نحوه ساخت یک سبد علوم داده قوی

ساختن یک نمونه کارها یک فرصت یادگیری عالی است و برای نمایش تخصص فنی شما کاملاً مؤثر است.

یکی از مهمترین اقدامات برای انجام برنامه ریزی نحوه تبدیل شدن به دانشمند داده ، تصمیم گیری در مورد چگونگی نشان دادن مهارت ها ، دستاوردها و دانش خود است.

یک نمونه کارها حرفه ای وسیله ای مهم برای ایجاد ارتباطات برای دانشمندان داده است و برای شروع کار ، ارزیابی مجموعه های مهارتی را که شما تسلط داده اید (یا در حال یادگیری هستید) ارزیابی کنید. بر اساس این مهارت ها ، برای کمک ها ، فرصت های کارآموزی و مشاغل ، نمونه کارها بسازید.

الزامات موجود در ارسال های شغلی علوم داده باعث می شود زندگی برای هر متقاضی شغلی متمایز شود.

با این حال ، نمونه کارها شما تلاش های شما در شکار شغل علوم داده را تقویت می کند. بنابراین ، اسکلت مهارت های خود را در نظر بگیرید. شما می توانید با نمایش مهارت های داده خود برای تحت تأثیر قرار دادن مهارت های داده خود برای تحت تأثیر قرار دادن کارفرمایان از طریق نمونه کارها ، برای طیف گسترده ای از مشاغل علوم داده در سطح ورودی اقدام کنید.

در این راهنما ، ما اهمیت ساخت یک نمونه کار را از طریق پروژه ها توضیح می دهیم و نکات واقعی را ارائه می دهیم که درها را برای شما باز می کند.

اهمیت یک سبد علوم داده

جستجوی یک کار علوم داده در سطح ورودی می تواند یک تجربه شکست دهنده باشد زیرا برای رسیدن به یک شغل به تجربه نیاز دارید ، اما برای دریافت تجربه نیز به یک شغل نیاز دارید. این می تواند برای مبتدیان گیج کننده باشد. بیشتر نقشهای شغلی علوم داده سالها تجربه قبلی را می پرسند ، و این باعث می شود که ورود به این زمینه دشوار باشد.

چگونه می خواهید یک تجربه بدون دانشکده علوم خود را در درب بدست آورید؟آیا اگر تجربه لازم را نداشته باشید ، صدور گواهینامه علوم داده به شما کمک می کند؟نه

روش های زیادی برای به دست آوردن یک کار علوم داده در سطح ورودی وجود دارد ، مانند کارآموزی ، بوت کامپ های پیشرفته ، مدرک کارشناسی ارشد ، اما تنها چیزی که به بسیاری از افراد کمک کرده است ، ایجاد یک نمونه کارها است. برای به دست آوردن شغل در علوم داده ، باید از طریق پروژه های دنیای واقعی تخصص خود را نشان دهید.

هنگامی که شما در حال ساختن مهارت های علوم داده هستید ، به آن مایل اضافی بروید و روی پروژه های علوم داده و مجموعه داده های عمومی کار کنید تا از آن استفاده کنید. شما می توانید پروژه خود را برای استفاده عمومی از طریق GitHub مستقر کنید و مقالاتی را بنویسید که یافته های شما را توضیح می دهد.

دانشمندان داده همیشه کنجکاو هستند که به آنچه دانشمندان داده های دیگر انجام داده اند نگاه کنند.

به عبارت ساده ، هرچه پیدا کردن این پروژه ها برای افراد ساده تر باشد ، استخدام مدیران برای ارزیابی مهارت های شما آسان تر می شود.

پروژه های علوم داده

یکی از بهترین راه های شروع کار در علم داده ، کار بر روی پروژه ها است و منابع رایگان زیادی به صورت آنلاین وجود دارد.

در حالی که بسیاری از پروژه های علوم داده می توانند سخت به نظر برسند اما با یادگیری مفاهیم اساسی آمار برای علم داده ، می توانید کارهای زیادی را برای بهبود مهارت های علوم داده خود انجام دهید.

پروژه های علوم داده شما را وادار می کند تا زمان بیشتری را برای یادگیری در مورد برنامه نویسی ، انجام تجزیه و تحلیل آماری ، استفاده از راه حل ها و ایجاد تجسم داده ها برای برقراری ارتباط با نتایج به طور معناداری صرف کنید.

در اینجا دلایل اساسی وجود دارد که چرا کار در پروژه های علوم داده ارزش وقت شما را دارد - و چرا ایجاد یک نمونه کارها باعث افزایش چشم انداز شغلی شما می شود.

