ღირს მონაცემთა მეცნიერების Bootcamps?

BrainStation-ის მონაცემთა მეცნიერის კარიერის სახელმძღვანელო დაგეხმარებათ გადადგათ პირველი ნაბიჯები მომგებიანი კარიერისკენ მონაცემთა მეცნიერებაში. წაიკითხეთ იმის გასარკვევად, ღირს თუ არა მონაცემთა მეცნიერების ჩატვირთვისას.

გახდი მონაცემთა მეცნიერი

ესაუბრეთ სწავლის მრჩეველს, რომ გაიგოთ მეტი იმის შესახებ, თუ როგორ დაგეხმარებათ ჩვენი ჩატვირთვის კურსები გახდეთ მონაცემთა მეცნიერი.

გაგზავნის დაწკაპუნებით თქვენ ეთანხმებით ჩვენს Ვადები .

გაგზავნა

გაგზავნა ვერ მოხერხდა! განაახლოთ გვერდი და სცადოთ ხელახლა?

შეიტყვეთ მეტი ჩვენი Data Science Bootcamp-ის შესახებ

Გმადლობთ!

მალე დაგიკავშირდებით.

მონაცემთა მეცნიერების Bootcamp გვერდის ნახვა

დიახ, მონაცემთა მეცნიერების ბუტკამპები და კურსები სულ უფრო ღირებული ინვესტიციაა. იმის გამო, რომ ახლა ბევრი ორგანიზაცია აფასებს საჩვენებელ უნარებსა და გამოცდილებას, ვიდრე უბრალო რწმუნებათა სიგელები, გაიზარდა მონაცემთა მეცნიერების ჩატვირთვის ბანაკებში ჩარიცხვა - მათი აქცენტი ფოკუსირებულ, პრაქტიკულ, იმერსიულ სწავლებაზე - გაიზარდა.

მონაცემთა მეცნიერების და ანალიტიკური უნარების სწავლების კურსები და კურსები სწრაფად გაიზარდა პოპულარობით, რადგან ისინი გვთავაზობენ ფოკუსირებულ, დაჩქარებულ და ჩაძირულ სწავლებას, რომელიც საუკეთესოდ შეეფერება ადამიანებს კარიერისთვის მონაცემების სფეროში სპეციფიკური, სამუშაოსთვის მზა უნარებით, რაც მათ სჭირდებათ. რაც მთავარია, ჩარიცხვა bootcamp-ში ნიშნავს, რომ ვიღაც სხვა ინვესტიციას განახორციელებს თქვენს წარმატებაში, მზადაა შემოგთავაზოთ მხარდაჭერა, როცა დაგჭირდებათ, გამოხმაუროთ თქვენს პროგრესზე, რეზიუმესა და პორტფოლიოზე და დააყენოთ თქვენი სამუშაოს ძიება სწორ გზაზე.

ამ პროგრამებიდან საუკეთესო ეხმარება სტუდენტებს ისწავლონ დარგის სპეციფიკური ენებისა და პლატფორმების მორგებული არჩევანი, რომელსაც შეუძლია მრავალი კარი გააღოს სამუშაოს წინ:

• პითონი
• რ
• SQL
• ჰადოპ
• ნაპერწკალი

ისინი ასევე უზრუნველყოფენ პრაქტიკულ გამოცდილებას:

• მონაცემთა შეგროვება
• Მონაცემთა ანალიზი
• მონაცემთა ვიზუალიზაცია
• სტატისტიკური ანალიზი
• პროგნოზირებადი ანალიტიკა
• პროგრამირება

რა არის მონაცემთა მეცნიერების Bootcamp?

მონაცემთა მეცნიერების ბუტკამპები არის მოკლე, ჩაძირული საგანმანათლებლო პროგრამები, რომლებიც გვპირდებიან მოამზადონ კურსდამთავრებულები საწყისი დონის პოზიციებისთვის მხოლოდ სამიდან ექვს თვემდე ინტენსიური სწავლით. კურსდამთავრებულები მოდიან ტექნიკური უნარებით მონაცემთა ვიზუალიზაციაში, მონაცემთა ანალიზში, პროგნოზირებად ანალიტიკაში, სტატისტიკურ ანალიზსა და პროგრამირებაში.

მონაცემთა მეცნიერება იყენებს პროგნოზირებად მიზეზობრივ ანალიტიკას, რეცეპტურ ანალიტიკას და მანქანათმცოდნეობას, რათა დაგვეხმაროს პროგნოზების და რაც მთავარია, გადაწყვეტილების მიღებაში. კიდევ უფრო მარტივად რომ ვთქვათ: ის იყენებს მათემატიკას და ტექნოლოგიას, რათა აღმოაჩინოს ფარული შაბლონები (და გზები უფრო პროდუქტიული და მომგებიანი) ნედლეულ მონაცემებში.

ასე რომ, მონაცემთა მეცნიერები დიდ დროს ხარჯავენ მონაცემთა შეგროვებაზე, გაწმენდაზე, მოდელირებასა და გამოკვლევაზე, მრავალი კუთხით (ზოგიერთი აქამდე არ იყო შესწავლილი).

მონაცემთა მეცნიერების ბუტკამპები ეხმარება სტუდენტებს ისწავლონ სხვადასხვა ენები და ჩარჩოები ამის მისაღწევად, მათ შორის Python, Pandas, Hadoop, R, SQL და Spark. უფრო მოკლე, ვიდრე ტრადიციული სამაგისტრო პროგრამები, მონაცემთა მეცნიერების ჩატვირთვის ბანაკები, როგორც წესი, გვთავაზობენ უფრო მეტ შესაძლებლობას პრაქტიკული სწავლისთვის, ვიდრე უმაღლესი საგანმანათლებლო პროგრამების უმეტესობა.

რა სარგებელი მოაქვს მონაცემთა მეცნიერების Bootcamps-ს?

ეს პროგრამები იძლევა ბევრ სარგებელს, მათ შორის ქსელის შესაძლებლობებს, განახლებულ სასწავლო გეგმებს და, საბოლოოდ, მაღალანაზღაურებად მონაცემთა მეცნიერის სამუშაო ადგილების შექმნის პოტენციალს მოკლე სამიდან ექვსთვიანი კურსის შემდეგ.

