[Перевод] Как получить работу в области Data Science? 8 простых шагов
Перспективность и привлекательность карьеры в области Data Science привела к закономерному росту конкуренции. В условиях жесточайшей конкуренции между многочисленными кандидатами, стремящимися получить немногочисленные должности, выбор зачастую падает на тех, кто не только обладает всеми необходимыми навыками и опытом, но также способен эффективно коммуницировать. Сегодня мы поговорим с вами о требованиях к соискателям и действиях, которые можно предпринять, чтобы получить работу в области Data Science, представленных в виде восьми последовательных шагов.
8 шагов на пути к получению работы в области Data Science
Следуйте этим восьми шагам, чтобы получить желаемую работу в области Data Science:
Шаг 1: Определение цели и пути ее достижения
Четко определите свои цели профессионального развития в области Data Science
Сперва вам нужно четко определить свои карьерные цели в области Data Science с учетом стажа работы и уровня квалификации. Например, в краткосрочной перспективе можно стать аналитиком данных, пройдя стажировку или заняв должность начального уровня. Среднесрочная цель — стать экспертом в интересующей вас предметной области и начать публиковать научные работы. В долгосрочной перспективе можно поставить себе цель стать ведущим Data Science специалистом, сотрудничать с целыми компаниями, открыть свою фирму и начать вносить вклад в развитие университетов и журналов.
Изучите различные роли в области Data Science и выберите ту, которая соответствует вашим навыкам и интересам
Изучите различные роли в области Data Science и выберите ту, которая соответствует вашим интересам и навыкам. Можно стать аналитиком данных, освоить машинное обучение (Machine Learning), специализироваться на обработке естественного языка (Natural Language Processing), работать над проектами по обработке больших данных (Big Data) или развиваться в области глубокого обучения (Deep Learning).
Определите навыки и знания, необходимые для желаемой роли, и составьте план обучения
Не знаете, как попасть в Data Science? Начните с составления плана обучения, куда можно включить участие в сертификационных курсах, просмотр бесплатных лекций на YouTube, прочтение книг или совместную работу с другими экспертами в этой области. Чтобы ответить на вопрос, как получить первую работу аналитика данных или как вообще попасть в Data Science, в следующей таблице представлены навыки и знания, необходимые для различных ролей в этой области:
Роль | Навыки | Знания |
Аналитик данных | Манипулирование и визуализация данных, Excel, SQL, библиотеки визуализации данных | Очистка, предварительная обработка, формирование запросов и визуализация данных |
Машинное обучение | Алгоритмы, настройка гиперпараметров, выбор модели, метрики оценки, TensorFlow, scikit-learn, PyTorch | Обучение с и без учителя, кластеризация, регрессия, классификация, ансамблевые методы, архитектуры глубокого обучения |
Обработка естественного языка | NLP-библиотеки, фреймворки, spaCy, NLTK, трансформеры, классификация, распознавание сущностей, анализ тональности, тюнинг языковых моделей | Векторные представления слов, рекуррентные и сверточные нейронные сети (RNNs и CNNs), предварительная обработка текста |
Big Data | Хранение и обработка крупномасштабных массивов данных в распределенных средах | MapReduce, разбиение данных на партиции, шардинг |
Глубокое обучение | Фреймворки глубокого обучения, глубокие нейронные сети, компьютерное зрение, применение с NLP. | Архитектуры нейронных сетей, трансферное обучение, обратное распространение, алгоритмы оптимизации. |
Шаг 2: Освоение основ
Овладейте основами статистики, математики и таких языков программирования, как Python или R
Статистика: Соискателям, стремящимся получить работу в области Data Science, необходимо приобрести знания в области описательной и индуктивной статистики и вероятности. Они используются для обобщения, визуализации, формирования выводов и проверки гипотез. Вероятность используется в байесовской статистике и моделировании методом Монте-Карло.
Математика: Изучите линейную алгебру и матанализ с упором на линейную регрессию, метод опорных векторов (Support Vector Machines) и метод главных компонент (Principal Component Analysis). В курсе матанализа особое внимание уделяется градиентам, алгоритмам оптимизации и частным производным. Они необходимы для снижения размерности, работы с матрицами и оптимизации на основе градиента.
Языки программирования (Python или R): Ознакомьтесь с методами манипулирования данными, работой со структурами данных, управляющими структурами, функциями, библиотеками и пакетами. Они используются для очистки и обработки данных, решения повторяющихся задач и реализации законченных алгоритмов.
Источник: LinkedIn
Ознакомьтесь с методами манипулирования, визуализации и анализа данных
Если вы хотите устроиться младшим аналитиком данных или стремитесь попасть в Data Science, то освоение этих трех методик может стать для вас хорошим решением:
Манипулирование данными: Соискатели должны знать язык SQL (язык структурированных запросов) и языки программирования для работы с данными. Они должны уметь запрашивать, фильтровать, объединять и агрегировать данные, а также отсеивать, группировать, объединять и преобразовывать их.
