Det er sikkert at sige, at data i øjeblikket styrer verden. I dag har virksomheder konstant brug for dataforskere til at hjælpe dem med at analysere, adskille og udtrække nødvendig information fra big data. Den information, som dataforskere udvinder, hjælper med problemløsning og innovation.
Selvom en karriere inden for datavidenskab måske interesserer dig, kan din mangel på en relevant grad til at styrke din karriereudøvelse nedtone din interesse. Her er syv dokumenterede måder at begynde en karriere inden for datavidenskab uden en forudgående grad.
Hvad er datavidenskab?
Datavidenskab involverer brug af analytiske færdigheder og videnskabelige teknikker til at udtrække information og indsigt fra rådata. Dataforskere kan bringe information og viden fra alle former for data, uanset om de er kvantitative eller kvalitative. Bagefter anvender de denne udvundne information til problemløsning, beslutningstagning og udviklingsstrategier.
I dag er data en kæmpe drivkraft for den globale økonomi, så dataforskere er og vil være i høj efterspørgsel i en overskuelig fremtid på verdensplan. At starte en datavidenskabskarriere uden en grad er ikke så svært. Her er de trin, du skal tage for at sætte gang i din karriere inden for datavidenskab:
1. Lær grundlaget for datavidenskab
For at starte en karriere inden for datavidenskab uden en uddannelse skal du have tilstrækkelig viden om flere relevante baggrundsdiscipliner. Datavidenskab stammer fra grundlæggende discipliner som matematik, statistik og datalogi.
Du kan læse bøger, se YouTube-videoer og deltage i fysiske og virtuelle klasser for at give dig en grundlæggende forståelse af disse discipliner og øge din viden. Derudover vil din viden om matematik hjælpe dig med at skabe maskinlæringsalgoritmer og opdage mønstre.
Desuden er statistisk ekspertise nyttig, når du gennemgår og analyserer data, så du kan nå rimelige konklusioner. Forståelse af datalogi vil også forberede dig til maskinlæring, et integreret aspekt af datavidenskab.
Du kan se denne YouTube-video for at få en introduktion til maskinlæring, for eksempel:
2. Tag kurser i datavidenskab
Det næste skridt efter at have lært det grundlæggende er at tage specialiserede datavidenskabskurser. Disse gør dig i stand til bedre at forstå, hvordan alt hænger sammen inden for datavidenskab. Heldigvis er der en masse fantastiske kurser om emnet, der giver dig den nødvendige information til at hjælpe dig med at forstå datavidenskab og dens tilknyttede karrierer.
Du kan få adgang til massive åbne onlinekurser (MOOC'er) fra udbydere som Coursera, Udemy og edX. Den viden, du får fra disse kurser, vil ruste dig til en blomstrende karriere. Nogle kurser for at komme i gang inkluderer:
- Praktisk datavidenskab om AWS Cloud-specialisering
- Machine Learning A-Z™: Hands-On Python & R i datavidenskab
- Python til Data Science og Machine Learning Bootcamp
3. Få et datavidenskabscertifikat/certificering fra troværdige certificeringsorganer
Du kan tage kurser i datavidenskab uden at opnå det nødvendige certifikat. Gratis kurser som dette er dog ikke nok, hvis du vil have potentielle arbejdsgivere til at tage dig seriøst. Når du opnår certifikater fra dine gennemførte kurser, giver de bevis på din viden og ekspertise til potentielle arbejdsgivere. Nogle af disse er:
- Certified Analytics Professional (CAP) certificering
- IBM Data Science Professional-certifikat
- Cloudera Data Platform Generalist (CDP) certificering
4. Øv de datavidenskabelige færdigheder, du lærer
Karrierer inden for datavidenskab er ikke teoretiske. De involverer praktiske ting. Så mens du lærer i teorien, skal du øve disse færdigheder gennem praktiske erfaringer for at hjælpe dig med at opnå og forbedre dem.
