Είναι ασφαλές να πούμε ότι τα δεδομένα κυβερνούν αυτήν τη στιγμή τον κόσμο. Σήμερα, οι επιχειρήσεις χρειάζονται συνεχώς επιστήμονες δεδομένων για να τις βοηθήσουν να αναλύσουν, να διαχωρίσουν και να εξάγουν τις απαραίτητες πληροφορίες από τα μεγάλα δεδομένα. Οι πληροφορίες που εξάγουν οι επιστήμονες δεδομένων βοηθούν στην επίλυση προβλημάτων και στην καινοτομία.
Ενώ μια σταδιοδρομία στην επιστήμη των δεδομένων μπορεί να σας ενδιαφέρει, η έλλειψη σχετικού πτυχίου για την ενίσχυση της επαγγελματικής σας αναζήτησης μπορεί να μειώσει το ενδιαφέρον σας. Ακολουθούν επτά αποδεδειγμένοι τρόποι για να ξεκινήσετε μια καριέρα στην επιστήμη δεδομένων χωρίς προηγούμενο πτυχίο.
Τι είναι η Επιστήμη Δεδομένων;
Η επιστήμη δεδομένων περιλαμβάνει τη χρήση αναλυτικών δεξιοτήτων και επιστημονικών τεχνικών για την εξαγωγή πληροφοριών και γνώσεων από ακατέργαστα δεδομένα. Οι επιστήμονες δεδομένων μπορούν να φέρουν πληροφορίες και γνώσεις από όλες τις μορφές δεδομένων, ποσοτικών ή ποιοτικών. Στη συνέχεια, εφαρμόζουν αυτές τις εξαγόμενες πληροφορίες σε στρατηγικές επίλυσης προβλημάτων, λήψης αποφάσεων και ανάπτυξης.
Σήμερα, τα δεδομένα είναι ένας τεράστιος μοχλός της παγκόσμιας οικονομίας, επομένως οι επιστήμονες δεδομένων έχουν και θα έχουν μεγάλη ζήτηση για το άμεσο μέλλον παγκοσμίως. Το να ξεκινήσετε μια καριέρα στην επιστήμη δεδομένων χωρίς πτυχίο δεν είναι τόσο δύσκολο. Ακολουθούν τα βήματα που πρέπει να ακολουθήσετε για να ξεκινήσετε την καριέρα σας στην επιστήμη δεδομένων:
1. Μάθετε τα θεμέλια της επιστήμης δεδομένων
Για να ξεκινήσετε μια σταδιοδρομία στην επιστήμη δεδομένων χωρίς πτυχίο, πρέπει να έχετε επαρκή γνώση πολλών σχετικών κλάδων. Η επιστήμη των δεδομένων προέρχεται από θεμελιώδεις κλάδους όπως τα μαθηματικά, η στατιστική και η επιστήμη των υπολογιστών.
Μπορείτε να διαβάσετε βιβλία, να παρακολουθήσετε βίντεο στο YouTube και να παρακολουθήσετε μαθήματα φυσικής και εικονικής φύσης για να σας δώσουν μια βασική κατανόηση αυτών των κλάδων και να ενισχύσετε τις γνώσεις σας. Επιπλέον, οι γνώσεις σας στα μαθηματικά θα σας βοηθούσαν στη δημιουργία αλγορίθμων μηχανικής μάθησης και στην ανακάλυψη προτύπων.
Επιπλέον, η στατιστική εμπειρογνωμοσύνη είναι χρήσιμη κατά την επανεξέταση και την ανάλυση δεδομένων, επιτρέποντάς σας να καταλήξετε σε λογικά συμπεράσματα. Η κατανόηση της επιστήμης των υπολογιστών θα σας προετοιμάσει επίσης για τη μηχανική μάθηση, μια αναπόσπαστη πτυχή της επιστήμης δεδομένων.
Μπορείτε να δείτε αυτό το βίντεο του YouTube για μια εισαγωγή στη μηχανική εκμάθηση, για παράδειγμα:
2. Παρακολουθήστε Μαθήματα Επιστήμης Δεδομένων
Το επόμενο βήμα μετά την εκμάθηση των βασικών είναι να παρακολουθήσετε εξειδικευμένα μαθήματα επιστήμης δεδομένων. Αυτά σας επιτρέπουν να κατανοήσετε καλύτερα πώς ταιριάζουν όλα μαζί στον τομέα της επιστήμης δεδομένων. Ευτυχώς, υπάρχουν πολλά φανταστικά μαθήματα σχετικά με το θέμα, που σας παρέχουν τις απαραίτητες πληροφορίες για να σας βοηθήσουν να κατανοήσετε την επιστήμη των δεδομένων και τις σχετικές σταδιοδρομίες της.
