Hvordan få en datavitenskapsjobb? [Dekodet i 8 enkle trinn]

Den lovende karrieren innen datavitenskap har ført til økt konkurranse. Med mange kandidater som konkurrerer hardt om å få rollen, havner mulighetene ofte i fanget til de riktige dyktige og erfaringsholderne med effektiv kommunikasjon. Alle forutsetningene og svaret på hvordan du får en datavitenskapsjobb er i åtte detaljerte trinn nedenfor.

8 trinn for å få en datavitenskapsjobb 

Følg disse åtte trinnene for å få ønsket datavitenskapsjobb:

Trinn 1: Definer mål og vei

Identifiser dine karrieremål i datavitenskap tydelig

Definer klart dine datavitenskapelige karrieremål basert på ansettelses- og ekspertisenivå. Vurder å bli en dataanalytiker med praksisplasser eller stillinger på startnivå for kortsiktige mål. Mål på mellomlang sikt innebærer å bli en fagekspert og publisere forskningsartikler. Langsiktige mål kan inkludere å bli en topp dataforsker, samarbeide med selskaper, starte et firma og bidra til universiteter og tidsskrifter.

Undersøk forskjellige datavitenskapelige roller og velg den som passer med dine interesser og ferdigheter

Undersøk ulike datavitenskapsroller og velg den som passer med dine interesser og ferdigheter. Alternativene inkluderer å bli dataanalytiker, mestre maskinlæring, spesialisering i naturlig språkbehandling, jobbe med Big Data-prosjekter eller gå videre i dyplæring.

Identifiser ferdighetene og kunnskapene som kreves for ønsket rolle og lag en læringsplan

Lurer du på hvordan du kan komme inn i datavitenskap? Begynn med å lage en læringsplan som inkluderer å bli med på et sertifiseringskurs, gå gjennom gratis forelesninger på YouTube, få informasjon fra bøker eller samarbeide med andre eksperter på området. For ytterligere å svare på hvordan du får en dataanalytikerjobb som en fersker eller hvordan du får en datavitenskapsjobb, presenterer følgende tabell ferdighetene og kunnskapene som kreves for ulike datavitenskapsroller:  

Rolle	Ferdigheter	Kunnskap
Data analytiker	Datamanipulering og visualisering, Excel, SQL, datavisualiseringsbiblioteker	Datarensing, forbehandling, spørring og visualisering
Maskinlæring	Algoritmer, justering av hyperparameter, modellvalg, evalueringsmålinger, TensorFlow, scikit-learn, PyTorch	Veiledet og uovervåket læring, clustering, regresjon, klassifisering, ensemblemetoder, dyplæringsarkitekturer
Natural Language Processing	NLP-biblioteker, rammeverk, spaCy, NLTK, transformatorer, klassifisering, enhetsgjenkjenning, sentimentanalyse, finjustering av språkmodeller	Ordinnbygging, tilbakevendende og konvolusjonelle nevrale nettverk (RNN og CNN), tekstforbehandling
Store data	Storskala databehandling, lagring og prosessering i distribuerte miljøer	MapReduce, datapartisjonering, sharding
Dyp læring	Rammer for dyp læring, dype nevrale nettverk, datasyn, NLP-applikasjoner.	Nevrale nettverksarkitekturer, overføringslæring, backpropagation, optimaliseringsalgoritmer.

Trinn 2: Mestre det grunnleggende

Utvikle et sterkt grunnlag innen statistikk, matematikk og programmeringsspråk som Python eller R

• Statistikk: Kandidater som finner ut hvordan de får en datavitenskapsjobb, bør få kunnskap om beskrivende og konklusjonsstatistikk og sannsynlighet. Disse brukes til oppsummering, visualisering, slutninger og hypotesetesting. Sannsynlighet brukes i Bayesiansk statistikk og Monte Carlo simuleringer. 
•  matematikk: Lær om lineær algebra og kalkulus med fokus på lineær regresjon, SVM eller Support Vector Machines og PCA eller Principal Component Analysis. I kalkulus fokuserer du på gradienter, optimaliseringsalgoritmer og partielle derivater. Disse er nødvendige for dimensjonalitetsreduksjon, matriseoperasjoner og gradientbasert optimalisering. 
•  Programmeringsspråk (Python eller R): Lær om metoder for datamanipulering, arbeid med datastrukturer, kontrollstrukturer, funksjoner, bibliotekene og pakker. Disse brukes til å rense og behandle dataene, repeterende oppgaver og implementering av komplette algoritmer. 

