Khi bạn chưa quen với một ngành mới, điều khó khăn nhất là xây dựng các kỹ năng và sơ yếu lý lịch để bắt đầu. Mình đã chuyển từ học phần Truyền Thông [Truyền Thông và Tiếp Thị] sang học phần Phân Tích Dữ Liệu [Hệ Thống Thông Tin Máy Tính – Phân Tích Dữ Liệu] vào năm 3 đại học. Đầu tiên mình có 1 lời mời thực tập marketing analytics cho các bạn. Thứ hai, tôi đã thực tập phân tích Sản phẩm tại một công ty khởi nghiệp FinTech ở Thành phố New York. Nhờ đó mình hiểu cách xây dựng hồ sơ từ đầu cho các bạn tân sinh viên. Các cách làm là gì?
1. Tìm hiểu năng lực cốt lõi
Nếu bạn đã từng xem xét các công việc liên quan đến dữ liệu [nhà phân tích dữ liệu, nhà phân tích kinh doanh, kỹ sư/nhà phân tích kinh doanh thông minh và thậm chí là nhà khoa học dữ liệu], bạn sẽ thấy rằng hầu hết chúng đều yêu cầu kỹ năng SQL cứng, Python hoặc R, sau đó là Tableau /PowerBI. Đây là những công cụ cơ bản mà chúng tôi sử dụng để truy xuất dữ liệu, phân tích dữ liệu và sau đó trình bày thông tin mà chúng tôi tìm thấy từ dữ liệu đó.
Khi tôi mới bắt đầu, tôi đã được "đào tạo" bởi các khóa học và tài nguyên trực tuyến về các công cụ này. Tôi bối rối và không biết bắt đầu từ đâu. Vì vậy, tôi quyết định rằng thay vì cố gắng học tất cả các kỹ năng cứng, tôi đã lên kế hoạch cho các lớp học của mình và quyết định hiểu bản chất của từng công cụ cũng như “các trường hợp sử dụng” sử dụng]. Cụ thể hơn, tôi đã tham gia các khóa học Lập trình cho Phân tích [Python], Hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu [SQL] và Mô hình dự báo và hồi quy cho các ứng dụng kinh doanh [R] trong cùng một lớp.
Có một câu chuyện nhỏ muốn kể vào ngày đầu tiên đến lớp Python, cô giáo hỏi cả lớp. "Time file to the number of. Làm sao các em tịm số mạnh nhạt?”
thầy bầu. “Hôm nay cô giáo sẽ viết 1 bảng tất cả các số bằng font chữ nhỏ, con có muốn xem nữa không?” . Đại sau Đồ 1 lúc, có bạn bảo quản. "Dự kiến kéo dài tuổi thọ của đội ta, ví dụ số lượng một định mức thời gian định sẵn là định mức trong. Cứ như vậy cho đến hết. ”
CHƠI LÔ TÔ
Từ câu chuyện đó, tôi nhận ra rằng cách tôi nghĩ về machine learning là quan trọng, nhưng Python suy cho cùng cũng chỉ là một ngôn ngữ lập trình. Nếu bạn chỉ học cách viết các hàm có sẵn trong Python thì rất khó hiểu logic. Nếu bạn hiểu cách tạo ra ngôn ngữ của riêng mình, thì việc học các ngôn ngữ khác không quá khó. R cũng là một công cụ dùng để xác suất thống kê, cái khó nhất không phải là viết và chạy code mà là hiểu kết quả trên màn hình. Về SQL mình thấy khó nhất là thiết kế một Entity Relation Diagram sao cho thỏa mãn yêu cầu thực tế, sau đó viết lệnh sao cho hiệu quả nhất, nhưng nó không chạy được lâu trên 3 máy
Nói tuy có hại dài nhưng cũng là giáo dục chia cuộc sống là đội đến của lũ nhật mới không MOOCs làm gì. Tôi có kế hoạch cụ thể để việc học của con hiệu quả hơn và phù hợp nhất với gia đình. Sau đó, bạn có thể bổ sung thêm kiến thức nâng cao hoặc kỹ năng phỏng vấn kỹ thuật. My name to name is
