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Du wolltest schon immer den Bereich der Datenwissenschaft im Jahr 2023 erkunden, weißt aber nicht, wo du anfangen sollst?
Dann ist dieser Blogbeitrag genau das Richtige für Sie!
In diesem Beitrag führe ich Sie durch eine Fünf-Schritte-Anleitung zum Einstieg in die Datenwissenschaft im Jahr 2023. Ich teile die Fähigkeiten, die Sie lernen müssen, einige großartige Ressourcen, die Sie verwenden sollten, und Tipps, wie Sie einen Job im Bereich Data Science finden.
Lass uns beginnen!
Schritt 1: Erlernen Sie die grundlegenden Data Science-Fähigkeiten
Der erste Schritt, um ein Data Scientist zu werden, besteht darin, die Fähigkeiten zu erlernen, die für den Job erforderlich sind.
Um Data Scientist zu werden, müssen Sie sich mit Codierung, Statistik, maschinellem Lernen, Visualisierung und Data Storytelling auskennen.
Wenn Sie neu in Codierung und Programmiersprachen sind, sollten Sie mit Python beginnen. Außerdem müssen Sie für die Datenanalyse gut mit Python oder R vertraut sein.
Wenn Sie Python zum ersten Mal lernen, können Online-Kurse wie das IBM Data Analyst Professional Certificate ein guter Ausgangspunkt sein zum Spracherwerb. Es bietet eine gute Einführung in grundlegende Codierungskonzepte und spezifische Anwendungen von Python in der Datenwissenschaft.
Ein guter Ort, um mit dem Erlernen von R für die Datenanalyse zu beginnen, ist das Google Data Analytics Professional Certificate! Ich habe diesen hervorragenden Kurs persönlich besucht und er hat mir eine gute Grundlage für die Datenanalyse gegeben.
Für maschinelles Lernen sollten Sie sich mit den gängigen Algorithmen vertraut machen, die für die Vorhersagemodellierung verwendet werden. Statistik ist eine weitere wichtige Fähigkeit für Data Scientists, und es ist wichtig, Konzepte wie Hypothesentests, Regressionsanalysen und Zeitreihenprognosen zu verstehen.
Wenn Sie ernsthaft etwas über Statistik und maschinelles Lernen lernen möchten, würde ich’Ich empfehle das IBM Data Science Professional Certificate – es ist eines der besten auf dem Markt!
In diesem Zertifikat lernen Sie die wichtigsten Konzepte des maschinellen Lernens und die Grundlagen der statistischen Analyse kennen, die für alle Data Scientist-Jobs erforderlich sind.
Sie sollten sich auch mit Big-Data-Technologien wie Hadoop und Spark vertraut machen. Diese ermöglichen es Ihnen, große Datenmengen effizient zu speichern, zu verarbeiten und zu analysieren.
Zu guter Letzt müssen Sie ein gutes Verständnis der Datenvisualisierung haben, damit Sie die Ergebnisse effektiv an Ihr Team und Ihre Stakeholder kommunizieren können.
Einige gängige Datenvisualisierungstools, die von Data Scientists verwendet werden, sind:
TableauPower BIMatplotlibSeaborn
Wenn Sie etwas lernen möchten, bietet Tableau, das Google Data Analytics Professional Certificate, auch eine großartige Einführung in dieses Business-Intelligence-Tool.
Das Erstellen überzeugender und klarer Datenvisualisierungen ist ebenfalls ein entscheidender Teil eines Data-Science-Jobs.
Einige sanfte Kommunikationsfähigkeiten im Data Storytelling würden Ihnen dabei helfen, lange zu kommen Weise und heben Sie sich von anderen Datenwissenschaftlern da draußen ab.
Mit guten Storytelling-Fähigkeiten können Sie bei der Präsentation von Erkenntnissen einen überzeugenderen und überzeugenderen Punkt liefern!
Diese Fähigkeiten sind es auch sehr gut anwendbar für Datenanalysten und Dateningenieure!
Schritt 2: Vertraut machen w it Datenbanken
Sobald Sie die für Data Science erforderlichen Fähigkeiten verstanden haben, ist es an der Zeit, sich mit den Datenbanken vertraut zu machen, die für eine Data Science-Karriere erforderlich sind.
Dazu gehören relationale Datenbanken wie MySQL und PostgreSQL und NoSQL-Datenbanken wie MongoDB und Cassandra.
Um relationale Datenbanken zu erlernen, müssen Sie SQL gut verstehen. Eine gute Ressource, um eine gute Grundlage zu erhalten, sind die Data Science Fundamentals mit Python-und SQL-Spezialisierung von Coursera.
Was NoSQL-Datenbanken wie MongoDB betrifft, müssen Sie die Grundlagen verstehen, wie sie Daten speichern, ihre Datenstruktur und ihre Abfragesprache.
Sie unterscheiden sich stark von der Art und Weise, wie Sie Daten aus relationalen Datenbanken abfragen, daher müssen Sie sich selbst etwas aneignen.
In my Aufgrund meiner bisherigen Erfahrung als Datenanalyst und Datenwissenschaftler musste ich lernen, Daten aus mehreren verschiedenen Arten von Datenbanken abzufragen und zu analysieren.
Daher würde ich empfehlen, die beiden gängigsten wirklich auszuprobieren und sich an sie zu gewöhnen Datenbanken – MySQL und MongoDB.
Schritt 3: Beginnen Sie mit der Arbeit an Projekten
Jetzt, da Sie die für Datenbanken erforderlichen Datenkenntnisse verstehen, ist es an der Zeit, an einigen Projekten zu arbeiten!
Projekte sind meine bevorzugte Art, Data Science zu lernen. Sie sind einfach viel effektiver!
