È sicuro dire che i dati attualmente governano il mondo. Oggi le aziende hanno continuamente bisogno di data scientist che le aiutino ad analizzare, separare ed estrarre le informazioni necessarie dai big data. Le informazioni che i data scientist estraggono aiutano nella risoluzione dei problemi e nell'innovazione.
Mentre una carriera nella scienza dei dati potrebbe interessarti, la tua mancanza di una laurea pertinente per sostenere la tua ricerca professionale potrebbe attenuare il tuo interesse. Ecco sette modi comprovati per iniziare una carriera nella scienza dei dati senza una laurea.
Che cos'è la scienza dei dati?
La scienza dei dati implica l'uso di capacità analitiche e tecniche scientifiche per estrarre informazioni e approfondimenti dai dati grezzi. I data scientist possono portare informazioni e conoscenze da tutte le forme di dati, sia quantitativi che qualitativi. Successivamente, applicano queste informazioni estratte a strategie di risoluzione dei problemi, processo decisionale e sviluppo.
Oggi, i dati sono un enorme motore dell'economia globale, quindi i data scientist sono e saranno molto richiesti per il prossimo futuro in tutto il mondo. Iniziare una carriera nella scienza dei dati senza una laurea non è così difficile. Ecco i passaggi che devi intraprendere per dare il via alla tua carriera nella scienza dei dati:
1. Scopri i fondamenti della scienza dei dati
Per iniziare una carriera nella scienza dei dati senza una laurea, devi avere una conoscenza adeguata di diverse discipline di base rilevanti. La scienza dei dati deriva da discipline fondamentali come matematica, statistica e informatica.
Puoi leggere libri, guardare video di YouTube e frequentare lezioni fisiche e virtuali per darti una comprensione di base di queste discipline e aumentare le tue conoscenze. Inoltre, la tua conoscenza della matematica ti aiuterebbe a creare algoritmi di apprendimento automatico e scoprire modelli.
Inoltre, l'esperienza statistica è utile durante la revisione e l'analisi dei dati, consentendo di trarre conclusioni ragionevoli. Comprendere l'informatica ti preparerà anche per l'apprendimento automatico, un aspetto integrante della scienza dei dati.
Puoi dare un'occhiata a questo video di YouTube per un'introduzione all'apprendimento automatico, ad esempio:
2. Segui i corsi di scienza dei dati
Il passo successivo dopo aver appreso le basi è seguire corsi specializzati di scienza dei dati. Questi ti consentono di capire meglio come tutto combacia nel campo della scienza dei dati. Per fortuna, ci sono molti fantastici corsi sull'argomento, che ti forniscono le informazioni necessarie per aiutarti a comprendere la scienza dei dati e le sue carriere associate.
Puoi accedere a enormi corsi online aperti (MOOC) da fornitori come Coursera, Udemy ed edX. Le conoscenze acquisite da questi corsi ti prepareranno per una carriera fiorente. Alcuni corsi per iniziare includono:
- Scienza pratica dei dati sulla specializzazione AWS Cloud
- Machine Learning AZ™: Python pratico e R nella scienza dei dati
- Python per Data Science e Machine Learning Bootcamp
3. Ottieni un certificato/certificazione di scienza dei dati da organismi di certificazione credibili
Puoi seguire corsi di data science senza ottenere il certificato richiesto. Tuttavia, corsi gratuiti come questo non sono sufficienti se vuoi che i potenziali datori di lavoro ti prendano sul serio. Quando ottieni certificati dai tuoi corsi completati, forniscono prova delle tue conoscenze e competenze ai potenziali datori di lavoro. Alcuni di questi sono:
- Certificazione Certified Analytics Professional (CAP).
- Certificato IBM Data Science Professional
- Certificazione Cloudera Data Platform Generalist (CDP).
4. Metti in pratica le competenze di data science che stai imparando
Le carriere nella scienza dei dati non sono teoriche. Implicano pratiche. Quindi, mentre impari in teoria, devi mettere in pratica queste abilità attraverso esperienze pratiche per aiutarti ad ottenerle e migliorarle.