მონაცემთა მეცნიერი დიდ დროს ხარჯავს მონაცემების შეგროვებაზე, ამოღებაზე, გაწმენდაზე, მოდელირებაზე და ანალიზზე, სანამ გამოიყენებს ტექნიკის მთელ რიგს, რათა მივიდეს მნიშვნელოვანი დასკვნები, მათ შორის პროგნოზირებადი მიზეზობრივი ანალიტიკა (ან მომავალში მოვლენის შესაძლებლობების პროგნოზირება), რეცეპტური ანალიტიკა (გაგონება). მთელი რიგი ქმედებები და მასთან დაკავშირებული შედეგები) და მანქანური სწავლება.

სტუდენტების მოსამზადებლად, მონაცემთა მეცნიერების ჩატვირთვის კამერები ასწავლის სტუდენტებს ისწავლონ მრავალფეროვანი ენები და ჩარჩოები, მათ შორის Python, Pandas, Java, Scala, Hadoop, R, SQL, Julia, MATLAB და Spark. ზოგიერთი უახლესი ენა არ არის ფართოდ ცნობილი და სამუშაოს მაძიებელს კონკურენციას გაუწევს ფეხს. ტრადიციული კოლეჯებისგან განსხვავებით, ჩექმები სწრაფად ახერხებენ ფეხზე რეაგირებას მუდმივად ცვალებად ინდუსტრიაზე.

და ეს გახდა სტანდარტული ქსელისთვის, რომ იყოს ცხოვრების ფოკუსური წერტილი ჩატვირთვის დროს. სკოლები ატარებენ ქსელურ ღონისძიებებს, მათ მოჰყავთ მოწვეული სპიკერები ტოპ ტექნიკური კომპანიებიდან და ინსტრუქტორების უმეტესობა კარგად არის დაკავშირებული ინდუსტრიაში. არა მხოლოდ ეს, არამედ თქვენს ირგვლივ მყოფი სტუდენტებიც იქნებიან მისწრაფებული ტექნიკური პროფესიონალები და დაგეხმარებიან თქვენი პროფესიული ქსელის საწყისების ჩამოყალიბებაში მონაცემთა სფეროში.

მონაცემთა მეცნიერების Bootcamps-ის დადებითი და უარყოფითი მხარეები

მიუხედავად იმისა, რომ ბუტკემპზე დასწრებას, რა თქმა უნდა, ბევრი პოტენციური სარგებელი აქვს, მნიშვნელოვანია იყოთ რეალისტები.

აქ არის bootcamp სასწავლო გამოცდილების დადებითი მხარეები:

ეს მოგამზადებთ ახალი კარიერისთვის - სწრაფად

ალბათ ყველაზე გაყიდვადი წერტილი არის ის, რომ თქვენ წარმოუდგენლად სწრაფად ამუშავებთ და მზად იქნებით სამუშაოსთვის, განსაკუთრებით თუ ამას შეადარებთ ტრადიციულ კოლეჯის ხარისხს (მით უმეტეს, თუ ასპირანტურაში რაიმე სამუშაოს შეასრულებთ ამის ბოლოს. ). სამიდან ექვს თვეში შეგიძლიათ მზად იყოთ გასაუბრების მისაღებად საწყისი დონის თანამდებობაზე.

თუ გავითვალისწინებთ, რომ საშუალო დონის მონაცემთა მეცნიერს PayScale-ის მიხედვით წელიწადში დაახლოებით $85,000 შემოაქვს, გასაგებია, რატომ არის ეს დამაჯერებელი წინადადება.

შექმენით თქვენი პროფესიონალური ქსელი

გაყიდვის ერთ-ერთი მთავარი წერტილი არის ქსელის პარამეტრების რაოდენობა, რომელსაც შეუძლია უზრუნველყოს. სკოლების უმეტესობა ატარებს ქსელურ ბაზრობებს, იწვევს მოწვეულ სტუმრებს ტოპ ტექნიკური ტიტანებიდან კამპუსში, მასპინძლობს სამაგისტრო პროექტების გამოფენებს და ჰყავს ფაკულტეტები, რომლებიც პროფესიონალები არიან ინდუსტრიაში კონტაქტების ფართო ქსელებით.

თქვენი თანაკურსელები ასევე მალე გახდებიან მნიშვნელოვანი კონტაქტები, რადგან ისინიც მიდიან სამუშაოზე ნადირობისკენ.

შეიძინეთ უნარები, რომლებიც დიდი მოთხოვნაა

Data Scientist-ს LinkedIn-მა უწოდა ყველაზე პერსპექტიული კარიერა და Glassdoor-მა ამერიკაში საუკეთესო სამუშაოდ. ამჟამად მოთხოვნა - და ხელფასები - მაღალია და გაიზრდება.

MIT-ის კვლევამ აჩვენა, რომ კომპანიები, რომლებიც თავიანთი ინდუსტრიის პირველ მესამედში იყენებდნენ მონაცემების საფუძველზე გადაწყვეტილების მიღებას, ხუთ პროცენტით უფრო პროდუქტიული და ექვსი პროცენტით უფრო მომგებიანი იყვნენ, ვიდრე მათი კონკურენტები. ჩათვალეთ, რომ მონაცემთა მეცნიერება შედარებით ახალგაზრდა სფეროა და ბევრმა კომპანიამ ნელნელა გააცნობიერა პოტენციური შეხედულებები და შემოსავალი, რომელიც მათ შეუძლიათ მიიღონ მონაცემები ინვესტიციით.

თუმცა, აქ არის უარყოფითი მხარეები:

ნაკლები ფოკუსირება სტატისტიკაზე, ვიდრე ტრადიციული კოლეჯის პროგრამები

მონაცემთა მეცნიერება დიდი დარგია, რა ტიპის სამუშაოს ეძებთ, დიდ გავლენას მოახდენს იმაზე, იქნება თუ არა ჯობია ჩაბარებაზე წასვლა, მაგისტრის ხარისხის მიღება ან სხვა ონლაინ სასწავლო რესურსების ცდა.

