Czy warto wziąć udział w kursach nauki o danych?

Przewodnik po karierze Data Scientist firmy BrainStation może pomóc w podjęciu pierwszych kroków w kierunku lukratywnej kariery w nauce o danych. Czytaj dalej, aby dowiedzieć się, czy warto wziąć udział w kursach typu data science.

Zostań analitykiem danych

Porozmawiaj z doradcą ds. uczenia się, aby dowiedzieć się więcej o tym, jak nasze bootcampy i kursy mogą pomóc Ci zostać Data Scientist.



Klikając Prześlij, akceptujesz nasze Warunki .



Składać

Nie udało się przesłać! Odświeżyć stronę i spróbować ponownie?

Dowiedz się więcej o naszym Bootcamp Data Science

Dziękuję Ci!

Wkrótce będziemy w kontakcie.



Wyświetl stronę Bootcamp Data Science

Tak, bootcampy i kursy data science są coraz bardziej opłacalną inwestycją. Ponieważ wiele organizacji ceni teraz umiejętności i doświadczenie, które można wykazać bardziej niż zwykłe referencje, wzrosła liczba zapisów na szkolenia z zakresu nauki o danych — z naciskiem na skoncentrowane, praktyczne i wciągające uczenie się.

Bootcampy i kursy uczące umiejętności analizy danych i analityki szybko zyskały na popularności, ponieważ oferują skoncentrowane, przyspieszone i wciągające uczenie się, które najlepiej nadaje się do wyposażania ludzi do pracy w zakresie danych z umiejętnościami w danej dziedzinie i gotowymi do pracy, których będą potrzebować. Co najważniejsze, zapisanie się na bootcamp oznacza, że ​​ktoś inny zainwestuje w Twój sukces, jest gotowy do zaoferowania wsparcia, gdy go potrzebujesz, przekaże informacje zwrotne na temat twoich postępów, CV i portfolio oraz ustaw poszukiwania pracy na właściwej ścieżce.

Najlepsze z tych programów pomagają uczniom uczyć się dostosowanego do potrzeb wyboru języków i platform specyficznych dla danej dziedziny, które mogą otworzyć szereg drzwi na froncie pracy:



  • Pyton
  • R
  • SQL
  • Hadoop
  • Iskra

Zapewniają również praktyczne doświadczenie z:

  • Zbieranie danych
  • Analiza danych
  • Wizualizacja danych
  • Analiza statystyczna
  • Analizy predykcyjne
  • Programowanie

Co to jest Bootcamp Data Science?

Obozy szkoleniowe w zakresie nauki o danych to krótkie, wciągające programy edukacyjne, które obiecują przygotować absolwentów do pracy na stanowiskach podstawowych w ciągu zaledwie trzech do sześciu miesięcy intensywnej nauki. Absolwenci wychodzą uzbrojeni w umiejętności techniczne w wizualizacji danych, analizie danych, analityce predykcyjnej, analizie statystycznej i programowaniu.

Nauka o danych wykorzystuje predykcyjną analizę przyczynową, analizę nakazową i uczenie maszynowe, aby pomóc nam w przewidywaniu, a co ważniejsze, podejmowaniu decyzji. Mówiąc prościej: wykorzystuje matematykę i technologię, aby znaleźć ukryte wzorce (i sposoby na większą produktywność i zyskowność) w surowych danych.



Dlatego naukowcy zajmujący się danymi spędzają dużo czasu na gromadzeniu, czyszczeniu, modelowaniu i badaniu danych pod różnymi kątami (niektóre z nich wcześniej nie były analizowane).

Kursy szkoleniowe związane z nauką o danych pomagają uczniom nauczyć się różnych języków i platform, w tym Python, Pandas, Hadoop, R, SQL i Spark. Krótsze niż tradycyjne programy studiów, bootcampy z zakresu nauki o danych zwykle oferują również więcej możliwości praktycznej nauki niż większość programów edukacyjnych na poziomie policealnym.

Jakie są korzyści z bootcampów Data Science?