- only CẦN HỌC ĐỦ. Đừng e ngại về những gì bạn cần học mà hãy lên kế hoạch cho từng lớp, từng khóa học dựa trên trình độ của bạn. Cố gắng học các lớp liên quan đến lập trình, cơ sở dữ liệu, thống kê càng sớm càng tốt [vd: năm 1,2 đại học]. Sau đó, tìm hiểu thêm về Trực quan hóa dữ liệu [Tableau/ PowerBI/ Looker/ v.v.]. Nếu bạn không có trường học, bạn có thể tham gia các khóa học trực tuyến trên Udemy, Udacity hoặc Coursera
- HÃY HỌC ĐÚNG. Khi bạn bắt đầu học, đừng nhìn lại mã. Hải một IDE [Môi trường phát triển tích hợp] lên bộ đệm tạm thời. My to EXPRESS khi không sử dụng lại bạn ủng hộ
- LÀM DỰ ÁN. Khi bạn học xong một lớp trên trường, bạn nên cố gắng làm một dự án tốt hơn dự án bạn cần để có thể chia sẻ nó trên Github, LinkedIn hoặc danh mục đầu tư cá nhân của bạn. Nếu bạn tự học MOOCs, hãy cố gắng xây dựng một dự án [project án] để bắt đầu học. Ví dụ. thiết kế 1 database cho 1 trường và viết 10 câu SQL trả lời các câu hỏi thường gặp. Hoặc sử dụng dữ liệu trên Kaggle để làm một số bài tập sử dụng Python và các thư viện Pandas, Numpy, Matplotlib để trả lời một số câu hỏi cần biết về thống kê. [xem thêm ở mục 4 của bài viết]
- THƯỞNG. Để kiểm tra xem kiến thức của bạn đã sẵn sàng cho buổi phỏng vấn kỹ thuật đến đâu, bạn có thể vào các trang Leetcode, Stratascratch, HackerRank để kiểm tra. Bạn cũng có thể tham dự khóa học phỏng vấn miễn phí của CodePath. Phần này giúp bạn tự đánh giá kỹ năng của mình, nó không giúp bạn xây dựng hồ sơ nhưng nó cũng là một phần rất quan trọng trong quá trình xin việc.
Khi tôi đang học, tôi vẫn viết các kỹ năng và khóa học của mình trong sơ yếu lý lịch để tôi có thể được phỏng vấn. Khi được hỏi sâu hơn, tôi luôn nói rằng tôi là người mới bắt đầu. Nên dù có ba buổi thực hành thì bạn chỉ cần có kỹ năng Excel, PowerPoint, ngoài ra có thể thêm Python hay SQL cũng được. Vì vậy, nếu bạn là người mới bắt đầu và bạn đang học các lớp, bạn sẽ được người quản lý tuyển dụng chấp nhận
*Nếu bạn không biết mình đang nói về cái gì, thì bạn sẽ muốn biết chuyện gì đang xảy ra. Nhưng vẫn qua lớp với điểm A và lời mời thực tập. Story xin đến khách sạn hội nghị 1 bài kết. Nhưng chịu khó học 3 lớp 1 lần sẽ tăng sự tự tin và thành quả là vậy
2. Tham gia các chương trình Hackathon/Datathon
Tôi làm việc với các dự án về Công nghệ và Dữ liệu. Như tôi đã nói, trên lớp bạn cũng có cơ hội làm các dự án liên quan. Tuy nhiên, các dự án trên lớp thường cách biệt với sự phức tạp của thực tế, hay là quà đếm mới. Tham gia Hackathon/Datathon sẽ giúp bạn có cơ hội phát triển ý tưởng của riêng mình và tạo ra sản phẩm trong thời gian ngắn. Chưa kể, bạn cũng có thể kết nối với các nhà tài trợ, cố vấn và tham gia các hội thảo dành cho người mới tại các cuộc thi hackathon lớn. Hãy tận dụng các mối quan hệ của bạn trong trường để có một đội ngũ tốt.