Lær om datamanipulering, visualisering og analyseteknikker

Lurer du på hvordan du kan få jobb som dataanalytiker som fersking eller tenker på hvordan du kan komme inn i datavitenskap? Å mestre de tre teknikkene kan være din løsning:

• Datamanipulasjon: Kandidatene må lære SQL eller strukturert spørrespråk og programmeringsspråk for datamanipulering. De skal kunne søke etter, filtrere, slå sammen og samle data mens de filtrerer, grupperer, slår sammen og transformerer dem. 
• Datavisualisering: Begynn med å lære populære datavisualiseringsbiblioteker, for eksempel Plotly, ggplot2, Matplotlib eller Seaborn. Arbeid med fortellerferdigheter, skap engasjerende innhold samtidig som du gjør det enklere for å forstå tekniske og ikke-tekniske målgrupper. 
• Dataanalyse: Mestre de statistiske konseptene for datatolkning og maskinlæringsalgoritmer for å analysere praktiske anvendelser av data. Lær alle de relaterte teknikkene som hypotesetesting, clustering, NLP, regresjonsanalyse og clustering. 

Forstå viktige maskinlæringsalgoritmer og konsepter

Machine Learning er det viktigste svaret på hvordan du får en datavitenskapsjobb. For å overgå i jobber, fokusere på overvåket og uovervåket læringsalgoritmer, beslutningstrær og ensemblemetoder, nevrale nettverk og dyp læring, modellevaluering og valg, overtilpasning og regularisering, hyperparameterinnstilling, funksjonsvalg av data og modusdistribusjon og tolkningsmuligheter. 

Trinn 3: Få praktisk erfaring

Nærmere bestemt, for å svare på spørsmålet om hvordan du blir dataanalytiker uten erfaring, her er de viktige punktene du bør vurdere:

Arbeid med datavitenskapelige prosjekter i den virkelige verden

Prosjektene gir mulighet for å få praktiske anvendelser og ferdigheter ved å håndtere rotete datasett. Du kan bygge en portefølje som viser komplekse problemløsnings- og kritisk tenkning ferdigheter oppnådd fra datavitenskapelige prosjekter. 

Utforsk 50+ virkelige prosjekter med vår Blackbelt pluss-programmet!

Søk om praksisplasser eller frilansprosjekter for å få praktisk erfaring.

Internships gir sertifisert bevis for å vise frem dine evner og ferdigheter. Den setter også foten din i bransjen og hjelper deg å bedre forstå den virkelige verden. Møte med forskjellige eksperter og møte med konkurrenter og kolleger utvikler selvtillit. 

Trinn 4: Bygg en sterk portefølje

Vis frem dine datavitenskapelige prosjekter, demonstrer dine ferdigheter og problemløsningsevner

Dette trinnet hjelper deg med å bli dataforsker uten en grad. Utstillingen av prosjekter, ferdigheter og problemløsningsevner gjennom en portefølje beviser din verdi foran arbeidsgiveren. Det hjelper deg å overgå andre individer og viser din iver og aktivitet i felten. Det taler for dine tekniske evner og for å overvinne utfordringene. 

Utvikle et GitHub-depot eller et personlig nettsted for å vise arbeidet ditt

Disse bidrar til porteføljen din og indikerer din uavhengige evne til å fullføre oppgaven. I tillegg til å vise ferdighetene, viser den også din kontinuerlige læring og oppdaterte kunnskap. Det snakker spesifikt om din kodingsevne, algoritmeimplementering og ledelsesevner. 

Dokumenter metodikkene, resultatene og eventuell innsikt fra prosjektene dine

Å dokumentere på en klar og kortfattet måte taler for evnen til å kommunisere resultatene dine, som er et svært viktig aspekt ved datavitenskap. Evnen til å kommunisere det samme til et ikke-teknisk publikum, sammen med den replikerbare naturen til resultatene dine, demonstrerer din konseptuelle klarhet i feltet. 

Sjekk ut artikkelen vår på CV-veiledning for dataforskere!

Trinn 5: Nettverk og bygge tilkoblinger

Delta på datavitenskapelige møter, konferanser og bransjearrangementer

Foruten å bidra til nettverksmuligheter, er disse viktige for å få innsikt om nåværende og fremtidige jobbutsikter og nye felt. Kunnskapsdeling i slike arrangementer er nyttig for å tiltrekke rekrutterere til å gjøre et varig inntrykk. 

Delta i nettsamfunn og fora relatert til datavitenskap

Nettengasjementet fordeler ved å få en datavitenskapsjobb ved å la deg lære av dine jevnaldrende over hele verden, søke råd om utfordringer, vise frem ekspertisen din og holde deg oppdatert på feltet. 

Få kontakt med fagfolk på feltet gjennom LinkedIn og andre nettverksplattformer.

Nettverksplattformene lar deg vise frem din profesjonelle ekspertise. Din sterke profil kan passe for enhver bedrift, og dermed hjelpe deg med å få en jobb. Ulike jobbmuligheter er også tilgjengelige på disse plattformene. 

