Although the job market in data science requires skill and experience, lack of experience or even a lack of it does not prevent you from getting a data science job. How is that done? This is what we will discuss in this article
It is noticeable in recent years the great interest in the development of data science of all kinds, such as big data generated by smart devices and the diversity of computer resources such as cloud computing. On the other hand, the development of algorithms has received a great deal of attention.
In addition, the diversity of the fields of the labor market in data science, which includes health, transportation, and industry sectors, in addition to academic, environmental, security, and other activities.
And with the diversity of areas that branch out from data science, such as data analysis, predictive analysis, machine learning, deep learning, data visualization, and other branches.
All these factors have led to an increased demand for data scientists, who have a variety of fields of employment, with a variety of available opportunities, including:
Data Scientist, Data Analyst, Predictive Analyst, Business Analyst, AI Writer, Data Visualizer, Data Engineer
So we are going to give you a set of tips that will help you get a job in data science
1. Learn key skills:
It is necessary to learn the basic principles of data science by following good-level online training courses, and it is preferable to obtain a degree in a university, and these skills include:
Problem Solving, Decision Making, Programming (Python or R), Statistics, Mathematics (Linear Algebra and Calculus), Machine Learning, Deep Learning, Data Visualization, Report Writing
Mastering these skills will increase your chance of getting a job in data science
2. Learn about data science libraries:
The most famous of these libraries:
NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-Learn, Tensorflow, Keras
And other libraries that must be recognized
3. Stay up-to-date with developments and developments:
One may think that once he gets the job, he no longer needs to keep up with new developments and technologies in this field, but this view is wrong par excellence. Staying abreast of developments in data science increases the skills and experience of the learner because forgetting or interrupting learning is the first enemy of progress and distinction.
4. Specialization in a specific field:
Especially for those who do not have the comprehensive experience that qualifies them to get a job in data science. Therefore, expanding the mastery of a specific field in one of the sub-fields is considered an effective weapon in the hands of its bearer, as is the case in mastering machine learning or deep learning.
5. Self-training on practical experiences:
This advice is specifically directed at learning and developing machine learning algorithms. After the learning stage comes the stage of being able to write code that leads to algorithmic outputs that produce real data, and this will pave the way for you to be able to modify codes, produce new outputs, and make comparisons and analyzes.
6. Take notes
Recording notes and all the experiences you have learned will help you to retrieve information when you need to refer to it, and with the passage of time it will form a blog that you can benefit from in the future so that you can build your own brand.
7. Follow online training courses
It is widely available on the Internet, but be sure to follow the reliable courses in terms of information led by trainers with scientific weight in this field
Start by learning the principles of data science, machine learning, deep learning, and other technologies
And I recommend courses offered by famous platforms such as Coursera, as they offer scientific degrees in cooperation with the best universities in the world, and it is not necessary to apply for paid courses in order for the novice learner to start developing his skills, as the free courses are sufficient for such cases
8. Support your CV with a professional certificate
In continuation of what was stated in the previous paragraph, you can obtain a certificate after you have followed a paid course. This certificate is considered an official document indicating your level of experience and skill.
9. Create a community of data scientists
It is one of the things that increase your chances of being accepted into a job in data science
The following platforms are fertile environments for building a community of data scientists
LinkedIn: A scientific community is built by creating and sharing data science posts on the platform
Medium: Through it, you can create a blog related to data science and build an information network
Kaggle: Through it, you can participate in data science competitions and build a network
10. Completion of projects in accordance with the requirements of the potential job
You must complete projects related to the field of work that you prefer to apply for in the potential job, for example, if you prefer to apply for a job in the field of data visualization, you must implement projects related to data visualization
11. Start your career at a low job level
As working at low job levels does not require you to have a lot of sufficient experience as a beginner in the job, and with the acquisition of more experience, you can search for a higher-level job, but the right start for the inexperienced starts from a mini-work environment
12. Build a distinguished resume
Building a distinguished CV reflects a positive impression on decision makers in employment matters, and thus will support your chances of getting a job.
