Ho speso così tanti soldi perché provenivo da un ambiente lavorativo, quindi lo sapevo NIENTE sulla scienza dei dati.
Se questo è anche il tuo caso e hai la sensazione di non avere idea di cosa ti stai cacciando, questo articolo è per Voi (e il mio sé passato)!
Mi sentirei anche all'oscuro se vedessi l'intelligenza artificiale spuntare ogni giorno nuovi sottocampi di scienza dei dati, ma non preoccuparti! Ti ho preso.
Sono qui per darti l'avvertimento che vorrei che qualcuno mi avesse dato 5 anni fa, quando ero solo un principiante.
Oggi condivido 5 lezioni cruciali che ho imparato in 3 anni di formazione in scienza dei dati nelle migliori scuole (inclusa la New York University) e 3 anni di lavoro presso Spotify: 5 lezioni che qualsiasi principiante della scienza dei dati dovresti saperlo il prima possibile!
Ti garantisco che questo articolo ti aiuterà a pianificare meglio il tuo percorso nella scienza dei dati e ad accelerare il percorso verso i tuoi obiettivi di carriera senza seguire lo stesso percorso costoso e tempestivo.
Avrai un'idea molto migliore di cosa significhi essere un data scientist oggi.
Quando ho iniziato il mio viaggio nella scienza dei dati, il campo sembrava completamente diverso da quello che è oggi.
La scienza dei dati è al centro dell’intelligenza artificiale, quindi, naturalmente, il campo è stato influenzato dalla stessa entità del cambiamento.
Quando pianifichi la tua formazione in scienza dei dati, tu dovere prendere in considerazione i diversi cambiamenti che si verificano all’interno della professione della scienza dei dati sotto l’influenza dell’intelligenza artificiale.
Inizia con la comprensione dei percorsi di carriera a tua disposizione e con la ricerca di quelli quello che ti si addice meglio. A seconda della tua scelta, gestirai la tua formazione in scienza dei dati in modo diverso.
Ecco un esempio: quale pensi sia la differenza tra i ricercatori di data science e i data scientist che lavorano nel settore della big tech?
Fonte: towardsdatascience.com