Ma'lumot fanida birinchi ishingizni qanday topishingiz mumkin?

Qanday qilib ma'lumot olish bo'yicha mutaxassis yoki ma'lumotlar tahlilchisi sifatida birinchi o'qishga kirishni olish mumkin? Agar siz ma'lumotlar ilmiy forumlarida harakat qilsangiz, ushbu mavzu bo'yicha ko'plab savollarni topasiz. Mening ma'lumotlar haqidagi blogim (data36.com) o'quvchilari vaqti-vaqti bilan mendan bir xil narsani so'rashadi. Va men sizga bu mutlaqo to'g'ri bo'lgan muammoni aytib bera olaman!

Men barcha asosiy savollarga javoblarimni umumlashtirishga qaror qildim!

YANGI! Sizga Data Science-ni boshlashga yordam beradigan keng qamrovli (bepul) onlayn video kursini yaratdim. Qo'shimcha ma'lumot olish uchun bu erni bosing: Qanday qilib ma'lumot oluvchisi bo'lish mumkin.

BU YERDA ro'yxatdan o'ting (BEPUL): https://data36.com/how-to-become-a-data-scientist/

# 1: Ma'lumotshunoslarning eng muhim qobiliyatlari va vositalari qanday? Va ularni qanday olish mumkin?

Yaxshi yangiliklar - yomon yangiliklar.

Men yomonidan boshlayman. 90% hollarda, universitetlarda sizga o'rgatadigan ko'nikmalar real hayotda ma'lumotlar ilmi loyihalarida unchalik foydali emas. Men bir necha bor yozganimdek, real loyihalarda ushbu 4 ma'lumotlarni kodlash ko'nikmalariga ehtiyoj bor:

  • bosh / buyruq satri
  • Python
  • SQL
  • R
  • (va ba'zan Java)
manba: KDnuggets

Qaysi 2 yoki 3 siz uchun eng foydali deb topishingiz haqiqatdan ham kompaniyaga bog'liq ... Ammo agar siz birini o'rgangan bo'lsangiz, boshqasini o'rganish osonroq bo'ladi.

Shunday qilib, birinchi katta savol: bu vositalarni qanday olish mumkin? Mana yaxshi xabar keldi! Ushbu vositalarning barchasi bepul! Bu ularni yuklab olishingiz, o'rnatishingiz va ulardan bir tiyin to'lamasdan foydalanishingiz mumkin degan ma'noni anglatadi. Siz mashq qilishingiz, ma'lumotlarga qiziqish loyihasi yoki biron bir narsani qurishingiz mumkin!

Yaqinda ushbu vositalarni kompyuteringizga qanday o'rnatish haqida asta-sekin maqolani yozdim. Bu erda tekshiring.

# 2: Qanday o'rganish kerak?

Ma'lumot ilmini oson va iqtisodiy jihatdan o'rganish uchun ikkita asosiy usul mavjud.

1-chi: Kitoblar.

Kinda eski-maktab, lekin hali ham yaxshi o'rganish usuli. Kitoblardan siz onlayn ma'lumotni tahlil qilish, statistika, ma'lumotlarni kodlash va hokazolar haqida juda yo'naltirilgan, juda batafsil ma'lumotga ega bo'lishingiz mumkin ... Men avvalgi maqolamda tavsiya qilgan 7 ta kitobni shu erda ta'kidladim.

Men tavsiya qilaman eng yaxshi 7 ma'lumotlar kitoblari

2-chi: Onlayn vebinar va video kurslar.

Ma'lumot fanlari bo'yicha onlayn kurslar adolatli narxlarda ($ 10 - $ 500) keladi va ular ma'lumotlarni kodlashdan tortib, biznes ma'lumotlarigacha bo'lgan turli mavzularni qamrab oladi. Agar boshida bunga pul sarflashni xohlamasangiz, men ushbu postda bepul kurslar va o'quv materiallarini sanab o'tdim.

(3-chi: Yosh ma'lumotshunosning birinchi oylik kursi) Men ma'lumotlar olimi tomonidan haqiqiy hayotiy ma'lumotlar to'plamida hayotiy vazifalarni mashq qilish va echishga intilishlari uchun 6 haftalik Internetda ma'lumot fanini yaratish kursini yaratdim. .)