Визуализация данных: Начните с изучения популярных библиотек визуализации данных, например, Plotly, ggplot2, Matplotlib или Seaborn. Поработайте над навыками повествования, создавая увлекательный контент и одновременно упрощая его для понимания технической и нетехнической аудиторией.
Анализ данных: Освойте статистические концепции для интерпретации данных и алгоритмы машинного обучения для анализа практических применений данных. Изучите все сопутствующие методы, такие как проверка гипотез, кластеризация, NLP, регрессионный анализ и кластеризация.
Разберитесь с основными алгоритмами и концепциями машинного обучения
Машинное обучение — это главный ответ на вопрос о том, как получить работу в области Data Science. Для того чтобы добиться успеха в на этом поприще, сосредоточьте свое внимание на алгоритмах обучения с и без учителя, деревьях решений и ансамблевых методах, нейронных сетях и глубоком обучении, оценке и выборе моделей, переобучнеии и регуляризации, настройке гиперпараметров, выборе признаков в данных, развертывании моделей, а также интерпретируемости.
Шаг 3: Приобретение практического опыта
В частности, отвечая на вопрос о том, как стать аналитиком данных, не имея опыта работы, следует обратить внимание на следующие важные моменты:
Поучаствуйте в реальных проектах в области Data Science
Проекты позволяют получить практические навыки работы со сложными массивами данных в реальных условиях. Вы сможете создать портфолио, демонстрирующее навыки решения сложных задач и критического мышления, полученные в ходе реализации Data Science проектов.
Вы можете поучаствовать в более чем полусотне реальных проектов в рамках нашей программы Blackbelt plus!
Попробуйте попасть на стажировку или фриланс проекты, чтобы получить практический опыт
Стажировка дает возможность продемонстрировать свои способности и навыки. Кроме того, стажировка помогает лучше понять реальную ситуацию в отрасли. Встречи с различными специалистами, общение с конкурентами и коллегами помогут вам получить адекватную оценку своих способностей.
Шаг 4: Создание привлекательного портфолио
Продемонстрируйте свои Data Science проекты, чтобы подтвердить свои навыки и способности к решению проблем
Этот шаг объясняет, как стать дата-сайентистом без диплома. Демонстрация проектов, навыков и способностей к решению проблем в портфолио доказывает вашу состоятельность перед работодателем. Оно помогает вам превзойти других людей и демонстрирует ваше стремление и активность в данной области. Оно говорит о ваших технических возможностях и умении преодолевать трудности.
Создайте GitHub-репозиторий или персональный сайт для демонстрации своих работ
Это огромный вклад в ваше портфолио, потому что свидетельствует о вашей способности самостоятельно решать поставленные задачи. Помимо демонстрации навыков, это также свидетельствуют о постоянном обучении и обновлении знаний. В частности, речь идет о способности к написанию кода, реализации алгоритмов и навыках управления.
Документируйте методологии, результаты и любые идеи, полученных в ходе реализации проектов
Четкое и лаконичное документирование говорит о способности делиться своими результатами, что является очень важным аспектом в области Data Science. Способность донести информацию до нетехнической аудитории, а также воспроизводимость результатов демонстрирует вашу концептуальную ясность в данной области.
Источник: Analytics Vidhya
Ознакомьтесь с нашим руководством по составлению резюме на должность датасайентиста!
Шаг 5: Нетворкинг и налаживание связей
Посещайте митапы, конференции и разные Data Science мероприятия
Помимо того, что такие мероприятия способствуют налаживанию контактов, они важны для получения информации о текущих и будущих перспективах работы и новых областях. Обмен знаниями на таких мероприятиях помогает привлечь внимание рекрутеров и произвести неизгладимое впечатление.
Участвуйте в онлайн-сообществах и форумах, связанных с Data Science
Онлайн-обучение обычно помогает получить работу в области Data Science, позволяя учиться у своих коллег по всему миру, обращаться за советом при решении проблем, демонстрировать свой опыт и оставаться в курсе последних событий в этой области.
Следите за профессионалами в этой области через LinkedIn и другие платформы для нетворкинга
Нетворкинг-платформы позволяют продемонстрировать свою профессиональную компетентность. Один только ваш профиль, если он достаточно развит, может принести вам предложение о сотрудничестве от крупной компании. На этих платформах также можно найти различные вакансии.
Учитесь, общайтесь и процветайте: Присоединяйтесь к нашему сообществу Analytics Vidhya и найдите лучших профессионалов и энтузиастов в области Data Science.
Шаг 6: Повышение квалификации
Будьте в курсе последних достижений в области Data Science
Актуальные тенденции имеют большое значение для непрерывного развития и получения конкурентных преимуществ в толпе соискателей. Они повышают возможности, точность и эффективность кандидата, улучшая при этом эффективность решения задач. Это также повышает способность принимать решения на основе данных.
