Məlumat Elmində ilk işinizi necə əldə etməlisiniz?

Məlumat elmləri və ya məlumat analitiki kimi ilk giriş səviyyəsini necə əldə etmək olar? Məlumat elm forumlarında gəzsəniz, bu mövzu ətrafında bir çox sual tapa bilərsiniz. Məlumat elmləri blogumun (data36.com) oxucuları məndən zaman-zaman eyni şeyi soruşurlar. Bunu sizə tamamilə etibarlı bir problem deyə bilərəm!

Bütün əsas suallara cavablarımı ümumiləşdirməyə qərar verdim!

YENİ! Data Biliminə başlamağınıza kömək etmək üçün hərtərəfli (pulsuz) onlayn video kurs yaratdım. Daha çox məlumat üçün buraya vurun: Məlumat Alimi necə olmalı.

BURADA QEYDİYYATDAN (PULSUZ): https://data36.com/how-to-become-a-data-scientist/

# 1: Ən vacib məlumat alimi bacarıqları və vasitələri nədir? Onları necə əldə edə bilərsiniz?

Yaxşı xəbər - pis xəbər.

Pisindən başlayacağam. 90% hallarda, universitetlərdə sizə öyrətdikləri bacarıqlar real həyatda məlumat elmləri layihələrində heç də faydalı deyildir. Təxminən bir neçə dəfə yazdığım kimi, real layihələrdə bu 4 məlumat kodlaşdırma bacarığı lazımdır:

  • bash / əmr xətti
  • Python
  • SQL
  • R
  • (və bəzən Java)
mənbə: KDnuggets

Hansı ən yaxşısını tapa biləcəyiniz 2 və ya 3 həqiqətən şirkətdən asılıdır ... Ancaq birini öyrənmisinizsə, başqasını öyrənmək daha asan olacaq.

Beləliklə, ilk böyük sual: bu alətləri necə əldə edə bilərsiniz? Budur, xoş xəbər gəlir! Bu vasitələrin hamısı pulsuzdur! Bu, onlar üçün bir qəpik ödəmədən yükləyə, quraşdıra və istifadə edə biləcəyiniz deməkdir. Təcrübə edə bilərsiniz, məlumat hobbi layihəsi və ya bir şey qura bilərsiniz!

Bu yaxınlarda bu vasitələrin kompüterinizə necə qurulacağı barədə addım-addım məqalə yazdım. Buraya baxın.

# 2: necə öyrənmək olar?

Məlumat elmini asanlıqla və səmərəli şəkildə öyrənməyin 2 əsas yolu var.

1-ci: Kitablar.

Kinda köhnə məktəb, amma yenə də yaxşı bir öyrənmə yolu. Kitablardan onlayn məlumatların təhlili, statistika, məlumatların kodlaşdırılması və s. Haqqında çox diqqətli, çox ətraflı bilik əldə edə bilərsiniz ... Əvvəlki məqaləmdə tövsiyə etdiyim 7 kitabı burada qeyd etdim.

Tövsiyə etdiyim ən yaxşı 7 məlumat kitabı

2-ci: Onlayn vebinar və video kurslar.

Məlumat elmləri üzrə onlayn kurslar ədalətli qiymətlərlə gəlir ($ 10 - $ 500) və onlar məlumat kodlaşdırmadan işgüzar zəkaya qədər müxtəlif mövzuları əhatə edir. Əvvəlində buna pul xərcləmək istəmirsinizsə, bu yazıda pulsuz kurslar və tədris materiallarını sadaladım.

(3-cü: Junior Data Scientist-in ilk aylıq kursu) Məlumat aliminin gerçək həyata məlumat bazasında gerçəkləşən həyat tapşırıqlarını tətbiq etmək və həll etmək istəyi üçün 6 həftəlik onlayn məlumat elmi kursu yaratdım. .)

# 3: Təcrübə etmək və real həyat təcrübəsini necə əldə etmək

Bu çətin bir şeydir, deyilmi? Hər şirkət ən azı bir az real həyat təcrübəsi olan insanlara sahib olmaq istəyir ... Bəs ilk işinizi almaq üçün real həyat təcrübəsinə ehtiyacınız varsa, necə real həyat təcrübəsi əldə edirsiniz? Klassik tutma-22. Və cavab: pet layihələri.

"Heyvan layihəsi" sizi həyəcanlandıran bir məlumat layihəsi fikri ilə gəldiyiniz deməkdir. Sonra sadəcə onu qurmağa başlayarsınız. Bu barədə kiçik bir başlanğıc kimi düşünə bilərsiniz, ancaq layihənin məlumat elmi hissəsinə diqqəti yönəltdiyinizə əmin olun və sadəcə iş hissəsini gözardı edə bilərsiniz. Sizə bir neçə fikir vermək üçün, son illərdəki bəzi pet layihələrim:

  • Bir daşınmaz əmlak saytını izləyən bir skript qurdum və mənə real vaxtda ən yaxşı sövdələşmələri e-poçtla göndərdim - buna görə hamıdan əvvəl bu sövdələşmələri əldə edə bildim.
  • ABC, BBC və CNN-in bütün məqalələrini çəkən bir ssenari qurdum və istifadə olunan sözlərə əsasən 3 fərqli xəbər portalında eyni mövzuda olan məqalələri birləşdirdim.
  • Pythonda öz-özünə öyrənən chatbot qurdum. (Buna baxmayaraq çox ağıllı deyil - hələ öyrətmədiyim üçün.)

