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Jeder und seine Hunde versuchen, in die Technologiebranche einzutreten, ob durch das Programmieren, das Eintritt in das Produktmanagement oder eine andere Richtung. Ich bin ziemlich neu in der Tech-Branche mit nur 5 Jahren Erfahrung, aber wenn ich mit mehr Menschen spreche, machen einige besorgt darüber, dass sie aufgrund des Mangels an hochrangiger Bildung ihren Fuß in die Tür bekommen.
In diesem Artikel werde ich meine Reise diskutieren und erklären, was zu tun ist und was zu vermeiden ist.
Wie ich Datenwissenschaftler ohne CS -Abschluss wurde
Vor fünf Jahren warfare ich in einer Gurke. Ich hatte kürzlich meinen Abschluss in Apotheke abgebrochen, um eine Karriere als Tech -Profi zu verfolgen. Ich hatte die Wahl, an die Universität zurückzukehren, um Informatik zu studieren oder einen anderen Weg zu finden. Britisch zu sein, die Universität warfare teuer, und da ich bereits zwei Jahre Apotheke gemacht hatte, hätte ich nur zwei Jahre staatlicher Unterstützung gehabt. In den verbleibenden zwei Jahren hätte ich für mich selbst bezahlen müssen. Dies sah nicht attraktiv aus, wenn man bedenkt, dass es £ 9000 professional Jahr warfare.
Ich begann on-line nach Kursen zu suchen, die einen Bruchteil des Preises waren, und stieß auf einen Datenwissenschaftler-Bootcamp, der großartig aussah: 9 Monate Vollzeit-Lernen in Teilzeit, die perfekt zu meiner Vollzeitrolle funktionierten. Ich verbrachte meinen Tag damit und kam bis 23 Uhr zum Lernen zurück.
Neun Monate des Lernens waren viel attraktiver als vier Jahre Wissen und 36.000 Pfund Schulden. Das Beste daran ist, dass ich nur einen Prozentsatz meines Gehalts zurückzahlen musste, sobald ich einen Job bekam.
Es schien wie ein Traum … bis es nicht warfare. Und hier ist der Grund.
Bootcamps sind nicht jedermanns Sache
Der ganze Zweck von Bootcamps ist, dass Sie wenig Zeit haben, alles zu lernen, was Sie können. Dies kann für manche Menschen ein Kinderspiel sein, zum Beispiel diejenigen, die die Zeit haben, die zusätzlichen Stunden nebenbei zu machen, oder für diejenigen, die die Dinge schnell abholen.
Das warfare für mich jedoch nicht der Fall. Ich arbeitete Vollzeit und verbrachte meine Abende damit, etwas über Python- und maschinelles Lernen zu lernen. Es hat nicht funktioniert. Ich starb, aber ich konnte nicht zuversichtlich sagen, dass ich ein kompetenter Datenwissenschaftler warfare.
Hier ist der Grund:
- Das Erlernen einer Programmiersprache braucht Zeit und Geduld. Es erfordert viel Übung und ist ein Prozess, den Sie nicht beeilen können.
- Bootcamps vermitteln nicht das gesamte Wissen, das Sie benötigen, um ein erfolgreicher Datenwissenschaftler zu sein. Ist es möglich, in 4 Jahren Universitätswissen in 9 Monaten zu packen? Wahrscheinlich nicht. Um kompetent zu sein, möchten Sie sicherstellen, dass Sie alles wissen und es intestine verstehen. Zum Beispiel haben wir in meinem Bootcamp selten die Bedeutung von Mathematik und Statistiken angesprochen, das Brot und die Butter der Datenwissenschaft ist.
- Anleitung und Unterstützung sind unerlässlich, wenn Sie etwas Neues lernen; Daher möchten Sie sicherstellen, dass Sie nicht das Gefühl haben, durch das Lernmaterial zu eilen, und Sie können um Hilfe bitten, wenn Sie es benötigen, bevor Sie es zum nächsten Schritt übergehen.
Datenwissenschaftlerlernempfehlungen
Jetzt haben Sie ein Verständnis für die Versuche und Schwierigkeiten, die ich auf meiner Information Science -Reise durchlaufen habe. Hier sind meine Prime -Tipps:
1. Setzen Sie realistische Ziele
Das erste, was Sie tun sollten, ist realistische Ziele zu setzen. Diese sind nur für Sie auf der Grundlage Ihrer persönlichen Verpflichtungen, Freizeit usw. einzigartig. Sie möchten Ihre Information Science -Reise mit realistischen Erwartungen beginnen, die mit Ihnen und nur Ihnen übereinstimmen. Vergleichen Sie sich nicht mit anderen und tun Sie, was für Sie funktioniert.
Zum Beispiel könnten Sie eine Vollzeitmutter sein und nur 10 Stunden professional Woche dem Lernen geben können. Das ist völlig in Ordnung. Vergleichen Sie sich nicht mit einem 19-Jährigen, dessen einziges Ziel es ist, Datenwissenschaft zu lernen.
