Ich sehe es zu oft: Menschen bleiben viel zu lange im gleichen Job als nötig. Das Bleiben am selben Ort kann dazu führen, dass die Fähigkeiten und die Vergütung stagnieren, was definitiv alles andere als ideally suited ist.

In diesem Artikel werde ich vier verräterische Anzeichen dafür besprechen, dass Sie wahrscheinlich versuchen sollten, bald weiterzumachen.

Auch wenn Sie an Ihrem jetzigen Arbeitsplatz sehr zufrieden sind, spricht nichts dagegen, mit Personalvermittlern und anderen Unternehmen zu sprechen, die Sie wirklich interessieren. Vorstellungsgespräche zu führen ist eine Fähigkeit, und das Üben ist keine schlechte Idee, auch wenn Sie nicht vorhaben, umzuziehen.

Ryan Petermanein angestellter Softwareentwickler bei Meta, hat einen Artikel darüber geschrieben, warum Sie an anderen Orten Vorstellungsgespräche führen sollten, auch wenn Sie mit Ihrer aktuellen Place zufrieden sind.

Seine Hauptargumente sind:

• Es kann Ihnen die Gewissheit geben, dass Sie am besten für Sie sind.

Ich studiere seit vier Jahren Datenwissenschaft und habe in dieser Zeit über drei Jahre lang als professioneller Datenwissenschaftler gearbeitet.

Ich habe zunächst Physik studiert und warfare mir nicht ganz sicher, was ich nach der Universität machen wollte. Aber jetzt habe ich einen Beruf, den ich liebe, und kann mir nicht vorstellen, etwas anderes zu tun!

In diesem Artikel möchte ich meine Reise Jahr für Jahr Revue passieren lassen und meine Erfahrungen, Erkenntnisse und Misserfolge teilen, die mir geholfen haben, mich als Datenwissenschaftler weiterzuentwickeln.

Ich hoffe, dass Sie auf meiner Reise einen Mehrwert finden, der Ihnen auf Ihrer Reise weiterhelfen wird!

Im Anschluss an meinen vorherigen Artikel über Arrays möchte ich die Datenstruktur verknüpfter Pay attention und einige ihrer Operationen diskutieren.

Auch wenn von uns als Datenwissenschaftler nicht unbedingt erwartet wird, dass wir Datenstrukturen und Algorithmen in- und auswendig kennen, ist dies dennoch eine praktische Fähigkeit für jeden Technikprofi.

Aus diesem Grund erstelle ich eine Artikelserie, in der ich die zentralen Datenstrukturen und ihre Funktionsweise unter der Haube bespreche.

Verknüpfte Pay attention sind eine Artwork Datenstruktur, in der jedes Aspect, ein sogenannter Knoten, in einer Reihenfolge gespeichert wird/arbeitet. Sie werden jedoch nicht wie Arrays zusammenhängend im Speicher gespeichert.

Jeder Knoten hat zwei Dinge:

• Daten – Der von diesem Knoten gehaltene Wert
• Referenz – Zeigt und enthält den Verweis auf den nächsten Knoten in der Sequenz.

Ich bin nun schon seit geraumer Zeit in der On-line-Information-Science-Szene tätig – etwa drei Jahre. Im Laufe der Zeit habe ich einige Ratschläge gesehen, die meiner Meinung nach nicht sehr intestine sind.

Es ist zwar eine gute Idee, nach Anleitungen für den Einstieg in die Datenwissenschaft zu suchen, Sie sollten jedoch vorsichtig sein, wem Sie zuhören. Stellen Sie sicher, dass sie auf diesem Gebiet eine gewisse Glaubwürdigkeit haben und nicht versuchen, Ihnen etwas zu verkaufen. Schauen Sie auch, ob andere ihren Behauptungen zustimmen!

Allerdings sind meiner Erfahrung nach viele Menschen wirklich ehrlich zu ihren Erfahrungen, aber man muss sie auf die persönliche State of affairs zuschneiden.

Deshalb möchte ich in diesem Artikel einige Ratschläge geben, die angehende Datenwissenschaftler möglicherweise auf den falschen Weg führen.

Als Datenwissenschaftler werden uns selten Fragen im LeetCode-Stil gestellt, daher ist der Bedarf, Datenstrukturen und Algorithmen zu erlernen, geringer als bei Softwareentwicklern.

Allerdings ist die Fähigkeit, effizienten Code zu schreiben, ein großer Multiplikator für Ihre Karriere im Bereich Datenwissenschaft. Stellen Sie sich vor, Sie könnten ein Datenwissenschaftler sein, der weiß, wie man ML-Modelle implementiert, aber auch die Finest Practices beim Schreiben von Code versteht und über Verständnis und Kenntnisse im Software program-Engineering verfügt?

Sie werden plötzlich sehr wertvoll und quick ein Einhorn auf dem Markt. Aus diesem Grund habe ich begonnen, einen Kurs über Datenstrukturen und Algorithmen zu belegen, in dem ich das Gelernte weitergeben möchte.

Dieser Beitrag befasst sich mit Arrays, ihrer Funktionsweise unter der Haube und ihren verschiedenen Typen.

Eine Datenstruktur ist eine praktische Möglichkeit, Informationen in einem Laptop zu speichern. Als Wikipedia definiert es:

A Datenstruktur ist ein Datenorganisations- und Speicherformat, das normalerweise für einen effizienten Zugriff auf Daten gewählt wird. Genauer gesagt ist eine Datenstruktur eine…

Ich sagte immer: „Ich habe nicht genug Zeit.“ In Wirklichkeit hatte ich einfach die falschen Prioritäten gesetzt und konnte mein Zeitmanagement seitdem deutlich verbessern.

So sehr, dass ich mehrmals gefragt wurde, wie ich es schaffe, ständig YouTube-Movies und Blogbeiträge zu posten, jede Woche einen E-newsletter zu schreiben und quick jeden Tag Sport zu treiben, während ich einer Vollzeitbeschäftigung nachgehe.

In diesem Artikel möchte ich meinen Prozess darlegen und hoffentlich jedem, der Schwierigkeiten hat, alle seine Prioritäten unter einen Hut zu bringen, ein paar Tipps geben.

Bevor ich meinen ersten Knowledge-Science-Job bekam, habe ich mich bei über 300 Unternehmen beworben. Jetzt, nach quick drei Jahren in diesem Bereich und vielen Vorstellungsgesprächen, kann ich mit Fug und Recht behaupten, dass ich das eine oder andere darüber gelernt habe, wie Vorstellungsgespräche im Knowledge Science-Bereich ablaufen.

In diesem Artikel möchte ich Ihnen additionally genau erklären, was Sie tun sollten, um Ihre Chancen zu erhöhen, ein Vorstellungsgespräch zu bestehen.

Ich gehe davon aus, dass Sie in ein paar Tagen ein Vorstellungsgespräch haben und daher etwas Zeit zur Vorbereitung haben. Außerdem beziehen sich diese Punkte auf Einstiegs- und mittlere Positionen, da dort meine Erfahrung liegt.

Hinweis: Sie können sich auch die Videoversion dieses Blogbeitrags ansehen