მანქანათმცოდნეობის სფეროსთვის, მონაცემთა მეცნიერების ჩატვირთვის კამერები შეიძლება იყოს იდეალურად მორგებული, გასწავლით ყველა პროგრამირების ენას, რომელიც საჭიროა მოდელების შესაქმნელად და დანერგვისთვის.

თუმცა, ზოგჯერ bootcamp შეიძლება არ იყოს სწორი არჩევანი. კვლევაში მუშაობისთვის შეიძლება დაგჭირდეთ სამაგისტრო ხარისხი. იგივე შეიძლება იყოს, თუ თქვენ აპირებთ მუშაობას ფინანსურ სექტორში.

გადახედეთ რამდენიმე ვაკანსიას თქვენთვის სასურველ პოზიციებზე. ნახეთ, მოითხოვს თუ არა მათ მოწინავე ხარისხი. ეს შეიძლება დაგეხმაროთ გადაწყვეტილების მიღებაში.

Bootcamp-ის ღირებულება

მიუხედავად იმისა, რომ ისინი ფერმკრთალი არიან შეერთებულ შტატებში უმაღლესი განათლების ღირებულებასთან შედარებით, მონაცემთა მეცნიერების ჩატვირთვის კამერები არ არის იაფი. თუნდაც სწავლის - ვთქვათ 15,000 დოლარის - და ნებისმიერი საჭირო ტექნიკის (ლეპტოპის?) ღირებულების გამოდევნით, თქვენ უნდა გაითვალისწინოთ დაკარგული შემოსავალი 12 კვირის განმავლობაში სრულ განაკვეთზე ყოფნის შედეგად.

თქვენ შეგიძლიათ შეარბილოთ ეს დარტყმა სტიპენდიებზე განაცხადით და გადახდის რომელ ვარიანტებს სთავაზობს სკოლა.

რა ღირს მონაცემთა მეცნიერების Bootcamps?

ღირებულება განსხვავდება სკოლიდან სკოლამდე, მაგრამ შეგიძლიათ ველოდოთ, რომ გადაიხდით დაახლოებით 15,000 აშშ დოლარს ინტენსიური, პირადი მონაცემების მეცნიერების პროგრამისთვის.

მიუხედავად იმისა, რომ ყველაზე ცნობილი პროგრამების უმეტესობა იწყება $15,000-მდე, ზოგიერთი სკოლა ასევე გვთავაზობს უფრო იაფ, ნახევარ განაკვეთზე ან თვითგანვითარებულ ვარიანტებს, რომლებიც ღირს $4,000-დან $10,000-მდე.

თუ ღირებულება პრობლემაა, გადახედეთ რომელი სტიპენდიებია ხელმისაწვდომი. ბევრ დაწესებულებას აქვს სტიპენდიები, რომლებიც მიმართულია ქალებზე, ვეტერანებზე და სხვა ჯგუფებზე, რომლებიც ნაკლებად არიან წარმოდგენილი ტექნიკურ სფეროში. ასევე არის დამსაქმებლის სტიპენდიები, სადაც თქვენი სამუშაო ადგილი ანაზღაურებს თქვენს სწავლას. ბუტკამპების უმეტესობა ასევე გთავაზობთ მოქნილ ან ყოველთვიურ გადახდის გეგმებს.

თუ გაინტერესებთ, რომ საქმე ფინანსურად იმუშაოთ, დაუკავშირდით სკოლის წარმომადგენელს და მოითხოვეთ დეტალური ინფორმაცია იმის შესახებ, თუ რისი გადახდა შეგიძლიათ და რა სტიპენდიების მიღება შეგიძლიათ.

შემიძლია გამოვთვალო ჩემი მონაცემთა მეცნიერების bootcamp ROI?

Bootcamp შეიძლება იყოს სწორი გზა კარიერის შემცვლელებისთვის, რომლებსაც სურთ სწრაფად შეიძინონ მოთხოვნადი ახალი უნარი, მაგრამ თუ არ ხართ დარწმუნებული, რომ ეს სწორი მიმართულებაა თქვენი კარიერის გასატარებლად, შეგიძლიათ გამოთვალოთ თქვენი ინვესტიციის დაბრუნება (ROI) .

პირველ რიგში, გადახედეთ თქვენს ამჟამინდელ ფინანსურ მდგომარეობას და ჩაწერეთ თქვენი ყოველთვიური შემოსავალი გადასახადებისა და მიმდინარე ხარჯების შემდეგ.

შემდეგი, გადახედეთ მთლიან დროსა და ფულს, რომელსაც ამ პროგრამაში ჩადებთ. გამოთვალეთ სწავლის ღირებულება, დრო, რომელიც დასჭირდება სწავლის დამთავრებას, თქვენი ცხოვრების ღირებულება კურსის გავლისას, თქვენი სწავლის დაფინანსების ღირებულება (ასეთის არსებობის შემთხვევაში) და ნებისმიერი სხვა წინასწარი ხარჯები – როგორც ახალი კომპიუტერი.

და ბოლოს, მოდით ვიყოთ რეალისტური თქვენი ასპირანტურის მოლოდინების შესახებ. რა ხელფასის მიღებას ელოდებით? მიუხედავად იმისა, რომ მონაცემთა მეცნიერის საშუალო ხელფასი აშშ-ში $123,000-ია, მოდი ვიყოთ კონსერვატიული და უფრო დაბალი მაჩვენებელი დავაყენოთ. შემდეგ გაითვალისწინეთ მოსალოდნელი საშემოსავლო გადასახადი და დრო, რომელსაც ელოდებით, რომ სამუშაო ადგილის პოვნას დასჭირდება.

შემდეგ, თქვენ უბრალოდ უნდა აწონოთ მთლიანი ინვესტიცია გადასახადების შემდეგ მოსალოდნელ შემოსავალში სხვაობის წინააღმდეგ.

რამდენს გამოვიმუშავებ მონაცემთა მეცნიერების ჩატვირთვის შემდეგ?

PayScale-ის მიხედვით, საწყისი დონის მონაცემთა მეცნიერის საშუალო ხელფასი წელიწადში 85000$-ზე მეტია.

