事。

以数据科学家的身份开始职业

随着技术逐渐占领世界,数据科学家对于有效管理业务至关重要。任何利用数据功能的组织都需要一位才华横溢的数据科学家来为重要的业务决策提供建议并预测结果。

随着对数据科学家的需求不断增长,那些对追求这种有意义的职业道路感兴趣的人需要获得适当的学习选择,以将他们的知识导向正确的方向。出色的数据科学课程将深入探讨该领域的起源,并分配最相关的课程,以丰富您的知识储备。

对于那些正在寻找综合性数据科学课程的人,我们的数据科学训练提供加速的在线课程,包括课程,指导和专业指导,旨在使您快速地从事数据科学职业。如果您需要同时担任一份工作,则可以使用完全相同的严格课程来兼职学习。立即与顾问联系,为您找到最佳途径。  

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