And we can call the characteristic of excellence on the resume if it has the factors we mentioned in a previous article, you can view them by reading the article in detail from here How to write a killer resume and ace the interview
بقليل من الخبرة يمكنك أن تحصل على وظيفة في علوم البيانات
رغم أن سوق العمل في علم البيانات يتطلب المهارة والخبرة إلا أن قلة الخبرة أو حتى انعدامها لا يمنع من أن تحصل على وظيفة علم البيانات كيف يتم ذلك؟ هذا ما سنناقشه في هذا المقال
من الملاحظ في السنوات الأخيرة الاهتمام الكبير بتطوير علوم البيانات بأنواعها كالبيانات الضخمة المتولدة عن طريق الأجهزة الذكية وتنوع الموارد الحاسوبية كالحوسبة السحابية، ومن جانب آخر نال تطوير الخوارزميات حيزاً كبيراً من الاهتمام، والجانب الأكثر أهمية من ذلك أن مجالات العمل في علم البيانات ذات مصدر مفتوح
علاوة على ذلك تنوع مجالات سوق العمل في علم البيانات والتي تشمل قطاعات الصحة والنقل والصناعة إضافة إلى النشاطات الأكاديمية والبيئية والأمنية وغيرها من الفعاليات الأخرى
ومع تنوع المجالات التي تتفرع عن علم البيانات كتحليل البيانات والتحليل التنبؤي والتعلم الآلي والتعلم العميق وتصور البيانات وغيرها من الفروع الأخرى
كل هذه العوامل أدت إلى تزايد الطلب على علماء البيانات الذين تنوعت أمامهم مجالات التوظيف مع تنوع الفرص المتاحة والتي نعدد منها
عالم بيانات، محلل بيانات، محلل تنبؤي، محلل الأعمال، كاتب الذكاء الاصطناعي، مصور البيانات، مهندس بيانات
لذا سنتقدم لك مجموعة نصائح تساعدك على الحصول على وظيفة في علم البيانات
1- : تعلم المهارات الرئيسية
من الضروري تعلم المبادئ الأساسية لعلم البيانات وذلك عن طريق متابعة دورات تدريبية ذات مستوى جيد عبر الإنترنت كما ويفضل الحصول على شهادة في إحدى الجامعات وتشمل هذه المهارات
(R حل المشكلات، صنع القرار، البرمجة ( بايثون أو
الإحصاء، الرياضيات (الجبر الخطي وحساب التفاضل والتكامل)، التعلم الآلي، التعلم العميق، تصور البيانات، كتابة التقارير
إتقان هذه المهارات سيزيد فرصتك في الحصول على وظيفة في علم البيانات
2- :التعرف على مكتبات علوم البيانات
:وأشهر هذه المكتبات
NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-Learn, Tensorflow, Keras
وغيرها من المكتبات التي لابد من التعرف عليها
3- :الاطلاع على المستجدات والتطورات بشكل مستمر
قد يعتقد المرء أنه بمجرد حصوله على الوظيفة فإنه لم يعد بحاجة إلى مواكبة التطورات والتقنيات الجديدة في هذا المجال إلا أن هذه النظرة خاطئة بامتياز فالبقاء على اطلاع دائم على تطورات علم البيانات يزيد المهارات والخبرات عند المتعلم لأن النسيان أو الانقطاع عن التعلم هو العدو الأول للتقدم والتميز
4- :التخصص في مجال معين
وخصوصاً للذين لا يمتلكون الخبرة الشاملة التي تؤهلهم للحصول على الوظيفة في علم البيانات لذا فالتوسع في إتقان مجال معين في إحدى المجالات الفرعية يعتبر سلاح فعال بيد حامله كما هو الحال في إتقان التعلم الآلي أو التعلم العميق
