متخصصان علوم داده همیشه مورد تقاضا هستند، اما بهترین موقعیت ها می توانند بسیار رقابتی باشند. تقویت مهارت های شما راهی عالی برای برجسته سازی در یک زمینه شلوغ است. با این حال، دنیای علوم کامپیوتر راه های زیادی را برای به روز نگه داشتن تخصص شما ارائه می دهد، بنابراین دانستن اینکه از کجا شروع می شود دشوار است. اگر می خواهید جذابیت بیشتری برای استخدام کنندگان پیدا کنید یا عملکرد خود را در موقعیت فعلی خود بهبود ببخشید، این سه ایده را برای مهارت های جدید در نظر بگیرید.
مسلط شدن بر مهارت بررسی داده ها
آیا می دانید بیشتر تحلیلگران حداکثر 80 درصد از وقت خود را صرف مدیریت اطلاعات صرف تمیز کردن داده می کنند؟ اگرچه این یک بخش مهم از فرآیند است - جریانهای پیچیده داده، به ویژه هنگامی که توسط کاربر تولید می شوند، نیاز به کسی دارند که زمینه های تکراری، نادرست و ناقص را بررسی و رفع کند - اما این می تواند مقادیر زیادی از منابع شرکت را ببلعد، و فرایند یکبار مصرف، زیرا داده های جدید باید تمام وقت در حال آمدن باشند.
با ساده سازی فرایندهای شرکت برای تمیز کردن داده ها، استخدام کنندگان و همکاران را تحت تأثیر قرار خواهید داد. با استفاده از نرم افزار جدیدتر و دوستانه درگیری داده ای که رویکرد بصری تری دارد، دیگر نیازی به تجویز دستی یک پایگاه داده نیست. برخی از این ابزارها حتی برای جابجایی کاربران توسط افراد بدون سابقه فنی قابل توجهی طراحی شده اند، بنابراین شما حتی می توانید کارمندان جوان را در استفاده از چنین نرم افزاری راهنمایی کنید و مرحله تمیز کردن و بررسی تجزیه و تحلیل داده ها را به شدت تسریع کنید.
غنی دقیق تر مجموعه داده ها برای Insights
حتی اگر شرکت شما یک شخصیت بزرگ داده است که در چندین موقعیت امکان جمع آوری اطلاعات از کاربران را دارد، مدیریت ارتباط با مشتری مدرن نیاز به تفصیل ترین درک ممکن از هر مصرف کننده دارد، و به عنوان صنایع از کیت های اشتراک گرفته تا لوازم آرایشی رنگی به جهان از شخصی سازی در سطح فردی، مشاغل برای ادامه رقابت باید بیشتر و بیشتر در مورد مشتریان خود بدانند. این همان جایی است که غنی سازی داده می درخشد.
شما احتمالاً قبلاً با روشهای معمول غنی سازی داده ها آشنا شده اید که اطلاعات اختصاصی شرکت شما را با پایگاه داده های شخص ثالث جمع آوری می کند که حقایق اساسی دیگری مانند موقعیت جغرافیایی یا وابستگی جمعیتی را ارائه می دهد. اما تا زمانی که بانک اطلاعاتی شرکت و پایگاه داده شخص ثالث حداقل یک عامل مشترک داشته باشند، نیازی به محدود کردن اطلاعات در سطح سرشماری نیست. پیگیری اطلاعات رسانه های اجتماعی و مرور داده ها و اتصال آنها با پایگاه های داده اختصاصی به شما کمک می کند با تهیه ابزار بازاریابی خود برای ابزارهای ارسال پیام شخصی برای هر مرحله از فرآیند خرید، سودمندی تجزیه و تحلیل و جمع آوری داده ها را نشان دهید.
مطالعه در مورد یادگیری ماشین
نه، ربات ها هنوز برای کار شما نمی آیند، اما اگر بتوانید با جزئیات یادگیری ماشین و هوش مصنوعی راحت باشید، آینده خود را اثبات می کنید. همانطور که کال نیوپورت، نویسنده و دانشمند کامپیوتر، در کتاب Deep Work مشاهده کرد، در میان موفق ترین شرکت کنندگان در اقتصاد مدرن (به عنوان مثال شما) افرادی که در کار در کنار ماشین های هوشمند برای ایجاد بینش های جدید متخصص هستند، خواهند بود. مجموعه داده های کاملاً آراسته ای که با تمیز کردن و غنی سازی اطلاعات خام ایجاد می کنید، می توانند پایه و اساس یادگیری هوش مصنوعی در الگوریتم های تحت نظارت باشند، در این دستگاه از داده های برچسب گذاری شده و مرتب شده برای ساخت پارامترهای مورد نیاز برای مقایسه نتایج پیش بینی شده با نتایج واقعی استفاده می شود.