• تجربه دستی: کار از طریق یک پروژه علوم داده ، دانش شما را سیمان می کند و اعتماد به نفس شما را برای صحبت در مورد آن بوت می کند.
• جامعه داده ها: شما می توانید با افرادی که به علوم داده و یادگیری ماشین در سیستم عامل هایی مانند Kaggle ، Reddit و Stack Overflow برای دریافت راهنمایی های رایگان و متخصص در ارتباط هستند ، ارتباط برقرار کنید.
• مشارکتها: دانشمندان داده ای که پروژه های شما را جالب می دانند نیز به منظور سنجش مهارت ها ، تجربه ها و علایق خود ، از طریق نمونه کارها خود جستجو می کنند و حتی ممکن است شما را برای کمک های منبع باز توصیه کنند.
• کارآموزی: نمایش پروژه ها در نمونه کارها شما اغلب ابزاری مهم در یافتن فرصت های کارآموزی است.
• مشاغل: پیدا کردن فرصت ها دلیل اصلی ساختن نمونه کارها است و شما با نشان دادن کارهایی که در پروژه ها انجام داده اید ، شانس را افزایش می دهید.

ما کاملاً در مورد اینکه چرا اصول اولیه هرگز نباید برای ساختن پایه و اساس درست در مقاله مهارت های دانشمند داده خود تخفیف داشته باشیم ، کاملاً صحبت کرده ایم و اکنون ، در این راهنما ، ما از طریق پروژه ها به تخصص می پردازیم.

کار بر روی پروژه های علوم داده و مجموعه داده های عمومی به شما کمک می کند تا کنجکاوی فکری را ایجاد کنید تا روی تخصص در یک زمینه خاص تمرکز کنید.

مثل این است که اگر می خواهید در یک حرفه خاص متخصص شوید ، باید همه چیز ضروری را برای تبدیل شدن به یک ژنرالیست در ابتدا در آن حرفه بیاموزید.

زمان ، کوشش ، ساعت تحقیق و کار با داده ها طول می کشد.

روش های زیادی برای نمایش کار خود وجود دارد در حالی که هنوز در حال یادگیری آسان کردن زندگی خود هستید و یک سبد علوم داده قوی ایجاد می کنید.

بیایید نگاهی دقیق تر به آنچه در آن هستند و چگونه می توانید از آنها استفاده کنید.

ایجاد پروژه ها

به عنوان یک مبتدی ، می توانید با پروژه های آسان شروع کنید و مشاهده کنید که چگونه همسالان خود پروژه های مستند ایجاد می کنند و کیفیت تحلیل ها را برقرار می کنند.

مهم است که چه پروژه هایی را ایجاد می کنید و چگونه بهترین استفاده از منابع را انجام می دهید ، مانند کتابخانه های علمی ، بسته ها و ابزارهای موجود در اختیار شما. شما اساساً در حالی که استفاده بهینه از وقت خود را با شناسایی هدف انجام می دهید ، در حال یادگیری مفاهیم و مهارت های استدلال منطقی هستید.

بدون هدف ، تلاش های شما بیهوده است ، اما بدهی هدف را می توان با پاسخ دادن به سؤالاتی مانند:

• در اینجا چه مشکلی را حل می کنم؟
• چگونه می توانم از تحلیل خود بهره مند شوم؟
• چه مهارت هایی کسب می کنم؟

پروژه ها جایگزین تجربه کاری شما نیستند ، اما اگر برای بهبود مهارت های خود وقت خود را اختصاص دهید ، می توانید تخصصی را که بیشتر افراد از طریق تجربه کار به دست می آورند ، نشان دهید.

همانطور که در حال یادگیری از طریق پروژه ها هستید ، کار خود را بر روی سیستم عامل هایی مانند Github و DeepNote بدون توبیخ ثبت کنید.

نمونه کارها و مستندات پروژه

پروژه های نمونه کارها که بیشترین توجه را به خود جلب می کنند ، پروژه هایی هستند که به خوبی مستند شده اند. مستندات موفقیت پروژه ها و نمونه کارها شما را به طور کلی ایجاد یا از بین می برد.

کیفیت کد برای ارتباط و وضوح از اهمیت ویژه ای برخوردار است. اگر کار شما ساده نیست ، استثنایی نیست.

در اینجا نمونه ای از یک کد پایتون ظریف آورده شده است.

5 بهترین دوره پایتون برای علوم داده [راهنمای 2023]

پایتون را برای علوم داده ، از جمله پاندا ، Numpy ، Matplotlib و Bokeh ، برای دستکاری ، تجزیه و تحلیل و تجسم مجموعه داده ها بیاموزید.

SAKM 23 ژوئن 2022

مهندسی داده ها را بیاموزید-آهنگ ها و دوره های مراقبت

مهندسی داده ها شامل بسیاری از نقش ها و وظایف است. SAKM 6 ژوئن 2022

SQL را برای علم داده و یادگیری ماشین یاد بگیرید

SQL یک زبان برنامه نویسی بسیار مرتبط در علوم داده است و برای مدت طولانی مهارت درخواست شده در صنعت فناوری بوده است.