Programy te zapewniają wiele korzyści, w tym możliwości nawiązywania kontaktów, aktualne programy nauczania, a ostatecznie możliwość zdobycia dobrze płatnych stanowisk Data Scientist po krótkim, trwającym od trzech do sześciu miesięcy kursie.

Data Scientist spędza dużo czasu na gromadzeniu, wydobywaniu, czyszczeniu, modelowaniu i analizowaniu danych, zanim użyje szeregu technik, aby dojść do znaczących wniosków, w tym predykcyjnej analizy przyczynowej (lub przewidywania możliwości zdarzenia w przyszłości), analizy nakazowej (przywołania). szereg działań i związanych z nimi wyników) oraz uczenie maszynowe.

Aby się do tego przygotować, kursy szkoleniowe z zakresu nauki o danych uczą ich poznawania wielu różnych języków i platform, w tym Python, Pandas, Java, Scala, Hadoop, R, SQL, Julia, MATLAB i Spark. Niektóre z tych nowszych języków nie są powszechnie znane i mogą dać osobie poszukującej pracy przewagę w konkursie. W przeciwieństwie do tradycyjnych uczelni, bootcampy mogą szybko reagować na stale zmieniającą się branżę.

I stało się standardem, że networking stał się centralnym punktem życia podczas udziału w bootcampie. Szkoły organizują wydarzenia networkingowe, zapraszają gości z czołowych firm technologicznych, a większość instruktorów to profesjonaliści z branży o dobrych kontaktach. Nie tylko to, ale studenci wokół ciebie również będą aspirującymi profesjonalistami w dziedzinie technologii i pomogą ci stworzyć początki twojej profesjonalnej sieci w dziedzinie danych.

Plusy i minusy Bootcamps Data Science

Chociaż z pewnością istnieje wiele potencjalnych korzyści z uczestnictwa w bootcampie, ważne jest, aby być realistą.

Oto zalety uczenia się na bootcampie:

Przygotowuje Cię do nowej kariery – szybko

Być może najlepiej sprzedającym się punktem jest to, że niesamowicie szybko zaczniesz działać i będziesz gotowy do pracy, zwłaszcza jeśli miałbyś to porównać z tradycyjnym dyplomem uniwersyteckim (tym bardziej, jeśli pod koniec dodasz pracę podyplomową). ). W ciągu trzech do sześciu miesięcy możesz być gotowy do rozmowy kwalifikacyjnej na stanowisko dla początkujących.

Biorąc pod uwagę, że przeciętny analityk danych na poziomie podstawowym przynosi do domu około 85 000 USD rocznie według PayScale, jasne jest, dlaczego jest to przekonująca propozycja.

Zbuduj swoją profesjonalną sieć

Jednym z głównych punktów sprzedaży jest liczba opcji sieciowych, które może zapewnić. Większość szkół organizuje targi networkingowe, zaprasza do kampusów zaproszonych prelegentów od czołowych tytanów technologii, organizuje pokazy projektów dla absolwentów i ma wykładowców, którzy są profesjonalistami w branży z szeroką siecią kontaktów.

Twoi koledzy wkrótce również staną się ważnymi kontaktami, ponieważ oni również wyruszą na poszukiwanie pracy.

Zdobądź umiejętności, na które jest duże zapotrzebowanie

Data Scientist nie bez powodu został nazwany najbardziej obiecującą karierą przez LinkedIn i najlepszą pracą w Ameryce przez Glassdoor. W tej chwili popyt – i pensje – są wysokie i mogą wzrosnąć.

Badanie MIT wykazało, że firmy z górnej jednej trzeciej swojej branży pod względem podejmowania decyzji opartych na danych były o pięć procent bardziej produktywne io sześć procent bardziej dochodowe niż ich konkurenci. Weź pod uwagę, że nauka o danych jest stosunkowo młodą dziedziną, a wiele firm powoli realizowało potencjalny wgląd i dochody, jakie mogą uzyskać dzięki inwestycji w dane.

Oto jednak wady:

Mniejszy nacisk na statystyki niż tradycyjne programy uniwersyteckie

Data science to duża dziedzina, a rodzaj pracy, której szukasz, będzie miał ogromny wpływ na to, czy najlepiej będzie wybrać się na bootcamp, zdobyć tytuł magistra lub wypróbować inne zasoby edukacyjne online.