شما می توانید در آموزش یادگیری ماشین خود با سرمایه گذاری در اصول بهینه ساز و از دست دادن عملکردها بعد از ساعت ها سرمایه گذاری کنید، اما برای اینکه سیستم های هوش مصنوعی را به بخشی از فرهنگ شرکت خود تبدیل کنید، کار با بخش فناوری اطلاعات مهم است، زیرا آنها کسانی هستند که مسئول عملیاتی کردن مدلهای پیش بینی در سراسر شرکت هستند. اگر الگوریتمی را به زبان مورد علاقه خود با کتابخانه ها و افزونه هایی که برای شما کار می کنند نمونه اولیه دهید، ممکن است با معماری که بقیه شرکت از آن استفاده می کند سازگار نباشد، بنابراین مدتی را صرف تحقیق در مورد راهکارهای مناسب قرار دادن پروژه جدید خود در پایداری کنید - الگوهای IT متمرکز توسعه فناوری پیش بینی و تلفیق آن در موقعیت فعلی شما می تواند یک فشار سنگین باشد، اما داشتن یک پروژه عالی در رزومه کاری شما عالی است.
مهارت های بیش از هر زمان دیگری وجود دارد که کارشناسان داده می توانند مهارت های خود را برای اثبات مهارت کسب کنند، اما این سه گزینه گزینه های مورد تقاضا هستند که می توانید اکنون یاد بگیرید.
ایجاد یک رزومه عالی برای ادامه رقابت
اگر می خواهید حرفه IT خود را تغییر دهید یا ارتقا دهید، ایجاد یک رزومه خوب باید اولویت شما قبل از هر چیز دیگری باشد. این به این دلیل است که رزومه شما دروازه شما برای رسیدن به کار رویایی است که هدف آن
بوده اید.
به عنوان مثال، اگر می خواهید نمایه شما برای یک پست دانشمند داده برجسته باشد، ایجاد رزومه علمی جذاب اطلاعات بسیار مهم است. بنابراین، چگونه یک رزومه چشمگیر ایجاد می کنید؟
هنگام نوشتن یک رزومه عالی برای موقعیت شغلی دانشمند داده، این نکات را بررسی کنید:
طراحی رزومه: برای رزومه دانشمند داده خود، از قلمهای واضح مانند Arial یا Cambria استفاده کنید و آنها را با عناوین بزرگ اندازه بندی کنید. این امر به شما کمک می کند تا از فضای سفید جلوگیری کنید و از اطلاعات غافلگیر کننده جلوگیری کنید.
قالب پیشنهادی برای رزومه دانشمند داده به صورت PDF است زیرا MS word در tran CVsit خراب می شود.
خلاصه رزومه: مهارت های خود را بیان کنید(به عنوان مثال، تجسم داده ها، یادگیری ماشین، دانشمند اطلاعاتی مجاز مایکروسافت) و شامل تجربه کاری و دستاوردهای خود. قسمت های مناسب تجربه کاری خود را فقط با ذکر کردن آنها برجسته کنید. افزودن نقاط گلوله ایده خوبی است زیرا منعکس کننده دستاوردهای قابل اندازه گیری است.
برای فارغ التحصیلان جدید، افزودن نمره معدل قابل اجرا است، اما لازم نیست مگر اینکه چشمگیر باشد.
نمونه هایی برای برجسته کردن مهارت های تجزیه و تحلیل داده ها: به جای نوشتن مهارت های دانش داده خود با برشمردن مهارت های آنها (مانند همکاری، مدیریت پایگاه داده، CRM و تجسم داده ها) ، این موارد را به عنوان مثال ثابت کنید. می توانید بگویید، "کاهش 60 درصدی تلفات ایمیل و وقت تلفنی" یا "همکاری با اعضای تیم فناوری اطلاعات و بهینه سازی پایگاه داده دو ساله CRM شرکت با انتقال ابری برای یک شرکت املاک و مستغلات.
استفاده از کلمات کلیدی: لیست شغل شامل شرح شغل است. برای ایجاد یک رزومه چشمگیر می توانید از کلمات کلیدی موجود در لیست استفاده کنید. با این کار می توانید رزومه خود را با آنچه شرکت در یک کاندیدای با پتانسیل بالا به دنبال آن است هماهنگ کنید. کارفرمایان می خواهند افراد درستی را استخدام کنند که چشم انداز یا خواسته ها و اصول خود را می دانند.