Полное руководство по смене карьеры на науку о данных
9 декабря 2021 г.
Смена карьеры — это один из способов, с помощью которого профессионалы повышают свою удовлетворенность работой. Одной из областей, в которую переходят многие профессионалы, является наука о данных. Знание того, что такое наука о данных и чем может быть полезен переход к карьере в области науки о данных, может помочь вам спланировать следующую часть своей профессиональной жизни. В этой статье мы объясним, что такое наука о данных, обсудим, почему переход к карьере в ней может быть полезен, и предложим восемь шагов, которые вы можете использовать для перехода в новую область.
Что такое наука о данных?
Наука о данных — это междисциплинарная область, которая использует научные процессы и алгоритмы для извлечения знаний из огромных наборов структурированных и неструктурированных данных и использует эти знания для формирования идей и принятия решений на основе данных в таких отраслях, как бизнес, маркетинг, исследования и информационные технологии. Профессионалы в области науки о данных создают процессы и системы для сбора и хранения данных и создают новые способы анализа данных с использованием различных программ и инструментов. Они также могут составлять отчеты и делать презентации для ключевых заинтересованных сторон, чтобы помочь в принятии решений на разных уровнях организации, от руководителей проектов до генеральных директоров.
Зачем менять карьеру на науку о данных?
Есть много причин, по которым вы можете переключиться на карьеру в области науки о данных, в том числе:
Получение более высокой оплаты
Многие профессионалы переключаются на науку о данных, потому что карьера в этой области предполагает более высокую оплату. По данным Indeed, специалисты по данным получают среднюю зарплату в размере 74 943 доллара в год. Профессионалы, которые уже имеют опыт работы с некоторыми навыками, которые нужны специалистам по данным, и имеют профессиональный опыт, могут обнаружить, что их зарплата выше средней из-за навыков, которые они приобретают при переходе из прежней области в новую. Например, если вы перестаете быть статистиком или исследователем, у вас могут быть навыки анализа данных, которые могут быть полезны для вашей новой роли.
Повышение универсальности
В большинстве отраслей есть карьера в науке о данных, поэтому смена карьеры в этой области может помочь вам работать в новой отрасли. Некоторые отрасли, в которых есть специалисты по данным, включают:
Аэрокосмическая промышленность и оборона
Информационные технологии
Разработка программного обеспечения
Розничная и оптовая торговля
Издательский
Здоровье и медицина
Строительство
Производство
Логистика и транспорт
Энергия
СМИ и развлечения
Текстиль
Путешествия, туризм и гостеприимство
Переход от другой карьеры в одной из этих отраслей может помочь вам получить работу в области науки о данных, потому что у вас есть базовые знания в этой конкретной отрасли. Даже если вы не из одной из этих отраслей, многие из них предлагают карьеру в области науки о данных, потому что они хотят расти и меняться, чтобы удовлетворить потребности своих соответствующих потребителей. Они также могут искать кандидатов, которые хотят расти и учиться в отрасли, а это означает, что смена карьеры может принести пользу вам и организациям с открытыми вакансиями.
Растущий спрос
Карьера в науке о данных в настоящее время очень востребована. Согласно Бюро статистики труда США, все карьеры в области компьютерных и информационных исследований, включая науку о данных, растут на 22% с 2020 по 2030 год, что намного быстрее, чем средние темпы роста для всех карьер. С прогнозируемым увеличением многие организации создают больше вакансий для удовлетворения своих потребностей в анализе данных и исследованиях, а это означает, что в настоящее время существует множество вакансий, и их может быть много в будущем. Это также означает, что смена карьеры сейчас может помочь вам расти как профессионалу в следующем десятилетии.
Создание лучших продуктов
Карьера в области науки о данных сосредоточена на сборе данных о продуктах, клиентах и производителях, чтобы они могли создавать более качественные продукты. Одним из преимуществ перехода к карьере в области науки о данных является то, что вы можете играть активную роль в формировании будущего уважаемых продуктов, внося в них изменения на основе данных. Еще одно преимущество заключается в том, что вы можете помочь в создании совершенно новых продуктов для организации, а это означает, что вы оказываете более непосредственное влияние на потребителей, чем в некоторых других ролях. Ваша способность создавать изменения может помочь вам чувствовать себя более связанными с вашей карьерой и увеличить ваши потенциальные доходы и удовлетворение от работы.
Развитие ваших профессиональных навыков
Любая смена карьеры или работы часто приводит к развитию новых навыков. Переход к карьере в области науки о данных может помочь вам развить профессиональные навыки, характерные для науки о данных, и другие навыки, которые могут применяться в любой карьере. Например, навыки, которые вы можете получить в роли специалиста по обработке и анализу данных, включают:
Анализ данных
Программирование
Коммуникация
Тимбилдинг
Исследование
Устойчивость
Пишу
Составление отчетов
Моделирование данных
Некоторые из этих навыков являются сложными навыками, которые вы изучаете напрямую и используете для конкретной работы, например, для программирования. Другие навыки, которые вы изучаете, — это навыки межличностного общения, которые вы можете перенести в любую профессию, например, хорошее общение, письмо и создание команды.
Как сменить профессию на работу в области науки о данных
Ниже приведены восемь шагов, которые вы можете использовать, чтобы изменить карьеру в науке о данных:
1. Изучите или повторите математику и навыки программирования
Карьера в области науки о данных часто использует сочетание математических навыков и навыков программирования для выполнения задач в рамках своей работы. Изучение или повторение основных вероятностей и статистики может помочь вам перейти от вашей предыдущей карьеры к науке о данных, потому что это математические навыки, которые необходимы в этой области. Изучение или повторение языков программирования и инструментов, таких как Python и SQL, может помочь вам узнать о широком спектре инструментов, которые есть в обеих программах, и позволит вам создавать код и программы, которые помогут вам анализировать обширные наборы данных из различных источников.