კარიერაში კიბეზე ასვლისას შეიძლება ველოდოთ, რომ ეს რიცხვი მნიშვნელოვნად გაიზრდება. საშუალო მონაცემთა მეცნიერს შეერთებულ შტატებში მოაქვს სახლში $123,000, ხოლო უფროსი მონაცემთა მეცნიერები იღებენ საშუალო ხელფასს ჩრდილოეთით $150,000.

პოტენციალი მონაცემთა მეცნიერების ჩატვირთვის კურსდამთავრებულებისთვის

Bootcamp-ის კურსდამთავრებულებისთვის შემოსავლის პოტენციალი საკმაოდ მაღალია, იმის გათვალისწინებით, რომ საწყისი დონის მონაცემთა მეცნიერები იღებენ საშუალო ხელფასს $85,000-ს, ხოლო გამოცდილი ინდუსტრიის ვეტერანები ბევრად მეტს იღებენ.

იმის გათვალისწინებით, რომ მონაცემები შედარებით ახალგაზრდობაშია, როგორც დარგში, მონაცემთა მეცნიერები, რომლებსაც დიდი გამოცდილება აქვთ, იშვიათია და მათ ხელფასები მოაქვთ სახლში ამის ასახვისთვის.

სწავლის დიაპაზონი პერსონალური Bootcamps-ისთვის

პერსონალური პროგრამებისთვის სწავლის საფასური შეიძლება იყოს $5,000-დან $18,000-მდე. ზოგიერთ სკოლაში უფრო ნაკლებს იხდიან თვითგანვითარებული ვარიანტებისთვის. სხვები მეტ-ნაკლებად იცვლებიან იმის მიხედვით, თუ რამდენად სრულყოფილი პროგრამა სურს სტუდენტს.

თუ გსურთ თავიდან აიცილოთ სოლიდური სწავლის გადასახადის სტიკერის შოკი, ყველაზე ცნობილი სკოლების უმეტესობა გთავაზობთ ყოველთვიურ გადახდის გეგმებს ან სხვა მოქნილ ვარიანტებს. სწავლის ღირებულების კომპენსაციის მიზნით, bootcamps-ების უმეტესობა გვთავაზობს კეთილშობილ სტიპენდიებს, რომლებიც მიზნად ისახავს ადამიანთა ჯგუფებს, რომლებიც ნაკლებად არიან წარმოდგენილი ტექნოლოგიაში. თქვენ ასევე შეგიძლიათ შეისწავლოთ დამსაქმებლის სტიპენდიები, სადაც დამსაქმებლები ფარავს სწავლის ღირებულებას.

დიდი შანსია, ჩატვირთვის ბანაკი, რომელსაც თქვენ აკვირდებით, ჰყავს ხალხი, რომელიც დაგეხმარებათ გაუმკლავდეთ რა იქნება თქვენი ხარჯები. დაიმახსოვრეთ, არ დაგავიწყდეთ, რომ სწავლა არ არის სწავლის ერთადერთი ხარჯი. შეამოწმეთ აქვს თუ არა პროგრამას რაიმე სხვა საჭირო ან რეკომენდებული ხარჯები (წიგნები, ახალი კომპიუტერი, რაიმე პროგრამა და ა.შ.)

მოგიტანთ თუ არა სამუშაოს Data Science Bootcamp?

დიახ, ძალიან სავარაუდოა, რომ დაგეხმარება სამუშაოს მოპოვებაში, მონაცემთა მეცნიერების ჩატვირთვის კურსდამთავრებულთა დიდი უმრავლესობა აცხადებს, რომ მათ იპოვეს სამუშაო ამ სფეროში. მაგალითად, BrainStation იტყობინება, რომ მონაცემთა მეცნიერების კურსდამთავრებულთა 95 პროცენტზე მეტმა იპოვა სამუშაო 180 დღეში, კურსდამთავრებულები მუშაობდნენ ტოპ კომპანიებში, მათ შორის Google, Microsoft, Amazon და Facebook.

აქ მოცემულია კიდევ რამდენიმე სამუშაოს სათაური, რომელიც შეიძლება გქონდეთ მონაცემთა მეცნიერების ჩატვირთვის შემდეგ:

• მონაცემთა ინჟინერი
• მანქანათმცოდნე ინჟინერი
• დიდი მონაცემთა ანალიტიკოსი
• Ბიზნეს ანალიტიკოსი
• Მონაცემთა ბაზის ადმინისტრატორი

ამის თქმით, აღსანიშნავია, რომ არსებობენ ადამიანები, რომლებიც ასრულებენ ჩექმებს და ვერ პოულობენ სამუშაოს ინდუსტრიაში. ეს სულაც არ არის ადვილი დაუფლება და ალბათ ყველა არ არის გამოკვეთილი, რომ იყოს მონაცემთა მეცნიერი.

რეალურად იღებენ სამუშაოს მონაცემთა მეცნიერების ჩატვირთვის კურსდამთავრებულები?

დიახ, მონაცემთა მეცნიერების ჩატვირთვის კურსდამთავრებულები ფაქტობრივად მრავლად იღებენ სამუშაოს, რადგან დამსაქმებლები, რომლებიც შიმშილი იყვნენ მონაცემთა ნიჭისთვის, აგროვებენ კურსდამთავრებულებს დამთავრებიდან არც ისე დიდი ხნის შემდეგ.

მონაცემთა პროფესიონალებზე ამ მოთხოვნამ შექმნა გარემო, სადაც საკმაოდ იშვიათია bootcamp-ის კურსდამთავრებულმა ვერ იშოვო სამუშაო. შეამოწმეთ შედეგის ანგარიში ნებისმიერი პატივცემული სკოლისგან და ის უნდა ასახავდეს ამას.

როგორ შემიძლია დავრწმუნდე, რომ მივიღებ ამ შედეგებს?

იმისათვის, რომ დარწმუნდეთ, რომ შემდეგ იპოვით სამუშაოს, თქვენ მაქსიმალურად უნდა მიმართოთ საკუთარ თავს კურსის განმავლობაში და, სკოლის დამთავრების შემდეგ, დაეყრდნოთ თქვენს ახლად ჩამოყალიბებულ პროფესიულ ქსელს, როდესაც ეძებთ საწყისი დონის სამუშაოს.

