โพสต์นี้อาจมีลิงก์แบบชำระเงินไปยังคำแนะนำส่วนตัวของฉันซึ่งช่วยสนับสนุนเว็บไซต์!
คุณเคยต้องการสำรวจด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลในปี 2023 แต่ไม่รู้ว่าจะเริ่มต้นอย่างไร
บล็อกโพสต์นี้เหมาะสำหรับคุณ!
ในโพสต์นี้ ฉันจะแนะนำคุณเกี่ยวกับคำแนะนำ 5 ขั้นตอนเกี่ยวกับวิธีเริ่มต้นใช้งานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล ในปี 2023 ฉันจะแชร์ทักษะที่คุณต้องเรียนรู้ แหล่งข้อมูลดีๆ บางอย่างที่คุณควรใช้ และเคล็ดลับในการหางานในสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูล
มาเริ่มกันเลย!
ขั้นตอนที่ 1: เรียนรู้ทักษะพื้นฐานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล
ขั้นตอนแรกในการเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลคือการเรียนรู้ทักษะที่จำเป็นสำหรับงาน
ในการเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล คุณจะต้องรู้การเข้ารหัส สถิติ การเรียนรู้ของเครื่อง การแสดงภาพ และการเล่าเรื่องข้อมูล
หากคุณยังใหม่กับภาษาการเขียนโปรแกรมและการเขียนโปรแกรม คุณควรเริ่มต้นด้วย Python นอกจากนี้ คุณยังต้องมีความเข้าใจที่ดีเกี่ยวกับ Python หรือ R เพื่อการวิเคราะห์ข้อมูล
สำหรับจุดประสงค์การเรียนรู้ส่วนใหญ่ของฉันเมื่อพูดถึงวิทยาศาสตร์ข้อมูล ฉันมักจะเลือก Coursera Coursera เป็นแหล่งข้อมูลการเรียนรู้ที่ยอดเยี่ยมซึ่งมีหลักสูตรหลายพันหลักสูตรจากมหาวิทยาลัยชั้นนำ เช่น Stanford และ Imperial College และบริษัทเทคโนโลยีขนาดใหญ่ เช่น Google และ IBM
หากคุณกำลังเรียนรู้ Python สำหรับ ครั้งแรก หลักสูตรออนไลน์เช่น IBM Data Analyst Professional Certificate สามารถเป็นจุดเริ่มต้นที่ดีสำหรับการเลือกภาษา เป็นการแนะนำที่ดีเกี่ยวกับแนวคิดการเขียนโค้ดพื้นฐานและการใช้งานเฉพาะของ Python ในวิทยาการข้อมูล
อีกทางหนึ่ง คุณสามารถพิจารณา Python for Everybody Specialization จาก Coursera! หลักสูตรนี้เป็นหนึ่งในหลักสูตรออนไลน์ยอดนิยมของ Coursera สำหรับการเรียนรู้ Python เป็นครั้งแรก สิ่งนี้ควรให้คำแนะนำที่ดีแก่คุณเช่นกัน หากคุณยังคงพิจารณาอยู่ คุณอาจต้องการดูรีวิวหลักสูตรของฉัน
สถานที่ที่ดีในการเริ่มเรียนรู้ R สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลคือใบรับรอง Google Data Analytics Professional! ฉันเคยผ่านหลักสูตรที่ยอดเยี่ยมนี้เป็นการส่วนตัว และทำให้ฉันมีพื้นฐานที่ดีสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล
สำหรับแมชชีนเลิร์นนิง คุณจะต้องทำความคุ้นเคยกับอัลกอริทึมยอดนิยมที่ใช้สำหรับการสร้างแบบจำลองเชิงทำนาย สถิติเป็นอีกหนึ่งทักษะที่สำคัญสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล และสิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจแนวคิดต่างๆ เช่น การทดสอบสมมติฐาน การวิเคราะห์การถดถอย และการคาดการณ์อนุกรมเวลา
หากคุณจริงจังกับการเรียนรู้เกี่ยวกับสถิติและการเรียนรู้ของเครื่อง ฉัน d ขอแนะนำ IBM Data Science Professional Certificate ซึ่งเป็นหนึ่งในใบรับรองที่ดีที่สุด!
