{"id":212,"date":"2022-08-19T20:45:29","date_gmt":"2022-08-19T20:45:29","guid":{"rendered":"https:\/\/smallpay.ch\/?p=212"},"modified":"2022-08-19T20:45:31","modified_gmt":"2022-08-19T20:45:31","slug":"conseils-essentiels-pour-une-carriere-en-science-des-donnees","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/smallpay.ch\/de\/essenzielle-tipps-fur-eine-karriere-in-der-datenwissenschaft\/","title":{"rendered":"Wesentliche Tipps f\u00fcr eine Karriere in der Datenwissenschaft"},"content":{"rendered":"

Da sich die Technologie weiterhin rasant entwickelt, m\u00fcssen sich die F\u00e4higkeiten, die f\u00fcr die Arbeit mit dieser Technologie erforderlich sind, schneller weiterentwickeln, da sie sonst veralten. Das bedeutet, dass die Bewerber sich st\u00e4ndig weiterbilden und sich selbst weiterbilden m\u00fcssen, um auch nach dem Erwerb einer formalen Qualifikation auf dem Laufenden zu bleiben, was in der Branche passiert.<\/p>\n\n\n\n

Eine Stelle, die in den letzten Jahren besonders schnell an Bedeutung gewonnen hat, ist die des Datenwissenschaftlers. Der Aufstieg von Big Data f\u00fchrt zu einem Bedarf an analytischeren und hochqualifizierten Personen, die diese Daten f\u00fcr Unternehmen interpretieren und nutzen k\u00f6nnen. <\/p>\n\n\n\n

Wenn Sie eine Karriere in der Datenwissenschaft beginnen m\u00f6chten, finden Sie hier einige wichtige Tipps, die Sie beachten sollten.<\/p>\n\n\n\n

1) W\u00c4HLEN SIE DIE RICHTIGE ROLLE<\/strong> IN IHRER KARRIERE<\/h2>\n\n\n\n


Die Entscheidung f\u00fcr eine Karriere in der Datenwissenschaft ist nicht einfach. Es gibt eine Reihe verschiedener Rollen, wie z. B. Experte f\u00fcr maschinelles Lernen, Dateningenieur, Experte f\u00fcr Datenvisualisierung, Datenarchitekt und viele andere, die Sie mit entsprechender Erfahrung einnehmen k\u00f6nnten. Die Wahl Ihrer Rolle h\u00e4ngt von Ihrer Berufserfahrung und Ihrem Hintergrund ab. Beispielsweise wird es einem Softwareentwickler etwas leichter fallen, in die Rolle eines Dateningenieurs zu wechseln.<\/p>\n\n\n\n

Wenn Sie gerade erst anfangen, wissen Sie vielleicht nicht genau, welchen Weg Sie einschlagen und welche F\u00e4higkeiten Sie entwickeln sollen:<\/p>\n\n\n\n

Sprechen Sie mit Personen, die bereits in dem Bereich arbeiten, um herauszufinden, welche Rollen es gibt und was jede einzelne beinhaltet.<\/p>\n\n\n\n

Finden Sie heraus, wo Ihre St\u00e4rken liegen und welche Rolle am besten zu Ihrem Studienfach und Ihren Interessen passt.<\/p>\n\n\n\n

Suchen Sie sich einen Mentor, der sich etwas Zeit f\u00fcr Sie nehmen kann, um Sie durch die notwendigen Schritte zu f\u00fchren.<\/p>\n\n\n\n

Es ist wichtig, dass Sie sich dar\u00fcber im Klaren sind, was jede Rolle erfordert, anstatt sich \u00fcberst\u00fcrzt zu bewerben und dann festzustellen, dass dies nicht der Richtung entspricht, in die Sie Ihre Karriere lenken m\u00f6chten.<\/p>\n\n\n\n

2) BESUCHEN SIE EINEN KURS<\/strong> ! ER WIRD IHNEN HELFEN, IN IHRER KARRIERE VORANZUKOMMEN<\/h2>\n\n\n\n


Wenn Sie sich auf eine Rolle festgelegt haben, ist der n\u00e4chste Schritt, sich die Zeit zu nehmen, um die Anforderungen dieser Rolle und die Qualifikationen, die Sie m\u00f6glicherweise ben\u00f6tigen, um sie auszuf\u00fcllen, genau zu verstehen. Da die Nachfrage nach Datenwissenschaftlern die Zahl der verf\u00fcgbaren Personen \u00fcbersteigt, gibt es Hunderte von Kursen und Literaturquellen, in denen Sie das lernen k\u00f6nnen, was Sie wollen. Wir empfehlen Ihnen, einen Blick auf einige von ihnen zu werfen :<\/p>\n\n\n\n

