Многие застревают на этом этапе.

Наука о данных — это больше, чем просто математика

Ни одна модель науки о данных не работает без знания предметной области. Это полезно при принятии многих решений, например, какие функции использовать, интерпретация результатов и т. д. Студенты работают над 7 различными проектами из разных отраслей. Эти усилия бесполезны, поскольку вы не можете создать ценность для бизнеса, не зная отрасли.

Подход

  1. Получите некоторые знания в предметной области предпочитаемой вами отрасли, например, для меня это были финансы.
  2. Свяжитесь с лидерами, работающими в качестве специалистов по данным в этой отрасли.
  3. Спросите их, над какими проектами они работают. Это также продемонстрирует вашу готовность работать в их отрасли и может помочь вам найти работу раньше.
  4. Сделайте 3 портфолио проекта и разместите их в своем профиле Github с правильно оформленным файлом readme.
  5. Для проектной работы проведите небольшое исследование того, какие подходы использовались для такого рода проектов. Затем поработайте над этим и попытайтесь улучшить предыдущие результаты, используя свой подход.
  6. Продемонстрируйте свои достижения в LinkedIn.

Ваш путь к получению первой работы стал еще проще ;)