Het is veilig om te zeggen dat gegevens momenteel de wereld regeren. Tegenwoordig hebben bedrijven voortdurend datawetenschappers nodig om hen te helpen bij het analyseren, scheiden en extraheren van de benodigde informatie uit big data. De informatie die datawetenschappers extraheren, helpt bij het oplossen van problemen en innovatie.
Hoewel een carrière in datawetenschap je misschien interesseert, kan het ontbreken van een relevante graad om je carrière na te streven je interesse verminderen. Hier zijn zeven bewezen manieren om een carrière in datawetenschap te beginnen zonder een vooropleiding.
Wat is datawetenschap?
Datawetenschap omvat het gebruik van analytische vaardigheden en wetenschappelijke technieken om informatie en inzichten uit onbewerkte gegevens te halen. Datawetenschappers kunnen informatie en kennis uit alle vormen van data halen, zowel kwantitatief als kwalitatief. Daarna passen ze deze geëxtraheerde informatie toe op probleemoplossing, besluitvorming en ontwikkelingsstrategieën.
Tegenwoordig zijn data een enorme motor van de wereldeconomie, dus datawetenschappers zijn en zullen in de nabije toekomst wereldwijd veel gevraagd worden. Een data science-carrière starten zonder diploma is niet zo moeilijk. Dit zijn de stappen die u moet nemen om uw datawetenschapscarrière te starten:
1. Leer de basis van datawetenschap
Om zonder diploma een carrière in de datawetenschap te starten, moet je voldoende kennis hebben van verschillende relevante achtergronddisciplines. Datawetenschap komt voort uit fundamentele disciplines zoals wiskunde, statistiek en informatica.
Je kunt boeken lezen, YouTube-video's bekijken en fysieke en virtuele lessen bijwonen om je een basiskennis van deze disciplines te geven en je kennis te vergroten. Bovendien zou je kennis van wiskunde je helpen bij het maken van algoritmen voor machine learning en het ontdekken van patronen.
Bovendien is statistische expertise nuttig bij het beoordelen en analyseren van gegevens, zodat u redelijke conclusies kunt trekken. Als u computerwetenschap begrijpt, bereidt u zich ook voor op machine learning, een integraal aspect van datawetenschap.
Je kunt deze YouTube-video bekijken voor een inleiding tot machine learning, bijvoorbeeld:
2. Cursus datawetenschap volgen
De volgende stap na het leren van de basis is het volgen van gespecialiseerde datawetenschapscursussen. Hierdoor begrijp je beter hoe alles op het gebied van data science in elkaar steekt. Gelukkig zijn er veel fantastische cursussen over dit onderwerp, die je de nodige informatie bieden om data science en de bijbehorende carrières te begrijpen.
Je hebt toegang tot massale open online cursussen (MOOC's) van providers zoals Coursera, Udemy en edX. De kennis die je uit deze cursussen opdoet, zal je toerusten voor een bloeiende carrière. Enkele cursussen om u op weg te helpen zijn:
- Praktische datawetenschap over de AWS Cloud-specialisatie
- Machine Learning A-Z™: hands-on Python & R in datawetenschap
- Python voor Data Science en Machine Learning Bootcamp
3. Een Data Science-certificaat/certificering verkrijgen van geloofwaardige certificeringsinstanties
U kunt cursussen data science volgen zonder het vereiste certificaat te behalen. Gratis cursussen als deze zijn echter niet genoeg als je wilt dat potentiële werkgevers je serieus nemen. Wanneer u certificaten behaalt van uw voltooide cursussen, leveren ze bewijs van uw kennis en expertise aan potentiële werkgevers. Enkele hiervan zijn:
- Certified Analytics Professional (CAP)-certificering
- IBM Data Science Professional-certificaat
- Cloudera Data Platform Generalist (CDP)-certificering
4. Oefen de datawetenschapsvaardigheden die u aan het leren bent
Carrières in de datawetenschap zijn niet theoretisch. Het gaat om praktische zaken. Dus terwijl je in theorie leert, moet je deze vaardigheden oefenen door middel van praktische ervaringen om je te helpen ze te verwerven en te verbeteren.
