«Из десяти человек, которым звонят, только двоих выбирают на собеседовании», — Абхишек Гупта.

Автор: Шрея Шубхам | Опубликовано 21 июля 2020 г.

Наука о данных стала новаторской технологией, о которой, кажется, думают все. Провозглашенная самой сексуальной работой 21-го века, наука о данных — это модное словечко, и очень немногие люди в ее истинном смысле знают о технологии. Несмотря на то, что многие люди стремятся стать асом специалистов по данным, важно сбалансировать плюсы и минусы науки о данных и создать четкий образ. Мы подробно рассмотрим эти моменты в этой статье и предоставим вам необходимые взгляды на науку о данных. На рабочем собеседовании по науке о данных вас проверят на понимание того, почему вы выбрали алгоритм или методологию и почему вы пришли к такому выводу.

Давайте совершим виртуальный тур по этому вашему путешествию из конца в конец и сделаем его стоящим!

"Давайте разберем путаницу, которая в конечном итоге становится самой большой ошибкой начинающего специалиста по данным"

ЛОКАЛИЗОВАННЫЕ АМБИЦИИ

Подходящий домен

Это междисциплинарная дисциплина, истоки которой лежат в статистике, математике и информатике. Из-за обилия позиций в области науки о данных и прибыльной шкалы заработной платы это одна из самых востребованных вакансий.

Некоторые из основных причин для выбора этого поля:

  • Спрос
  • Шкала оплаты
  • Универсальность
  • Карьерный рост

ДОСТУПНЫЕ КУРСЫ

Ваши утечки — это модные инструменты и языки

Прохождение курса имеет решающее значение для начинающего Data Scientist, но слишком много информации к концу его для усвоения также может оказаться фатальным. Важно знать, где, как и почему, чтобы преуспеть в этой области. Вот некоторые из способов, которыми вы можете проложить свой путь к лучшему будущему:

  • Уточните, где вы хотели бы специализироваться.
  • Дайте точную оценку вашего нынешнего уровня компетентности.
  • Подготовьте свой бюджет соответствующим образом.
  • Поймите, сколько времени и разума вы готовы потратить на это.

ИНТЕРВЬЮ

Из десяти человек, которым звонят, только двоих выбирают на собеседовании

2 человека из «основных причин» не выбирают после собеседования по науке о данных?

  • Неуверенность в технических навыках

Чтобы быть по-настоящему эффективным специалистом по данным, навыки программирования должны охватывать все технические аспекты — работу с огромными объемами данных, работу с данными в реальном времени, облачные вычисления, неструктурированные данные, а также математические аспекты [и] работа со статистическими моделями, такими как регрессия, оптимизация, кластеризация, деревья решений, случайные леса и т. д.

  • Отсутствие уверенности в объяснении концепции

Концептуальные навыки позволяют представлять абстрактные понятия, видеть взаимосвязи и делать логические выводы. Концептуальные навыки помогают специалистам по данным увидеть, как вся команда работает как единое целое для достижения своих целей.

  • Сосредоточьтесь на построении модели

Процесс построения модели включает в себя настройку способов сбора данных, изучение и обращение внимания на то, что важно в данных, чтобы ответить на вопросы, которые вы задаете, поиск статистической, математической или имитационной модели, чтобы понять и сделать предсказания. ».

https://youtu.be/HIUwSpoU1n4

Чтобы узнать больше, посетите нас на https://datafolkz.co.in/

Подпишитесь на нас в: