CONSEILS D'EXPERTS SUR COMMENT CONSTRUIRE UNE CARRIÈRE RÉUSSIE DANS LA SCIENCE DES DONNÉES

Science des données
Désigne un domaine qui utilise des méthodes scientifiques, des processus, des algorithmes et différents systèmes pour extraire des connaissances et des informations à partir de données structurées et non structurées. L'ensemble du processus implique l'extraction, le traitement et l'analyse de données pour obtenir des informations pouvant être utilisées à différentes fins.
Cycle de vie de la science des données
Cela fait référence aux différentes étapes qu'un projet de science des données passe généralement depuis son démarrage initial, la collecte, l'analyse et l'interprétation des données pour communiquer les résultats et les informations.
Les projets de science des données suivent généralement un cycle de vie similaire bien qu'ils soient uniques dans la mesure où ils proviennent de secteurs différents.
Le processus implique :

1. Collecte de données
2. Préparation des données
3. Exploration et visualisation
4. Expérience et prédiction
5. Récit et communication des données.

Dans cet article, j'explique comment bâtir une carrière réussie dans la science des données.
Conseils sur l'éducation
La science des données propose une variété de spécialisations, principalement les statistiques, les technologies de l'information, les mathématiques ou la science des données. Continuer à apprendre les langages de programmation, l'architecture de base de données et ajouter SQL/MySQL à la « liste de tâches de la science des données ». Il est maintenant temps de commencer à bâtir des réseaux professionnels en recherchant des liens au sein des communautés universitaires et en recherchant des opportunités de stage pour démarrer votre carrière.
Compétences
En science des données les compétences sont divisées en :
1. Compétences techniques : les compétences techniques les plus courantes en science des données comprennent les statistiques, la visualisation des données, l'apprentissage automatique, l'analyse statistique et l'informatique, les mathématiques et la programmation.
2.Compétences non techniques
Celles-ci font référence aux compétences personnelles et relationnelles. Ils comprennent :

i) Communication : Pour acquérir avec succès une expérience professionnelle en science des données, les employeurs s'attendent à ce que vous communiquiez vos extractions et analyses de données aux membres de l'équipe et aux clients.

ii) Résolution de problèmes : les futurs data scientists ont besoin de cette compétence pour démontrer leur solide sens des affaires. Ils utilisent la résolution de problèmes pour résoudre les défis et les problèmes potentiels qui entravent la croissance de l'équipe ou de l'organisation.
Recherche d'emploi
Dans le domaine de la science des données, décrocher son premier emploi n’est pas une tâche facile. Obtenir un emploi en science des données peut être déroutant si vous ne savez pas par où commencer. Beaucoup de gens demandent des conseils. Plusieurs emplois en informatique proposent des postes de stagiaires qui permettent aux individus d'acquérir de l'expérience sur le terrain. Le domaine de la science des données n’en fait pas partie. Il existe une approche générale Lean pour les équipes de science des données qui travaillent sur plusieurs problèmes commerciaux en même temps. Pour les data scientists, l’indépendance est souvent attendue dès le premier jour.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!