კარგად პატივცემულ მონაცემთა მეცნიერების ჩატვირთვის დროს, თქვენ შეისწავლით თქვენს ხელობას ინდუსტრიის პატივცემული პროფესიონალების მეთვალყურეობის ქვეშ. გადამწყვეტი მნიშვნელობა აქვს მათ კონსტრუქციულ კრიტიკას, როდესაც გადიხართ კურსის მშენებლობის მოდელებსა და ვიზუალიზაციას. მონაცემთა მეცნიერების ჩატვირთვის კურსდამთავრებულთა უმეტესობა ამბობს, რომ მათი ურთიერთქმედება ფაკულტეტთან იყო მათი კურსის ერთ-ერთი საყვარელი ნაწილი და ამ შესაძლებლობის მაქსიმალურად გამოყენება, რომ ისწავლონ მცოდნე ვინმესგან, მნიშვნელოვანი ნაბიჯია იმისთვის, რომ მიიღოთ სასურველი შედეგი.

იგივე ეხება თქვენს კლასელებს. შეხედეთ მათ, როგორც მონაცემთა მომავალ პროფესიონალებს და კოლეგებს და გამოიყენეთ შესაძლებლობა შექმნათ პროფესიონალური ქსელი. ეს მოიცავს ქსელის ღონისძიებებზე დასწრებას.

თქვენ ასევე შეგიძლიათ განიხილოთ სტაჟირება და სტაჟირება, რომლებიც ხშირად კარიბჭეა სამუშაოსკენ. მაგრამ დარწმუნდით, რომ განაახლეთ თქვენი LinkedIn პროფილი, რათა დამსაქმებლებმა შეძლონ თქვენი პოვნა.

LinkedIn-ზე საუბრისას, ეს შეიძლება იყოს კარგი სტრატეგია მეგობრული შეტყობინების გაგზავნა მონაცემთა პროფესიონალთან, რომელიც მუშაობს თქვენთვის დაინტერესებულ კომპანიაში. შესთავაზეთ მათ წაყვანა ყავაზე ან ლანჩზე, რათა მათ ტვინი აირჩიოთ; გაგიკვირდებათ, რამდენი იტყვის დიახ.

როგორ აღიქმება მონაცემთა მეცნიერების Bootcamps დამსაქმებლების მიერ?

დამსაქმებლები ძალიან დადებითად უყურებენ მონაცემთა მეცნიერების ჩატვირთვის კამერებს, თვლიან, რომ bootcamp-ის კურსდამთავრებულები არიან მოტივირებულები, თავდადებული და გაწვრთნილი უახლეს სისტემებზე, ტექნიკებსა და პლატფორმებზე. თქვენ ასევე აჩვენებთ მათ, რომ ხართ ერთგული მოსწავლე, ძალიან მიმზიდველი ხარისხი ინდუსტრიაში, რომელიც სწრაფად იცვლება. ამასთან, ყველა პროგრამას არ აქვს თანაბრად პოზიტიური რეპუტაცია დამსაქმებლებს შორის და თქვენს წარმატებაზე სამუშაო ფრონტზე გავლენას მოახდენს სკოლის რეპუტაცია და პროექტების ხარისხი, რომელსაც კანდიდატმა შეიძლება აჩვენოს.

bootcamp-ის კურსდამთავრებულების უმეტესობა აღმოაჩენს, რომ დამსაქმებლებს სურთ ჩაერთონ მაშინაც კი, თუ მონაცემთა მეცნიერების ჩატვირთვის ბანაკში ერთადერთი რამ არის თქვენს რეზიუმეში. ამიტომაცაა, რომ ჩატვირთვის კურსდამთავრებულთა ასეთი აბსოლუტური მაღალი პროცენტი აცხადებს სამუშაოს მიღებას სამიდან ექვს თვეში; რაც შეეხება მონაცემთა მეცნიერების უნარებს, ეს არის გამყიდველის ბაზარი და დამსაქმებლები კონკურენციას უწევენ მონაცემთა ყველაზე ნიჭიერი მეცნიერების დაქირავებას.

ეს დიდწილად იმიტომ ხდება, რომ ისინი, ვინც ამთავრებენ მონაცემთა მეცნიერების ბუტკამპს, ჩვეულებრივ ასრულებენ პროექტებს თავიანთი პროგრამის განმავლობაში, რომლითაც შეუძლიათ პოტენციურ დამსაქმებლებს აჩვენონ თავიანთი ნიჭი. გარდა ამისა, ბევრ ინსტიტუტს აქვს ურთიერთობა ტოპ ტექნიკურ კომპანიებთან, რომლებიც ხშირად აფინანსებენ სტიპენდიებს და ღონისძიებებს.

ასევე არის ის ფაქტი, რომ თითქმის ყველა ტექნიკურ კომპანიას უკვე ჰყავს მათთვის მომუშავე კურსდამთავრებულები.

მაგრამ მნიშვნელოვანია დარწმუნდეთ, რომ შეარჩიეთ სწორი ჩატვირთვის კემპი, რომელსაც აქვს გამოცდილი, სამუშაოსთვის მზა კურსდამთავრებულების დადასტურებული გამოცდილება. შეამოწმეთ შედეგების ანგარიშები ან გადახედეთ საიტებს, როგორიცაა Course Report ან SwitchUp, რომ ნახოთ რას ამბობენ სტუდენტები და სტუდენტები. თუ გაბედული ხართ, დაუკავშირდით დაქირავების მენეჯერებს და პირდაპირ ჰკითხეთ, რას ფიქრობენ თქვენ მიერ განხილულ ჩატვირთვის კემპზე.

ასე რომ, ღირს მონაცემთა მეცნიერების Bootcamp?

დიახ, მონაცემთა ჩატვირთვა ამად ღირს, მაგრამ თქვენი წარმატება დამოკიდებულია სკოლის სიძლიერეზე, თქვენი ერთგულების დონეზე (როგორც სწავლა, ასევე ქსელური ურთიერთობა) და თქვენს გამოცდილებაზე და წარსულ გამოცდილებაზე.

