המדריך האולטימטיבי לקבלת התמחות במדעי הנתונים

בתור מתחיל בטכנולוגיה, כנראה שמצאת את זה מאתגר לקבל את ההתמחות הנכונה במדעי הנתונים. שאלות לגבי אילו חברות להגיש מועמדות וצעדים להתמודדות עם מצטרפים חדשים לתעשיית הטכנולוגיה. למרבה הצער, דאגה זו אינה במקומה כי התמחות יכולה להפוך או לשבור את הקריירה שלך במדעי הנתונים.

ידע הוא כוח, אז ידיעת כמה צעדים אסטרטגיים יכולה להביא לך את ההתמחות הראשונה במדעי הנתונים תוך זמן קצר. כאן תלמד היכן לחפש התמחות, דרישות וטיפים מוצקים לקבלת התמחות במדעי הנתונים. המשך לקרוא כדי לגלות עוד.

מהי התמחות במדעי הנתונים?

התמחות במדעי הנתונים היא כל תוכנית שבה מתחיל במדעי הנתונים יכול לקבל ניסיון מעשי, לתרגל את כישוריו ולהבין בבירור את היקף התחום. זה בדרך כלל נמשך כשלושה עד ארבעה חודשים, אך חלקם עשויים להימשך עד שנה, תלוי בארגון.

כמתמחה במדעי הנתונים, תעבוד עם אנשי מקצוע ותיקים יותר כדי להביא, לנתח ולאסוף נתונים וליצור דוחות מקצועיים על הממצאים שלך. פעילויות אלו מסתיימות בסופו של דבר בניסיון רב ערך בתעשייה הרלוונטי למעסיקים, מלבד עבודת התנדבות או משרות בפועל.

מיומנויות נדרשות להתמחות במדעי נתונים

לפני תחילת החיפוש שלך, יש כמה מיומנויות שאתה חייב להיות נעול במקום. הקניית הכישורים הללו לפני שליחת בקשות נותנת לך סיכוי גבוה יותר לזכות בהתמחות במדעי הנתונים.

בנוסף, רוב החברות ידרשו מהמועמדים להיות בעלי ידע רקע מסוים, וחלקן עשויות להגיש חידונים לפני קבלתך. אז נראה כמה מהם למטה.

1. ידע בשפות תכנות וסקריפט

למרות שתכנות אינו חלק מרכזי במדעי הנתונים, הוא יכול לעזור לך לדמיין ולנהל נתונים גדולים ובלתי מובנים. Python היא שפת התכנות הנפוצה ביותר של מדעי הנתונים, אבל אתה יכול ללכת רחוק יותר עם R.

שפות מדעיות אחרות כוללות את Julia, Matlab, Java, SAS ו-C++. עם זאת, זכור, אתה מגיש מועמדות כמתמחה; אף אחד לא מצפה ממך לדעת הכל מההתחלה.

כתיבת קודים ואלגוריתמי למידה יעזרו להפוך תהליכים מסוימים לאוטומטיים ולסדר נתונים, אבל זו לא המיומנות הנחוצה היחידה להתמחות במדעי הנתונים. תצטרך גם ליצור תרשימים, לחזות מודלים ולנתח נכון את הנתונים שלך. כאן נכנסים הכלים שלך למדעי הנתונים.

הודות לטכנולוגיה, למדעני נתונים יש כעת אפשרויות לאיסוף, איסוף, ניקוי ושינוי נתונים. אחת מהאפשרויות הללו היא Power BI של מיקרוסופט, תוכנה פורצת דרך שהופכת נתונים בכמות גדולה לתרשימים ולוחות מחוונים אסתטיים. לחלופות שימושיות באותה מידה, עבור על Excel או Tableau.

3. סטָטִיסטִיקָה

למרות שזה עשוי להיראות מרתיע, במיוחד אם אתה לומד את עצמך, סטטיסטיקה אינה מכשול בלתי ניתן לשינוי. רקע בסטטיסטיקה יאפשר לך להתייחס ולנתח את הנתונים שלך בצורה יעילה יותר. כמה מושגי מפתח במדעי הנתונים, כמו רגרסיה לוגיסטית ואשכולות, בנויים על סטטיסטיקה ומתמטיקה.

הבנה בסיסית של הנושא מגדילה את הסיכויים שלך לקבל התמחות במדעי הנתונים ומציירת תמונה ברורה יותר של מסלול הקריירה שלך. שימו לב שאתם יכולים התחל את הקריירה שלך במדעי הנתונים ללא תואר בסטטיסטיקה, אז אל תיתן לזה להדאיג אותך.

טיפים לקבלת התמחות במדעי הנתונים שלך

מהם הצעדים הבאים שיש לנקוט כדי להבטיח לך התמחות בבחירת קרקע? לימוד מיומנויות רבות לא יעשה לך הרבה טוב אם אינך משתמש בהן, אז למד את הטיפים הבאים.

1. עבודה על פרויקטים אישיים

תרגול, כמו שאומרים, עושה מושלם, וזה תקף גם למדעי הנתונים. כדי להיבחר להתמחות טובה במדעי הנתונים, אתה צריך משהו להראות בקורות החיים או בתיק שלך, מה שיוצר את הצורך בפרויקטים אישיים.

