Արժե՞ն արդյոք Data Science Bootcamps-ը:

BrainStation-ի Data Scientist կարիերայի ուղեցույցը կարող է օգնել ձեզ առաջին քայլերն անել տվյալների գիտության ոլորտում շահութաբեր կարիերայի ուղղությամբ: Շարունակեք կարդալ՝ պարզելու համար՝ արժե՞ արդյոք տվյալների գիտության բեռնախցիկները:

Դարձեք տվյալների գիտնական

Խոսեք ուսուցման խորհրդատուի հետ՝ ավելին իմանալու համար, թե ինչպես կարող են մեր արշավները և դասընթացները օգնել ձեզ դառնալ տվյալների գիտնական:

Սեղմելով Ներկայացնել, դուք ընդունում եք մեր Պայմանները .

Ներկայացնել

Չհաջողվեց ներկայացնել: Թարմացնե՞լ էջը և նորից փորձել:

Իմացեք ավելին մեր Data Science Bootcamp-ի մասին

Շնորհակալություն!

Շուտով կապի մեջ կլինենք։

Դիտեք Data Science Bootcamp էջը

Այո, տվյալների գիտության ճամբարներն ու դասընթացները գնալով ավելի արժեքավոր ներդրում են: Քանի որ շատ կազմակերպություններ այժմ գնահատում են ցուցադրելի հմտություններն ու փորձը, քան պարզապես վստահելիությունը, տվյալների գիտության ճամբարներում ընդգրկվածությունը՝ կենտրոնացված, գործնական, խորը ուսուցման վրա իրենց շեշտադրմամբ, աճել է:

Տվյալների գիտության և վերլուծության հմտությունները դասավանդող ուսուցման ճամբարները և դասընթացները արագորեն մեծ ժողովրդականություն են վայելել, քանի որ դրանք առաջարկում են կենտրոնացված, արագացված և խորը ուսուցում, որը լավագույնս հարմար է մարդկանց կարիերայի համար տվյալների ոլորտում հատուկ, աշխատանքի համար անհրաժեշտ հմտություններով զինելու համար: Ամենակարևորը, bootcamp-ում գրանցված լինելը նշանակում է, որ մեկ ուրիշը ներդրված է ձեր հաջողության մեջ, պատրաստ է աջակցել, երբ դրա կարիքը ունենաք, հետադարձ կապ տրամադրի ձեր առաջընթացի, ռեզյումեի և պորտֆելի վերաբերյալ և ձեր աշխատանքի որոնումը ճիշտ ուղու վրա դնի:

Այս ծրագրերից լավագույնները օգնում են ուսանողներին սովորել համապատասխան դաշտային լեզուների և հարթակների ընտրանի, որը կարող է բացել մի շարք դռներ աշխատանքի առջև.

• Պիթոն
• Ռ
• SQL
• Hadoop
• Կայծ

Նրանք նաև գործնական փորձ են տրամադրում.

• Տվյալների հավաքագրում
• Տվյալների վերլուծություն
• Տվյալների վիզուալիզացիա
• Վիճակագրական վերլուծություն
• Կանխատեսող վերլուծություն
• Ծրագրավորում

Ի՞նչ է Data Science Bootcamp-ը:

Տվյալների գիտության ճամբարները կարճ, ընդգրկուն կրթական ծրագրեր են, որոնք խոստանում են շրջանավարտներին պատրաստել սկզբնական մակարդակի պաշտոնների համար ընդամենը երեքից վեց ամսվա ինտենսիվ ուսումնասիրության ընթացքում: Շրջանավարտները գալիս են զինված տվյալների վիզուալիզացիայի, տվյալների վերլուծության, կանխատեսող վերլուծության, վիճակագրական վերլուծության և ծրագրավորման տեխնիկական հմտություններով:

Տվյալների գիտությունը օգտագործում է կանխագուշակող պատճառահետևանքային վերլուծություն, հանձնարարական վերլուծություն և մեքենայական ուսուցում՝ օգնելու մեզ կանխատեսումներ անել, և ավելի կարևորը՝ որոշումներ կայացնել: Ավելի պարզ ասած՝ այն օգտագործում է մաթեմատիկա և տեխնոլոգիա՝ չմշակված տվյալների մեջ թաքնված օրինաչափություններ գտնելու համար (և ավելի արդյունավետ և շահավետ լինելու ուղիներ):

