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数据科学家教育中的重要资源

从进入这个领域的人到管理者,都有大量的数据科学学习资源。请继续阅读关键资源和一本关于数据科学技能的新书的节选。

随着对数据驱动的组织的关注不断增加,对数据科学家的需求也在增长,许多人正在加入这一领域。数据科学需要很多不同的技能从数学到商业演示再到编码技能。这也是一个领域需要继续教育

特别是在新冠肺炎疫情导致的持续封锁下,许多人选择在多个领域在线学习,包括数据科学。数据科学职业生涯中从初级到管理人员的各个层次的人都可以获得数据科学家教育的资源。

Zacharias Voulgaris和Yunus Emrah Bulut在他们的新书中讨论了数据科学家的教育,数据科学家的临床态度,这本书是关于……所必需的整体技能集数据科学的成功

转向数据科学

沃加瑞斯说写这本书的一个原因是为了帮助人们过渡到数据科学的位置。他还说,开始阅读是一个关键的地方关于职位的书籍

“大多数研究数据科学的人会研究他们可以免费获得的东西,”沃加里斯说。“这可能是一个很好的起点,但如果你想深入学习,我们绝对建议你参加一门课程——一门严肃的课程——同时(阅读)书籍(和)从可靠的供应商那里获得视频资源。”

Voulgaris和Bulut都认为这是数据科学训练营项目是强大的资源。网上有很多数据科学训练营。许多公司为参与者提供实践经验,有些甚至为参与者提供导师项目。

导师

导师对于数据科学家的教育很重要。布卢特说,一个好的导师对学习数据科学和其他很多专业都很重要软技能对工作来说是必要的。

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“我不能夸大导师的价值,”沃加里斯说。

找到一个好的导师是很困难的。沃加瑞斯说,那些认为自己是导师的人并不总是最好的选择。在与导师的关系中,人们需要不同的东西,有时,很难建立人们需要的关系。选择一位能够与你沟通的导师是非常必要的,而且你也能够与他建立关系。

很多人把目光投向了上司和公司内部的其他人工作环境一个好的导师。Voulgaris说,在他自己的经验中,这种指导可能是一种困难的情况。有时,如果你在一个较小的组织工作,这可能会引起争议。根据他自己的经验,他在微软工作时有一位导师,这位导师并不在他的直接团队中,但可以在数据科学的各个方面领导他。

“找到一个像专业导师一样的人肯定更好——至少对这个领域的新手来说是这样的,”沃加里斯说。

专业导师通常更致力于指导人们,并能导致更强的指导关系。万一关系破裂,一个更专业的环境也很好。在结构化的导师计划中更容易找到合适的人选。

“我想向所有正直的人推荐的第一件事是从数据科学开始布鲁特说。

目前有许多专业的指导服务(以金钱为交换条件)提供给数据科学家,这些服务对投身该领域的人也很有帮助。在该领域的熟人和朋友中也很容易找到业余导师。

布鲁特说:“关键是要长期维持这种指导。”“你不可能在两到三周内学会数据科学。这是一个长期的过程。”

布卢特说,重要的是,双方都有维持这种关系的动机。在某些情况下,它可以是金钱上的,但它也可以来自于想要为导师教书的地方。大多数接受指导的人看到了在他们的领域学习和进步的动机。

实践经验

数据科学家教育最好的工具之一是实践经验。特别是当涉及到数据科学的商业方面时,最好的学习方法之一就是实地工作。

“一种方法是在实践中学习,”布鲁特说。“实际上,这可能是最有效的学习方式之一。”

但有时候,从实践中学习说起来容易做起来难。很多人都遇到过这样一个问题,即需要经验才能获得经验。

布鲁特说:“如果你说的是‘真正的’实践经验,那只能在真正的公司里,通过从事真正的项目来获得。”

他说活动,训练营可以提供模拟经验,但它们“受天性的限制”。他说,最好的办法是参与“类似真实”的模拟项目,以鼓励更多的体验。

“有时候,对于数据科学的初学者来说,刚参加完新兵训练营或学习完技术后就想找到工作几乎是不可能的,因为他们有实践学习经验的障碍,”沃加里斯说。

根据Voulgaris的说法,许多数据科学家将从工作开始数据分析在进入数据科学之前。数据分析师和数据科学家有不同的工作,但他们确实获得了帮助他们过渡到数据科学的经验。

请看这里第十一章数据科学家的临床态度,包括评估广泛可用的不同数据科学家教育资源。

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