Если вы не знакомы с вероятностью и статистикой, полезно посещать занятия или просматривать учебные пособия по обоим видам математики, чтобы получить общее представление о каждом из них. Если вы не знакомы с программированием, сначала изучите SQL, потому что это наиболее часто используемый язык программирования, и его легче освоить, поскольку он использует простой язык для своих команд. После того, как вы изучите некоторые основы математики и программирования, рассмотрите возможность проверки своих знаний с помощью викторин, тестов и других мер понимания.
2. Станьте решателем проблем
Одним из мягких навыков, которые могут быть чрезвычайно полезными для переключения карьеры на науку о данных, является решение проблем. Есть несколько методов, которые вы можете использовать для решения проблемы, но изучение основ решения проблем, таких как управление ресурсами, определение проблемы и тестирование решений, может помочь вам стать более универсальным сотрудником в любой области и помочь вам развить мышление, которое помогает преодолевать трудности на рабочем месте. Выделение этих навыков в качестве кандидата на должность специалиста по науке о данных может помочь вам получить работу, которую вы хотите, даже если вы пришли из несвязанной карьеры, такой как издательское дело.
3. Просмотрите объявления о вакансиях в науке о данных
Поиск общих навыков между позициями, которые вы хотите, может помочь вам изучить идеи, которые подходят для любой роли в науке о данных. Позже важны конкретные навыки для должностей, которые вы хотите. Хотя изучение общих навыков работы с данными важно, просмотр объявлений о вакансиях на интересующие вас должности может помочь вам найти конкретные навыки для развития. Например, если позиции, которые вы хотите, требуют от вас четкого понимания программирования и анализа данных, то сосредоточиться на развитии этих навыков важнее, чем научиться писать для этих позиций. Это верно и для других навыков, которые рекомендуют должности.
4. Отдайте предпочтение структурированным курсам
В то время как учебные пособия хороши для повторения уже имеющихся навыков, развитие новых навыков может оказаться сложной задачей. Один из способов решить эту проблему — отдать приоритет прохождению структурированных курсов с лицензированными профессионалами. Эти курсы могут помочь вам управлять своим временем, освоить навыки, о которых вы не знаете, и предоставить способы проверки и применения полученных знаний. Наконец, структурированные курсы также могут быть полезны, поскольку в них есть ресурсы, которые вы можете использовать, такие как учебники, инструктор и ваши одноклассники, которые могут понимать разные области науки о данных и могут помочь вам разработать различные подходы к решению задач на рабочем месте.
5. Присоединяйтесь к совместным проектам
Совместные проекты — это один из способов, с помощью которого вы можете получить практические навыки в области науки о данных, пользуясь преимуществами «коллег», у которых другие базы знаний, чем у вас. Совместный проект часто представляет собой набор данных с открытым исходным кодом или переданный на аутсорсинг, который многие люди вкладывают в работу либо в пользу пользователей данных, либо в качестве общей помощи обществу в целом. Есть несколько причин, по которым может существовать совместный проект, в том числе:
Проект настолько велик, что требует гораздо больше работы, чем может выполнить один человек или организация.
У проекта сжатые сроки, и для выполнения определенных задач требуется несколько человек, чтобы обеспечить запланированное выполнение.
У проекта есть особенности, задачи и инструменты, на которых люди могут учиться.
6. Практикуйте небольшие индивидуальные проекты
Самостоятельная практика может помочь вам развить передовой опыт и навыки, которых у других может не быть. Например, выделив один час на работу над проектами по хранению и анализу личных данных, вы сможете найти недостающие знания и запланировать время для развития своих навыков. Завершение небольших проектов также может дать возможность увеличить ваши достижения, которые вы можете указать в своем резюме, чтобы потенциальные работодатели могли их увидеть. Это может помочь вам практиковать новые навыки без стресса, связанного с реальными наборами данных, предоставить инструмент обучения, который вы можете использовать на протяжении всей своей карьеры, и выделить свои уникальные навыки.
7. Поговорите со специалистами по науке о данных
На рабочем месте работает много специалистов по науке о данных, и, задавая им вопросы об этой области, вы можете получить некоторые советы и навыки, которые вы можете использовать. Например, специалист по данным, имеющий 10-летний опыт работы в этой области, может рассказать вам, как эта область изменилась за последнее десятилетие, где область может расти и какие языки программирования вы можете изучить, чтобы получить преимущество перед другими потенциальными кандидатами. Общение с профессионалами также может помочь вам понять, что менеджеры по найму ищут в кандидатах и какие должности могут быть в конкретных отраслях.
8. Подайте заявку на работу в области науки о данных
Последним шагом для изменения карьеры в области науки о данных является подача заявки и собеседование на работу в области науки о данных. Это момент, когда вы продвинете свои навыки в качестве нового специалиста по науке о данных. Напишите резюме, в котором подчеркиваются ваши новые навыки и объясняются преимущества вашего предыдущего профессионального опыта, подавайте заявки на должности, для которых у вас есть навыки и которые вы, возможно, захотите занять в будущем, и поговорите с различными организациями в различных отраслях, чтобы узнать, они соответствуют тому, что вы хотите от своей профессии.
Обратите внимание, что ни один из продуктов или компаний, упомянутых в этой статье, не связан с компанией Indeed.