2. Stellen Sie einen Datenwissenschaftsplan zusammen
Sobald Sie Ihre Ziele festgelegt haben, sollten Sie einen Datenwissenschaftsplan erstellen. Dies ist Ihre Information Science -Reise und besteht aus allen Elementen der Datenwissenschaft, die Sie lernen müssen. Die wichtigsten Punkte, auf die Sie sich konzentrieren möchten, sind eine Programmiersprache (idealerweise Python), Datenwissenschaft und maschinelles Lernen, Mathematik und Statistik und verfeinern Sie sie dann weiter zu Expertenwissen in Datenwissenschaft, maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz.
Wenn Sie sich nicht sicher sind, wie Sie Ihre Roadmap bauen, lesen Sie den Artikel Die vollständige Roadmap der Information Science -Studie.
Lassen Sie mich Ihnen einen Beispielzeitplan für Ihre Information Science Roadmap geben:
- Lerne Python kompetent: 3-6 Monate
- Lernen Sie Datenwissenschaft und Kenntnis des maschinellen Lernens: 2-3 Monate
- Mathematik und Statistiken lernen: 2-3 Monate
- Fachkenntnisse im bestimmten Bereich (z. B. Datenwissenschaft, maschinelles Lernen oder KI): 3-6 Monate
Wenn Sie sich das obige Beispiel ansehen, denken Sie wahrscheinlich: „Das ist quick eineinhalb Jahre?!?“ Ja, du hast recht. Diese Zeitleiste ist möglicherweise best für jemanden, der nur Teilzeit lernen kann, um ihre Datenwissenschaftsreise zu lernen, oder für jemanden, der den Prozess geduldig übernehmen möchte. Es schadet keinen Schaden, sich Zeit zu nehmen. Es ist besser, all diese technischen Fähigkeiten zu vertreten, als zurückzufallen, da Sie sich entschieden haben, den Prozess zu überstürzen.
3. Übe, was du lernst
Sobald Sie Ihre Information Science Studying Roadmap abgeschlossen haben, möchten Sie Ihr Wissen als nächstes anwenden. Einige Leute mögen sich direkt für Jobs bewerben, vorausgesetzt, sie sind bereit, aber die Realität ist, dass Sie erst bereit sind, bis Sie an einer Vielzahl von Projekten gearbeitet haben, um Ihre Fähigkeiten zu testen.
Mit Projekten können Sie Ihre Schmerzpunkte finden und daran arbeiten. Sie sind auch im Interviewprozess wertvoll, da es Ihrem zukünftigen Arbeitgeber die Möglichkeit gibt, Ihre Fähigkeiten zu erkennen.
Wenn Sie sich nicht sicher sind, wie Sie sich dem Projektaspekt Ihres Datenwissenschaftlers nähern, schauen Sie sich diese Artikel an:
4. Schreiben Sie über Ihre Reise
Menschen unterschätzen den Wert von Inhalten, egal ob es sich um Blogs oder Social -Media -Beiträge handelt. Dies ist der beste Weg, um sich dorthin zu bringen, sich mit anderen Datenfachleuten zu vernetzen und möglicherweise einen Job zu landen.
Wenn ich wieder von vorne anfangen könnte, würde ich aktiv auf LinkedIn und Medium veröffentlichen, um mein Netzwerk und meine Höhen und Tiefen der Datenwissenschaftsbranche zu präsentieren. Dies ermöglicht es anderen, meine Arbeit zu überprüfen und Anleitung zu erhalten, was ich tun kann, um meine Fähigkeiten, Projekte und Chancen zu verbessern, eine Beschäftigung zu finden.
Viele Datenfachleute haben Mentoren auf diese Weise gefunden, um ihre Fähigkeiten zu verfeinern.
Einpacken
Ich hoffe, dieser Artikel hat denjenigen, die ihre Information Science -Reise beginnen möchten, Frieden gebracht. Etwas Neues zu beginnen ist nicht einfach, aber der beste Rat, den ich jemandem geben kann, ist, wenn Sie es tun, machen Sie es beim ersten Mal richtig, damit Sie nicht wieder auf sich selbst zurückkehren.
Nisha Arya ist Datenwissenschaftler, freiberuflicher technischer Schriftsteller und Redakteur und Group Supervisor von KDNuggets. Sie interessiert sich besonders für die Bereitstellung von Datenwissenschaftsberatung oder Tutorials sowie theoretische Kenntnisse in Bezug auf Information Science. Nisha deckt eine breite Palette von Themen ab und möchte untersuchen, wie unterschiedliche Artikels -Intelligenz der Langlebigkeit des menschlichen Lebens zugute kommen können. Als begeisterter Lernender versucht Nisha, ihre technischen Kenntnisse und ihr Schreibfähigkeiten zu erweitern und dabei zu helfen, andere zu führen.