初心者データサイエンティストが避けるべき間違い
初心者データサイエンティストの避けるべき間違い
データサイエンスの分野が現在どれだけ要求されているか、私たちはみな知っています。さまざまなバックグラウンドを持つ人々が参入しています。コンピュータサイエンスの学位を持つ人もいれば、テクノロジーの学位を持たない人もいます。
これにより、テクノロジーのバックグラウンドが少ない候補者がこの分野に入ることがより困難になり、一般的なミスを犯さないようにすることが求められます。以下に、これらの一般的なミスのリストがありますので、求職旅行で避けるべきことを知ることができます。
正式な教育を過小評価しないでください
データサイエンスの学位を探してみると、ほとんどの学位には教育が必要です。履歴書を補完するための多くのブートキャンプやコースが存在するにもかかわらず、多くの採用担当者はいくらかの技術的な学位や修士号を持った候補者を探しています。
明るい面は、より多くの大学がデータサイエンスのプログラムやオンラインコースを提供していること、そしてあなたがデータサイエンスの役割に応募するのに必要な知識レベルに達するための可能性があるということです。自己学習も可能ですが、それにはより多くの独立した努力と決意が必要です。それはより困難な道ですが、可能です。
いくつかの無料の大学のリソースをチェックしたい場合は、こちらをご覧ください：無料の大学データサイエンスリソース
理論に焦点を当て、プロジェクトに焦点を当てないこと
新しい業界の初心者が通常理論的な仕事に重点を置くことは一般的です。質問された場合に備えて十分な理解を持ちたいと思うものです。ただし、深く掘り下げすぎず、スキルと実践的な応用を示すプロジェクトに焦点を当てるようにしましょう。
これらのプロジェクトは、あなたの理論のレベルをテストし、どこに適用するかどこに適用しないかをよりよく理解するのに役立ちます。理論を学びながらそれを適用することは、この分野で成功する可能性を高め、両方を習得することにつながります。
あなたが知識を試して遊び、自分の知識をテストすることができる無料のデータセットはたくさんあります。制限はありません、ただ飛び込む必要があります。
いくつかの潜在的なプロジェクトについて詳しく知りたい場合は、こちらをご覧ください：スキルを高めるためのトップデータサイエンスプロジェクト
はしごの最上段に飛び込もうとすること
多くの人々が自動運転車や医療といった分野でデータサイエンスの世界に入りたいと考えています。これには、すぐには習得できない深層学習の知識が必要です。時間がかかります。数年かかることさえあります。シンプルなデータセットでの経験を積み、機械学習アルゴリズムの構築などを行う必要があります。
これはすべて急いではできないプロセスです。したがって、自分の関心のある分野に自動的に参入することはできません。それに向かって働く必要があります。
おそらく1年または2年間はジュニアとして働かなければならず、その後5年間は機械学習プロジェクトに取り組む必要があるという現実を受け入れることは、最終目標を達成するための良い現実的なチェックです。
履歴書
履歴書は常に困難です。自分自身を売り込みたいと思う一方で、履歴書があまりにも乱雑に見えることがあります。Laddersの2018年のアイ トラッキング研究によると、採用担当者は1つの履歴書をスキャンするのに平均7.4秒かかることが明らかになりました。
データサイエンスの役割に応募する人々の数、そして情報がたくさん詰まった履歴書に出くわす採用担当者にとってはどれだけ圧倒的かを想像してみてください。これよりも、重要なポイントを箇条書きと良い構造で採用担当者に簡単なイメージを描くことができます。
これにより、次のステップに進む可能性が自動的に高まります。
面接の準備
多くのデータサイエンスの卒業生は、仕事の応募の後に絶えず仕事に応募していますが、誰かから連絡があっても、仕事に応募するために多くの時間とエネルギーを費やしているため、実際に面接の準備をすることはありません。申し込むことは簡単な部分であり、採用担当者を説得するのは最も困難な部分です。
各テクノロジー企業は、採用プロセスを異なる方法で実施することができますが、通常は同じです。最初の電話から始まり、コーディングの評価に移る場合もあります。リモートで行うことも、オフィスで行うこともあります。
ここで、あなたのスキルが本当に試される場所です。準備を整えておくことが重要です。ハードスキルとソフトスキルの両方でテストされるため、一方を他方に犠牲にしないようにしてください。
これに関する詳細情報をお探しの場合は、次をお読みください：
- データサイエンス面接ガイド – パート1：構造
- データサイエンス面接ガイド – パート2：面接リソース
効果的な求人検索
単に求人タイトルに応募するだけでなく、あなたのスキルを活用して検索に役立ててください。データサイエンティストの求人はたくさんありますが、求められているスキルを持っていないかもしれません。これを行うには、説明と要件を読んで自分が適任かどうかを確認する必要があります。
持っているスキルを使って検索することで、検索範囲が絞られ、返事がない数千の求人に応募する時間とエネルギーを節約できます。予測モデリングなどの職務内容やSQLなどのスキルで検索することができます。
自分が入る業界を理解する
データサイエンティストは現在、金融からファッションまでほとんどの業界で需要が高まっています。求人に応募する際には、その業界を理解することが重要です。銀行のデータサイエンティストとしてキャリアをスタートする際に、銀行の仕組みや専門用語について何も知識がないと困ります。
それをすると、自分を深い水の中に投げ込んでしまい、そこから抜け出すのが非常に困難になるかもしれません。仕事やキャリアの選択を嫌いになることになるので、自分が望む業界に十分な知識を持って入ることを確認してください。
結論
これらは、データサイエンスの世界に入るために効果的な戦略を持つのに役立つ基本的な要素です。これらは簡単に解決できるよくある間違いです。採用している業界についてさらに知りたい場合は、次をお読みください：2022年にデータサイエンティストを採用しているトップの業界と雇用主
Nisha Aryaはデータサイエンティスト兼フリーランスの技術ライターです。彼女は特にデータサイエンスのキャリアアドバイスやチュートリアル、理論に基づく知識の提供に興味を持っています。また、人間の寿命の長さに人工知能がどのように役立つかを探求したいと考えています。彼女は積極的な学習者であり、他の人を指導する一方で、自分の技術知識と執筆スキルを広げたいと思っています。
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