אתרי הדרכות וקורסים רבים כוללים פרויקטים או מטלות מובנים שתוכלו להציג. אז במקום לחכות עד שתגיעו לקו הסיום של מסע הלמידה שלכם, בנו פרויקטים עם כל ידע חדש שתרכשו. בדרך זו, תהיה לך מגוון של עבודות להציג כשאתה מוכן להתחיל בחיפוש.

2. צור קורות חיים ומכתב כיסוי תואם ATS

לאחר שתכין את הפרויקטים שלך, יצירת קורות החיים שלך תגיע בהמשך. במבט ראשון, זה עשוי להיראות קל, אך טעויות קלות לכאורה עלולות לעלות לך מאוחר יותר. טעות אחת כזו היא אי למידה איך לכתוב קורות חיים ידידותיים ל-ATS.

למרות שזה לא קשור למדעי הנתונים, זה לא פחות חשוב. הפיכת קורות החיים שלך לתאימות ל-ATS מבטיחה שהם בולטים בין כמה דומים. יתר על כן, אתה רוצה להתאים את מכתב הכיסוי שלך כך שיתאים להתמחות הספציפית, במקום להעתיק מדגם אקראי מהאינטרנט.

3. בנה את הרשת שלך על ידי השתתפות באירועי מדעי נתונים וסדנאות טכנולוגיה

הרשת שלך היא השווי הנקי שלך, אפילו בעולם הטכנולוגיה. מלבד הבקשות שלך, הפניות והמלצות הן עוד דרך מצוינת להשיג התמחות במדעי הנתונים.

רשת נרחבת מרקיעה שחקים את הסיכויים שלך לקבל את המלצת המזל הזו, והשתתפות באירועים היא שיטה אמינה לבניית הרשת שלך. אין כלל נגד השתתפות באירועים שאינם טכנולוגיים, אבל אתה תרוויח יותר מרשת של אנשים בנישה שלך או בתחומים קשורים.

4. פנה לסטארט-אפים

בקהילת הטכנולוגיה, ישנה תפיסה שגויה כללית לפיה סטארט-אפים לא צריכים מדעני נתונים. עם זאת, זה גם שקרי וגם מגביל. הגש מועמדות לחברות מבוססות יותר, אך אל תהסס לברר לגבי התמחויות זמינות במדעי הנתונים בחברות קטנות יותר ובסטארט-אפים סביבך.

5. השתמש באופן פעיל ב- GitHub וב- Kaggle

GitHub ו קגל הם כמו המקבילות של פייסבוק ואינסטגרם עבור מדעני נתונים. עם GitHub, אתה יכול לאחסן כל קוד שאתה כותב ולשתף אותם עם מנהלי עובדים ומראיינים.

מצד שני, Kaggle מאפשרת לך לכתוב ולשתף את קודי Python ו-R שלך, לקחת קורסים בנושא ניתוח ולזכות בפרסים מדהימים! לשני האתרים יש את היתרונות והחסרונות שלהם, אז זה תלוי בך לבחור באיזה להשתמש. לא משנה מה אתה נשאר עם, לעתים קרובות לדחוף את הקודים שלך ולבנות נוכחות מרשימה.

היכן למצוא התמחות במדעי הנתונים

עם הכישורים שלך בתיק, קורות חיים ותיק עבודות מוצקים ורשת טובה, אתה זכאי כעת להתמחות במדעי הנתונים. הנה כמה אתרים להתחיל את הציד שלך.

כמה חברות ומנהלי עובדים מפרסמים התמחויות זמינות והזדמנויות עבודה בדפי הלינקדאין שלהם. כדי לנצל זאת, ודא שאתה עוקב אחר אנשים בנישת מדעי הנתונים או הטכנולוגיה.

כמו כן, כמו כל אתר רשת חברתית, לינקדאין הוא אתר פרסומת אישי שכל איש מקצוע יכול למנף אותו. התאמת הפוסטים שלך סביב מדעי הנתונים והצגת התקדמות הלמידה שלך יכולה ליצור עניין מצד חברות המעוניינות להציע התמחות במדעי הנתונים.

אתר זה ממוקד יותר לסטודנטים, אז אם אתה בוגר תואר ראשון, זה בשבילך. כל שעליך לעשות הוא להירשם, לחפש "סטאז'ים במדעי הנתונים", ולהגיש בקשה לכל מה שמעורר את העניין שלך. החלק הטוב ביותר בלחיצת יד הוא שאתה לא צריך ניסיון קודם, מה שהופך אותו מושלם למתחילים. פופולרי אחר אתרים למציאת התמחות לִכלוֹל אכן ו דלת זכוכית.

3. לוחות דרושים באוניברסיטה

אם למוסד שלך יש פלטפורמת פרסום דרושים, זה יכול להיות מועיל בחיפוש שלך אחר התמחות במדעי הנתונים. כמו כן, לימוד קורס קשור נותן לך יתרון קל; אל תהסס לפנות ולבצע בירורים מהפרופסורים והמדריכים שלך.

קבל את התמחות החלומות שלך במדעי הנתונים עם השלבים האלה

על ידי ביצוע השלבים שלמעלה, אתה יכול להשיג את ההתמחויות הטובות ביותר במדעי הנתונים שיגדילו את הקריירה שלך בצעדי ענק. הכשרה נכונה היא הצעד הראשון לקריירה מצליחה, ויש עולם כזה למתחילים, בהתאם להעדפות שלך. זכור, הם לא חייבים להיות פיזיים; גם התמחות במדעי נתונים וירטואליים נחשבים.