Μπορείτε να αποκτήσετε πρόσβαση σε μαζικά ανοιχτά διαδικτυακά μαθήματα (MOOC) από παρόχους όπως Coursera, Udemy και edX. Οι γνώσεις που αποκτάτε από αυτά τα μαθήματα θα σας εξοπλίσουν για μια ακμάζουσα καριέρα. Μερικά μαθήματα για να ξεκινήσετε περιλαμβάνουν:
- Πρακτική Επιστήμη Δεδομένων στην Εξειδίκευση AWS Cloud
- Machine Learning A-Z™: Hands-On Python & R In Data Science
- Python για την επιστήμη δεδομένων και τη μηχανική εκμάθηση Bootcamp
3. Λάβετε Πιστοποιητικό Επιστήμης Δεδομένων/Πιστοποίηση από αξιόπιστους φορείς πιστοποίησης
Μπορείτε να παρακολουθήσετε μαθήματα στην επιστήμη των δεδομένων χωρίς να αποκτήσετε το απαιτούμενο πιστοποιητικό. Ωστόσο, τέτοια δωρεάν μαθήματα δεν αρκούν εάν θέλετε οι πιθανοί εργοδότες να σας πάρουν στα σοβαρά. Όταν λαμβάνετε πιστοποιητικά από τα μαθήματα που έχετε ολοκληρώσει, αυτά παρέχουν αποδεικτικά στοιχεία της γνώσης και της εμπειρίας σας σε πιθανούς εργοδότες. Μερικά από αυτά είναι:
- Πιστοποίηση Certified Analytics Professional (CAP).
- IBM Data Science Professional Certificate
- Πιστοποίηση Cloudera Data Platform Generalist (CDP).
4. Εξασκηθείτε στις Δεξιότητες Επιστήμης Δεδομένων που Μαθαίνετε
Οι σταδιοδρομίες στην επιστήμη δεδομένων δεν είναι θεωρητικές. Περιλαμβάνουν πρακτικά. Έτσι, ενώ μαθαίνετε θεωρητικά, πρέπει να εξασκήσετε αυτές τις δεξιότητες μέσω πρακτικών εμπειριών για να σας βοηθήσουν να τις αποκτήσετε και να τις βελτιώσετε.
Επιπλέον, ενώ πολλά μαθήματα θα σας παρέχουν πρακτικές εργασίες, θα πρέπει να συνεχίσετε να κάνετε το επιπλέον μίλι κάνοντας πρακτική άσκηση και προσωπικά έργα εργασίας. Μπορείτε επίσης να αναζητήσετε εργασίες επιστήμης δεδομένων κατάλληλες για αρχάριους στον τομέα.
5. Δημιουργήστε άλλες τεχνικές και διαπροσωπικές δεξιότητες
Κάθε καριέρα απαιτεί ένα μείγμα δεξιοτήτων και οι σταδιοδρομίες στην επιστήμη δεδομένων δεν αποτελούν εξαίρεση. Στην ιδανική περίπτωση, πρέπει να κατέχετε αναλυτική, κριτική σκέψη, επίλυση προβλημάτων, διανοητική περιέργεια, ομαδικό πνεύμα και επικοινωνιακές δεξιότητες.
Επιπλέον, πρέπει να αναπτύξετε ισχυρές δεξιότητες προγραμματισμού υπολογιστή, διαμάχης δεδομένων και οπτικοποίησης. Θα πρέπει να σημειώσετε ότι η εκμάθηση αυτών των δεξιοτήτων απαιτεί χρόνο και μπορεί να μάθετε μερικές πιο γρήγορα από άλλες, αν και μπορείτε να τις βελτιώσετε μόνο με συνεχή εξάσκηση.
6. Δημιουργήστε ένα σταθερό χαρτοφυλάκιο έργων
Θα βοηθούσε αν προσαρμόζατε το χαρτοφυλάκιό σας ώστε να ταιριάζει ακριβώς στην καριέρα της επιστήμης δεδομένων που σας ενδιαφέρει. Για παράδειγμα, εάν ενδιαφέρεστε για τη μηχανική μάθηση, το χαρτοφυλάκιό σας θα πρέπει να αντικατοπτρίζει έργα που περιλαμβάνουν μηχανική μάθηση. Μπορείτε να δημιουργήσετε το χαρτοφυλάκιό σας δουλεύοντας σε προσωπικά έργα, συμπεριλαμβανομένων των μελετών περιπτώσεων που ισχύουν για συγκεκριμένα προβλήματα που επηρεάζουν τις επιχειρήσεις.
