Rumah > pembangunan bahagian belakang > Tutorial Python > Nasihat pakar tentang cara membina kerjaya yang berjaya dalam sains data

Nasihat pakar tentang cara membina kerjaya yang berjaya dalam sains data

王林
Lepaskan: 2024-08-08 07:11:52
asal
1350 orang telah melayarinya

Expert advice on how to build a sucessful career in data science

Dalam dunia dipacu data hari ini, sains data telah menjadi salah satu bidang yang paling pesat meningkat dan paling dicari. Sains data melibatkan pengekstrakan, analisis dan tafsiran data untuk membangunkan wawasan yang berharga dan memaklumkan keputusan strategik. Menyelam ke dalam ruang sains data memerlukan banyak kerja keras dan dedikasi.
Berikut ialah beberapa petua dan pra-syarat yang anda perlukan untuk membina kerjaya yang berjaya dalam sains data.

1.Pendidikan
Sains data melibatkan banyak pengiraan oleh itu Matematik adalah kuncinya.
Kerjaya dalam sains data dibina di atas asas matematik yang kukuh yang merangkumi; Algebra linear, teori matriks, pengiraan, statistik dan kebarangkalian.
Walaupun ramai saintis data belajar sendiri, latar belakang IT yang kukuh dalam bidang seperti Sains Komputer, Statistik atau Kejuruteraan mungkin diperlukan tetapi tidak perlu.
Ramai orang menggunakan sumber dalam talian yang kebanyakannya percuma seperti kursus yang ditawarkan di google, IBM, freecodecamp.org, sekolah W3 dll.

2.Kemahiran
Gabungan kemahiran teknikal, analitikal dan insaniah diperlukan dalam bidang sains data.
Kemahiran ini termasuk;
1. Visualisasi data: Mengubah data dan penemuan kepada format yang boleh difahami dan menarik secara visual menggunakan alatan seperti Tableau,PowerBi dan perpustakaan dalam python seperti (Matplotlib &seaborn)
2. Pengaturcaraan:
Ini ialah kemahiran yang tidak boleh dirunding dalam sains data. Seseorang itu harus mahir dalam bahasa Python dan R yang penting untuk pembuatan data, analisis statistik dan pembelajaran mesin.
3.Pembelajaran Mesin dan AI:
Ini termasuk memahami dan melaksanakan pembelajaran mesin seperti Scikit-learn, aliran Tensor dan keras.
4.Perbalahan Data:
Ini ialah keupayaan untuk mengendalikan nilai yang hilang, outlier, mencantumkan set data dalam format yang diingini untuk analisis.
Beberapa kemahiran insaniah termasuk:Komunikasi yang baik, Ketajaman Perniagaan dan rasa ingin tahu serta terbuka untuk belajar.
Ini hanyalah beberapa kemahiran yang diperlukan dalam bidang sains data.

3.Mencari Kerja
Ini adalah langkah terakhir kedua dalam membina kerjaya dalam sains data dan mungkin salah satu langkah yang akan mengambil masa yang lebih lama bergantung pada nasib, rangkaian dan banyak lagi.
Rangkaian boleh meningkatkan carian kerja anda dengan ketara dan meningkatkan peluang anda untuk mendapatkan pekerjaan. Ini termasuk berhubung dengan profesional dan saintis data seperti diri anda sendiri. Alat seperti Linkedin telah terbukti sangat berjaya sebagai alat rangkaian untuk mendapatkan pekerjaan dan berhubung.
Sesuaikan CV dan surat lamaran mengikut setiap permohonan dan serlahkan kemahiran yang berkaitan sambil juga menggunakan kata kunci.
Akhir sekali tetapi yang paling penting buat dan dokumentasikan projek anda.Ini membantu untuk menyerlahkan kemahiran anda kepada mana-mana majikan yang berpotensi.Tambahkan pautan atau lampirkan sampel dalam mana-mana permohonan Kerja yang anda lakukan.

Masa depan dibina berdasarkan data dan permintaan untuk saintis data terus berkembang setiap hari. Bidang ini sentiasa berkembang jadi, teruskan belajar untuk mengikuti teknologi baru muncul untuk mengelakkan ketinggalan dalam bidang ini.

Sains data ialah bidang yang akan dilepaskan, persiapkan diri anda untuk perjalanan yang penuh di hadapan!

Atas ialah kandungan terperinci Nasihat pakar tentang cara membina kerjaya yang berjaya dalam sains data. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

sumber:dev.to
Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Tutorial Popular
Lagi>
Muat turun terkini
Lagi>
kesan web
Kod sumber laman web
Bahan laman web
Templat hujung hadapan