Tôi rất ngưỡng mộ chủ Diệp Trương – một kỹ sư phần mềm ở Seattle. Chị Điệp đã từng là nội trợ. Sau đó cô ấy đi học bootcamp để chuyển sang ngành công nghiệp. Cô ấy đã tham gia một cuộc thi hackathon, được tài trợ để thành lập một công ty khởi nghiệp và giờ cô ấy có đầy đủ SWE tại một công ty bán lẻ lớn. Chị Diệp có chia sẻ cuộc sống kinh cập nhật qua bài báo này
Đặc biệt dành cho các bên làm dữ liệu thì nên tham khảo Datathon hoặc Virtual Data Drive. Tôi biết Đại học Brown và tổ chức Phụ nữ trong Khoa học Dữ liệu có một Datathon khá lớn và nhiều học bổng/hỗ trợ phí kinh tế. DataKind thỉnh thoảng có Ổ đĩa dữ liệu ảo cho hàng hóa xã hội tuyển dụng tình nguyện viên. Em mới vào nghề, hồ sơ còn mới, tham gia những sự kiện như thế này sẽ giúp em “điền vào chỗ trống” một cách hiệu quả
3a. Tìm cơ hội nghiên cứu trong và ngoài trường học
ក្រ្រ ក្រ ន្រ ន្រ ន្រ្រ្រ្រ្រេ em nhé thầy cô và các em học sinh
Mặc dù kinh nghiệm thực tế sẽ có giá trị hơn nếu bạn muốn làm việc trong ngành, tuy nhiên, làm nghiên cứu sẽ mở ra nhiều cơ hội khác. Ví dụ, giáo viên sẽ hiểu cách bạn làm việc tốt hơn và có thể giúp bạn tham khảo. Hoặc mô tả một tập tin bạn hội họp bài được điền vào đội hội đồng đội di động động
Như bạn có thể thấy từ những gì tôi đã viết lúc đầu, việc học ở trường và tạo mối quan hệ tốt với giáo viên của bạn là vô cùng quan trọng. Khi tôi học đại học, tôi có nhiều thời gian hơn để tập trung vào việc học của mình hơn là khi tôi đi làm hoặc đi học. Hãy tận dụng thời gian này để tìm hiểu chuyên sâu về chuyên ngành của bạn và hỏi thật nhiều. Thiết lập mối quan hệ tốt với giáo viên của bạn cũng giúp bạn dễ dàng giới thiệu bản thân với các chương trình giáo dục đại học hoặc giáo dục đại học.
Điều đầu tiên bạn cần làm là xác định a] Lĩnh vực bạn muốn tìm hiểu thêm, b] Người hướng dẫn [giáo sư] mà bạn muốn làm việc cùng. Ví dụ: bạn thực sự muốn tìm hiểu thêm về kỹ thuật tài chính. Vào trang web của trường đại học, đọc hồ sơ của các giáo viên tại các phòng [ban] liên quan và xem nghiên cứu của các giáo viên [tiêu đề, tóm tắt]. Nếu thấy chủ đề mình tâm đắc và muốn tìm hiểu thêm, hãy email cho thầy và bày tỏ mong muốn. Mình có “quy tắc ngón tay cái” là một e-mail 3 lần, nếu hộ gia đình định tính nhật thị hộn. Tuy nhiên, hầu hết những người gửi email cho tôi đều trả lời rất nhiệt tình
Những thách thức có hại của cho sinh viện mà độc hội
- Hội nghị & Giải thưởng ADCOLOR
- afrotech
- Hội nghị về hệ thống xử lý thông tin thần kinh
- MBA đen quốc gia [NBMBAA]
- Richard Tapia Lễ kỷ niệm sự đa dạng trong điện toán*
- Hội nghị thường niên của Hiệp hội kỹ sư nữ
- Công nghệ phụ nữ tuyệt vời
- Lễ kỷ niệm Grace Hopper*
- Phụ nữ trong Khoa học dữ liệu*
- WeCode*
* - Rất khuyến khích
xem. Tham gia các tổ chức, câu lạc bộ liên quan*
Hoặc thậm chí xây dựng một cộng đồng hoặc câu lạc bộ tại chính nơi bạn đang học. Trong bất kỳ ngành nghề nào, kỹ năng lãnh đạo cũng như khả năng xây dựng mối quan hệ [networking] là vô cùng quan trọng. Trong hồ sơ xin học bổng của các hội thảo trên, hầu hết các em đều có câu hỏi về câu lạc bộ mà bạn tham gia hoặc mức độ ảnh hưởng của bạn đối với cộng đồng xung quanh. Tham gia các câu lạc bộ còn giúp bạn làm quen với các cựu sinh viên [học sinh củ] của trường, mời họ làm diễn giả hoặc cố vấn cho các chương trình của nhóm. Từ đó, bạn mở rộng mối quan hệ của mình một cách tự nhiên, chân thật và ý nghĩa