Lær, koble til og trives: Bli med i vår Analytics Vidhya-fellesskap og finn de beste dataekspertene og -entusiastene.

Trinn 6: Forbedre ferdighetssettet ditt

Hold deg oppdatert med de siste fremskrittene innen datavitenskap

De siste fremskrittene er viktige for kontinuerlig utvikling og for å få et konkurransefortrinn i mengden. Det øker kandidatens kapasitet, nøyaktighet og effektivitet samtidig som problemløsningseffektiviteten forbedres. Det øker også muligheten for datadrevet beslutningstaking. 

Utforsk spesialiserte områder som naturlig språkbehandling, datasyn eller dyp læring

De spesialiserte områdene gir mulighet for å få kompetanse innen spesifikke nisjer. I tillegg til å få økt og effektiv kunnskap om nisjen, hjelper den til å løse komplekse problemstillinger rundt samme. For eksempel vil NLP-eksperter spesialisere seg på chatbotutvikling og sentimentanalyse, men datasynseksperter vil fokusere på bildesegmentering. 

Vurder å forfølge avanserte grader eller sertifiseringer om nødvendig

Gradene og sertifiseringene fører til karriereutvikling, gir dybdekunnskap og beviser kandidatens dedikasjon til å lære og utmerke seg i feltet. Det viktigste bidraget til sertifikater og grader er forfremmelser, økt bruksevne for kunnskap og økning i lønn. 

Trinn 7: Skreddersy din CV og følgebrev

Tilpass CV-en din for å fremheve relevante ferdigheter, erfaringer og prosjekter.

En CV er det første introduksjonsdokumentet som bestemmer muligheten til å vise dine sanne ferdigheter. Å tilpasse den effektivt hver gang i henhold til jobbkravet øker sjansene for å få muligheten. 

Skriv et overbevisende følgebrev som viser din lidenskap og egnethet for rollen

Sørg for at følgebrevet uttrykker din entusiasme og nøyaktige grunn til å søke på jobben og forklarer effektivt hvorfor du er best egnet for rollen. Tilpass brevet og illustrer reisen og læringen din for bedre samhandling med hver rekrutterer. 

Kvantifiser prestasjonene dine og bruk bransjerelaterte søkeord

Kvantifisere prestasjonene dine ved å inkludere tall og beregninger. De fanger oppmerksomhet og har en mer varig innvirkning sammenlignet med kvalitative ord. Inkluder nøkkelord fra stillingsbeskrivelsen og fremhev din evne til å gi datadrevne resultater. Vis din løsningsorienterte natur. 

Trinn 8: Ace intervjuet

Forbered deg på tekniske og atferdsmessige intervjuer

Sikre forberedelse til statistikk, programmering og maskinlæring med vekt på algoritmer, nøkkelbegreper og metodikk nevnt i stillingsbeskrivelsen. Fremhev den atferdsmessige delen ved å tydelig forklare dine tidligere erfaringer, teamarbeidsevner og problemløsende tilnærminger.

Gjennomgå vanlige datavitenskapelige intervjuspørsmål og øv deg på å løse dem

Øv deg til intervjuet ved å gå gjennom spørsmål om datamanipulering, analyse, modellevaluering, beregninger, teknikker, verktøy og algoritmer samt atferdsspørsmål.

Vis dine problemløsningsevner, evne til å kommunisere komplekse ideer og lidenskap for datavitenskap

Bruk porteføljen og prosjektene dine for å vise dine problemløsningsevner. Kommuniser dine prestasjoner og dine ferdigheter klart og presist. Vis en lidenskap for datavitenskap ved å oppgi aktuelle oppdateringer, fremskritt og aktivt engasjement i prosjekter utenfor de akademiske kravene. 

konklusjonen 

Datavitenskapsjobben krever den rette blandingen av utdanning, ferdigheter og kommunikasjon. Foruten kravet om myke ferdigheter, må aspirantene i feltet fokusere på å få praktisk erfaring og bygge en portefølje. Det hjelper i det lange løp. Lidenskapen og nysgjerrigheten til kandidatene bør vises ved å holde seg oppdatert med fremskritt innen feltet. 

Vår svartbelte-program er en one-stop-løsning for alle datavitenskap-entusiaster, du kan nå helt fra første trinn til siste trinn på egen hånd. Utforsk kurset i dag!

Ofte Stilte Spørsmål

I slekt

• SEO-drevet innhold og PR-distribusjon. Bli forsterket i dag.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrk deg selv. Tilgang her.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunnskap forsterket. Tilgang her.
• PlatoESG. Bil / elbiler, Karbon, CleanTech, Energi, Miljø, Solenergi, Avfallshåndtering. Tilgang her.
• BlockOffsets. Modernisering av eierskap for miljøkompensasjon. Tilgang her.
• kilde: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/07/how-to-get-a-data-science-job/