Inoltre, mentre molti corsi ti forniranno compiti pratici, dovresti comunque fare uno sforzo in più intraprendendo stage e progetti di lavoro personali. Puoi anche cercare incarichi di scienza dei dati adatti ai principianti nel campo.
5. Sviluppa altre abilità tecniche e interpersonali
Ogni carriera richiede una combinazione di competenze e le carriere nella scienza dei dati non fanno eccezione. Idealmente, devi possedere capacità di analisi, pensiero critico, risoluzione dei problemi, curiosità intellettuale, spirito di squadra e comunicazione.
Inoltre, è necessario sviluppare solide capacità di programmazione informatica, gestione dei dati e visualizzazione. Dovresti notare che l'apprendimento di queste abilità richiede tempo e potresti impararne alcune più velocemente di altre, anche se puoi migliorarle solo attraverso una pratica costante.
6. Costruisci un solido portfolio di progetti
Sarebbe utile personalizzare il tuo portfolio per adattarlo all'esatta carriera nella scienza dei dati che ti interessa. Ad esempio, se sei interessato all'apprendimento automatico, il tuo portfolio dovrebbe riflettere progetti che coinvolgono l'apprendimento automatico. Puoi costruire il tuo portfolio lavorando su progetti personali, inclusi casi di studio che si applicano a problemi specifici che interessano le aziende.
Puoi anche candidarti per stage in aziende disposte a prendere stagisti di scienza dei dati per progetti a breve termine. Inoltre, puoi decidere di lavorare gratuitamente per amici titolari di aziende e organizzazioni non governative. Alcune organizzazioni a cui puoi candidarti per stage e lavori sono:
- Microsoft
- Amazon
7. Candidati per lavori nella tua nicchia di scienza dei dati
Sarebbe inutile passare attraverso tutti i processi per diventare uno scienziato di dati se non riesci a trovare un lavoro. Ti meriti di ottenere un lavoro ben retribuito dopo il rigore dell'apprendimento, la costruzione di abilità e l'ottenimento di certificati. Sarà più facile trovare lavoro in base alla tua nicchia se sei specifico sulla carriera nella scienza dei dati che ti interessa.
Puoi usarne alcuni consigli di design per migliorare il tuo portfolio, prepara il tuo curriculum e pubblicalo su LinkedIn e altri siti di social media dove potrebbero essere potenziali reclutatori di lavoro. Potrebbe essere necessario cercare potenziali reclutatori e responsabili delle assunzioni, fare domanda per lavori non elencati e inviare e-mail a freddo.
8. Prepararsi per le interviste sulla scienza dei dati
Prima e dopo aver presentato domanda per un lavoro di scienza dei dati, devi prepararti adeguatamente per i colloqui di scienza dei dati. Sebbene le interviste sulla scienza dei dati siano uniche, con domande che abbracciano le sfere comportamentali e tecniche, alcune domande comuni al colloquio di lavoro sono inclusi anche quelli che si applicano a tutta la linea.
Alcuni suggerimenti per aiutarti a prepararti per un colloquio includono la ricerca dell'azienda a cui ti sei candidato e la preparazione per testare le tue capacità tecniche. Inoltre, se il tuo colloquio è virtuale, potresti voler dare un'occhiata a questi suggerimenti su come rimanere concentrati durante un colloquio online. Dovresti anche imparare a discutere con sicurezza gli intervalli di stipendio con i tuoi intervistatori.
Se non sei sicuro di come rispondere alle domande sul posto, puoi cercare possibili domande ed esercitarti su come rispondere in modo che non ti sbilanciano. Puoi anche cercare possibili domande da porre al tuo intervistatore. Fare domande durante il colloquio indica il tuo interesse per il ruolo e indica il tuo impegno nell'apprendimento e nel miglioramento.
Inizia subito la tua carriera nella scienza dei dati in scienza dei dati
Le carriere nella scienza dei dati sono sia ben pagate che molto ricercate. Poiché non hai bisogno di una laurea per entrare nel campo, i passaggi sopra elencati ti aiuteranno a iniziare una carriera nella scienza dei dati, eccellere in essa e guadagnare profumatamente.