Sträva efter en datavetenskapskarriär
Om du har klickat på den här länken är det uppenbart att du är någon som vill komma in i Data Science-karriären. Som alla blivande datavetenskapsstudenter vill du veta hur det är efter att du kommit in i det utmanande området datavetenskap. Det är bra eftersom du kan planera vilka färdigheter du ska lära dig, vilken typ av kursplan för datavetenskap som är rätt för dig och andra förutsättningar.
Du kanske har läst om många resurser som talar om varför Data Science är så efterfrågat, varför du borde bli Data Scientist, etc. Det är den positiva sidan. Men det finns också en negativ. Det här inlägget kommer att kasta lite ljus över den negativa sidan och fokusera specifikt på de utmaningar du kan möta inom Data Science-domänen.
Innehållsförteckning
Integreringsverktyg
Brist på förståelse om KPI och roll
Säkerhet Hur kommer rätt kursplan för datavetenskap att hjälpa? Utmaningar inom datavetenskap och hur rätt kursplan för datavetenskap kommer att hjälpaInnan vi kommer till det du letar efter, låt oss snabbt gå igenom några punkter som är viktiga för att ställa in sammanhanget rätt, för att veta om utmaningarna inom Data Science.
Vad är datavetenskap? Data Science är ett område som ansvarar för att bättre utnyttja data. Med allt datoriserat, finns det mycket data som genereras varje sekund. En del av denna data är välorganiserad och redo att användas. Men resten är i sin råa form, vilket betyder att det inte finns mycket värde för det innan det extraheras och bearbetas. Och Data Science används för att göra denna rådata till läsbar och värdefull data. Data Science är en kombination av verktyg, teknologier och algoritmer som samarbetar för att hitta dolda mönster i rådata. När informationen har hittats kommer den att extraheras, bearbetas och användas för att få information som skulle vara användbar för ett företag eller en produkt.
Det finns två huvudsakliga sätt som Data Science kan vara en del av ditt CV/CV:
Datavetenskap kurser/certifieringar
Erfarenhet av datavetenskap Datavetenskapliga kurser/certifieringar Att ha Data Science-kurser på ditt CV/CV visar rekryterarna ditt intresse för domänen. Du skulle inte slutföra en kurs om du inte var intresserad. De flesta av kurserna har en bra kursplan för datavetenskap som täcker såväl teoretiska som praktiska aspekter. Du kommer att behöva slutföra uppgifter och projekt för att slutföra kursen. Om du har genomfört sådana högkvalitativa kurser från välkända institut så tillför det ännu mer värde till ditt CV/CV. Medan kurser representerar din förberedelse och intresse, representerar certifieringar dina färdigheter. När du har blivit certifierad visar det att du har tillräckligt med kunskaper för att komma in i Data Science.
Data Science Experience Om du är någon som redan arbetar inom Data Science-domänen, kommer din erfarenhet att hjälpa dig att höja kompetensen och få bättre jobb. Att nämna din erfarenhet kommer att hjälpa rekryterarna att veta vilka verktyg, processer du redan känner till och hur redo du är för att få ett mer avancerat jobb.
Att lägga till Data Science-upplevelse är endast möjligt för personer som redan är i Data Science-domänen. Men kurser och certifieringar gäller för alla: en fräschare, erfaren person som är villig att byta till Data Science, eller Data Science erfaren proffs som vill avancera i sin karriär.
Utmaningar du skulle möta i en datavetenskapskarriär Även om Data Science är en lovande karriärväg och ser ut som ett paradis, kan resan bli ojämn ibland. För att förstå varför, låt oss titta på några av de vanliga utmaningarna du skulle möta inom Data Science.
Förståelse av domänen Definitionen av datavetenskap är vag. Därför finns det mycket osäkerhet när det gäller att förstå de uppgifter som är involverade. Detta är en utmaning speciellt för nybörjare som precis har börjat med Data Science. Nybörjare anställs baserat på deras behörighet och färdigheter, men de skulle veta omfattningen av vad de borde göra först efter att ha tillbringat lite tid. När du tillbringar mer tid i domänen blir omfattningen och domänkunskapen tydlig. Detta är dock inte ett problem för erfarna proffs. Utan korrekt förståelse av domänen kan det bli svårt att få önskat resultat. Träning kan hjälpa till viss del. Men bara erfarenhet kommer att bygga upp en gedigen kunskap om att bestämma rätt sak att göra för rätt situation.
