Cách giữ cho các kỹ năng khoa học dữ liệu của bạn được cập nhật: 3 mẹo

0
39

            Chiếm một trong những vị trí công việc sinh lợi nhất trong doanh nghiệp, các nhà khoa học dữ liệu phải giữ cho kỹ năng của họ luôn mới mẻ tại nơi làm việc. Đây là cách.
        

            
                                                                             
            
            

                 ] ]
    

     Làm thế nào để bắt đầu như một nhà khoa học dữ liệu
     Giám đốc tư vấn kỹ thuật của Facebook về cách bắt đầu thử nghiệm học máy bằng cách sử dụng vô số phần mềm và dịch vụ có sẵn trực tuyến, phát biểu tại Hội nghị AI do O'Reilly và Intel AI trình bày.
    

    

Với cơ hội việc làm ở Mỹ tăng 56% trong năm qua, các nhà khoa học dữ liệu giữ danh hiệu công việc hứa hẹn nhất ở Mỹ năm 2019, theo báo cáo gần đây của LinkedIn. Các nhà khoa học dữ liệu đã đạt được động lực trong thế giới công nghệ trong thập kỷ qua, cũng đứng đầu danh sách Công việc tốt nhất ở Mỹ trong bốn năm qua.

XEM: Cách xây dựng sự nghiệp khoa học dữ liệu thành công (PDF miễn phí) (TechRepublic)

    
        

Giá trị của các nhà khoa học dữ liệu tương quan tích cực với giá trị của dữ liệu trong một tổ chức và với sự gia tăng các sáng kiến ​​chuyển đổi kỹ thuật số, dữ liệu trở nên phong phú hơn bao giờ hết. Neely Dolan, giám đốc tuyển dụng cao cấp tại Mondo cho biết, các tổ chức đang ngày càng kêu gọi các nhà khoa học dữ liệu hiểu ý nghĩa của thông tin và thu thập những hiểu biết kinh doanh từ nó.

"Các nhà khoa học dữ liệu giúp các công ty giải thích và quản lý dữ liệu và giải quyết các vấn đề phức tạp bằng cách sử dụng chuyên môn trong nhiều loại dữ liệu khác nhau," Dolan nói. "Theo thuật ngữ của giáo dân, các nhà khoa học dữ liệu biết cách trích xuất ý nghĩa và giải thích dữ liệu, sử dụng cả công cụ và phương pháp từ thống kê và học máy."

Các dự án chuyển đổi kỹ thuật số hiện nay rất quan trọng đối với sự sống còn của một doanh nghiệp, điều đó có nghĩa là các nhà khoa học dữ liệu cũng là chìa khóa. Với sự gia tăng nhu cầu này đến mức lương cao và sự hài lòng công việc cao, theo báo cáo của Glassdoor. Tuy nhiên, các nhà khoa học dữ liệu phải theo kịp các kỹ năng cần thiết trong một ngành công nghiệp luôn thay đổi.

Các nhà khoa học dữ liệu kỹ năng hàng đầu cần

Các nhà khoa học dữ liệu ngày nay cần sự kết hợp giữa các kỹ năng kỹ thuật và liên cá nhân, theo Julia Silge, nhà khoa học dữ liệu tại Stack Overflow.

"Từ góc độ kỹ thuật, kiến ​​thức làm việc về SQL là cổ phần cho các nhà khoa học dữ liệu ngày nay và ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất để thực hiện phân tích dữ liệu và học máy là Python và R. Các nhà khoa học dữ liệu có thể tích hợp các thực tiễn tốt nhất từ công nghệ phần mềm đến công việc của họ (như kiểm soát phiên bản, tích hợp liên tục và thử nghiệm) có thể bán được nhiều hơn, "Silge nói. Các nhà khoa học dữ liệu có ảnh hưởng lớn nhất trong tổ chức của họ là những người không chỉ có kỹ năng kỹ thuật mạnh mẽ mà còn có khả năng giao tiếp với sự rõ ràng và đồng cảm và điều hướng sự hợp tác giữa các nhóm chức năng chéo, cô nói thêm.

Kỹ năng giao tiếp không còn là lựa chọn cho các chuyên gia trong bất kỳ vai trò công nghệ nào, theo báo cáo của West Monroe Partners. Phần lớn (67%) các chuyên gia nhân sự cho biết họ đã từ chối lời mời làm việc từ một ứng viên CNTT tài năng vì thiếu kỹ năng mềm, báo cáo nhận thấy.

Mặc dù các kỹ năng này mang lại lợi nhuận cho các nhà khoa học dữ liệu, nhưng chúng có thể dễ dàng thay đổi, giống như tất cả các khía cạnh khác của thế giới công nghệ.

Cách giữ cho kỹ năng khoa học dữ liệu của bạn luôn mới

Đây là cách các nhà khoa học dữ liệu có thể cập nhật các kỹ năng của họ:

1. Đọc, đọc, đọc

Ngay cả các nhà khoa học dữ liệu cũng cần phải đọc về tài liệu của họ, Silge nói. "Tôi đã đọc một số bài báo học thuật về phương pháp học máy, nhưng tôi nhận được thông tin thực tế nhất, có tác động nhất đến bối cảnh kỹ thuật thay đổi nhanh chóng trong khoa học dữ liệu từ blog," cô lưu ý.

Giáo dục là quan trọng để luôn cập nhật về các kỹ năng, Dolan nói thêm. "Các nhà khoa học dữ liệu cần tiếp tục giáo dục bản thân để luôn cập nhật những xu hướng và sự phát triển mới nhất", cô nói. Cho dù đó là nghiên cứu blog của các đồng nghiệp của họ hoặc đăng ký nhận bản tin khoa học dữ liệu, các nhà khoa học dữ liệu phải liên tục tự học.

2. Hội nghị

Giáo dục này cũng có thể đến dưới dạng hội nghị, nơi các nhà khoa học dữ liệu có thể kết nối và học hỏi từ kinh nghiệm của các đồng nghiệp.

"Các nhà khoa học dữ liệu trong các ngành và lĩnh vực chia sẻ kiến ​​thức của họ trong hướng dẫn mã hóa, phản ánh về quá trình phân tích của họ và nói chuyện tại các hội nghị," Silge nói. Cô đề nghị các nhà khoa học dữ liệu tham dự các hội nghị để có được một hương vị của các xu hướng mới nhất trong bối cảnh kỹ thuật.

3. Mạng trực tuyến

Các trang web truyền thông xã hội là một cách dễ dàng và nhanh chóng để cập nhật các xu hướng mới nhất, Silge nói. Cho dù đó là kỹ năng mới, cơ hội việc làm hay thực tiễn tốt nhất, nhiều chuyên gia làm việc chia sẻ sở thích của họ trên các trang web như LinkedIn và Twitter, làm cho các trang web đó trở thành điểm khởi đầu tuyệt vời để duy trì vòng lặp.

"Những loại thực hành này luôn phát triển, vì vậy việc cập nhật các xu hướng và phát hiện mới nhất sẽ thúc đẩy sự phát triển nghề nghiệp và thành công nghề nghiệp", Dolan nói.

Để biết thêm, hãy xem Cách trở thành nhà khoa học dữ liệu của TechRepublic.

                                                                                

                                                

Cũng xem

 dt-skill.jpg "width =" 770 "/> </span><figcaption>
<p>
                                            Hình: iStockphoto / Sinhyu<br />
                                        </p>
</figcaption></figure>
<div class=