Bovendien, hoewel veel cursussen je praktische opdrachten bieden, moet je nog steeds een stap verder gaan door stages en persoonlijke werkprojecten aan te gaan. Je kunt ook zoeken naar data science-opdrachten die geschikt zijn voor beginners in het veld.
5. Andere technische en interpersoonlijke vaardigheden ontwikkelen
Elke carrière vereist een mix van vaardigheden, en carrières in datawetenschap zijn geen uitzondering. Idealiter moet u beschikken over analytische, kritisch denken, probleemoplossend vermogen, intellectuele nieuwsgierigheid, teamgeest en communicatieve vaardigheden.
Bovendien moet u sterke computerprogrammering, gegevensruzie en visualisatievaardigheden ontwikkelen. Houd er rekening mee dat het leren van deze vaardigheden tijd kost en dat je sommige sneller kunt leren dan andere, hoewel je ze alleen kunt verbeteren door constant te oefenen.
6. Bouw een solide projectportfolio
Het zou helpen als u uw portfolio zou afstemmen op de exacte datawetenschapscarrière die u interesseert. Als u bijvoorbeeld geïnteresseerd bent in machine learning, moet uw portfolio projecten met machine learning weerspiegelen. U kunt uw portfolio opbouwen door aan persoonlijke projecten te werken, inclusief casestudies die van toepassing zijn op specifieke problemen waarmee bedrijven te maken hebben.
Je kunt ook solliciteren naar stages bij bedrijven die data science-stagiairs willen aannemen voor kortetermijnprojecten. Bovendien kun je ervoor kiezen om gratis te werken voor vrienden die bedrijfseigenaren en niet-gouvernementele organisaties zijn. Enkele organisaties waar je stages en banen kunt aanvragen zijn:
- Microsoft
- Amazone
7. Solliciteer op banen in uw datawetenschapsniche
Het zou zinloos zijn om alle processen te doorlopen om een datawetenschapper te worden als je geen baan kunt krijgen. Je verdient het om een goedbetaalde baan te krijgen na de strengheid van het leren, het ontwikkelen van vaardigheden en het behalen van certificaten. Het is gemakkelijker om banen te vinden op basis van uw niche als u specifiek bent over de datawetenschapscarrière waarin u geïnteresseerd bent.
Je kunt wat gebruiken ontwerptips om uw portfolio te verbeteren, bereid je cv voor en plaats ze op LinkedIn en andere sociale-mediasites waar potentiële recruiters kunnen zijn. Mogelijk moet u potentiële recruiters en wervingsmanagers zoeken, solliciteren op niet-vermelde banen en koude e-mails verzenden.
8. Bereid je voor op datawetenschapsgesprekken
Voor en na het solliciteren naar een data science baan, moet je je goed voorbereiden op data science interviews. Hoewel data science-interviews uniek zijn, met vragen die gedrags- en technische sferen omvatten, zijn sommige veelvoorkomende sollicitatievragen die over de hele linie van toepassing zijn, worden ook opgenomen.
Enkele tips om je voor te bereiden op een sollicitatiegesprek zijn onder meer onderzoek doen naar het bedrijf waar je hebt gesolliciteerd en je voorbereiden op het testen van je technische vaardigheden. Bovendien, als je interview virtueel is, wil je misschien deze bekijken tips om gefocust te blijven tijdens een online interview. U moet ook leren hoe u op een zelfverzekerde manier salarisschalen met uw interviewers kunt bespreken.
Als je niet zeker weet hoe je vragen ter plekke moet beantwoorden, kun je mogelijke vragen opzoeken en oefenen hoe je ze moet beantwoorden, zodat ze je niet uit balans brengen. U kunt ook zoeken naar mogelijke vragen om uw interviewer te stellen. Door tijdens het interview vragen te stellen, geeft u aan dat u geïnteresseerd bent in de rol en geeft u aan dat u zich inzet voor leren en verbeteren.
Start nu uw datawetenschapscarrière in datawetenschap
Loopbanen in de datawetenschap zijn zowel goedbetaald als zeer gewild. Omdat je geen diploma nodig hebt om het veld in te gaan, zullen de hierboven opgesomde stappen je helpen een carrière in datawetenschap te beginnen, erin uit te blinken en flink te verdienen.