W dziedzinie uczenia maszynowego, szkolenia z zakresu nauki o danych mogą być idealnym rozwiązaniem, ucząc wszystkich języków programowania potrzebnych do tworzenia i wdrażania modeli.

Czasami jednak bootcamp może nie być dobrym wyborem. Do pracy w badaniach możesz potrzebować dyplomu ukończenia studiów. To samo może być prawdą, jeśli zamierzasz pracować w sektorze finansowym.

Przejrzyj kilka ofert pracy na stanowiska, które uważasz za pożądane. Sprawdź, czy wymagają wyższego stopnia naukowego. To może ci pomóc w podjęciu decyzji.

Koszt Bootcampu

Choć bledną w porównaniu z kosztami szkolnictwa wyższego w Stanach Zjednoczonych, bootcampy Data science nie są tanie. Nawet odkładając na bok czesne – powiedzmy 15 000 dolarów – i koszt każdej wymaganej technologii (laptopa?), musisz wziąć pod uwagę utracone dochody z uczestnictwa w programie w pełnym wymiarze godzin przez 12 tygodni.

Możesz złagodzić ten cios, ubiegając się o stypendia i sprawdzając, jakie opcje płatności oferuje szkoła.

Ile kosztują Bootcampy związane z nauką o danych?

Koszt różni się w zależności od szkoły, ale możesz spodziewać się zapłaty około 15 000 USD za intensywny, osobisty program nauki o danych.

Podczas gdy większość najbardziej znanych programów zaczyna się od około 15 000 USD, niektóre szkoły oferują również tańsze opcje w niepełnym wymiarze godzin lub we własnym tempie, które kosztują od 4000 do 10 000 USD.

Jeśli koszt jest problemem, sprawdź, jakie stypendia są dostępne. Wiele instytucji ma stypendia skierowane do kobiet, weteranów i innych grup niedostatecznie reprezentowanych w dziedzinie technologii. Istnieją również stypendia dla pracodawców, w których Twoje miejsce pracy opłaca czesne. Większość bootcampów oferuje również elastyczne lub miesięczne plany płatności.

Jeśli obawiasz się, że wszystko będzie działać finansowo, skontaktuj się z przedstawicielem szkoły i poproś o zestawienie tego, czego możesz się spodziewać i do jakich stypendiów możesz się kwalifikować.

Czy mogę obliczyć ROI z bootcampu z data science?

Bootcamp może być właściwą ścieżką dla osób zmieniających karierę, które chcą szybko zdobyć poszukiwaną nową umiejętność, ale jeśli nie masz pewności, czy jest to właściwy kierunek, aby obrać swoją karierę, możesz obliczyć zwrot z inwestycji (ROI) .

Najpierw spójrz na swoją obecną sytuację finansową i zanotuj miesięczny dochód po opodatkowaniu i bieżące wydatki.

Następnie spójrz na całkowity czas i pieniądze, które zainwestowałbyś w ten program. Oblicz koszt czesnego, czas potrzebny do ukończenia studiów, koszty utrzymania podczas kursu, koszty finansowania czesnego (jeśli dotyczy) i wszelkie inne koszty początkowe – na przykład nowy komputer.

Na koniec przyjrzyjmy się realistycznie Twoim oczekiwaniom podyplomowym. Jakiej pensji spodziewasz się zarobić? Chociaż średnia pensja analityka danych w Stanach Zjednoczonych wynosi 123 000 USD, bądźmy ostrożni i zapiszmy niższą liczbę. Następnie weź pod uwagę spodziewany podatek dochodowy i przewidywany czas na znalezienie pracy.

Następnie wystarczy zważyć całkowitą inwestycję z różnicą w przewidywanym dochodzie po opodatkowaniu.

Ile zarobię po ukończeniu szkolenia z zakresu data science?

Według PayScale średnia pensja dla analityka danych na poziomie podstawowym wynosi nieco ponad 85 000 USD rocznie.