თუ თქვენ დაესწრებით bootcamp-ს, რომელსაც აქვს გამოცდილი კურსდამთავრებულების გამოჩენის ძლიერი რეპუტაცია, გაძლევთ შანსს იმუშაოთ მინიმუმ ერთ ლაივ პროექტზე და გეხმარებათ შექმნათ თქვენი პროფესიული ქსელი ისეთი რაღაცეების მეშვეობით, როგორიცაა ქსელური ღონისძიებები და სხვა მეთოდები, თქვენ იქნებით ძლიერი. კანდიდატი საწყისი დონის პოზიციაზე.

თქვენი bootcamp-ის მსვლელობისას თქვენ ისწავლით მანქანური სწავლების მოდელების შექმნას და დანერგვას, გაეცნობით პროგრამირების მრავალფეროვან ენებს (მათ შორის Python, R, Ruby, JavaScript, C++ და Java) და გაიგებთ, როგორ გააკეთოთ გასაოცარი ვიზუალიზაცია. .

ეს არის ის უნარები, რომლებსაც დამსაქმებლები ეძებენ მონაცემთა მეცნიერების უმეტეს პოზიციებზე და თუ შეძლებთ მონაცემთა მეცნიერების სამუშაოს დაკავებას მხოლოდ 10-დან 16-კვირიანი კურსის გავლის შემდეგ, ეს ნამდვილად ღირდა ყველაზე მეტად, იმისდა მიხედვით, თუ სად იმყოფებით თქვენს კარიერაში. ახლა.

კიდევ ერთი მიზეზი, რის გამოც კურსდამთავრებულთა უმეტესობა ფიქრობს, რომ მონაცემთა მეცნიერების ჩატვირთვა არის ღირებული ინვესტიცია? მშვენიერი სფეროა მუშაობა ამ მომენტში. პროგნოზირებული იყო, რომ 2020 წელს ეს სფერო 28 პროცენტით გაიზრდებოდა, რაც დაახლოებით 2,7 მილიონი ახალი სამუშაო ადგილის ექვივალენტურია. ეს უფრო მეტი ადგილია, ვიდრე ახალი კურსდამთავრებულები შეძლებენ შეავსონ - რაც ნიშნავს, რომ ტექნიკური მუშაკებს სხვა სფეროებში მოუწევთ თავიანთი უნარების ამაღლება და მონაცემებზე გადასვლა ამ მოთხოვნის დასაკმაყოფილებლად.

სინამდვილეში, ჩვენი BrainStation ციფრული უნარების კვლევა ვარაუდობს, რომ ეს უკვე ხდება. მონაცემთა ხუთიდან დაახლოებით ოთხმა თავისი კარიერა დაიწყო სხვა საქმის კეთებით და მონაცემთა მეცნიერთა დაახლოებით ორი მესამედი ამ სფეროში მუშაობს ხუთი ან ნაკლები წლის განმავლობაში.

მაგრამ არის სხვა ფაქტორები, რომლებიც გასათვალისწინებელია, როდესაც აფასებთ, ღირს თუ არა მონაცემთა მეცნიერების ჩატვირთვის ბანაკი.

სად სწავლობთ, დიდი განსხვავებაა, ამიტომ შეასრულეთ საშინაო დავალება ნებისმიერ პროგრამაზე, რომელსაც განიხილავთ. ნახეთ, სად დაიპყრეს მათი კურსდამთავრებულები – არის თუ არა ისინი იმ ტიპის კომპანიებისა და როლები, რომლებსაც ისურვებდით? და საბოლოო ჯამში, მონაცემთა მეცნიერების ჩატვირთვის ბანაკში წარმატების მიღწევა მთლიანად დამოკიდებულია იმაზე, თუ როგორ გამოიყენებთ საკუთარ თავს კურსის გავლისას. იმუშაეთ და შეაერთეთ შრომა, თუ გსურთ დამთავრებისთანავე დაეშვათ ადგილზე.

ამის თქმით, უნდა აღვნიშნოთ, რომ მონაცემთა მეცნიერებაში არის რამდენიმე უაღრესად ტექნიკური როლი, სადაც საჭირო იქნება უმაღლესი საუნივერსიტეტო ხარისხი მათემატიკაში, სტატისტიკაში ან კომპიუტერულ მეცნიერებაში. შეამოწმეთ ვაკანსიების განცხადებები იმ როლებისთვის, რომლებიც გაინტერესებთ და ნახეთ, რა არის მათი მოთხოვნები, რომ უკეთ გაიგოთ, რას უნდა ველოდოთ.

ჩვენი რჩევები: ღირდეს მონაცემთა მეცნიერების ჩატვირთვა

რაც შეეხება bootcamps-ს, თქვენი წარმატება საბოლოოდ შემოიფარგლება თქვენს ძალისხმევაზე, თქვენს მიდგომაზე და ერთგულების დონეზე. აქ არის ჩვენი რჩევები მონაცემთა სამეცნიერო ბანაკის გასაკეთებლად.

