Hier ist eine Übersetzung eines Artikels von Genevieve Hayes, einer Datenwissenschaftlerin mit 15 Jahren Erfahrung. Der Autor spricht darüber, welche Fähigkeiten entwickelt werden sollten, um die Chancen auf einen Arbeitsplatz in Data Science erheblich zu erhöhen. Um diese Fähigkeiten zu identifizieren, analysierte sie 100 Stellenausschreibungen von Arbeitgebern aus Australien, Kanada, Großbritannien und den USA.
Zuvor gab es für einen Job in Data Science genügend grundlegende Programmierkenntnisse in R oder Python sowie Kenntnisse im Bereich des maschinellen Lernens, die am MOOC (Mass Open Online Course) erworben wurden.
Auf jeden Fall habe ich das gehört. Ich hatte nicht das Glück, so früh in den Bereich Data Science einzusteigen.
Ich habe 2015 zum ersten Mal von Data Science gehört, fast drei Jahre nachdem Thomas H. Davenport und J. D. Patil Data Scientist als "den attraktivsten Beruf des 21. Jahrhunderts" bezeichnet hatten.
Zu diesem Zeitpunkt war der Wettbewerb auf diesem Gebiet bereits hart. Ich denke seitdem hat es sich nur intensiviert. Das Interesse an diesem Beruf wächst von Jahr zu Jahr und viele Universitäten bieten einen Master-Abschluss in Data Science and Analytics an.
Sie können auch mit Zuversicht sagen, dass es nicht ausreicht, nur einen Kurs über Data Science von Coursera zu belegen, damit sich Ihr Lebenslauf von der Masse abhebt.
Wenn Sie bereits Programmierer auf „Gott“ -Ebene sind und so viele maschinelle Lernkurse absolviert haben, dass Sie nachts zufällig von „zufälligen Wäldern“ und neuronalen Netzen träumen, an welchen Fähigkeiten müssen Sie dann arbeiten, um in den Bereich Daten einzusteigen Wissenschaft? Und wenn Sie dort ankommen, in welche Richtung können Sie sich weiterentwickeln?
Warum fragen wir nicht die Arbeitgeber?
Wichtigste Fähigkeiten für Data Science-Profis
Um herauszufinden, was Arbeitgeber von Data Science-Spezialisten erwarten, habe ich mir 100 Stellen in diesem Bereich angesehen. Alle von ihnen wurden vom 22. April bis 5. Mai 2019 auf LinkedIn veröffentlicht und gehörten Unternehmen aus Australien, Kanada, Großbritannien und den USA.
Bei der Auswahl der Stellenausschreibungen wurden die Art der Einstellungsunternehmen, ihre Größe, Branche und Höhe der Stellen berücksichtigt. Nur Führungsrollen wurden nicht in die Auswahl einbezogen.
Aus diesen Anzeigen wählte ich die Fähigkeiten aus, die als Auswahlkriterien oder Stellenbeschreibungen angegeben wurden, und identifizierte die 20 gefragtesten Fähigkeiten eines Data Science-Spezialisten (ohne Kenntnisse in Programmiersprachen und -technologien).
Hier sind sie:
Diese Fähigkeiten können in drei Kategorien unterteilt werden:
- Modellierung und Statistik : Beinhaltet maschinelles Lernen, statistische Modellierung und Modellbereitstellung.
- Und Data Engineering und Programmierung : Beinhaltet die primäre Datenverarbeitung, die Arbeit mit Datenbanken und verteiltes Rechnen (wenn Programmiersprachen in die Analyse einbezogen würden, würde ich sie auch in dieser Kategorie angeben).
- Geselligkeit und Professionalität : Umfasst tiefes Fachwissen, die Fähigkeit, Daten zu analysieren, Nachwuchskräfte zu verwalten und zu unterweisen.