Այսպիսով, տվյալների գիտնականները շատ ժամանակ են ծախսում տվյալների հավաքագրման, մաքրման, մոդելավորման և հետազոտման վրա՝ բազմաթիվ տեսանկյուններից (որոնցից մի քանիսը նախկինում չեն դիտարկվել):

Տվյալների գիտության բեռնախցիկները օգնում են ուսանողներին սովորել տարբեր լեզուներ և շրջանակներ՝ դա իրականացնելու համար, այդ թվում՝ Python, Pandas, Hadoop, R, SQL և Spark: Ավելի կարճ, քան ավանդական աստիճանի ծրագրերը, տվյալների գիտության ճամբարները սովորաբար ավելի շատ հնարավորություններ են տալիս գործնական ուսուցման համար, քան հետմիջնակարգ կրթական ծրագրերի մեծ մասը:

Որո՞նք են Data Science Bootcamps-ի առավելությունները:

Այս ծրագրերը տալիս են բազմաթիվ առավելություններ, ներառյալ ցանցային հնարավորությունները, արդի ուսումնական ծրագրերը և, ի վերջո, բարձր վարձատրվող տվյալների գիտնականի աշխատատեղեր ստեղծելու ներուժը երեքից վեց ամիս տևողությամբ կարճ դասընթացից հետո:

Տվյալների գիտնականը զգալի ժամանակ է ծախսում տվյալների հավաքագրման, արդյունահանման, մաքրման, մոդելավորման և վերլուծության վրա, նախքան մի շարք տեխնիկայի օգտագործումը իմաստալից եզրակացությունների հանգելու համար, ներառյալ կանխատեսող պատճառահետևանքային վերլուծությունը (կամ կանխատեսում է ապագա իրադարձության հնարավորությունները), հանձնարարական վերլուծություն (հղում անելը): մի շարք գործողություններ և դրա հետ կապված արդյունքներ), և մեքենայական ուսուցում:

Ուսանողներին դրան պատրաստելու համար տվյալների գիտության բոտքեմփները սովորեցնում են ուսանողներին սովորել լեզուների և շրջանակների լայն տեսականի, ներառյալ Python, Pandas, Java, Scala, Hadoop, R, SQL, Julia, MATLAB և Spark: Այդ նոր լեզուներից մի քանիսը լայնորեն հայտնի չեն և աշխատանք փնտրողին հնարավորություն կտան մասնակցել մրցույթին: Ի տարբերություն ավանդական քոլեջների, ճամբարները կարող են արագ ոտքի կանգնել՝ արձագանքելով անընդհատ փոփոխվող ոլորտին:

Եվ ցանցերի համար ստանդարտ է դարձել կյանքի առանցքային կետ լինելը, երբ հաճախում եք ճամբար: Դպրոցները ցանցային միջոցառումներ են անցկացնում, նրանք հրավիրում են առաջատար տեխնոլոգիական ընկերություններից հրավիրված խոսնակներին, և ուսուցիչների մեծ մասը լավ կապ ունեցող ոլորտի մասնագետներ են: Ոչ միայն դա, այլև ձեր շրջապատի ուսանողները նույնպես կլինեն հավակնոտ տեխնոլոգիական մասնագետներ, և նրանք կօգնեն ձեզ ձևավորել ձեր մասնագիտական ​​ցանցի սկիզբը տվյալների ոլորտում:

Data Science Bootcamps-ի դրական և բացասական կողմերը

Թեև, անշուշտ, կան բազմաթիվ պոտենցիալ առավելություններ, որոնք կարող են մասնակցել ճամբարին, կարևոր է լինել իրատես:

Ահա bootcamp ուսուցման փորձի առավելությունները.