ในใบรับรองนี้ คุณจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับแนวคิดการเรียนรู้ของเครื่องที่สำคัญและพื้นฐานของการวิเคราะห์ทางสถิติที่จำเป็นสำหรับงานนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลทั้งหมด
คุณควรทำความคุ้นเคยกับเทคโนโลยีข้อมูลขนาดใหญ่ เช่น Hadoop และ Spark สิ่งเหล่านี้ทำให้คุณสามารถจัดเก็บ ประมวลผล และวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากได้อย่างมีประสิทธิภาพ
สุดท้าย คุณจะต้องมีความเข้าใจที่ดีเกี่ยวกับการแสดงข้อมูลเพื่อให้คุณสามารถสื่อสารสิ่งที่ค้นพบกับทีมและผู้มีส่วนได้ส่วนเสียของคุณได้อย่างมีประสิทธิภาพ
เครื่องมือสร้างภาพข้อมูลทั่วไปบางอย่างที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้ ได้แก่:
TableauPower BIMatplotlibSeaborn
หากคุณต้องการเรียนรู้ Tableau ซึ่งเป็นใบรับรองผู้เชี่ยวชาญด้าน Google Data Analytics ยังให้คำแนะนำที่ดีเยี่ยมเกี่ยวกับ เครื่องมือข่าวกรองธุรกิจนี้
การสร้างภาพข้อมูลที่น่าสนใจและชัดเจนก็เป็นส่วนสำคัญของงานวิทยาศาสตร์ข้อมูลเช่นกัน
การมีทักษะการสื่อสารที่นุ่มนวลในการเล่าเรื่องข้อมูลจะช่วยให้คุณไปได้ไกล วิธีและโดดเด่นกว่านักวิทยาศาสตร์ข้อมูลรายอื่น
ด้วยทักษะการเล่าเรื่องที่ดี คุณจะสามารถให้ประเด็นที่น่าเชื่อถือและน่าสนใจยิ่งขึ้นเมื่อนำเสนอข้อมูลเชิงลึก!
ทักษะเหล่านี้ ยังใช้ได้กับนักวิเคราะห์ข้อมูลและวิศวกรข้อมูลอีกด้วย!
เคล็ดลับสำหรับมือโปร: หากคุณวางแผนที่จะรับ หลายหลักสูตรจาก Coursera คุณควรพิจารณาใช้แผนรายปี Coursera Plus ของพวกเขา รับส่วนลด $200 Coursera Plus จนถึงวันที่ 31 ม.ค. โดยใช้ลิงก์นี้
ฉันเป็นผู้เรียนตัวยง และตอนนี้ฉันใช้ Coursera Plus มาประมาณครึ่งปีแล้ว! ฉันชอบวิธีที่เปิดให้เข้าใช้หลักสูตรกว่า 7,000+ หลักสูตรแบบชำระเงินเพียงครั้งเดียว
หากคุณทุ่มเทให้กับการเรียนรู้เกี่ยวกับวิทยาการข้อมูลในปี 2023 คุณควรพิจารณาสิ่งนี้ด้วย!
ขั้นตอนที่ 2: ทำความคุ้นเคยกับฐานข้อมูล
เมื่อคุณเข้าใจทักษะที่จำเป็นสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูลแล้ว ก็ถึงเวลาที่จะเริ่มทำความคุ้นเคยกับฐานข้อมูลที่จำเป็นสำหรับอาชีพด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล
ซึ่งรวมถึงฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ เช่น MySQL และ PostgreSQL และฐานข้อมูล NoSQL เช่น MongoDB และ Cassandra
หากต้องการเรียนรู้ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ คุณจะต้องเข้าใจ SQL เป็นอย่างดี แหล่งข้อมูลที่ดีแหล่งหนึ่งในการปูพื้นฐานที่ดีคือ Data Science Fundamentals พร้อมด้วย Python และ SQL Specialization จาก Coursera
สำหรับฐานข้อมูล NoSQL เช่น MongoDB คุณจะต้องเข้าใจพื้นฐานของวิธีการจัดเก็บข้อมูล โครงสร้างข้อมูลและภาษาที่ใช้ค้นหา
ค่อนข้างแตกต่างจากวิธีที่คุณสืบค้นข้อมูลจากฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ ดังนั้นคุณจะต้องเรียนรู้ด้วยตนเอง
ในของฉัน ประสบการณ์ก่อนหน้านี้ในฐานะนักวิเคราะห์ข้อมูลและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล ฉันต้องเรียนรู้การสืบค้นและวิเคราะห์ข้อมูลจากฐานข้อมูลหลายประเภท
ดังนั้น ฉันขอแนะนำให้ลองใช้จริง ๆ และทำความคุ้นเคยกับ 2 ฐานข้อมูลที่พบบ่อยที่สุด ฐานข้อมูล—MySQL และ MongoDB
ขั้นตอนที่ 3: เริ่มทำงานในโครงการ
เมื่อคุณเข้าใจทักษะด้านข้อมูลที่จำเป็นสำหรับฐานข้อมูลแล้ว ก็ได้เวลาเริ่มทำงานในโครงการบางโครงการแล้ว!