Một số tổ chức đáng tin cậy
- Đường dẫn mã
- Viết lại mã
- đột nhập vào công nghệ
- Học CNTT đi cô gái
- Cộng đồng địa phương AnitaB
* – Lí do sìnê định điện trong phụ thuộc vì định điều kiện thời gian cho nó tốt nhất. Tuy nhiên, tôi biết nhiều người tìm được việc làm thông qua các câu lạc bộ hoặc chương trình
4. Lâm cần dịchz cân nhắc – Build your profile online
Vậy là bạn đã hoàn thành các khóa học cần thiết, thậm chí tham gia hackathon để có ít nhất một dự án. Bây giờ bạn cần phát triển một kỹ năng sâu hơn nên bạn muốn thực hiện một dự án về nó. Nó đơn giản, nhưng bạn sẽ có một số câu hỏi trước khi bắt đầu. làm dự án gì, bời tạo là thời điểm nào, đầu ra [kết quả] là gì. Điều đầu tiên bạn có thể làm là nghiên cứu danh mục đầu tư thành công của mình để tìm hiểu. Nếu việc xem Github của Tech Leads khiến bạn bối rối, thì tôi khuyên bạn nên xem danh mục đầu tư mà những người mới bắt đầu có và đang làm để giúp bạn nhiều hơn. Hoặc nếu bạn làm lĩnh vực Khoa học dữ liệu/Phân tích dữ liệu, có những ngành mà mấu chốt của câu chuyện được đặt cao thì bạn nên viết blog. Một số bài đăng trên blog tôi đã thấy
- Todd Schneider – Nhà khoa học dữ liệu tại New York City với rất nhiều bài viết phân tích và hình ảnh chất lượng cao
- Huyện Chíp – Một trong những AI và Machine Learning phổ biến nhất [mà nội theoền. Đ]
- The Pudding – Trang web trang hồng các bài lạ đánh số từ điển cho đến nay
Ngoài ra, đây là một số danh mục đầu tư của những người bạn trong mạng của bạn, những người đã tìm được công việc thực tập/toàn thời gian trong một giai đoạn chuyển tiếp tương đối ngắn
- Khánh Trần – Incoming Data Scientist tại một công ty Tài chính nổi tiếng
- Thủy Nguyễn – Incoming Data Analyst tại một công ty Blockchain
Chris Khánh Trần đã viết một bài rất chi tiết về việc xây dựng một dự án tại đây. Mình share lên đây cho bạn đọc. Mình một tất cả các ứng dụng có thể sử dụng là định khách sạn .. cán nhến. Bạn thích gì bạn thích, bạn muốn chọn loại nào. I think it was at the hotel at do khách sạn của Động cơ động của nhạt. Vì vậy, bạn nên chen đến một quan tâm và bài tạn vạn nhé
Thay vì quản lý bài, khách sạn xin chia sẻ cuộc sống trích 1 đến nhớ đến. Quá hâm mộ học sinh yạn tị mới hay đến số lượng rất gian nan. Để xây dựng một hồ sơ trên giấy, chúng ta phải vượt qua những trở ngại trong đầu và trong thời đại của chúng ta. “Mình có làm được không?
Để có thể vượt qua, tôi nghĩ cần phải có một hậu phương vững chắc. Có thể đó là gia đình bạn, vợ/chồng/vợ/chồng của bạn. Hoặc cũng có thể là một nhóm người đang trải qua giai đoạn học tập và làm việc. Tôi nghĩ rằng có một nhóm nhỏ bạn bè với mục tiêu chung là rất quan trọng trong quá trình này. Vì ngoài việc học hỏi, chia sẻ kinh nghiệm, chúng ta còn có những người bạn quý giá giúp chúng ta chiến đấu nhiều hơn. Hải tìm kiếm nội dung 1 đồng bạn cầm tiếp và cầm tiên lên nhé. Mình tin bạn sẽ thành công