Вы можете ворваться в науку о данных практически с любой подготовки

Выпускники, не занимающиеся STEM, часто спрашивают меня, возможно ли взломать науку о данных.

Я всегда отвечаю да. Хотя я по-прежнему считаю, что стать разработчиком программного обеспечения - лучший вариант для тех, у кого нет технического образования.

Я подумал, что было бы интересно изучить опыт, который имели люди до того, как занялись наукой о данных.

Вот что делали 50 специалистов по данным до науки о данных.

Высший уровень образования

Какой самый высокий уровень образования был получен до проникновения в науку о данных?

Равномерное разделение между степенями доктора философии и бакалавриата, с немного более высоким преобладанием степени магистра.

Это соответствует тому, что я видел, по анекдотам.

По общему мнению специалистов по данным, с которыми я беседовал, получение степени доктора философии бесполезно для работы, но помогает при собеседовании.

Экстраполируя вышесказанное, вам, вероятно, не следует получать ученую степень только для того, чтобы стать специалистом по данным. Время, потраченное на работу и общение, вероятно, более ценно.

Образование

Какая специальность изучалась на высшем достигнутом уровне образования (pre-data science).

Специалисты по анализу данных преимущественно получили дипломы STEM. Но мы также видим много не-STEM степеней, таких как бизнес и экономика (социальные науки).

Разнообразие немного выше, чем я ожидал.

Это подтверждает идею о том, что вам не нужна степень STEM, чтобы проникнуть в науку о данных.

Тем не менее, в этой области много разнообразия. Выпускник-физик может выполнять совершенно иную работу DS, чем выпускник-экономист.

Непосредственное предыдущее название должности

Какую работу выполняли специалисты по обработке данных непосредственно перед переходом на работу в области науки о данных?

Роли в области исследований, программного обеспечения и финансов составляют большую часть предыдущих должностей.

Большое количество финансовых аналитиков, специалистов-аналитиков и консультантов заставляет меня думать, что многие роли в области науки о данных не являются слишком техническими и могут ценить интерпретацию и представление данных, а не моделирование.

Опять таки. Сможете ли вы заняться наукой о данных практически из любой области? Да, возможно. Но ваша роль в области науки о данных может полностью отличаться от другой с другим опытом.

Сертификат, связанный с наукой о данных

Были ли у специалиста по данным в своем резюме какие-либо сертификаты по науке о данных, аналитике или машинному обучению?

Около 2/3 специалистов по анализу данных в опросе указали сертификат в своем резюме.

Я давно считаю, что сертификаты полезны для получения знаний, но не для получения работы. Как ни странно, я подозреваю, что интервьюеры не придают им большого значения.

Тем не менее, похоже, специалисты по данным считают, что сертификаты достаточно важны, чтобы указывать их в своих резюме.

Проблемы с этим анализом

Много.

  • Я рассмотрел только высшее полученное образование и работу непосредственно перед тем, как стать специалистом по данным. Другие предыдущие места работы и образования игнорировались.
  • Все данные получены из США и Канады.
  • Расчет статистической значимости не производился.

Заключение

Это НЕ предназначалось для серьезного исследования. Это было интересно изучить, поэтому я подумал, что поделюсь результатами. Не воспринимай это слишком серьезно.

Тем не менее, я думаю, что это в целом поддерживает идею о том, что вы можете проникнуть в науку о данных практически с любого фона.