# 3: Qanday qilib mashq qilish kerak va qanday qilib haqiqiy hayot tajribasini olish mumkin

Bu hiyla-nayrang, to'g'rimi? Har bir kompaniya kamida bir oz real hayotiy tajribaga ega bo'lgan odamlarga ega bo'lishni xohlaydi ... Ammo agar siz birinchi ish topishingiz uchun haqiqiy hayotiy tajribaga muhtoj bo'lsangiz, qanday qilib haqiqiy hayot tajribasini olasiz? Klassik ushlash-22. Va javob: uy hayvonlari loyihalari.

"Uy hayvonlari loyihasi" - bu sizni hayajonlantiradigan ma'lumotlar loyihasi g'oyasini ishlab chiqqaningizni anglatadi. Keyin siz shunchaki uni qurishni boshlaysiz. Siz bu haqda kichik bir boshlang'ich sifatida o'ylashingiz mumkin, lekin loyihaning ma'lumotshunoslik qismiga e'tiboringizni qaratishda davom eting va shunchaki ish qismini e'tiborsiz qoldirishingiz mumkin. Sizga bir necha fikrlarni berish uchun, so'nggi bir necha yil ichida mening uy hayvonlari uchun loyihalarim:

  • Men ko'chmas mulk veb-saytini kuzatadigan skriptni yaratdim va menga real vaqtda eng yaxshi narxlarni elektron pochta orqali jo'natdim - shuning uchun men ushbu bitimlarni hammadan oldin olishim mumkin edi.
  • Men ABC, BBC va CNN tarkibidagi barcha maqolalarni tortib oladigan skriptni yaratdim va ishlatilgan so'zlar asosida 3 xil yangiliklar portallarida aynan bir xil mavzudagi maqolalarni bog'ladim.
  • Men Pythonda o'z-o'zini o'rganish uchun chatbot qurdim. (Bu juda ham aqlli emas - chunki men buni hali o'rgatmaganman.)

Ijodkor bo'ling! O'zingiz uchun ma'lumot ilmi bilan bog'liq chorva loyihasini toping va kodlashni boshlang! Agar siz kodlash muammosi bilan devorga ursangiz - bu yangi ma'lumotlar tilini o'rganishni boshlaganingizda osonlikcha yuz berishi mumkin - faqat google va / yoki stackoverflow-dan foydalaning. Minerallashtirishning samarali usuli to'g'risida bitta qisqacha misol.

chap tomon: mening savolim - o'ng tomoni: javob (7 daqiqada)

Vaqt belgilariga e'tibor bering! Men murakkab savolni yubordim va 7 daqiqadan so'ng javobni oldim. Men qilishim kerak bo'lgan yagona narsa bu kodni ishlab chiqarish kodim va bum-ga nusxalash edi, shunchaki ishladi!

(Izoh: Cross Validated - bu ma'lumotlar haqidagi fanlar uchun yana bir ajoyib forum.)

+1 taklif:

Bir oz qiyin bo'lsa ham, murabbiyni olishga harakat qiling. Agar omadingiz bo'lsa, siz yaxshi kompaniyada Data Scientist rolida ishlaydigan va har hafta yoki ikki haftada 1 soatni siz bilan o'tkazib, narsalarni muhokama qilib yoki o'rgata oladigan kishini topasiz.

# 4: Siz birinchi ish uchun arizangizni qaerda va qanday yuborasiz?

Agar siz ustozni topa olmagan bo'lsangiz, siz birinchi kompaniyangizni hali ham birinchi kompaniyangizdan topishingiz mumkin. Bu sizning ma'lumotlarga oid birinchi ishingiz bo'ladi, shuning uchun men katta pulga yoki g'ayrioddiy boshlang'ich muhitga e'tibor bermaslikni maslahat beraman. O'zingizni o'rganishingiz va yaxshilashingiz mumkin bo'lgan muhitni topishga e'tiboringizni qarating.

Ko'p millatli kompaniyada ma'lumotlarga oid birinchi ishingizni olib borish ushbu g'oyaga mos kelmasligi mumkin, chunki u erda odamlar odatda o'z ishlari bilan band bo'lib qolishadi, shuning uchun ularda yaxshilanishga yordam beradigan vaqt va / yoki motivatsiya bo'lmaydi (albatta har doim shunday bo'ladi) istisnolar).

