Veri bilimini öğrenmek korkutucu olabilir. Özellikle, yolculuğunuza yeni başladığınızda. Öğrenmek için hangi aracı kullanacağınız - R veya Python? Hangi teknikler üzerinde odaklanacağınız? Ne kadar istatistik öğrenmeniz gerektiği? Kodlamayı öğrenmek zorunda olup olmadığınız? bunların hepsi ciddi soru işaretleri. Ve tüm bu soru işaretleriyle birlikte veri bilimi muhtemelen genetik bilimi ile birlikte günümüzü şekillendiren en büyük güç. Facebook ve Cambridge Analytica skandalı da gösterdi ki veri, büyük veri herşeyi değiştiriyor, iktidarları bile.
Sadece bu ipuçlarını takip edin ve kariyerinizde iyi bir başlangıç olacak.
Hadi başlayalım!
Veri bilimi endüstrisinde birçok farklı rol vardır. Bir veri görselleştirme uzmanı, bir makine öğrenimi uzmanı, bir veri bilimcisi, veri mühendisi vb. içeri girebileceğiniz birçok rolden bazılarıdır. Arka planınıza ve iş deneyiminize bağlı olarak, bir role girmek başka bir diğğer rolden daha kolay olacaktır. Örneğin, bir yazılım geliştiricisiyseniz, veri mühendisliğine geçmeniz zor olmaz. Yani, ne olmak istediğiniz net olana kadar, kariyerinizin yolu ve geliştirilecek beceriler konusunda kafanız karışacaktır fakat bunu hazırlıklarınız ile aşabilirsiniz.
Şimdi bir role karar verdiğinize göre, sizin için bir sonraki mantıksal şey, rolün anlaşılması için özel çaba sarfetmektir. Bu sadece rolün gereklerini yerine getirmek anlamına gelmez. Veri bilimcileri için talep büyüktür, bu yüzden binlerce kurs ve çalışma var, elinizi çabuk tutarak ne isterseniz onu öğrenebilirsiniz. Öğrenilecek materyali bulmak zor bir durum değildir, ancak çaba sarf etmediğinizde öğrenemezsiniz.
Daha önce de belirttiğim gibi, takip ettiğiniz konuların uçtan uca deneyimini elde etmeniz önemlidir. Karşılaşmanın zor olduğu bir soru burada devreye girer ve bu soru hangi dili / aracı seçmeniz gerektiğidir?
Bu muhtemelen yeni başlayanlar tarafından en çok sorulan soru olacaktır. En yalın cevap, mevcut ana araç / dillerden herhangi birini seçmek ve veri bilimi yolculuğunuzu başlatmak olacaktır. Sonuçta, araçlar sadece uygulama araçlarıdır; ama kavramı anlamak daha önemlidir.
Şimdi, hangi rolü tercih edeceğinizi ve bunun için hazırlıklı olduğunuzu bildiğinize göre, yapmanız gereken bir sonraki önemli şey, bir çalışma grubuna katılmak olacaktır. Bu neden önemli? Çünkü bir çalışma grubu sizi motive ediyor. Yeni bir alan açmak, tek başına yaptığınızda biraz göz korkutucu görünebilir, ama yanınızda olan arkadaşlarınız olduğunda, görev biraz daha kolay gözüküyor.
Kurs ve eğitim alırken, öğrendiğiniz şeylerin pratik uygulamalarına odaklanmalısınız. Bu sayede sadece kavramı anlamakla kalmaz, aynı zamanda gerçekte nasıl uygulanacağı konusunda daha derin bir fikir edinirsiniz.
Öğrenmeyi asla bırakmamak için, bulabileceğiniz her bir bilgi kaynağını dikkate almalısınız. Bu bilginin en yararlı kaynağı, en etkili Veri Bilim Adamları tarafından yürütülen bloglardır. Bu Veri Bilim Adamları gerçekten aktiftir ve takipçilerini bulguları hakkında günceller ve bu alandaki son gelişmeler hakkında sık sık raporlar yayınlarlar.
Her gün veri bilimi hakkında bilgi edinin ve son gelişmelerden haberdar olmanızı alışkanlık haline getirin. Ancak, takip edebilecek çok sayıda kaynak, etkili veri bilimcisi olabilir ve yanlış uygulamaları izlemediğinizden emin olmalısınız. Bu yüzden doğru kaynakları takip etmek çok önemlidir.
İnsanlar genellikle veri iletişimindeki rolleri reddederek iletişim becerilerini ilişkilendirmezler. Teknik olarak derin olmalarının yeteceğini düşünürler. Bu aslında bir efsane. Örneğin, gireceğiniz bir mülakatta, bir projede iyi iletişim becerilerine ihtiyacınız olacak.
Öncelikle, tüm odağınız öğrenmeye açık olmak olmalı. İlk aşamada çok fazla şey yapmak sonunda sizi pes edeceğiniz bir noktaya getirecektir.
Yavaş yavaş, bir kere sahaya asıldığınızda, sektördeki etkinliklere ve konferanslara, bölgenizdeki popüler buluşmalara katılabilirsiniz, bölgenizdeki hackathonlara katılabilirsiniz. Kimin, ne zaman ve nerede yardım edeceğini asla bilemezsin!
En iyi yeteneklerin kariyer platformu toptalent.co'ya ücretsiz üye olun ve daha fazlasına erişin.