Det er trygt å si at data for tiden styrer verden. I dag trenger bedrifter kontinuerlig dataforskere for å hjelpe dem med å analysere, separere og trekke ut nødvendig informasjon fra big data. Informasjonen som dataforskere henter ut hjelper til med problemløsning og innovasjon.
Selv om en karriere innen datavitenskap kan interessere deg, kan mangelen på en relevant grad for å styrke karrieren din tone ned interessen din. Her er syv velprøvde måter å starte en karriere innen datavitenskap uten forutgående grad.
Hva er datavitenskap?
Datavitenskap innebærer å bruke analytiske ferdigheter og vitenskapelige teknikker for å trekke ut informasjon og innsikt fra rådata. Dataforskere kan bringe informasjon og kunnskap fra alle former for data, enten det er kvantitativt eller kvalitativt. Etterpå bruker de denne utvunnede informasjonen til problemløsning, beslutningstaking og utviklingsstrategier.
I dag er data en stor drivkraft for den globale økonomien, så dataforskere er og vil være etterspurt i overskuelig fremtid over hele verden. Å starte en datavitenskapskarriere uten en grad er ikke så vanskelig. Her er trinnene du må ta for å starte din datavitenskapskarriere:
1. Lær grunnlaget for datavitenskap
For å starte en karriere innen datavitenskap uten en grad, må du ha tilstrekkelig kunnskap om flere relevante bakgrunnsdisipliner. Datavitenskap stammer fra grunnleggende disipliner som matematikk, statistikk og informatikk.
Du kan lese bøker, se YouTube-videoer og delta på fysiske og virtuelle klasser for å gi deg en grunnleggende forståelse av disse disiplinene og øke kunnskapen din. I tillegg vil kunnskapen din om matematikk hjelpe deg med å lage maskinlæringsalgoritmer og oppdage mønstre.
Videre er statistisk ekspertise nyttig når du gjennomgår og analyserer data, slik at du kan komme til fornuftige konklusjoner. Å forstå informatikk vil også forberede deg på maskinlæring, et integrert aspekt av datavitenskap.
Du kan sjekke ut denne YouTube-videoen for en introduksjon til maskinlæring, for eksempel:
2. Ta kurs i datavitenskap
Det neste trinnet etter å ha lært det grunnleggende er å ta spesialiserte datavitenskapskurs. Disse gjør at du bedre kan forstå hvordan alt henger sammen innen datavitenskap. Heldigvis finnes det mange fantastiske kurs om emnet, som gir deg den nødvendige informasjonen for å hjelpe deg med å forstå datavitenskap og dens tilknyttede karrierer.
Du kan få tilgang til massive åpne nettkurs (MOOCs) fra leverandører som Coursera, Udemy og edX. Kunnskapen du får fra disse kursene vil utstyre deg for en blomstrende karriere. Noen kurs for å komme i gang inkluderer:
- Praktisk datavitenskap på AWS Cloud-spesialisering
- Machine Learning A-Z™: Hands-On Python & R i datavitenskap
- Python for datavitenskap og maskinlæring Bootcamp
3. Få et datavitenskapssertifikat/sertifisering fra troverdige sertifiseringsorganer
Du kan ta kurs i datavitenskap uten å få det nødvendige sertifikatet. Gratis kurs som dette er imidlertid ikke nok hvis du vil at potensielle arbeidsgivere skal ta deg på alvor. Når du får sertifikater fra dine fullførte kurs, gir de bevis på din kunnskap og ekspertise til potensielle arbeidsgivere. Noen av disse er:
- Sertifisert Analytics Professional (CAP) sertifisering
- IBM Data Science Professional Certificate
- Cloudera Data Platform Generalist (CDP) sertifisering
4. Øv på datavitenskapsferdighetene du lærer
Karrierer innen datavitenskap er ikke teoretiske. De involverer praktiske ting. Så mens du lærer i teorien, må du øve på disse ferdighetene gjennom praktiske erfaringer for å hjelpe deg å få og forbedre dem.
