データサイエンスの最初の仕事を取得する方法?

データサイエンティストまたはデータアナリストとして、最初のエントリーレベルの仕事を得るにはどうすればよいですか? データサイエンスフォーラムをスクロールすると、このトピックに関する多くの質問が見つかります。 私のデータサイエンスブログ(data36.com)の読者から、同じことが時々聞かれます。 そして、これは完全に有効な問題です。

すべての主要な質問に対する私の回答を要約することにしました!

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#1:最も重要なデータサイエンティストのスキルとツールは何ですか? そして、どうすればそれらを入手できますか?

良いニュース—悪いニュース。

悪いものから始めます。 ケースの90%では、大学で教えているスキルは、実際のデータサイエンスプロジェクトではあまり役に立ちません。 何度か書いたように、実際のプロジェクトでは、次の4つのデータコーディングスキルが必要です。

  • bash /コマンドライン
  • パイソン
  • SQL
  • R
  • (そして時にはJava)
ソース:KDnuggets

どの2つまたは3つが最も役立つかは、実際には会社に依存します。しかし、1つを習得している場合は、もう1つを習得する方がはるかに簡単です。

最初の大きな問題は、これらのツールをどのように入手できるかということです。 良いニュースがやってきました! これらのツールはすべて無料です! それはあなたがそれらにペニーを支払うことなくそれらをダウンロードしてインストールして使用できることを意味します。 練習したり、データホビープロジェクトを構築したりできます。

最近、これらのツールをコンピューターにインストールする方法について、順を追って説明した記事を書きました。 こちらをご覧ください。

#2:学ぶ方法?

データサイエンスを簡単かつコスト効率よく学習するには、主に2つの方法があります。

第一:本。

ちょっと古い学校ですが、それでも良い学習方法です。 本から、オンラインデータ分析、統計、データコーディングなどについて非常に焦点を当てた非常に詳細な知識を得ることができます。前回の記事でお勧めした7冊の本を強調表示しました。

おすすめのデータブックトップ7

2番目:オンラインウェビナーとビデオコース。

データサイエンスのオンラインコースは適正価格(10〜500ドル)で提供されており、データコーディングからビジネスインテリジェンスまで、さまざまなトピックをカバーしています。 最初にこれにお金をかけたくない場合は、この投稿に無料のコースと学習資料を掲載しました。

(3日目:ジュニアデータサイエンティストの最初の月のコース私は、6週間のオンラインデータサイエンスコースを作成しました。 。)

#3:練習方法と実際の経験を得る方法

これはトリッキーですね。 すべての企業は、少なくとも実際の経験を少しでも持つ人々を求めています…しかし、最初の仕事を得るために実際の経験が必要な場合、どのようにして実際の経験を得ることができますか? 古典的なキャッチ22。 そして答えは、ペットプロジェクトです。

「ペットプロジェクト」とは、あなたをワクワクさせるデータプロジェクトのアイデアを思いつくことを意味します。 次に、それを構築し始めます。 小さなスタートアップと考えることもできますが、プロジェクトのデータサイエンスの部分に集中してください。ビジネスの部分は無視してください。 あなたにいくつかのアイデアを与えるために、ここに過去数年間の私のペットプロジェクトのいくつかがあります:

  • 不動産のWebサイトを監視するスクリプトを作成し、リアルタイムで最良の取引をメールで送信したため、誰よりも早く取引を獲得できました。
  • ABC、BBC、CNNからすべての記事を取得するスクリプトを作成し、使用した単語に基づいて、3つの異なるニュースポータルでまったく同じトピックに関する記事を関連付けました。
  • Pythonで自己学習チャットボットを作成しました。 (ただし、あまりスマートではありません。まだトレーニングしていないためです。)

クリエイティブに! データサイエンス関連のペットプロジェクトを自分で見つけて、コーディングを始めましょう! コーディングの問題で壁にぶつかった場合-新しいデータ言語の学習を開始するときに簡単に発生する可能性があります-単にgoogleやstackoverflowを使用してください。 私の短い例の1つ— stackoverflowがどれほど効果的かについて:

左側:私の質問—右側:答え(7分後)

タイムスタンプに注意してください! ある種の複雑な質問を送信しましたが、7分で回答が返ってきました。 私がしなければならないことは、コードをコピーして本番用コードにコピーしてブームすることだけでした。

(注:クロス検証は、データサイエンス関連の質問のためのもう1つの優れたフォーラムです。)

+1の提案:

少し難しいとしても、メンターになってもらいましょう。 運が良ければ、素敵な会社でデータサイエンティストとして働いており、週に1回または隔週で1時間を費やして、話し合ったり教えたりできる人を見つけるでしょう。

#4:最初の求人応募をどこでどのように送信しますか?

メンターを見つけることができなかった場合でも、最初の会社で最初のメンターを見つけることができます。 これはあなたの最初のデータサイエンス関連の仕事になるので、多額の資金や超豪華なスタートアップの雰囲気に焦点を当てないことをお勧めします。 自分自身を学び、改善できる環境を見つけることに焦点を当てます。

多国籍企業で最初のデータサイエンスの仕事をすることは、この考えに合わない可能性があります。なぜなら、人々は通常、物事で忙しすぎて、改善するための時間や動機がないためです(もちろん、常に例外)。

チームの最初のデータ担当者として小さなスタートアップから始めることも、これらの企業には上級のデータ担当者がいないため、あなたのケースでは良い考えではありません。

50〜500の規模の企業に焦点を当てることをお勧めします。 それが黄金の意味です。 上級データサイエンティストが参加していますが、彼らはあなたを助けたり教えたりするのに忙しすぎません。

さて、あなたはいくつかの良い会社を見つけました…どのように申し込みますか? CVのいくつかの原則:経験ではなく、スキルとプロジェクトを強調します(紙に書き出すのに余りにも長い年月がないため)。 関連するコーディング言語(SQLおよびPython)をリストし、使用し、関連するgithubリポジトリの一部をリンクして、その言語を実際に使用したことを示すことができます。

また、ほとんどの場合、企業はカバーレターを要求します。 もちろん、あなたの熱意を表現する良い機会ですが、採用された場合、最初の数週間で何をするかなど、実際的な詳細を追加することもできます。 (たとえば、「登録フローを見ると、____ Webページが重要な役割を果たすと思います。最初の数週間は、___、___、および___(特定の分析)を実行して、この仮説を証明し、より深く理解します。これは、会社が_____を改善し、最終的に_____ KPIを推進するのに役立ちます。」)

うまくいけば、これが就職の面接につながり、ペットプロジェクト、カバーレターの提案について少しチャットできますが、主に性格の適合チェックと、おそらくいくつかの基本的なスキルテストについてです。 十分な練習ができていれば合格しますが…緊張したタイプでもっと練習したい場合は、hackerrank.comで行うことができます。

結論

まあ、それだけです。 書かれた方が簡単に聞こえるかもしれませんが、あなたが本当にデータサイエンティストであると決心しているなら、それを実現することは問題にはなりません! 頑張ってね!

実際に試してみるスタートアップのジュニアデータサイエンティストのような体験をしたい場合は、6週間のオンラインデータサイエンスコース、ジュニアデータサイエンティストの最初の月をご覧ください。

また、データサイエンスについて詳しく知りたい場合は、私のブログ(data36.com)を確認するか、ニュースレターを購読してください。 そして、私の新しいコーディングチュートリアルシリーズであるSQL for Data Analysisをお見逃しなく!

読んでくれてありがとう!

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data36.com Twitterの作者Tomi Mester Twitter:@ data36_com