Auf der Grundlage des oben Gesagten können sechs Fähigkeiten identifiziert werden, die es wert sind, entwickelt zu werden, um die Chancen auf einen Arbeitsplatz erheblich zu erhöhen:
Modellierung und Statistik- Statistische Modellierung
- Modellbereitstellung
Data Engineering- Arbeiten Sie mit Datenbanken
Geselligkeit und Professionalität- Bereitstellung von Informationen zu den Ergebnissen der Datenanalyse
- Führung und Mentoring
- Geselligkeit
(Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, warum diese Fähigkeiten wichtig sind und was Sie tun können, um sie zu entwickeln, lesen Sie diesen Beitrag:
Wie Sie in Data Science universell werden .)
Welche Fähigkeiten sollte ich zuerst lernen?
Von den 100 offenen Stellen im Bereich Data Science gehörten 15 zu Einstiegsposten (Junior, Intern, für "Absolventen" usw.), 44 zu mittelständischen Spezialisten und 41 zu hochrangigen Spezialisten (Senior, Principal, Lead und usw.).
Die folgende Tabelle zeigt den Prozentsatz der Stellenausschreibungen, in denen jede der sechs zuvor definierten Fähigkeiten erwähnt wird, sowie die Rangfolge jeder Fähigkeit.
Auf allen Jobebenen sind „Präsentations- und Kommunikationsfähigkeiten“ ausnahmslos eine der beiden am häufigsten nachgefragten Fähigkeiten der Arbeitgeber. Darüber hinaus werden Kommunikationsfähigkeiten wie „Erklären der technischen Konzepte eines Publikums mit humanitärem Denken“ und „Arbeiten mit Kunden / Stakeholdern“ mit zunehmender Berufserfahrung immer wichtiger.
Wenn Sie sich für eine Fähigkeit entscheiden müssten, an deren Entwicklung gearbeitet werden müsste, wäre Geselligkeit die richtige Wahl.
Aber warum nur bei einem verweilen?
„Statistische Modellierung / statistische Analyse“ gehört ebenfalls zu den drei wichtigsten Fähigkeiten auf allen Jobebenen, was auf die Bedeutung ihrer Entwicklung hinweist. Dies ist besonders wichtig für Fachkräfte in den frühen Phasen ihrer Karriere.
Beim Wechsel von Einstiegsposten auf eine höhere Ebene sollte berücksichtigt werden, dass der Prozentsatz der offenen Stellen, bei denen „statistische Modellierung / statistische Analyse“ als gewünschte Fähigkeiten bezeichnet wird, von 53,3% auf 86,4% steigt.
Für diejenigen, die eine höhere Position einnehmen möchten, ist es wichtig, auf die Entwicklung von Führungs- und Mentoringfähigkeiten zu achten. Vorausgesetzt, die statistischen Fähigkeiten sind bereits entwickelt.
Während nur 6,7% der Einstiegsposten im Bereich Data Science Führungsqualitäten / Mentoring erfordern, sind sie in höheren Positionen bereits in 58,5% der Fälle erforderlich (ein Anstieg von 873%), was sie auf den fünften Platz der Nachfrage bringt .
Abschließend
Es wird einige Zeit dauern, um alle oben genannten Fähigkeiten zu verbessern, aber es sollte so sein. Wenn Sie am Wochenende alle erforderlichen Kenntnisse auf diesem Gebiet beherrschen könnten, möchten Sie die Jahre Ihres Lebens dieser Arbeit widmen?
Wenn Sie sich jedoch nur auf ein oder zwei Fähigkeiten gleichzeitig konzentrieren und diese nur wenige Stunden pro Woche einsetzen, erhalten Sie eine Reihe von erforderlichen Fähigkeiten, die Ihnen helfen, sich von der Masse abzuheben und Ihre Chancen auf Karrierewachstum oder Ihren gewünschten Job im Bereich Data Science zu erhöhen.
Also, welche Fähigkeiten wirst du überhaupt beherrschen?