I tillegg, mens mange kurs vil gi deg praktiske oppgaver, bør du fortsatt gjøre en ekstra mil ved å ta praksisplasser og personlige arbeidsprosjekter. Du kan også se etter datavitenskapelige oppgaver som passer for nybegynnere i feltet.
5. Bygg andre tekniske og mellommenneskelige ferdigheter
Hver karriere krever en blanding av ferdigheter, og karrierer innen datavitenskap er intet unntak. Ideelt sett må du ha analytisk, kritisk tenkning, problemløsning, intellektuell nysgjerrighet, lagånd og kommunikasjonsevner.
I tillegg må du utvikle sterke dataprogrammering, datakrangel og visualiseringsferdigheter. Du bør merke deg at å lære disse ferdighetene tar tid, og du kan lære noen raskere enn andre, selv om du bare kan forbedre dem gjennom konstant trening.
6. Bygg en solid prosjektportefølje
Det ville hjelpe om du skreddersydde porteføljen din for å passe akkurat den datavitenskapelige karrieren som interesserer deg. Hvis du for eksempel er interessert i maskinlæring, bør porteføljen din gjenspeile prosjekter som involverer maskinlæring. Du kan bygge porteføljen din ved å jobbe med personlige prosjekter, inkludert å bygge casestudier som gjelder spesifikke problemer som påvirker bedrifter.
Du kan også søke om praksisplasser i bedrifter som er villige til å ta datavitenskapspraksis for kortsiktige prosjekter. Videre kan du bestemme deg for å jobbe gratis for venner som er bedriftseiere og frivillige organisasjoner. Noen organisasjoner du kan søke om praksisplasser og jobber hos er:
- Microsoft
- Amazon
7. Søk på jobber i din datavitenskapelige nisje
Det ville vise seg meningsløst å gå gjennom alle prosessene for å bli dataforsker hvis du ikke kan få jobb. Du fortjener å få en godt betalt jobb etter strengheten med å lære, bygge ferdigheter og få sertifikater. Det vil være lettere å finne jobber basert på din nisje hvis du er spesifikk om datavitenskapskarrieren du er interessert i.
Du kan bruke noen designtips for å forbedre porteføljen din, klargjør CV-en din, og legg dem på LinkedIn og andre sosiale medier-sider der potensielle jobbrekrutterere kan være. Du må kanskje oppsøke potensielle rekrutterere og ansettelsesledere, søke på unoterte jobber og sende kalde e-poster.
8. Forbered deg på datavitenskapsintervjuer
Før og etter å søke på en datavitenskapsjobb, må du forberede deg tilstrekkelig til datavitenskapsintervjuer. Mens datavitenskapelige intervjuer er unike, med spørsmål som omfatter atferdsmessige og tekniske sfærer, noen vanlige spørsmål om jobbintervjuer som gjelder over hele linja er også inkludert.
Noen tips for å hjelpe deg med å forberede deg til et intervju inkluderer å undersøke selskapet du har søkt til og forberede deg på å teste dine tekniske ferdigheter. I tillegg, hvis intervjuet ditt er virtuelt, kan det være lurt å sjekke ut disse tips om hvordan du holder fokus under et nettintervju. Du bør også lære hvordan du kan diskutere lønnsintervaller med intervjuerne på en trygg måte.
Hvis du er usikker på hvordan du skal svare på spørsmål på stedet, kan du oppsøke mulige spørsmål og øve på hvordan du svarer på dem slik at de ikke setter deg ut av balanse. Du kan også se etter mulige spørsmål å stille intervjueren. Å stille spørsmål under intervjuet indikerer din interesse for rollen og indikerer din forpliktelse til læring og forbedring.
Start din datavitenskapskarriere i datavitenskap nå
Datavitenskapskarrierer er både godt betalte og svært ettertraktede. Siden du ikke trenger en grad for å komme inn i feltet, vil trinnene som er oppført ovenfor hjelpe deg med å starte en karriere innen datavitenskap, utmerke deg i det og tjene godt.