გააკეთე საშინაო დავალება და გონივრულად აირჩიე. მიუხედავად იმისა, რომ დამსაქმებლები სთხოვენ კურსდამთავრებულებს, ყველა სკოლას არ აქვს შესანიშნავი რეპუტაცია. სანამ დაიწყებთ თქვენს ჩატვირთვის მოგზაურობას, თქვენ უნდა დარწმუნდეთ, რომ თქვენს მიერ განხილულ პროგრამას დიდი პატივისცემა აქვს. წაიკითხეთ ონლაინ მიმოხილვები, დაუკავშირდით ამჟამინდელ სტუდენტებს ან წარსულ კურსდამთავრებულებს, ან დაუკავშირდით დამქირავებლებს ან დაქირავებულ მენეჯერს მონაცემთა მეცნიერებაში საუკეთესო პროგრამებსა და სკოლებზე მათი მოსაზრებისთვის. დეტალურად გადახედეთ bootcamp-ის სასწავლო გეგმას და წინაპირობებს. თუ ეს არის პირადი კურსი, გაიარეთ კამპუსის ტური ან შეამოწმეთ ვირტუალური ტური. და თუ შესაძლებელია, წაიკითხეთ bootcamp-ის შედეგების ანგარიში, რათა ნახოთ, როგორ არიან მათი კურსდამთავრებულები.გამოდით იქ და ქსელში. ერთი რამ, რაც bootcamp-ის კურსდამთავრებულებს თანმიმდევრულად ახარებთ არის ქსელის შესაძლებლობები, რომლებიც წარმოდგენილია კამპუსში (და ვირტუალური) ქსელური ღონისძიებებით, რომ აღარაფერი ვთქვათ მოწვეულ მომხსენებლებზე ტოპ-ტექნოლოგიური კომპანიებიდან, რომლებიც სტუმრობენ მონაცემთა მეცნიერების საუკეთესო ჩატვირთვის კლასებს. თქვენი კლასელები შეიძლება იყვნენ მომავალი კოლეგებიც, ასე რომ, ეს კავშირები, რომლებსაც თქვენ აყალიბებთ, შეიძლება ღირებული აღმოჩნდეს. ეს ასევე ეხება თქვენს ინსტრუქტორებს. კარგი ჩატვირთვის დროს, თქვენ ისწავლით ინდუსტრიის ლიდერებისგან, რომლებსაც აქვთ ფართო პროფესიონალური ქსელები. გამოიყენეთ ეს შესაძლებლობა, რომ შთაბეჭდილება მოახდინოთ მათზე.დაუყოვნებლივ დაიწყეთ ცოცხალ პროექტებზე მუშაობა. ერთ-ერთი მიზეზი, რის გამოც მონაცემთა მეცნიერების ჩატვირთვის კურსდამთავრებულების ასეთი დიდი რაოდენობა დასაქმდება სწავლის დამთავრების შემდეგ, არის ის, რომ მათ შეუძლიათ იმუშაონ ცოცხალ პროექტებზე თავიანთი პროგრამების განმავლობაში, რომლებსაც მოგვიანებით შეუძლიათ აჩვენონ დამსაქმებლებს, რათა დაამტკიცონ, რომ იციან რას აკეთებენ.მოიძიეთ კავშირი. როგორც ავღნიშნეთ, მონაცემთა მეცნიერების ღირებულ ჩატვირთვისას ეყოლებათ ინსტრუქტორები დიდი გამოცდილებით, რომლებიც ასრულებენ იმას, რასაც პროფესიონალურად იმედოვნებთ. ძალიან სერიოზულად მოეკიდეთ მათ მოსაზრებებს თქვენს პროექტებსა და ვიზუალიზაციაზე; პოტენციური დამსაქმებელი სავარაუდოდ დაინახავს იმავეს, რასაც ხედავს. ინდუსტრიის პროფესიონალების ყურის ქონა ბუტკემპზე დასწრების ერთ-ერთი საუკეთესო ნაწილია, ასე რომ, დარწმუნდით, რომ ისარგებლეთ ამით.

როგორ ავირჩიოთ თქვენთვის შესაფერისი Bootcamp

სანამ გადაწყვეტთ, თუ რომელი მონაცემთა მეცნიერების ჩატვირთვაა თქვენთვის შესაფერისი, თქვენ უნდა გააკეთოთ გარკვეული თვითრეფლექსია. რა არის თქვენი მიზნები და რა დონეზე ხართ თქვენთვის მოსახერხებელი?

პირველი, მოდით განვიხილოთ, რომელი მიწოდების ვარიანტი შეიძლება იყოს თქვენთვის საუკეთესო:

სრულ განაკვეთზე, პერსონალური ჩექმები

როდესაც ფიქრობთ bootcamp-ზე, ეს არის ალბათ ის, რაც გახსენდებათ. ეს იქნება ჩაღრმავებული, ორიენტირებული პროგრამა, სადაც კვირაში 40-დან 80 საათამდე გაატარებთ კლასში, ხოლო თქვენი დროის გარკვეულ ნაწილს თქვენს პროექტებზე მუშაობას დაუთმობთ. ამ მოდელის სარგებელი? არ არსებობს უფრო სწრაფი გზა თქვენი მიზნების მისაღწევად. უარყოფითი მხარე? სამუშაოზე ჟონგლირება შეიძლება იყოს რთული ან ზოგიერთ შემთხვევაში შეუძლებელი.

სრულ განაკვეთზე, ონლაინ ჩექმები

ალბათ არსებობს ტენდენცია, რომ დაიჯეროს, რომ ეს კურსები უფრო ადვილია. Ისინი არ არიან. სრულ განაკვეთზე მონაცემთა მეცნიერების ონლაინ ჩატვირთვის კემპების უმეტესობას კვლავ დასჭირდება 40-60 საათი კვირაში საკლასო ოთახში, მაშინ როდესაც თქვენ უნდა გამოიყენოთ საღამოები და შაბათ-კვირა თქვენი კურსის დასასრულებლად. არ შეხვიდეთ სანაპიროს მოლოდინში.

ნახევარ განაკვეთზე, პერსონალური ჩექმები

ეს შეიძლება იყოს კარგი კომპრომისი მათთვის, ვინც არ არის კომფორტული სრულ განაკვეთზე დაკისრებისთვის. თქვენ მაინც იღებთ პირად კურსებზე დასწრების გარკვეულ სარგებელს - შესაძლოა უკეთესი ქსელის შესაძლებლობები, კამპუსში მოვლენებზე დასწრების შესაძლებლობა და, ყოველ შემთხვევაში, კარგ ჩატვირთვის დროს, უმაღლესი დონის აღჭურვილობა, რომელიც შეგიძლიათ გამოიყენოთ საათის შემდეგ. რა თქმა უნდა, არის უარყოფითი მხარე - თქვენ სწრაფად ვერ იმუშავებთ როგორც მონაცემთა მეცნიერი. ნახევარ განაკვეთზე კურსების უმეტესობას ორ-სამჯერ მეტი დრო სჭირდება, ვიდრე სრულ განაკვეთზე.

ნახევარ განაკვეთზე, ონლაინ bootcamps

მაქსიმალური მოქნილობისთვის, შეგიძლიათ გაიაროთ მოქნილი ონლაინ კურსი. ეს ვარიანტი შეიძლება იყოს ყველაზე სასიამოვნო იმ ადამიანებისთვის, ვინც უკვე დასაქმებულია და უბრალოდ კვალიფიკაციის ამაღლებას ეძებს. მაგრამ, როგორც პირადი პროგრამების მსგავსად, კურსის დასრულებას უფრო მეტი დრო დასჭირდება - განსაკუთრებით, თუ ის თვითნაკეთია.