โครงการเป็นวิธีที่ฉันชื่นชอบในการเรียนรู้วิทยาการข้อมูล มีประสิทธิภาพมากขึ้นเท่านั้น!
นี่เป็นวิธีที่ดีในการสร้างพอร์ตโฟลิโอของคุณและแสดงทักษะของคุณต่อผู้ที่อาจเป็นนายจ้าง คุณสามารถค้นหาโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่น่าสนใจทางออนไลน์หรือสร้างโครงการของคุณเอง
ตัวอย่างเช่น คุณสามารถใช้ชุดข้อมูลสาธารณะ เช่น ชุดข้อมูลของ Kaggle เพื่อสำรวจแง่มุมต่างๆ ของการวิเคราะห์ข้อมูลและสร้างการแสดงข้อมูลที่น่าสนใจ
p>
คุณยังสามารถพิจารณาทำโครงการขั้นสูงสุดด้วยใบรับรอง เช่น ใบรับรอง Google Data Analytics
อีกทางหนึ่ง คุณสามารถเรียนรู้ที่จะ รวบรวมชุดข้อมูลของคุณเอง หากคุณ มั่นใจในทักษะของคุณมากขึ้น
คุณสามารถลองทำสิ่งต่อไปนี้:
ใช้ Natural Language Processing (NLP) เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลข้อความจาก API การใช้เทคนิคการขูดเว็บเพื่อดึงข้อมูลจากเว็บไซต์หรือ API ของเว็บ
หากคุณกำลังจะเรียนรู้ NLP ฉันขอแนะนำให้เลือกหลักสูตรที่มีโครงสร้างที่ดีเพื่อช่วยในกระบวนการเรียนรู้ของคุณ ในกรณีนี้ ความเชี่ยวชาญด้านการประมวลผลภาษาธรรมชาติโดย Coursera เป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยม
คุณยังสามารถทำงานในโครงการโอเพนซอร์ส เช่น โครงการที่มีอยู่ใน GitHub เพื่อสร้างผลงานของคุณและทำงานร่วมกับข้อมูลที่มีความสามารถอื่นๆ นักวิทยาศาสตร์
เมื่อทำงานในโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลขั้นสูง คุณอาจต้องเข้าถึงข้อมูลจากหลายแหล่ง เพื่อช่วยคุณในเรื่องนี้ คุณควรทำความคุ้นเคยกับเครื่องมือต่างๆ เช่น Apache Airflow และ AWS Glue ที่ช่วยให้คุณสามารถแยก แปลง และโหลดข้อมูล (ETL) ได้โดยอัตโนมัติ
ขั้นตอนที่ 4: พัฒนาของคุณ เครือข่าย
ในฐานะนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลในปี 2023 การเริ่มต้นพัฒนาเครือข่ายเป็นสิ่งสำคัญ ระบบเครือข่ายเป็นเครื่องมืออันทรงคุณค่าสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล เนื่องจากช่วยให้คุณสร้างสายสัมพันธ์กับมืออาชีพคนอื่นๆ ในสายงานและพัฒนาความสัมพันธ์
ใครจะรู้ สิ่งเหล่านี้อาจนำไปสู่โอกาสในการทำงานที่ยอดเยี่ยม!