Dies ist eine großartige Möglichkeit, Ihr Portfolio aufzubauen und potenziellen Arbeitgebern Ihre Fähigkeiten zu demonstrieren. Sie können einige interessante Data-Science-Projekte online finden oder Ihre eigenen erstellen.
Zum Beispiel könnten Sie öffentlich verfügbare Datensätze wie die Datensätze von Kaggle verwenden, um verschiedene Aspekte der Datenanalyse zu untersuchen und eine ansprechende Datenvisualisierung zu erstellen.
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Sie können auch erwägen, ein Abschlussprojekt mit einem Zertifikat wie der Google Data Analytics-Zertifizierung durchzuführen.
Alternativ können Sie lernen, Ihre eigenen Datensätze zu sammeln, wenn Sie Seien Sie sicherer mit Ihren Fähigkeiten.
Sie können Folgendes versuchen:
Verwenden der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) zum Analysieren von Textdaten aus APIs.Verwenden von Web-Scraping-Techniken zum Extrahieren von Daten aus Websites oder Web-APIs.
Sie können auch an Open-Source-Projekten arbeiten, wie z. B. den auf GitHub verfügbaren, um Ihr Portfolio aufzubauen und mit anderen talentierten Data Scientists zusammenzuarbeiten.
Wenn Sie an einem fortgeschritteneren Data-Science-Projekt arbeiten, Möglicherweise müssen Sie auf Daten aus mehreren Quellen zugreifen. Um Ihnen dabei zu helfen, sollten Sie sich mit Tools wie Apache Airflow und AWS Glue vertraut machen, mit denen Sie den Prozess des Extrahierens, Transformierens und Ladens (ETL) von Daten automatisieren können.
Schritt 4: Entwickeln Sie Ihre Netzwerk
Als Data Scientist im Jahr 2023 ist es wichtig, mit der Entwicklung Ihres Netzwerks zu beginnen. Networking ist ein unschätzbares Werkzeug für Data Scientists, da es Ihnen hilft, Verbindungen zu anderen Fachleuten auf dem Gebiet aufzubauen und Beziehungen aufzubauen.
Wer weiß? Diese könnten sogar zu großartigen Jobmöglichkeiten führen!
Mit all den Fähigkeiten, die Sie in den verschiedenen Data-Science-Projekten erworben haben, sind Sie mehr als bereit, Ihre Arbeit mit Ihrem Netzwerk zu teilen.
Eine erstaunliche Möglichkeit, sich zu vernetzen (die ich persönlich nutze), ist LinkedIn. Tatsächlich kam mein erster Job als Datenanalyst durch die Nutzung von LinkedIn zustande! Meine spätere Rolle als Data Scientist entstand auch durch das Netzwerken mit Gleichgesinnten in meiner Branche (Gesundheitswesen und Biowissenschaften).
Sie sollten auch versuchen, mit Menschen in Ihrer Branche in Kontakt zu treten und mit ihnen zu chatten!
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Data-Science-Jobs sind gefragt; Sie werden sich selbst zeigen wollen.
Sie können Online-Communities wie Kaggle oder Stack Overflow beitreten, wo Sie mit anderen Data Scientists interagieren und Fragen stellen können.
Sie können auch an Branchenveranstaltungen, Konferenzen und Hackathons teilnehmen, um auf dem Laufenden zu bleiben und von Personalvermittlern wahrgenommen zu werden.
In der Data-Science-Community aktiv zu sein, ist eine großartige Möglichkeit, sich zu vernetzen und Beziehungen zu potenziellen Arbeitgebern aufzubauen.
Es gibt viele datenwissenschaftliche Veranstaltungen, Konferenzen und Meetups, an denen Sie teilnehmen können, um mehr über das Gebiet zu erfahren und wertvolle Kontakte zu knüpfen.
Schritt 5: Erstellen Sie ein Online Portfolio
Eine starke Online-Präsenz ist unerlässlich, wenn Sie 2023 im Bereich Data Science eingestellt werden möchten. Es ist unerlässlich, ein Online-Portfolio zu erstellen, um Ihre Projekte und Fähigkeiten zukünftigen potenziellen Arbeitgebern zu präsentieren.
Betrachten Sie Ihr Online-Portfolio als Erweiterung Ihres Lebenslaufs!
Ihr Portfolio sollte die Folgendes:
Eine Übersicht über Ihre relevante Ausbildung, Erfahrung und technischen FähigkeitenLinks zu Ihrem GitHub-Profil und allen anderen Quellcode-Repositories, die Sie verwendenAlle Data-Science-Projekte, die Sie abgeschlossen haben, zusammen mit einer Erläuterung der Techniken usedLinks zu relevanten Blogbeiträgen oder Artikeln, die Sie über Data-Science-Themen geschrieben haben
Ihr Portfolio sollte auch eine Beschreibung Ihrer Person und Ihrer Einzigartigkeit enthalten. Dies wird potenziellen Arbeitgebern helfen, Sie besser kennenzulernen und zu verstehen, warum Sie hervorragend in ihr Team passen.
Abschließende Gedanken
Jetzt, da Sie die Schritte kennen, um mit Daten zu beginnen Wissenschaft im Jahr 2023, es ist Zeit zu handeln! Beginnen Sie mit der Entwicklung Ihrer Fähigkeiten, indem Sie an Projekten arbeiten, an Veranstaltungen und Konferenzen teilnehmen, um Ihr Netzwerk aufzubauen, und ein Online-Portfolio erstellen, damit Arbeitgeber mehr über Sie erfahren können.
Ich hoffe, dieser Artikel hilft Ihnen dabei, Ihr Einstiegsziel zu erreichen in Data Science im Jahr 2023!