Man kann mit Sicherheit sagen, dass Daten derzeit die Welt regieren. Heutzutage benötigen Unternehmen kontinuierlich Data Scientists, die ihnen helfen, die erforderlichen Informationen aus Big Data zu analysieren, zu trennen und zu extrahieren. Die Informationen, die Data Scientists extrahieren, helfen bei der Problemlösung und Innovation.
Während eine Karriere in der Datenwissenschaft Sie interessieren könnte, kann Ihr Mangel an einem relevanten Abschluss zur Stärkung Ihrer Karriere Ihr Interesse dämpfen. Hier sind sieben bewährte Wege, um ohne vorheriges Studium eine Karriere in der Datenwissenschaft zu beginnen.
Was ist Datenwissenschaft?
Bei der Datenwissenschaft werden analytische Fähigkeiten und wissenschaftliche Techniken eingesetzt, um Informationen und Erkenntnisse aus Rohdaten zu extrahieren. Data Scientists können Informationen und Wissen aus allen Formen von Daten einbringen, ob quantitativ oder qualitativ. Anschließend wenden sie diese extrahierten Informationen auf Problemlösungs-, Entscheidungsfindungs- und Entwicklungsstrategien an.
Heutzutage sind Daten ein enormer Motor der globalen Wirtschaft, daher sind und werden Datenwissenschaftler in absehbarer Zukunft weltweit sehr gefragt sein. Der Einstieg in eine Data-Science-Karriere ohne Studium ist gar nicht so schwer. Hier sind die Schritte, die Sie unternehmen müssen, um Ihre Data-Science-Karriere zu starten:
1. Lernen Sie die Grundlagen der Datenwissenschaft kennen
Um ohne Abschluss eine Karriere in Data Science zu starten, müssen Sie über ausreichende Kenntnisse in mehreren relevanten Hintergrunddisziplinen verfügen. Data Science stammt aus Grundlagendisziplinen wie Mathematik, Statistik und Informatik.
Sie können Bücher lesen, YouTube-Videos ansehen und an physischen und virtuellen Kursen teilnehmen, um Ihnen ein grundlegendes Verständnis dieser Disziplinen zu vermitteln und Ihr Wissen zu erweitern. Darüber hinaus würden Ihnen Ihre Kenntnisse in Mathematik dabei helfen, Algorithmen für maschinelles Lernen zu erstellen und Muster zu entdecken.
Darüber hinaus ist statistisches Fachwissen bei der Überprüfung und Analyse von Daten hilfreich, damit Sie vernünftige Schlussfolgerungen ziehen können. Das Verständnis der Informatik bereitet Sie auch auf maschinelles Lernen vor, einen wesentlichen Aspekt der Datenwissenschaft.
In diesem YouTube-Video finden Sie beispielsweise eine Einführung in maschinelles Lernen:
2. Nehmen Sie an Data Science-Kursen teil
Der nächste Schritt nach dem Erlernen der Grundlagen ist die Teilnahme an spezialisierten Data-Science-Kursen. Diese ermöglichen es Ihnen, besser zu verstehen, wie im Bereich Data Science alles zusammenpasst. Zum Glück gibt es viele fantastische Kurse zu diesem Thema, die Ihnen die notwendigen Informationen liefern, die Ihnen helfen, Data Science und die damit verbundenen Karrieren zu verstehen.
Sie können auf massive offene Online-Kurse zugreifen (MOOCs) von Anbietern wie Coursera, Udemy und edX. Das Wissen, das Sie in diesen Kursen erwerben, rüstet Sie für eine erfolgreiche Karriere aus. Einige Kurse für den Einstieg sind:
- Praktische Datenwissenschaft in der AWS Cloud-Spezialisierung
- Maschinelles Lernen A-Z™: Praktisches Python & R in der Datenwissenschaft
- Bootcamp für Python für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen
3. Erhalten Sie ein Data Science-Zertifikat/eine Zertifizierung von glaubwürdigen Zertifizierungsstellen
Sie können Kurse in Data Science belegen, ohne das erforderliche Zertifikat zu erwerben. Kostenlose Kurse wie dieser reichen jedoch nicht aus, wenn Sie möchten, dass potenzielle Arbeitgeber Sie ernst nehmen. Wenn Sie Zertifikate aus Ihren abgeschlossenen Kursen erhalten, weisen sie potenziellen Arbeitgebern Ihr Wissen und Ihre Expertise nach. Einige davon sind:
- Certified Analytics Professional (CAP)-Zertifizierung
- IBM Data Science Professional-Zertifikat
- Cloudera Data Platform Generalist (CDP)-Zertifizierung
4. Üben Sie die Data Science-Fähigkeiten, die Sie lernen
Karrieren in der Datenwissenschaft sind nicht theoretisch. Sie beinhalten Praktika. Während Sie also theoretisch lernen, müssen Sie diese Fähigkeiten durch praktische Erfahrungen üben, um sie zu erwerben und zu verbessern.