Gdy wspinasz się po szczeblach kariery, możesz spodziewać się, że ta liczba znacznie wzrośnie. Przeciętny analityk danych w Stanach Zjednoczonych przynosi do domu 123 000 USD, a Starsi Data Scientists zarabiają średnio 150 000 USD.

Potencjał zarobkowy dla absolwentów bootcamp data science

Potencjał zarobkowy absolwentów bootcamp jest dość wysoki, biorąc pod uwagę, że naukowcy zajmujący się danymi na poziomie podstawowym zarabiają średnio 85 000 USD, a doświadczeni weterani branży zarabiają znacznie, znacznie więcej.

Biorąc pod uwagę, że dane są stosunkowo młode jako dziedzina, Data Scientists z dużym doświadczeniem są rzadkie i przynoszą pensje do domu, aby to odzwierciedlić.

Zakres czesnego na osobiste Bootcampy

Czesne za programy osobiste może wynosić od 5000 do 18 000 USD. Niektóre szkoły pobierają niższe opłaty za opcje we własnym tempie. Inne zmieniają się mniej więcej w zależności od tego, jak dokładny program chce uczeń.

Jeśli chcesz uniknąć szoku związanego z wysokimi opłatami za naukę z góry, większość najbardziej znanych szkół oferuje miesięczne plany płatności lub inne elastyczne opcje. Aby zrekompensować koszty czesnego, większość bootcampów oferuje hojne stypendia skierowane do grup osób, które są niedostatecznie reprezentowane w dziedzinie technologii. Możesz również zapoznać się ze stypendiami dla pracodawców, gdzie pracodawcy pokrywają koszty czesnego.

Są szanse, że bootcamp, na który patrzysz, ma ludzi, którzy pomogą ci zrozumieć, jakie będą twoje wydatki. Pamiętaj, aby nie zapominać, że czesne to nie jedyny koszt bootcampu. Sprawdź, czy program ma inne wymagane lub zalecane koszty (książki, nowy komputer, jakiekolwiek programy itp.)

Czy Bootcamp Data Science zapewni Ci pracę?

Tak, jest bardzo prawdopodobne, że pomoże ci w znalezieniu pracy, ponieważ zdecydowana większość absolwentów bootcampów data science informuje, że znalazła pracę w tej dziedzinie. Na przykład BrainStation donosi, że ponad 95 procent absolwentów bootcampu w zakresie nauki o danych znalazło pracę w ciągu 180 dni, a absolwenci lądowali w czołowych firmach, w tym w Google, Microsoft, Amazon i Facebooku.

Oto kilka innych tytułów pracy, które możesz mieć po ukończeniu szkolenia z zakresu nauki o danych:

  • Inżynier danych
  • Inżynier uczenia maszynowego
  • Analityk Big Data
  • Analityk Biznesowy
  • Administrator bazy danych

To powiedziawszy, warto zauważyć, że są ludzie, którzy kończą bootcampy i nie znajdują pracy w branży. Niekoniecznie jest to łatwe do opanowania i być może nie każdy nadaje się do bycia naukowcem zajmującym się danymi.

Czy absolwenci bootcampów z data science faktycznie dostają pracę?

Tak, absolwenci bootcampów data science faktycznie zdobywają pracę masowo, ponieważ pracodawcy, którzy byli spragnieni talentu do danych, zdobywają absolwentów niedługo po ukończeniu studiów.

To zapotrzebowanie na specjalistów od danych stworzyło środowisko, w którym absolwent bootcampu rzadko dostaje pracę. Sprawdź raport wyników z każdej szanowanej szkoły i powinien to odzwierciedlać.

Jak mogę się upewnić, że otrzymam te wyniki?

Aby mieć pewność, że później znajdziesz pracę, w trakcie kursu powinieneś starać się jak najwięcej, a po ukończeniu studiów oprzeć się na nowo utworzonej sieci zawodowej, szukając pracy na poziomie podstawowym.