Углубляйте свои знания в специализированных направлениях, таких как обработка естественного языка, компьютерное зрение или глубокое обучение
Специализированные направления требуют от вас более глубоких познаний в конкретных нишах, ведь вам нужно будет решать сложные задачи, связанные с ней. Например, специалисты по NLP будут специализироваться на разработке чат-ботов и анализе тональностей текста, а специалисты по компьютерному зрению — на сегментации изображений.
При необходимости рассмотрите возможность получения дополнительной ученой степени или сертификата
Дипломы и сертификаты обычно ведут к продвижению по службе, дают глубокие знания и подтверждают стремление кандидата учиться и добиваться успехов в своей области. Основной вклад сертификатов и дипломов заключается в продвижении по службе, расширении возможностей применения знаний и повышении заработной платы.
Шаг 7: Составление резюме и сопроводительного письма
Составьте свое резюме таким образом, чтобы в нем были выделены соответствующие навыки, опыт и проекты
Резюме — это первый ознакомительный документ, который определяет возможность продемонстрировать свои истинные способности. Эффективная адаптация резюме в соответствии с требованиями вакансии каждый раз повышает шансы на получение этой должности.
Составьте убедительное сопроводительное письмо, в котором продемонстрируете свою увлеченность и соответствие занимаемой должности
Убедитесь, что сопроводительное письмо выражает ваш энтузиазм и точную причину подачи заявки на работу, а также четко объясняет, почему вы наиболее подходите для этой роли. Персонализируйте письмо и расскажите о своем пути и обучении, чтобы лучше взаимодействовать с каждым отдельно взятым рекрутером.
Количественно оцените свои достижения и используйте ключевые слова, связанные с вашей отраслью
Количественная оценка своих достижений с цифрами и показателями привлекает внимание и оказывает более длительное воздействие по сравнению с кучей слов. Включите ключевые слова из описания вакансии и подчеркните свою способность добиваться результатов. Продемонстрируйте свою ориентированность на решение проблем.
Источник: resumelab
Шаг 8: Как успешно пройти собеседование
Подготовка к техническим и поведенческим собеседованиям
Как следует подготовьтесь по статистике, программированию и машинному обучению с акцентом на алгоритмы, ключевые концепции и методологии, упомянутые в описании вакансии. Справиться с поведенческой частью можно, четко рассказав о своем прошлом опыте, умении работать в команде и подходе к решению проблем.
Обзор распространенных вопросов на собеседовании по Data Science и практика в их решении
Потренируйтесь перед собеседованием, отвечая на всевозможные вопросы из интернета по работе с данными, анализу, оценке моделей, метрикам, методикам, инструментам и алгоритмам, а также поведенческие вопросы.
Продемонстрируйте навыки решения проблем, умение доносить сложные идеи и демонстрировать свою увлеченность Data Science
Используйте портфолио и проекты для демонстрации навыков решения проблем. Четко и ясно излагайте свои достижения и навыки. Проявляйте страсть к Data Science, рассказывая о текущих изменениях в вашей карьере, достижениях и активном участии в проектах вне рамок академических требований.
Заключение
Работа в области Data Science требует правильного сочетания образования, навыков и способности к коммуникации. Помимо требований к софтскилам, соискатели в этой области должны сосредоточиться на приобретении практического опыта и создании портфолио. Это поможет в долгосрочной перспективе. Увлеченность и любознательность кандидатов должны проявляться и в том, что они постоянно следят за достижениями в этой области.
Наша программа «blackbelt» — это универсальное решение для всех энтузиастов Data Science, с помощью которой вы можете самостоятельно пройти весь путь от первого до финального шага. Записывайтесь курс уже сегодня!
Часто задаваемые вопросы
Вопрос 1: Трудно ли получить работу в области Data Science?
Ответ: Получить работу в области Data Science несложно при наличии концептуальной ясности, релевантного опыта и практики, а также правильной демонстрации требуемых навыков.
Вопрос 2: Какая квалификация необходима для того, чтобы стать специалистом по анализу данных?
Ответ: Для того чтобы стать специалистом по анализу данных, желательно иметь степень бакалавра, владеть техническими навыками, такими как языки программирования, а также владеть методами машинного обучения и анализа данных. Кроме того, необходимо приобрести соответствующие софтскилы, такие как умение решать проблемы, критически мыслить и работать в команде.
Вопрос 3: Может ли человек без опыта получить работу в области Data Science?
Ответ: Да, новички могут пройти стажировку и получить должность начального уровня в области Data Science. Они помогают заложить фундамент для дальнейшего развития.
Вопрос 4: Как я могу получить работу в области Data Science в Индии?
Ответ: Получить работу в области Data Science в Индии можно, получив соответствующее образование и навыки. Важную роль в этом процессе играют также нетворкинг, стажировки и онлайн-курсы.
Еще быстрее получить первую работу в области Data Science можно с поддержкой экспертов на онлайн-курсах в OTUS.