Yaradıcı olmaq! Özünüz üçün məlumat elmi ilə əlaqəli bir pet layihəsi tapın və kodlamağa başlayın! Kodlaşdırma problemi ilə divara vurursan - yeni bir məlumat dilini öyrənməyə başlayanda asanlıqla baş verə bilər - yalnız google və / və ya stackoverflow istifadə edin. Mina nümunələrindən biri - stackover axınının nə qədər təsirli olduğuna dair:

sol tərəf: sualım - sağ tərəf: cavab (7 dəqiqədən sonra)

Zaman işarəsinə diqqət yetirin! Bir növ mürəkkəb sual göndərdim və cavabı 7 dəqiqədən sonra geri aldım. Etməyim lazım olan tək şey kodu kodunu istehsal koduma və bumuma yapışdırmaq idi, sadəcə işləndi!

(Qeyd: Cross Validated Məlumat Elmi ilə əlaqəli suallar üçün başqa bir böyük forumdur.)

+1 təklif:

Bir az çətin olsa da, müəllimi almağa çalışın. Əgər kifayət qədər şanslısınızsa, xoş bir şirkətdə Data Scientist rolunda işləyən və həftədə və ya iki həftədə 1 saatını sizinlə keçirə və şeyləri müzakirə edib öyrədə biləcək birini tapacaqsınız.

# 4: İlk iş ərizənizi harada və necə göndərirsiniz?

Bir tərbiyəçi tapa bilməmisinizsə, ilk şirkətinizdə hələ ilkini tapa bilərsiniz. Bu, məlumatların öyrənilməsi ilə əlaqəli ilk işiniz olacaq, buna görə də böyük pula və ya super təmtəraqlı bir başlanğıc atmosferinə fikir verməməyi təklif edirəm. Özünüzü öyrənə və inkişaf etdirə biləcəyiniz bir mühit tapmağınıza diqqət edin.

Çoxmillətli bir şirkətdə ilk məlumat elmi işinizi götürmək bu fikirlə uyğunlaşmaya bilər, çünki adətən insanlar öz işləri ilə çox məşğul olduqları üçün yaxşılaşdırmağınıza kömək etmək üçün vaxtları və / və ya motivləri olmur (əlbəttə ki, həmişə var istisnalar).

Kiçik bir başlanğıcdan komandada ilk məlumat verən şəxs olaraq başlamağınız da sizin vəziyyətinizdə yaxşı bir fikir deyil, çünki bu şirkətlərdə öyrənmək üçün böyük məlumat adamları yoxdur.

50-500 ölçülü şirkətlərə diqqət etməyi məsləhət görürəm. Qızıl ortam budur. Böyük məlumat alimləri gəmidədirlər, ancaq sizə kömək etmək və öyrətmək üçün çox məşğul deyillər.

Tamam yaxşı şirkətlər tapmısınız ... Necə müraciət etmək olar? CV üçün bəzi prinsiplər: təcrübənizi deyil, bacarıqlarınızı və layihələrinizi vurğulayın (hələ kağıza qoymaq üçün çox illəriniz olmadığı üçün). Müvafiq kodlaşdırma dillərini (SQL və Python) sadalayın, istifadə etdiyiniz və əlaqəli github repolarınızdan bəzilərini əlaqələndirin, beləliklə həqiqətən bu dildən istifadə etdiyinizi göstərə bilərsiniz.

Ayrıca, əksər hallarda şirkətlər örtük məktubu istəyərlər. Əlbətdə həvəsinizi ifadə etmək üçün yaxşı bir fürsətdir, ancaq işə götürülsəydiniz ilk bir neçə həftədə nə edərdiniz kimi bəzi praktik detallar da əlavə edə bilərsiniz. (Məsələn: "Qeydiyyat axınına baxaraq, ____ veb səhifəsinin əhəmiyyətli bir rol oynadığını düşünürəm. İlk həftələrimdə bu hipotezi sübut etmək və daha dərindən başa düşmək üçün ___, ___ və ___ (xüsusi analizlər) edərdim. Bu, şirkətə _____ səviyyəsini yaxşılaşdırmağa və nəticədə _____ KPİ-ləri artırmağa kömək edə bilər. ")

İnşallah bu sizin iş layihələriniz, qapalı məktub təklifləriniz barədə bir az söhbət edə biləcəyiniz bir iş görüşməyinizə səbəb olacaq, ancaq əsasən şəxsiyyət uyğunluğu və çox güman ki, bəzi əsas bacarıq sınağı haqqında olacaq. Əgər kifayət qədər təcrübə etmisinizsə, bunu keçəcəksiniz ... amma əsəbi birisinizsə və daha çox təcrübə etmək istəyirsinizsə, hackerrank.com saytında edə bilərsiniz.

Nəticə

Hə, belədir. Bilirəm, yazıldığı zaman daha asan səslənir, amma həqiqətən Məlumat Elmçisi olmağa qərarlısınızsa, bunu etmək üçün heç bir problem olmayacaq! Uğurlar!

Həqiqi həyat üçün başlanğıcda kiçik bir məlumat alimi olmağınızın nə olduğunu sınamaq istəsəniz, 6 həftəlik onlayn məlumat elmimi kursumu nəzərdən keçirin: Junior Data Scientist-in ilk ayı!

Məlumat haqqında daha çox məlumat əldə etmək istəyirsinizsə, blogumu (data36.com) yoxlayın və / və ya bülletenimə abunə olun! Və yeni kodlaşdırma tutorial seriyasımı qaçırmayın: Məlumat təhlili üçün SQL!

Oxuduğunuz üçün təşəkkür edirik!

Yazıdan məmnun oldunuz? Zəhmət olmasa aşağıdakı düyməsini vuraraq mənə bildirin. Həm də digər insanlara hekayəni görməyə kömək edir!

Tomi Mester data36.com müəllifi Twitter: @ data36_com