ด้วยทักษะทั้งหมดที่คุณได้รับจากโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลต่างๆ คุณจะพร้อมอย่างยิ่งที่จะแบ่งปันงานของคุณกับเครือข่ายของคุณ
วิธีหนึ่งที่ยอดเยี่ยมในการสร้างเครือข่าย (ที่ฉันใช้เป็นการส่วนตัว) คือ LinkedIn ในความเป็นจริง งานแรกของฉันในฐานะนักวิเคราะห์ข้อมูลมาจากการใช้ LinkedIn! บทบาทของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลในเวลาต่อมาก็มาจากการสร้างเครือข่ายกับคนที่มีแนวคิดเดียวกันในอุตสาหกรรมของฉัน (การดูแลสุขภาพและวิทยาศาสตร์เพื่อชีวิต)
คุณควรลองติดต่อกับผู้คนในอุตสาหกรรมของคุณและพูดคุยกับพวกเขาด้วย
p>
งานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นที่ต้องการ คุณจะต้องออกไปที่นั่น
คุณสามารถเข้าร่วมชุมชนออนไลน์ เช่น Kaggle หรือ Stack Overflow ที่ซึ่งคุณสามารถโต้ตอบกับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลคนอื่นๆ และถามคำถามได้
คุณยังสามารถเข้าร่วมกิจกรรมอุตสาหกรรม การประชุม และแฮ็กกาธอนเพื่อช่วยให้คุณติดตามข่าวสารล่าสุดและได้รับการสังเกตจากนายหน้า
การมีส่วนร่วมในชุมชนวิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นวิธีที่ยอดเยี่ยมในการสร้างเครือข่ายและสร้างความสัมพันธ์กับผู้ว่าจ้างที่มีศักยภาพ.
มีกิจกรรม การประชุม และการพบปะที่เกี่ยวข้องกับวิทยาศาสตร์ข้อมูลมากมายที่คุณสามารถเข้าร่วมเพื่อเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับสาขานี้และสร้างความสัมพันธ์อันมีค่า
ขั้นตอนที่ 5: สร้างออนไลน์ พอร์ตโฟลิโอ
การมีสถานะออนไลน์ที่แข็งแกร่งเป็นสิ่งสำคัญหากคุณต้องการได้รับการว่าจ้างในสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูลในปี 2023 สิ่งสำคัญคือต้องสร้างพอร์ตโฟลิโอออนไลน์เพื่อแสดงโครงการและทักษะของคุณต่อผู้ที่อาจเป็นนายจ้างในอนาคต
ให้คิดว่าพอร์ตโฟลิโอออนไลน์เป็นส่วนเสริมของเรซูเม่ของคุณ!
พอร์ตโฟลิโอของคุณควรมี ต่อไปนี้:
ภาพรวมของการศึกษา ประสบการณ์ และทักษะด้านเทคนิคที่เกี่ยวข้องของคุณ ลิงก์ไปยังโปรไฟล์ GitHub ของคุณและที่เก็บซอร์สโค้ดอื่นๆ ที่คุณใช้ โครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลใดๆ ที่คุณทำเสร็จแล้ว พร้อมด้วยคำอธิบายเกี่ยวกับเทคนิคต่างๆ ใช้ลิงก์ไปยังบล็อกโพสต์หรือบทความที่เกี่ยวข้องที่คุณเขียนเกี่ยวกับหัวข้อวิทยาศาสตร์ข้อมูล
แฟ้มผลงานของคุณควรมีคำอธิบายเกี่ยวกับตัวคุณและสิ่งที่ทำให้คุณไม่เหมือนใคร ซึ่งจะช่วยให้ผู้มีโอกาสเป็นนายจ้างรู้จักคุณมากขึ้นและเข้าใจว่าเหตุใดคุณจึงเหมาะกับทีมของพวกเขา
ข้อคิดสุดท้าย
ตอนนี้คุณรู้ขั้นตอนในการเริ่มต้นทำงานกับคุณแล้ว เส้นทางวิทยาศาสตร์ข้อมูล ถึงเวลาลงมือทำแล้ว!
เริ่มพัฒนาทักษะของคุณด้วยการทำงานในโครงการ เข้าร่วมกิจกรรมและการประชุมเพื่อสร้างเครือข่ายของคุณ และสร้างพอร์ตโฟลิโอออนไลน์เพื่อให้นายจ้างสามารถค้นหาข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับคุณ
ฉันหวังว่าบทความนี้จะช่วยให้คุณบรรลุเป้าหมายในการเริ่มต้นด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลในปี 2023