Μπορείτε επίσης να υποβάλετε αίτηση για πρακτική άσκηση σε εταιρείες που επιθυμούν να κάνουν πρακτική άσκηση στην επιστήμη δεδομένων για βραχυπρόθεσμα έργα. Επιπλέον, μπορείτε να αποφασίσετε να εργαστείτε δωρεάν για φίλους που είναι ιδιοκτήτες επιχειρήσεων και μη κυβερνητικές οργανώσεις. Ορισμένοι οργανισμοί στους οποίους μπορείτε να υποβάλετε αίτηση για πρακτική άσκηση και θέσεις εργασίας είναι:
- Microsoft
- Αμαζόνα
7. Κάντε αίτηση για θέσεις εργασίας στη θέση σας στο Data Science Niche
Θα αποδεικνυόταν μάταιο να περάσετε από όλες τις διαδικασίες για να γίνετε επιστήμονας δεδομένων εάν δεν μπορείτε να βρείτε δουλειά. Αξίζετε να αποκτήσετε μια καλά αμειβόμενη δουλειά μετά από την αυστηρότητα της μάθησης, την ανάπτυξη δεξιοτήτων και την απόκτηση πιστοποιητικών. Θα είναι ευκολότερο να βρείτε θέσεις εργασίας με βάση τη θέση σας, εάν είστε συγκεκριμένοι για την καριέρα στην επιστήμη δεδομένων που σας ενδιαφέρει.
Μπορείτε να χρησιμοποιήσετε μερικά συμβουλές σχεδίασης για να βελτιώσετε το χαρτοφυλάκιό σας, ετοιμάστε το βιογραφικό σας και βάλτε το στο LinkedIn και σε άλλους ιστότοπους μέσων κοινωνικής δικτύωσης, όπου μπορεί να βρίσκονται πιθανοί υπεύθυνοι πρόσληψης θέσεων εργασίας. Ίσως χρειαστεί να αναζητήσετε πιθανούς υπευθύνους προσλήψεων και προσλήψεων, να υποβάλετε αίτηση για μη καταχωρημένες θέσεις εργασίας και να στείλετε ψυχρά email.
8. Προετοιμαστείτε για Συνεντεύξεις Επιστήμης Δεδομένων
Πριν και μετά την υποβολή αίτησης για μια θέση εργασίας στην επιστήμη δεδομένων, πρέπει να προετοιμαστείτε επαρκώς για συνεντεύξεις επιστήμης δεδομένων. Ενώ οι συνεντεύξεις της επιστήμης δεδομένων είναι μοναδικές, με ερωτήσεις που καλύπτουν συμπεριφορικές και τεχνικές σφαίρες, ορισμένες κοινές ερωτήσεις συνέντευξης εργασίας που ισχύουν γενικά περιλαμβάνονται επίσης.
Μερικές συμβουλές που θα σας βοηθήσουν να προετοιμαστείτε για μια συνέντευξη περιλαμβάνουν την έρευνα για την εταιρεία στην οποία έχετε κάνει αίτηση και την προετοιμασία να δοκιμάσετε τις τεχνικές σας δεξιότητες. Επιπλέον, εάν η συνέντευξή σας είναι εικονική, ίσως θελήσετε να τα ελέγξετε συμβουλές για το πώς να παραμείνετε συγκεντρωμένοι κατά τη διάρκεια μιας διαδικτυακής συνέντευξης. Θα πρέπει επίσης να μάθετε πώς να συζητάτε με αυτοπεποίθηση τα εύρη μισθών με τους συνεντευξιαζόμενους.
Εάν δεν είστε σίγουροι πώς να απαντήσετε σε ερωτήσεις επί τόπου, μπορείτε να αναζητήσετε πιθανές ερωτήσεις και να εξασκηθείτε πώς να τις απαντήσετε, ώστε να μην σας βγάλουν από την ισορροπία. Μπορείτε επίσης να αναζητήσετε πιθανές ερωτήσεις που μπορείτε να κάνετε στον συνεντευκτή σας. Το να κάνετε ερωτήσεις κατά τη διάρκεια της συνέντευξης δείχνει το ενδιαφέρον σας για τον ρόλο και υποδηλώνει τη δέσμευσή σας για μάθηση και βελτίωση.
Ξεκινήστε την καριέρα σας στο Data Science τώρα
Οι σταδιοδρομίες επιστήμης δεδομένων είναι τόσο υψηλά αμειβόμενες όσο και περιζήτητες. Καθώς δεν χρειάζεστε πτυχίο για να μπείτε στον κλάδο, τα βήματα που απαριθμούνται παραπάνω θα σας βοηθήσουν να ξεκινήσετε μια καριέρα στην επιστήμη δεδομένων, να διαπρέψετε σε αυτήν και να κερδίσετε άψογα.