Coursera - Datengeleitete Entscheidungsfindung.<\/p>\n\n\n\n

Dieser Kurs wird geleitet von PwC<\/a> und ist, wenig \u00fcberraschend, eher auf kommerzielle Anwendungen als auf die Theorie ausgerichtet. Dennoch deckt es alle Techniken und Werkzeuge ab, die Unternehmen heute einsetzen, um die Herausforderungen im Zusammenhang mit Daten zu meistern.<\/p>\n\n\n\n

EdX - Data Science Essentials<\/p>\n\n\n\n

Dieser Kurs wird von Microsoft angeboten und ist Teil seines Zertifikats f\u00fcr das Professional Program in Data Science. Sie sollten jedoch \u00fcber Anf\u00e4ngerkenntnisse in Python oder R verf\u00fcgen, bevor Sie diesen Kurs belegen.<\/p>\n\n\n\n

Udacity - Einf\u00fchrung in das maschinelle Lernen<\/p>\n\n\n\n

Maschinelles Lernen ist derzeit zweifellos das hei\u00dfe Thema in der Datenwissenschaft. Wenn Sie eine Stelle im Bereich des maschinellen Lernens anstreben, vermittelt Ihnen dieser Kurs einen umfassenden \u00dcberblick von der Theorie bis zur praktischen Anwendung.<\/p>\n\n\n

\n
\"Karriere\"<\/figure>\n<\/div>\n\n\n

3) LERNEN SIE WEITER, INDEM SIE PROJEKTE ERSTELLEN<\/strong><\/h2>\n\n\n\n


Verbringen Sie den gr\u00f6\u00dften Teil Ihrer Zeit mit der Jobsuche? Es ist zwar wichtig, Zeit in Ihre Suche zu investieren, aber es ist auch die Hauptverantwortung eines jeden Datenwissenschaftlers, weiter zu lernen. Es kommen st\u00e4ndig neue Tools auf den Markt, die als \"Datenwissenschaftskompetenz\" definierten F\u00e4higkeiten entwickeln sich st\u00e4ndig weiter, wenn Sie also lernen, bleiben Sie auf dem neuesten Stand dieser F\u00e4higkeiten und verbessern Ihre Attraktivit\u00e4t f\u00fcr jeden potenziellen Arbeitgeber.<\/p>\n\n\n\n

Die Theorie ist wichtig, aber um sich auf eine Stelle vorzubereiten, m\u00fcssen Sie auch Zeit f\u00fcr die Arbeit an Projekten einplanen. Sie helfen Ihnen, das, was Sie in einem Job in der Datenwissenschaft schaffen, in die Praxis umzusetzen, tragen dazu bei, Ihr Portfolio zu verbessern, und st\u00e4rken Ihr Selbstvertrauen, wenn Sie versuchen, ein Vorstellungsgespr\u00e4ch zu bekommen.<\/p>\n\n\n\n

Ein Projekt zu starten ist nicht schwierig. Sie m\u00fcssen :<\/p>\n\n\n\n

Identifizieren Sie einen Datensatz, der interessant genug ist, um Diagramme zu erstellen. Er sollte auch nicht zu viele Spalten oder Zeilen haben, damit er einfach zu verwenden ist.<\/p>\n\n\n\n

Erstellen Sie eine Liste mit Fragen, die der Datensatz beantworten soll.<\/p>\n\n\n\n

Verwenden Sie ein Werkzeug, um die Daten zu erforschen und zu analysieren (z. B. Jupyter Notebook).<\/p>\n\n\n\n

Nutzen Sie Github, um Ihre Notizb\u00fccher zu speichern.<\/p>\n\n\n\n

4) NEHMEN SIE AN TREFFEN UND VERANSTALTUNGEN TEIL<\/strong><\/h2>\n\n\n\n


Unabh\u00e4ngig davon, in welcher Phase Ihrer Karriere Sie sich befinden, ist es wichtig, Rat und Unterst\u00fctzung von Gleichaltrigen aus der Branche zu erhalten. Warum ist das wichtig? Weil eine Gruppe von Gleichaltrigen Ihnen helfen kann, motiviert zu bleiben, Hindernisse zu \u00fcberwinden und die gleichen Klippen zu umschiffen wie diejenigen, die vor Ihnen da waren. Wenn Sie neu in der Branche sind, kann es schwierig sein, Gleichgesinnte zu finden. Sie sollten daher Zeit darauf verwenden, Begegnungen und Veranstaltungen zu finden, die f\u00fcr Ihre Karriere relevant sind.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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