3 sätt att vara en datavetenskapsman

Datavetenskap (som kombinerar vetenskapliga och tekniska färdigheter för att tolka massiva mängder data) är konsekvent rankad som ett av de mest önskvärda karriärområdet i det 21: a århundradet. För att komma in i det här fältet kan du antingen tjäna en examen i datavetenskap vid ett universitet eller ta massiva online-öppna kurser (MOOCS) gratis hemma eller ange en intensiv datavetenskap bootcamp. Innan du vet det, kan du också vara en professionell dataforskare!

Steg

Metod 1 av 3:

Tjäna en datavetenskaplig examen

1. Ta klasser i matematik och datavetenskap medan du är i gymnasiet. Datavetenskap kräver en omfattande bakgrund i statistik, algebra, kalkyl och datavetenskap. Det är en bra idé att börja lära sig dessa färdigheter så tidigt som möjligt.

Se till att du får minst en grundläggande utbildning i Python, R och SQL, eftersom de är de grundläggande programmeringsspråk som du använder för resten av din karriär.
Python är ett programmeringsspråk utan frills som gör det möjligt för datavetenskapare att fokusera på sina forskningsfrågor istället för kodsyntax.
R är en programmerbar miljö som används för att lagra komplexa dataanalys i kommandoradsskriptet.
SQL (Structured Query Språk) tillåter forskare att manipulera och fråga data i relaterade databaser.

Bild med titeln vara en datavetenskaplig Steg 2

2. Delta i ett universitet med välrenommerade program relaterade till datavetenskap. Sök på nätet på Google eller på college ranking webbplatser som U.S. Nyheter för universitet med högklassiga program inom områden relaterade till datavetenskap. Det finns universitet med grader i datavetenskap, men du kan också ange fältet med en examen i datavetenskap, statistik, matematik, ekonomi eller operationsforskning.

Du bör också överväga att fråga din vägledare för råd, kontakta avdelningar som du överväger att ansöka, och motsvarande databaser själva.

Att tjäna en grundutbildning i datavetenskap eller ett relaterat fält kommer sannolikt att kräva 4 år att slutföra.

Under din tid som grundutbildning bör du särskilt fokusera på statistik, affärs- och datavetenskapskurser.

Bilden med titeln BE A DATA SCIENTIST STEG 3

3. Gå till Graduate School om du vill kvalificera dig för tillsynspositioner. Många dataforskare går in i fältet efter att ha fyllt i en master eller pH.D, särskilt de som är intresserade av övervakningsställen. På våren av ditt juniorår, fråga din college rådgivare om vilka datavetenskapsprogram som passar bäst för dig och vad du kan göra för att komma in i dem.

Graduate School kan vara dyr och tidskrävande, men det lägger till struktur och kan hjälpa till med nätverk.

Bild med titeln vara en datavetenskaplig steg 4

4. Börja söka efter jobb i datavetenskap. Efter examen kan du söka online för datavetenskapliga positioner och delta i nätverkshändelser som datavetenskapskonferenser och seminarier. Under din tid i Undergrad och Grad School har dina professorer och rådgivare hjälpt dig att utveckla en portfölj av det arbete du har slutfört under dina studier. Har den portföljen redo för intervjuer och möten och hälsningar.

Du kan använda din datavetenskaplig examen i ett brett utbud av fält som teknik, läkemedel, regering, detaljhandel och spel så kasta ett brett nät i din jobbsökning.

Metod 2 av 3:

Ta massiva online-öppna kurser hemifrån

1. Hitta välrenommerade MOOC-program i datavetenskap. Massiva Online Open Courses är kurser på nätet på nätet av experter på fältet. Sök online för tillgängliga MOOC-program som värd kurser i de färdigheter som krävs för att du ska bli en datavetenskapsman. Den stora majoriteten kommer att vara fri, men vissa kan debitera avgifter. Var noga med att läsa recensioner för varje program för att säkerställa deras kvalitet.

Bild med titeln vara en datavetenskaplig Steg 6

2. Ta klasser i grundläggande datavetenskapliga färdigheter. De första MOOCS du vill ta kommer att vara i grundläggande programmeringsspråk som Python, R och SQL. När du går vidare kan du gå vidare till avancerade kurser på de programmeringsspråken tills du har dem ner.

När du väl har behärskat Python, R och SQL, bör du överväga att ta kurser på andra programmeringsspråk med mer specifika användningsområden för att runda ut din färdighetsuppsättning.

Bild med titeln vara en datavetenskaplig Steg 7

3. Registrera dig för kurser i matematik och maskininlärning. När du har etablerat en grund i Python, R och SQL, bör du ta några moocs i statistik, kalkyl, algebra, ekonomi och maskininlärning (programmering som tillåter datorer att "lära" genom statistiskt språk).