Hämta data som betyder något Du kan hitta data i överflöd. Men det viktiga är hur relevant denna information är för dig. Du kan inte hitta fartyg som seglar på en flygplats. På samma sätt kan du inte hitta lösningarna på ditt problem om du inte har rätt data. Och på grund av dataöverflöd kan det också vara svårt att avgöra om en datauppsättning skulle ha värdefull data som behövs för att lösa ditt problem. Du kan vara säker på dessa först efter att de inledande stadierna av datarensningen är gjorda. Det kan också finnas fall där du har hittat data som du tycker är rätt. Men när du fortsätter att arbeta med det inser du att datasetet inte har tillräckligt med relevant data för att lösa ditt problem. Så all tid och ansträngning du har investerat går till spillo. Det enda du kan få ut av en sådan situation är erfarenhet.
Data Science handlar mest om hur du behandlar data. Bearbetning av data är en viktig men ändå kritisk del av Data Science. Och utan tvekan blir det en utmaning när du ska bearbeta det som datavetenskapare brukar kalla “stökig data”.
Att rensa data, extrahera variabler i rätt form, etc., är svårt speciellt när data har anomalier. Och om det ens är ett litet misstag i bearbetningen, skulle hela modellen ge felaktiga eller mindre exakta resultat. I vissa fall skulle du inte ens veta att bearbetningen inte var rätt förrän du får den slutliga resultatet. Gud förbjude, om det händer kommer du ha svårt att fixa det.
Välja rätt algoritm Det finns många resurser som förklarar olika algoritmer och när det är rätt tillfälle att använda det. Men när det gäller att göra det på riktigt och du måste välja en algoritm ur stacken, kan du fastna. Du kan inte kompromissa med resultat och därför är det mycket viktigt att du väljer den bästa algoritmen för en viss situation. Och det finns ingen universell algoritm som fungerar för allt. Allt beror på datamängden och vad du vill få ut av den.
Integreringsverktyg Data Science innebär att man använder en uppsättning verktyg för att få jobbet gjort. Olika verktyg är byggda för olika ändamål. Och du måste ofta integrera verktyg för att bygga hela pipelinen. Att hitta verktyg som är lätta att integrera är inte ett stort problem eftersom nästan alla verktyg är byggda med flexibilitet och integration i åtanke. Men det står på papper. Saker och ting är annorlunda när det kommer till verkligheten på marken. Stöd över plattformar, nätverkskonfiguration, dataformat och mycket annat kommer att spela. Även om du inte skulle vara direkt ansvarig för de flesta av dessa, är det fortfarande en flaskhals i processen. Så att integrera verktyg är också en av utmaningarna du skulle ställas inför.
Brist på förståelse om KPI och roll
Du skulle inte hitta tydliga nyckeltal och uppgifter definierade för en roll inom Data Science på de flesta platser. För alla roller bör tydliga nyckeltal, ansvarsområden, uppgifter och mått definieras. Detta hjälper individer såväl som organisationen. Men på de flesta ställen där det saknas denna förståelse, slutar Data Science-proffs som gör det de inte borde göra. Detta äter upp deras tid som de kan använda för att göra något som faktiskt betyder något och gör skillnad.
Hela syftet med Data Science är att få värdefull data. Dessa uppgifter är i de flesta fall också känsliga och konfidentiella. Därför är säkerheten ett stort problem. Även om det kommer att finnas specialiserade säkerhetsteam eller medlemmar för att ta hand om säkerheten, måste du som Data Science-proffs se till att de verktyg du använder och pipeline du använder är säkra.
En annan utmaning är när det finns säkerhet men du inte har behörighet att använda dem. Det kan finnas fall där du behöver få lite känslig information för att komplettera din modell eller göra den bättre. Men du skulle inte få använda den på grund av säkerhetsproblem.
Hur kommer rätt kursplan för datavetenskap att hjälpa? Den bittra sanningen är att det inte finns något sätt att helt eliminera utmaningarna. Men vad du kan göra är att förbereda dig på att möta dem. Data Science-kurser är till stor hjälp för att förbereda dig själv och det är därför rätt kursplan för datavetenskap är viktig.
Hur skulle du veta om en kursplan för datavetenskap är tillräckligt bra? En bra kursplan för datavetenskap bör åtminstone ha det senaste innehållet av algoritmer, processer, tillvägagångssätt etc., praktisk demonstration av de mest använda verktygen inom datavetenskap, uppdrag, branschklassade projekt och viktigast av allt verkliga fallstudier.
Om du letar efter ett datavetenskapsprogram som har en omfattande kursplan bör du kolla ut Springboards karriärprogram inom Data Science. Det här programmet är utformat för att beväpna dig med de färdigheter som krävs för Data Science och hjälpa dig att få ett Data Science-jobb.