Na szanowanym bootcampie z zakresu nauki o danych nauczysz się swojego rzemiosła pod okiem szanowanych profesjonalistów z branży. Ważne jest, abyś szukał ich konstruktywnej krytyki podczas przechodzenia przez kurs budowania modeli i tworzenia wizualizacji. Większość absolwentów bootcampów data science twierdzi, że ich interakcje z wykładowcami były jedną z ich ulubionych części kursu, a jak najlepsze wykorzystanie możliwości uczenia się od kogoś, kto się zna, jest ważnym krokiem w zapewnieniu uzyskania pożądanych wyników.

To samo dotyczy twoich kolegów z klasy. Postrzegaj ich jako przyszłych specjalistów i współpracowników zajmujących się danymi i skorzystaj z okazji, aby zbudować profesjonalną sieć. Obejmuje to uczestnictwo w wydarzeniach sieciowych.

Możesz również rozważyć staże i praktyki, które często są przepustką do pracy. Ale upewnij się, że Twój profil LinkedIn jest aktualny, aby rekruterzy mogli Cię znaleźć.

Mówiąc o LinkedIn, dobrą strategią może być wysłanie przyjaznej wiadomości do specjalisty ds. danych pracującego w firmie, którą jesteś zainteresowany. Zaproponuj zabranie ich na kawę lub lunch, aby móc wybrać ich mózg; zdziwiłbyś się, jak wielu powie tak.

Jak Bootcampy Data Science są postrzegane przez pracodawców?

Pracodawcy bardzo przychylnie patrzą na bootcampy data science, uważając, że absolwenci bootcampu są zmotywowani, oddani i przeszkoleni w zakresie najnowszych możliwych systemów, technik i platform. Pokazujesz im również, że jesteś zaangażowanym uczniem, co jest bardzo atrakcyjną cechą w branży, która szybko się zmienia. To powiedziawszy, nie wszystkie programy cieszą się równie pozytywną reputacją wśród pracodawców, a na Twój sukces na froncie pracy wpłynie reputacja szkoły i jakość projektów, które kandydat może im pokazać.

Większość absolwentów bootcampu uważa, że ​​pracodawcy są chętni do zaangażowania się, nawet jeśli bootcamp związany z nauką danych jest jedyną rzeczą w twoim CV. Właśnie dlatego tak przytłaczająco wysoki odsetek absolwentów bootcampów zgłasza otrzymanie pracy w ciągu trzech do sześciu miesięcy; jeśli chodzi o umiejętności w zakresie analizy danych, jest to rynek sprzedawcy, a pracodawcy konkurują o zatrudnienie najbardziej utalentowanych naukowców zajmujących się danymi.

Dzieje się tak głównie dlatego, że ci, którzy ukończyli bootcampy w zakresie nauki danych, zwykle realizują projekty w trakcie trwania programu, aby pokazać potencjalnym pracodawcom, że mogą udowodnić swój talent. Co więcej, wiele instytucji ma relacje z czołowymi firmami technologicznymi, które często sponsorują stypendia i wydarzenia.

Jest też fakt, że prawie każda firma technologiczna ma już pracujących dla nich absolwentów bootcamp.

Ale ważne jest, aby upewnić się, że wybierasz odpowiedni bootcamp, taki, który ma udokumentowane doświadczenie w tworzeniu wykwalifikowanych, gotowych do pracy absolwentów. Sprawdź raporty wyników lub przejrzyj strony, takie jak Course Report lub SwitchUp, aby zobaczyć, co mówią absolwenci i uczniowie. Jeśli jesteś odważny, skontaktuj się z kilkoma menedżerami ds. rekrutacji i zapytaj bezpośrednio, co myślą o bootcampie, który rozważasz.

Czy warto więc wziąć udział w kursie naukowym o danych?

Tak, bootcamp danych jest tego wart, ale Twój sukces zależy od siły szkoły, Twojego poziomu zaangażowania (zarówno w nauce, jak i nawiązywania kontaktów), a także od Twojego doświadczenia i doświadczenia.

Jeśli bierzesz udział w bootcampie, który ma dobrą reputację, jeśli chodzi o zdobywanie wykwalifikowanych absolwentów, daje ci szansę na pracę nad co najmniej jednym projektem na żywo i pomaga budować twoją profesjonalną sieć poprzez takie rzeczy, jak wydarzenia sieciowe i inne metody, będziesz silny kandydat na stanowisko podstawowe.