Dataforskare har ofta behov av offentliga talkunskaper och affärskvot. Överväg att ta några MOOCS i dessa fält också.

Bild med titeln vara en datavetenskaplig steg 8

4. Sätt ihop en portfölj av ditt arbete. Om du väljer att ta Moocs istället för att delta i ett traditionellt universitet, kan det finnas mer tryck på dig för att bevisa dina färdigheter. Ha en grundlig portfölj av ditt arbete i fältet redo att visa upp vad du kan göra.

Arbetet i din portfölj bör bestå av arbete från dina MOOCS, från eventuella frilansjobb du kan ha slutfört, och din personliga hemsida om du har en.

Har personliga, fördjupade projekt du har gjort i din portfölj, inte mindre dataset.

Arbetet du har i din portfölj bör vara offentligt tillgängliga. Gör ditt arbete på webbplatser som Kaggle och GitHub.

Åtfölja ditt arbete med en online-närvaro på en bloggplattform och sociala medier.

Bild med titeln vara en datavetenskaplig Steg 9

5. Börja din karriär i datavetenskap. Sök efter ett jobb online och delta i nätverkshändelser. Var noga med att ta med din portfölj med dig för att visa nya personer du möter på fältet. Håll ett öga ut för listor i fält som tech sektorn, regeringen, marknadsföring, konsultation och sjukvård. Var och en har en användning för någon med bakgrund i datavetenskap.

Om du tog ett MOOC-program i datavetenskap, kommer det att ge dig dokumentation som intygar din slutförande av sina kurser. Inkludera den här dokumentationen i ditt CV.

Metod 3 av 3:

Delta i en Bootcamp

1. Lär dig grundläggande datavetenskapliga färdigheter innan bootcamp. Data Science Bootcamps är intensiva, kortfristiga, personliga certifieringsprogram, så du vill vara så förberedd som möjligt så att du effektivt kan använda din tid där. Att ha åtminstone en mellanliggande kunskap om programmeringsspråk, matematik och datavetenskap hjälper dig att få ett ben upp när du har startat din datavetenskap bootcamp.

Överväga att antingen ta några massiva öppna kurser på nätet eller studera på din egen tid.
Om du studerar på egen tid, se till att ställa in konkreta, uppnåbara mål för att spåra dina framsteg och hålla dig från att bli avskräckt.

Bild med titeln vara en datavetenskaplig Steg 11

2. Läs recensioner av Data Science Bootcamps Online. Sök på Google och Data Science Forums för recensioner av datavetenskapens bootcamps tillgängliga. Du kan också överväga att kontakta datavetenskapare på fältet för att ta reda på sina åsikter om de bästa bootcamperna där ute.

Bild med titeln vara en dataforskare steg 12

3. Välj bootcamp som är närmast matchar dina behov. Data Science Bootcamps varar i genomsnitt 10 till 11 veckor, men några av de mer prestigefyllda kan vara en hel 6 månader. De mer prestigefyllda bootcamperna kostar också mer. Se till att hitta en bootcamp som balanserar dina schemaläggning och ekonomiska behov.

Det kan finnas bootcamps i ditt område, men det finns en bra chans att du måste resa till en större stad för att delta i en. Detta gör planering och ekonomi särskilt viktiga.

Bild med titeln vara en datavetenskaplig Steg 13

4. Delta i din bootcamp. Under din bootcamp får du möjlighet att få direkt instruktion i datavetenskap, producera arbete för din portfölj och nätverk med andra etablerade och framväxande datavetenskap. Du måste studera hårt och arbeta hårdare, men bli inte bogged i den. Se till att du också använder din tid för att få en känsla av fältet, som är i det, och din plats i den.

Bild med titeln vara en datavetenskaplig steg 14

5. Konstruera en portfölj. Din Bootcamp och alla MOOC-filer du har tagit kommer att ge dig lite arbete för att starta din portfölj, men du borde också presentera något frilansarbete du har gjort och personliga, fördjupade projekt från offentliga webbplatser som Kaggle och GitHub. Följa med din portfölj med en väletablerad online-närvaro på en bloggplattform och på sociala medier.

Fråga dina instruktörer på din bootcamp för hjälp att sätta ihop din portfölj.

Bildbeteckningen är en datavetenskaplig steg 15

6. Nätverk med andra datavetenskapare och ansöka om jobb. Sök online för jobb i fält som teknik, sjukvård, regering, detaljhandel och spel. Delta i konferenser och möta-och-hälsar till nätverk med andra personer i fältet. Ta med din portfölj för att visa upp dina färdigheter.

Dina MOOC-kurser och bootcamp kommer sannolikt att ge dig dokument som intygar att du slutförde. Inkludera dessa dokument i ditt CV.