Kichkina startapdan jamoada birinchi ma'lumot beradigan shaxs sifatida boshlash sizning holatingizda ham yaxshi fikr emas, chunki bu kompaniyalarda katta ma'lumotlarga ega bo'lgan bolalar o'rganilmaydi.

Sizga 50-500 o'lchamdagi kompaniyalarga e'tibor qaratishingizni maslahat beraman. Bu oltin o'rtacha narsa. Katta ma'lumot olimlari kemada, ammo ular sizga yordam berish va o'rgatish uchun juda band emaslar.

OK, siz bir nechta yaxshi kompaniyalarni topdingiz ... Qanday qilib murojaat qilish kerak? Sizning rezyumelaringiz uchun ba'zi printsiplar: tajribangizni emas, balki o'zingizning qobiliyatingiz va loyihalaringizni ajratib ko'rsatish (chunki sizda hali qog'ozga bosish uchun ko'p yillar yo'q). Siz foydalanadigan kodlash tillarining tegishli ro'yxatlarini (SQL va Python) sanab o'ting va aloqador github-repolaringizning ba'zilarini bog'lang, shunda siz ushbu tilni haqiqatdan ham ishlatganligingizni ko'rsatishingiz mumkin.

Bundan tashqari, aksariyat hollarda kompaniyalar qoplama xatini so'rashadi. Albatta, bu sizning ishtiyoqingizni ifoda etish uchun yaxshi imkoniyatdir, ammo siz ba'zi amaliy tafsilotlarni qo'shishingiz mumkin, masalan, agar siz yollangan bo'lsangiz, dastlabki bir necha hafta ichida nima qilgan bo'lar edingiz. (Masalan: "Ro'yxatga olish oqimiga nazar tashlasam, ____ veb-sahifasi muhim rol o'ynaydi. O'ylaymanki, birinchi bir necha hafta ichida ushbu farazni isbotlash va uni chuqurroq tushunish uchun ___, ___ va ___ (aniq tahlillar) o'tkazgan edim. Bu kompaniyaga _____ ni yaxshilashga va natijada _____ KPIni oshirishga yordam berishi mumkin. ”)

Umid qilamanki, bu sizning ish joyingizdagi suhbatingizga yordam beradi, bu erda siz uy hayvonlari loyihalari, ilova xatlari bo'yicha takliflar haqida ozgina suhbatlashishingiz mumkin, lekin bu asosan shaxsni tekshirish va ehtimol ba'zi asosiy mahorat sinovlari haqida bo'ladi. Agar siz etarlicha mashq qilsangiz, buni topshirasiz ... lekin asabiy bo'lsangiz va ko'proq mashq qilishni xohlasangiz, buni hackerrank.com saytidan qilishingiz mumkin.

Xulosa

Xo'sh, shunday. Bilaman, bu yozilganda osonroq bo'ladi, lekin agar siz haqiqatan ham ma'lumot bo'yicha mutaxassis bo'lishga qaror qilsangiz, uni amalga oshirish uchun hech qanday muammo bo'lmaydi! Omad tilaymiz!

Agar siz haqiqatdan ham hayot boshlanishida kichik ma'lumot olimi bo'lish nimani anglatishini sinab ko'rmoqchi bo'lsangiz, mening 6 haftalik onlayn ma'lumotlar fanini o'rganish kursimni tekshirib ko'ring: Yosh ma'lumot bo'yicha mutaxassisning birinchi oyi!

Va agar siz ma'lumot haqida ko'proq ma'lumot olishni istasangiz, mening blogimni (data36.com) tekshiring va / yoki mening Newsletimga obuna bo'ling! Va yangi kodlash bo'yicha darsliklarimni o'tkazib yubormang: SQL ma'lumotlarni tahlil qilish!

O'qiganingiz uchun rahmat!

Maqola sizga yoqdimi? Iltimos, menga quyidagi tugmachasini bosib xabar bering. Shuningdek, bu boshqa odamlarga voqeani ko'rishga yordam beradi!

Tomi Mester data36.com muallifi Twitter: @ data36_com