W trakcie bootcampu nauczysz się budować i wdrażać modele uczenia maszynowego, zaznajomisz się z różnymi językami programowania (w tym Python, R, Ruby, JavaScript, C++ i Java) i dowiesz się, jak tworzyć efektowne wizualizacje .

Są to umiejętności, których pracodawcy szukają na większości stanowisk związanych z analityką danych, a jeśli możesz znaleźć pracę w zakresie analityki danych po ukończeniu tylko 10-16-tygodniowego kursu, z pewnością będzie to warte dla większości, w zależności od tego, gdzie jesteś w swojej karierze. teraz.

Kolejny powód, dla którego większość absolwentów uważa, że ​​szkolenie w zakresie nauki o danych jest opłacalną inwestycją? W tej chwili to wspaniałe pole do pracy. Przewidywano, że w 2020 r. obszar ten wzrośnie o 28 procent, co odpowiada około 2,7 mln nowych miejsc pracy. To więcej wolnych miejsc, niż nowi absolwenci będą w stanie obsadzić, co oznacza, że ​​pracownicy technologiczni z innych dziedzin będą musieli podszkolić swoje umiejętności i przejść do danych, aby sprostać temu zapotrzebowaniu.

W rzeczywistości nasza ankieta dotycząca umiejętności cyfrowych BrainStation sugeruje, że to już się dzieje. Mniej więcej czterech na pięciu specjalistów od danych rozpoczęło swoją karierę od czegoś innego, a około dwie trzecie wszystkich naukowców zajmujących się danymi pracuje w terenie od pięciu lat lub krócej.

Są jednak inne czynniki, które należy wziąć pod uwagę, gdy zastanawiamy się, czy warto wziąć udział w szkoleniu poświęconym nauce danych.

Miejsce, w którym się uczysz, ma duże znaczenie, więc odrób pracę domową z dowolnego programu, który rozważasz. Zobacz, gdzie znaleźli się ich absolwenci – czy są to typy firm i role, których byś pożądał? I ostatecznie, sukces w bootcampie z nauką o danych zależy wyłącznie od tego, w jaki sposób zastosujesz się podczas kursu. Ciężko pracuj i nawiązuj kontakty, jeśli chcesz zacząć działać po ukończeniu studiów.

To powiedziawszy, powinniśmy wspomnieć, że w naukach o danych istnieją pewne wysoce techniczne role, w których wymagany byłby zaawansowany dyplom uniwersytecki z matematyki, statystyki lub informatyki. Sprawdź oferty pracy dla rodzajów stanowisk, którymi jesteś zainteresowany i zobacz, jakie są ich wymagania, aby lepiej zrozumieć, czego się spodziewać.

Nasze wskazówki: warto zrobić bootcamp data science

Jeśli chodzi o bootcampy, Twój sukces ostatecznie sprowadza się do wysiłku, jaki wkładasz, podejścia i poziomu zaangażowania. Oto nasze wskazówki, jak sprawić, by obóz data science był tego wart.