Derudover, mens mange kurser vil give dig praktiske opgaver, bør du stadig gå den ekstra mil ved at tage praktikophold og personlige arbejdsprojekter. Du kan også kigge efter datavidenskabelige opgaver, der egner sig til begyndere inden for området.
5. Opbyg andre tekniske og interpersonelle færdigheder
Enhver karriere kræver en blanding af færdigheder, og karrierer inden for datavidenskab er ingen undtagelse. Ideelt set skal du besidde analytisk, kritisk tænkning, problemløsning, intellektuel nysgerrighed, teamånd og kommunikationsevner.
Derudover skal du udvikle stærke computerprogrammering, datastrid og visualiseringsfærdigheder. Du skal bemærke, at det tager tid at lære disse færdigheder, og du lærer måske nogle hurtigere end andre, selvom du kun kan forbedre dem gennem konstant øvelse.
6. Byg en solid projektportefølje
Det ville hjælpe, hvis du skræddersyede din portefølje, så den passer til netop den datavidenskabelige karriere, der interesserer dig. For eksempel, hvis du er interesseret i maskinlæring, bør din portefølje afspejle projekter, der involverer maskinlæring. Du kan opbygge din portefølje ved at arbejde på personlige projekter, herunder bygge casestudier, der gælder for specifikke problemer, der påvirker virksomheder.
Du kan også søge praktik i virksomheder, der er villige til at tage datavidenskabspraktikanter til kortvarige projekter. Desuden kan du beslutte dig for at arbejde gratis for venner, der er virksomhedsejere og ikke-statslige organisationer. Nogle organisationer, du kan ansøge om praktikpladser og job hos, er:
- Microsoft
- Amazon
7. Søg job i din datavidenskabsniche
Det ville vise sig nytteløst at gennemgå alle processerne for at blive dataforsker, hvis du ikke kan få et job. Du fortjener at få et godt betalt job efter den hårde læring, opbygning af færdigheder og opnåelse af certifikater. Det vil være nemmere at finde job baseret på din niche, hvis du er specifik omkring den datavidenskabelige karriere, du er interesseret i.
Du kan bruge nogle designtips til at forbedre din portefølje, forbered dit CV, og læg dem på LinkedIn og andre sociale medier, hvor potentielle jobrekrutterere kan være. Du skal muligvis opsøge potentielle rekrutterere og ansættelsesledere, ansøge om unoterede job og sende kolde e-mails.
8. Forbered dig til datavidenskabsinterviews
Før og efter du søger et data science-job, skal du forberede dig tilstrækkeligt til data science-samtaler. Mens datavidenskabelige interviews er unikke, med spørgsmål, der omfatter adfærdsmæssige og tekniske sfærer, er nogle almindelige jobsamtalespørgsmål der gælder over hele linjen, er også inkluderet.
Nogle tips til at hjælpe dig med at forberede dig til en samtale omfatter undersøgelse af den virksomhed, du har søgt til, og forberedelse til at teste dine tekniske færdigheder. Derudover, hvis dit interview er virtuelt, kan du eventuelt tjekke disse ud tips til, hvordan du holder fokus under et onlineinterview. Du bør også lære, hvordan du trygt kan diskutere lønintervaller med dine interviewere.
Hvis du er usikker på, hvordan du besvarer spørgsmål på stedet, kan du opsøge mulige spørgsmål og øve dig i, hvordan du besvarer dem, så de ikke bringer dig ud af balance. Du kan også kigge efter mulige spørgsmål at stille din interviewer. At stille spørgsmål under interviewet indikerer din interesse for rollen og indikerer dit engagement i læring og forbedring.
Start din datavidenskabskarriere i datavidenskab nu
Datavidenskabskarrierer er både højtlønnede og meget eftertragtede. Da du ikke har brug for en grad for at komme ind i feltet, vil de trin, der er opregnet ovenfor, hjælpe dig med at begynde en karriere inden for datavidenskab, udmærke dig i det og tjene pænt.