Während viele Studiengänge Ihnen praktische Aufgaben bieten, sollten Sie dennoch die Extrameile gehen, indem Sie Praktika und persönliche Arbeitsprojekte aufnehmen. Sie können auch nach datenwissenschaftlichen Aufgaben suchen, die für Anfänger auf diesem Gebiet geeignet sind.
5. Bauen Sie andere technische und zwischenmenschliche Fähigkeiten auf
Jede Karriere erfordert eine Mischung aus Fähigkeiten, und Karrieren in der Datenwissenschaft sind keine Ausnahme. Idealerweise verfügen Sie über analytisches, kritisches Denken, Problemlösung, intellektuelle Neugier, Teamgeist und Kommunikationsfähigkeit.
Darüber hinaus müssen Sie starke Fähigkeiten in den Bereichen Computerprogrammierung, Datenverarbeitung und Visualisierung entwickeln. Sie sollten beachten, dass das Erlernen dieser Fähigkeiten Zeit braucht und Sie einige schneller lernen können als andere, obwohl Sie sie nur durch ständiges Üben verbessern können.
6. Erstellen Sie ein solides Projektportfolio
Es wäre hilfreich, wenn Sie Ihr Portfolio genau auf die Data-Science-Karriere zuschneiden würden, die Sie interessiert. Wenn Sie sich beispielsweise für maschinelles Lernen interessieren, sollte Ihr Portfolio Projekte mit maschinellem Lernen widerspiegeln. Sie können Ihr Portfolio aufbauen, indem Sie an persönlichen Projekten arbeiten, einschließlich der Erstellung von Fallstudien, die sich auf spezifische Probleme beziehen, die Unternehmen betreffen.
Sie können sich auch für Praktika in Unternehmen bewerben, die bereit sind, Data Science-Praktikanten für kurzfristige Projekte aufzunehmen. Darüber hinaus können Sie sich entscheiden, kostenlos für befreundete Unternehmer und Nichtregierungsorganisationen zu arbeiten. Einige Organisationen, bei denen Sie sich für Praktika und Jobs bewerben können, sind:
- Microsoft
- Amazonas
7. Bewerben Sie sich für Jobs in Ihrer Data-Science-Nische
Es wäre sinnlos, alle Prozesse zu durchlaufen, um Datenwissenschaftler zu werden, wenn Sie keinen Job bekommen. Sie verdienen es, einen gut bezahlten Job zu bekommen, nachdem Sie hart gelernt, Fähigkeiten aufgebaut und Zertifikate erhalten haben. Es wird einfacher sein, Jobs basierend auf Ihrer Nische zu finden, wenn Sie sich spezifisch für die Data-Science-Karriere interessieren, an der Sie interessiert sind.
Sie können einige verwenden Designtipps zur Verbesserung Ihres Portfolios, bereiten Sie Ihren Lebenslauf vor und veröffentlichen Sie ihn auf LinkedIn und anderen Social-Media-Websites, auf denen potenzielle Personalvermittler sein könnten. Möglicherweise müssen Sie nach potenziellen Personalvermittlern und Personalchefs suchen, sich auf nicht gelistete Stellen bewerben und kalte E-Mails versenden.
8. Bereiten Sie sich auf Data Science-Interviews vor
Vor und nach der Bewerbung für einen Data-Science-Job müssen Sie sich angemessen auf Data-Science-Interviews vorbereiten. Während datenwissenschaftliche Interviews einzigartig sind, mit Fragen, die Verhaltens- und technische Bereiche umfassen, einige allgemeine fragen im Vorstellungsgespräch die allgemein gelten, sind ebenfalls enthalten.
Einige Tipps, die Ihnen bei der Vorbereitung auf ein Vorstellungsgespräch helfen, umfassen die Recherche über das Unternehmen, bei dem Sie sich beworben haben, und die Vorbereitung auf die Prüfung Ihrer technischen Fähigkeiten. Wenn Ihr Vorstellungsgespräch virtuell ist, sollten Sie sich diese außerdem ansehen Tipps, wie Sie während eines Online-Interviews konzentriert bleiben. Außerdem sollten Sie lernen, Gehaltsspannen souverän mit Ihren Gesprächspartnern zu besprechen.
Wenn Sie unsicher sind, wie Sie Fragen vor Ort beantworten sollen, können Sie mögliche Fragen suchen und deren Beantwortung üben, damit sie Sie nicht aus dem Gleichgewicht bringen. Sie können auch nach möglichen Fragen suchen, die Sie Ihrem Interviewer stellen können. Das Stellen von Fragen während des Vorstellungsgesprächs zeigt Ihr Interesse an der Rolle und Ihr Engagement für Lernen und Verbesserung.
Starten Sie jetzt Ihre Data-Science-Karriere in Data Science
Data Science-Karrieren sind sowohl hochbezahlt als auch sehr begehrt. Da Sie keinen Abschluss benötigen, um in das Feld einzusteigen, helfen Ihnen die oben aufgeführten Schritte, eine Karriere in der Datenwissenschaft zu beginnen, sich darin hervorzutun und gut zu verdienen.