    Odrób pracę domową i wybieraj mądrze. Podczas gdy pracodawcy pożądają absolwentów bootcamp, nie każda szkoła ma znakomitą reputację. Zanim rozpoczniesz swoją podróż bootcampową, upewnij się, że program, który rozważasz, cieszy się dużym szacunkiem. Przeczytaj recenzje online, skontaktuj się z obecnymi studentami lub absolwentami lub skontaktuj się z rekruterem lub menedżerem ds. rekrutacji w dziedzinie nauki o danych, aby uzyskać opinię na temat najlepszych programów i szkół. Przejrzyj szczegółowo program szkolenia i wymagania wstępne. Jeśli jest to kurs osobisty, wybierz się na wycieczkę po kampusie lub obejrzyj wirtualną wycieczkę. A jeśli to możliwe, przeczytaj raport wyników bootcampu, aby zobaczyć, jak radzą sobie ich absolwenci.Wyjdź tam i nawiąż sieć. Jedną z rzeczy, którymi stale zachwycają się absolwenci bootcampu, są możliwości nawiązywania kontaktów, jakie dają wydarzenia networkingowe na terenie kampusu (i wirtualne), nie wspominając o gościnnych prelegentach z czołowych firm technologicznych, którzy odwiedzają klasy najlepszych bootcampów z zakresu nauki o danych. Twoi koledzy z klasy mogą być również przyszłymi kolegami, więc te więzi, które tworzysz, mogą okazać się cenne. Dotyczy to również twoich instruktorów. Na dobrym bootcampie będziesz uczyć się od liderów branży z rozległymi sieciami zawodowymi. Skorzystaj z okazji, aby im zaimponować.Zacznij od razu pracować nad projektami na żywo. Jednym z powodów, dla których tak przytłaczająca liczba absolwentów bootcampów data science zostaje zatrudnionych wkrótce po ukończeniu studiów, jest to, że są oni w stanie pracować nad projektami na żywo w trakcie swoich programów, które mogą później pokazać pracodawcom, aby udowodnić, że wiedzą, co robią.Poproś o opinię. Jak wspomnieliśmy, na wartym uwagi bootcampie dotyczącym nauki o danych będą mieli instruktorzy z dużym doświadczeniem, którzy robią to, co masz nadzieję robić profesjonalnie. Traktuj ich opinie na temat swoich projektów i wizualizacji bardzo poważnie; potencjalny pracodawca prawdopodobnie zobaczy to samo, co oni. Posiadanie ucha profesjonalisty z branży jest jedną z najlepszych części udziału w bootcampie, więc skorzystaj z tego.

Jak wybrać odpowiedni dla siebie Bootcamp

Zanim zdecydujesz, który bootcamp data science jest dla Ciebie odpowiedni, musisz się zastanowić. Jakie są Twoje cele i z jakim poziomem zaangażowania czasowego czujesz się komfortowo?

Najpierw zastanówmy się, która opcja dostawy może być dla Ciebie najlepsza:

Stałe, osobiste bootcampy

Kiedy myślisz o bootcampie, prawdopodobnie to przychodzi ci na myśl. Byłby to wciągający, skoncentrowany program, w którym spędzałbyś od 40 do 80 godzin tygodniowo na zajęciach, poświęcając część swojego czasu na pracę nad swoimi projektami. Zalety tego modelu? Nie ma szybszego sposobu na osiągnięcie swoich celów. Wadą? Żonglowanie pracą może być trudne lub w niektórych przypadkach niemożliwe.

Stacjonarne bootcampy online

Prawdopodobnie istnieje tendencja do przekonania, że ​​te kursy są łatwiejsze. Oni nie są. Większość stacjonarnych kursów typu data science online nadal będzie wymagać 40-60 godzin zajęć lekcyjnych tygodniowo, podczas gdy będziesz musiał wykorzystać wieczory i weekendy, aby ukończyć kurs. Nie idź w oczekiwaniu na wybrzeże.

Indywidualne bootcampy w niepełnym wymiarze godzin

To może być dobry kompromis dla tych, którzy nie czują się komfortowo, pracując w pełnym wymiarze godzin. Nadal czerpiesz niektóre korzyści z uczestnictwa w kursie osobistym – być może lepsze możliwości nawiązywania kontaktów, możliwość uczestniczenia w wydarzeniach na terenie kampusu i, przynajmniej na dobrym bootcampie, najwyższej klasy sprzęt, z którego możesz korzystać po godzinach. Oczywiście ma to również wadę – nie będziesz tak szybko działał jako Data Scientist. Większość kursów w niepełnym wymiarze godzin trwa od dwóch do trzech razy dłużej niż kursy w pełnym wymiarze godzin.

W niepełnym wymiarze godzin, bootcampy online

Aby uzyskać jak największą elastyczność, możesz wziąć udział w elastycznym kursie online. Ta opcja może być najprzyjemniejsza dla osób, które są już zatrudnione i po prostu chcą podnieść swoje umiejętności. Ale podobnie jak w przypadku programów osobistych, ukończenie kursu zajmie więcej czasu – zwłaszcza jeśli odbywa się we własnym tempie.