5-:التدرب الذاتي على الخبرات العملية
وهذه النصيحة موجهة خصيصاً لتعلم وتطوير خوارزميات التعلم الآلي فبعد مرحلة التعلم تأتي مرحلة القدرة على كتابة الكودات البرمجية المؤدية إلى مخرجات خوارزميات تنتج بيانات حقيقية، وهذا سيمهد أمامك الطريق لتصبح قادراً على تعديل الكودات وإنتاج مخرجات جديدة وإجراء المقارنات والتحليلات
6- :تدوين الملاحظات
تسجيل الملاحظات وكل ما تعلمته من خبرات سيعينك على استعادة المعلومات عند الحاجة إلى الرجوع إليها وسيشكل مع مرور الزمن مدونة يمكنك الاستفادة منها مستقبلاً بحيث تبني لك علامة تجارية خاصة بك
7-:متابعة دورات تدريبية عبر الإنترنت
وهي متوفرة بشكل كبير على شبكة الإنترنت ولكن احرص على اتباع الدورات الموثوقة من حيث المعلومات يقودها مدربون يتمتعون بثقل علمي في هذا المجال
ابدأ من تعلم مبادئ علوم البيانات والتعلم الآلي والتعلم العميق وغيرها من التقنيات
Coursera وأوصي بدورات تقدمها منصات شهيرة مثل
فهي تقدم شهادات علمية بالتعاون مع أفضل الجامعات في العالم، ولا يشترط التقدم إلى الدورات المدفوعة لكي يبدأ المتعلم المبتدئ بتطوير مهاراته فالدورات المجانية تفي بالغرض لمثل هذه الحالات
8- :ادعم سيرتك الذاتية بشهادة مهنية
واستطراداً لما ورد في الفقرة السابقة يمكنك الحصول على شهادة بعد اتباعك لدورة مدفوعة وتعتبر هذه الشهادة وثيقة رسمية تدل على مستوى خبرتك ومهارتك
9- :إنشاء مجتمع علماء البيانات
وهي من الأمور التي ترفع من حظوظك في القبول في وظيفة في علم البيانات
وتعتبر المنصات الأساسية التالية بيئات خصبة لبناء مجتمع يضم علماء البيانات
يتم بناء مجتمع علمي عن طريق إنشاء منشورات علوم البيانات ومشاركتها على المنصة
: Medium
ومن خلالها يمكنك إنشاء مدونة تتعلق بعلم البيانات وبناء شبكة معلومات
: Kaggle
ومن خلالها يمكنك المشاركة في مسابقات علوم البيانات وبناء شبكة
10- :إنجاز مشاريع وفق متطلبات الوظيفة المحتملة
عليك إنجاز مشاريع تتعلق بمجال العمل الذي تفضل التقدم إليه في الوظيفة المحتملة، مثلاً إن كنت تفضل التقدم على وظيفة في مجال تصور البيانات فيجب عليك تنفيذ مشاريع تتعلق بتصور البيانات
11- :ابدأ مسيرتك الوظيفية بمستوى وظيفي منخفض
إذ أن العمل في مستويات وظيفية منخفضة لا يحتاج منك الكثير من الخبرة الكافية كمبتدئ في الوظيفة، ويمكنك مع اكتساب مزيد من الخبرات أن تبحث عن وظيفة ذات مستوى أعلى لكن البداية الصحيحة بالنسبة لقليلي الخبرة تنطلق من بيئة عمل مصغرة
12- :بناء سيرة ذاتية متميزة
بناؤك لسيرة ذاتية متميزة يعكس انطباعاً إيجابياً لدى أصحاب القرار في أمور التوظيف وبالتالي ستدعم حظوظك في الحصول الوظيفة
ويمكن أن نطلق صفة التميز على السيرة الذاتية إذا توفرت فيها عوامل ذكرناها في مقال سابق يمكنك الاطلاع عليها من خلال قراءة المقال بشكل مفصل من هنا
How to write a killer resume and ace the interview
Data World 