იმისათვის, რომ იპოვოთ მონაცემთა მეცნიერების ჩატვირთვა თქვენთვის შესაფერისი, თქვენ უნდა გადაწყვიტოთ რა არის თქვენთვის ყველაზე მნიშვნელოვანი. ამისათვის ჩვენ გირჩევთ დაუსვათ საკუთარ თავს შემდეგი ოთხი შეკითხვა:

სად ვარ ჩემს კარიერაში?

იმის ცოდნა, თუ რომელი bootcamp არის თქვენთვის შესაფერისი, დიდ კავშირშია საკუთარი თავის და თქვენი კარიერაში სად იმყოფებით. ზოგადად მონაცემთა მეცნიერებისა და ტექნოლოგიების დამწყები ხართ თუ ადრე გიმუშავიათ მსგავს როლებში? (თუ თქვენ მუშაობდით მსგავს პოზიციაზე, ან გაქვთ ტექნიკური გამოცდილება, შეგიძლიათ ელოდოთ უფრო მაღალ ხელფასს სკოლის დამთავრების შემდეგ.) გაქვთ უნივერსიტეტის ხარისხი მათემატიკაში, სტატისტიკაში ან კომპიუტერულ მეცნიერებაში? კოდირების დამწყები ხართ? გაქვთ თუ არა გამოცდილება მონაცემთა მოდელირების, ვიზუალიზაციის შექმნის ან მაგალითად Python-ის, R-ის ან C++-ის გამოყენებით?

თუ თქვენ სრულიად დამწყები ხართ და თქვენი მიზანია გახდეთ მონაცემთა მეცნიერი რამდენიმე თვეში, ნამდვილად გსურთ იპოვოთ დადასტურებული, ჩაძირული, რთული ჩატვირთვის პროგრამა, რომელიც დაგეხმარებათ თქვენი მიზნების მიღწევაში.

შევასრულე საშინაო დავალება?

მონაცემთა პროფესიონალებზე მოთხოვნილებით და მთელი ხმაურით იმის შესახებ, რომ მონაცემთა მეცნიერი ამჟამად ერთ-ერთი საუკეთესო სამუშაოა შეერთებულ შტატებში, მონაცემთა მეცნიერების ჩატვირთვის კამერები ჩნდება მთელ ქვეყანაში. მიუხედავად იმისა, რომ კარგია, რომ უფრო მეტ ადამიანს აქვს წვდომა ამ ტიპის განათლებაზე, ეს ასევე ნიშნავს, რომ დიდი განსხვავებაა თითოეული პროგრამის ხარისხის დონეზე. სანამ აირჩევთ სად ისწავლოთ, შეასრულეთ საშინაო დავალება. ნებისმიერი რეპუტაციის მქონე სკოლა ბევრჯერ უნდა განხილულიყო ისეთ საიტებზე, როგორიცაა Course Report ან SwitchUp. ასევე სასიამოვნოა რაღაცეების მოსმენა პირდაპირ ცხენის პირიდან, ასე რომ ვთქვათ - LinkedIn-ზე ცოტა ხნით დათვალიერებით, თქვენ აუცილებლად იპოვით რამდენიმე ხალისიან კურსდამთავრებულებს, რომლებიც სიამოვნებით განიხილავენ თქვენთან ერთად თავიანთ გამოცდილებას. თუ ძალიან მორცხვი ხართ ამისთვის, მაინც გადახედეთ ზოგიერთი კურსდამთავრებულის პროფილებს, რომ ნახოთ, როგორ მოიქცნენ ისინი სკოლის დამთავრების შემდეგ.

ეს ასევე კარგი დროა სხვადასხვა სკოლების სასწავლო გეგმების შესასწავლად. გაქვთ თუ არა კონკრეტული მიზნები, მაგალითად, ისეთი ხელსაწყოს დაუფლება, როგორიცაა Jupyter Notebooks ან Anaconda? თუ ამას ვერ ხვდებით კურსის განრიგის ნახვით, თითქმის ყველა bootcamps-ს ჰყავს წარმომადგენლები, რომლებიც სიამოვნებით უპასუხებენ თქვენს ნებისმიერ შეკითხვას.

როგორ არის ჩემი ფინანსები?

მოდით ვიყოთ ნათლად: ჩვენ ვიცით, რომ მონაცემთა მეცნიერების ჩატვირთვისას არ არის იაფი.

პერსონალური bootcamps-ისთვის სწავლის საფასური შეიძლება მერყეობდეს $5,000-დან $18,000-მდე, მაგრამ ყველაზე პატივცემული bootcamps ძირითადად დაახლოებით $15,000 ღირს. ეს სოლიდური გადასახადია, განსაკუთრებით იმ შემთხვევაში, თუ კურსის დასრულებისას აპირებთ სამსახურიდან რამდენიმე თვით დაშორებას.

მარტივად რომ ვთქვათ, შეიძლება ამის საშუალება არ გქონდეთ.

მაგრამ bootcamps-ების უმეტესობა ყველაფერს გააკეთებს იმისათვის, რომ ის ფინანსურად იმუშაოს მათი სტუდენტებისთვის. უმეტესობას აქვს მოქნილი ვარიანტები, სადაც შეგიძლიათ განახორციელოთ რეგულარული გადახდები ერთი უზარმაზარი ერთიანი თანხის ნაცვლად. არსებობს უამრავი სტიპენდია - განსაკუთრებით თუ თქვენ ხართ ჯგუფის წევრი, რომელიც ნაკლებად არის წარმოდგენილი ტექნიკურად - დამსაქმებლის სტიპენდიების ჩათვლით, სადაც თქვენი სამუშაო ანაზღაურდება.

კიდევ ერთხელ, კარგი დროა, რომ დაუკავშირდეთ bootcamp-ის წარმომადგენელს და ნახოთ, რისი გაკეთება შეგიძლიათ, რომ ფინანსური მხარე ოდნავ გაგიადვილოთ.