Aby dowiedzieć się, który bootcamp data science jest dla Ciebie odpowiedni, musisz zdecydować, co jest dla Ciebie najważniejsze. W tym celu zalecamy zadanie sobie następujących czterech pytań:

Gdzie jestem w mojej karierze?

Wiedza o tym, który bootcamp jest dla Ciebie odpowiedni, ma wiele wspólnego z poznaniem siebie i tego, gdzie jesteś w swojej karierze. Czy jesteś totalnym nowicjuszem w dziedzinie nauki o danych i szeroko pojętej technologii, czy też pracowałeś wcześniej na podobnych stanowiskach? (Jeśli pracowałeś na podobnych stanowiskach lub masz wykształcenie techniczne, po ukończeniu studiów możesz spodziewać się wyższej pensji). Czy masz wyższe wykształcenie z matematyki, statystyki lub informatyki? Czy jesteś nowicjuszem w kodowaniu? Czy masz jakieś doświadczenie z modelowaniem danych, tworzeniem wizualizacji lub używaniem na przykład Pythona, R lub C++?

Jeśli jesteś początkującym graczem, a Twoim celem jest zostanie naukowcem zajmującym się danymi w ciągu kilku miesięcy, naprawdę będziesz chciał znaleźć sprawdzony, wciągający i wymagający bootcamp, który pomoże Ci osiągnąć swoje cele.

Czy odrobiłem pracę domową?

Wraz z zapotrzebowaniem na specjalistów ds. danych i całym szumem, że Data Scientist jest obecnie jednym z najlepszych miejsc pracy w Stanach Zjednoczonych, w całym kraju pojawiają się szkolenia z zakresu nauki o danych. Chociaż to dobrze, że więcej osób ma dostęp do tego rodzaju edukacji, oznacza to również, że istnieje duża rozbieżność w poziomie jakości każdego programu. Zanim zdecydujesz, gdzie chcesz się uczyć, odrób pracę domową. Każda renomowana szkoła powinna być wielokrotnie sprawdzana na stronach takich jak Course Report lub SwitchUp. Miło też słyszeć rzeczy prosto z pyska konia, że ​​tak powiem – poszukując trochę na LinkedIn, na pewno znajdziesz gadatliwych absolwentów, którzy chętnie omówią z Tobą swoje doświadczenia. Jeśli jesteś na to zbyt nieśmiały, spójrz przynajmniej na profile niektórych absolwentów, aby zobaczyć, jak sobie radzili od ukończenia studiów.

To także dobry czas na zapoznanie się z programami nauczania różnych szkół. Czy masz konkretne cele, na przykład opanowanie narzędzia takiego jak Jupyter Notebooks lub Anaconda? Jeśli nie możesz tego rozgryźć patrząc na harmonogram kursów, prawie wszystkie bootcampy mają przedstawicieli, którzy z przyjemnością odpowiedzą na każde Twoje pytanie.

Jak moje finanse?

Postawmy sprawę jasno: wiemy, że bootcampy data science nie są tanie.

Czesne za bezpośrednie bootcampy może wynosić od 5000 do 18 000 USD, ale najbardziej szanowane bootcampy kosztują głównie około 15 000 USD. To spory rachunek, zwłaszcza jeśli planujesz wziąć kilka miesięcy nieobecności w pracy po ukończeniu kursu.

Mówiąc najprościej, możesz nie być na to stać.

Ale większość bootcampów zrobi wszystko, co w ich mocy, aby finansowo przyniosło to korzyści ich uczniom. Większość z nich ma elastyczne opcje, w których można dokonywać regularnych płatności zamiast jednej ogromnej kwoty ryczałtowej. Dostępnych jest wiele stypendiów – zwłaszcza jeśli jesteś członkiem grupy, która jest niedostatecznie reprezentowana w dziedzinie technologii – w tym stypendia dla pracodawców, gdzie Twoja praca opłaca rachunek.

Ponownie, jest to dobry moment, aby skontaktować się z przedstawicielem bootcamp i zobaczyć, co możesz zrobić, aby trochę ułatwić ci stronę finansową.

Kategori: Aktualności