Դա ձեզ պատրաստում է նոր կարիերայի՝ արագ

Թերևս ամենալավ վաճառքի կետն այն է, որ դուք աներևակայելի արագ կաշխատեք և պատրաստ կլինեք աշխատանքին, հատկապես, եթե այն համեմատեք ավանդական քոլեջի աստիճանի հետ (նույնիսկ ավելին, եթե ավարտին հասցնեք որևէ հետբուհական աշխատանք: ): Երեքից վեց ամսվա ընթացքում դուք կարող եք պատրաստ լինել հարցազրույցի մեկնարկային մակարդակի պաշտոնի համար:

Եթե ​​հաշվի առնեք, որ միջին մուտքային մակարդակի տվյալների գիտնականը տարեկան բերում է մոտ 85,000 դոլար՝ համաձայն PayScale-ի, պարզ է, թե ինչու է դա համոզիչ առաջարկ:

Կառուցեք ձեր պրոֆեսիոնալ ցանցը

Վաճառքի հիմնական կետը ցանցային ընտրանքների քանակն է, որը կարող է ապահովել: Դպրոցների մեծամասնությունը ցանցային տոնավաճառներ է անցկացնում, հրավիրում են հրավիրյալ բանախոսներին բարձրագույն տեխնոլոգիական տիտաններից համալսարան, հյուրընկալում են շրջանավարտների նախագծերի ցուցափեղկերը և ունեն պրոֆեսորադասախոսական կազմ, ովքեր արհեստավարժ են կոնտակտների լայն ցանցերով:

Ձեր համակուրսեցի ուսանողները նույնպես շուտով կարևոր շփումներ կունենան, քանի որ նրանք նույնպես ձեռնամուխ կլինեն աշխատանքի որսի մեջ:

Ձեռք բերեք հմտություններ, որոնք մեծ պահանջարկ ունեն

Data Scientist-ը LinkedIn-ի կողմից կոչվել է ամենահեռանկարային կարիերան, իսկ Glassdoor-ի կողմից՝ Ամերիկայի լավագույն աշխատանքը: Այս պահին պահանջարկը և աշխատավարձերը բարձր են և պատրաստվում են աճել:

MIT-ի հետազոտությունը պարզել է, որ տվյալների վրա հիմնված որոշումների կայացման հարցում իրենց ոլորտի առաջին երրորդ մասում գտնվող ընկերությունները հինգ տոկոսով ավելի արդյունավետ են և վեց տոկոսով ավելի շահութաբեր, քան իրենց մրցակիցները: Հաշվի առեք, որ տվյալների գիտությունը համեմատաբար երիտասարդ ոլորտ է, և շատ ընկերություններ դանդաղել են իրապես գիտակցել այն պոտենցիալ պատկերացումներն ու եկամուտները, որոնք նրանք կարող էին քաղել տվյալների մեջ ներդրումներ կատարելով:

Ահա, սակայն, թերությունները.

Ավելի քիչ ուշադրություն վիճակագրության վրա, քան քոլեջի ավանդական ծրագրերը

Տվյալների գիտությունը մեծ ոլորտ է, այն աշխատանքի տեսակը, որը դուք փնտրում եք, մեծ ազդեցություն կունենա այն բանի վրա, թե արդյոք լավագույնը կլինի գնալ bootcamp, ստանալ մագիստրոսի կոչում կամ փորձել այլ առցանց ուսուցման ռեսուրսներ:

Մեքենայի ուսուցման ոլորտում տվյալների գիտության բեռնախցիկները կարող են կատարյալ տեղավորվել՝ ձեզ սովորեցնելով ծրագրավորման բոլոր լեզուներ, որոնք անհրաժեշտ են մոդելներ ստեղծելու և իրականացնելու համար:

Երբեմն, այնուամենայնիվ, bootcamp-ը կարող է ճիշտ ընտրություն չլինել: Հետազոտության ոլորտում աշխատանքի համար ձեզ կարող է անհրաժեշտ լինել մագիստրոսի կոչում: Նույնը կարող է ճիշտ լինել, եթե դուք նպատակ ունեք աշխատել ֆինանսական ոլորտում:

Դիտեք որոշ աշխատանքի հայտարարություններ այն պաշտոնների համար, որոնք դուք ցանկալի կգտնեք: Տեսեք, արդյոք նրանք պահանջում են առաջադեմ աստիճան, թե ոչ: Դա կարող է օգնել ձեզ կայացնել ձեր որոշումը:

Bootcamp-ի արժեքը

Թեև դրանք գունատ են՝ համեմատած Միացյալ Նահանգներում բարձրագույն կրթության արժեքի հետ, տվյալների գիտության ճամբարները էժան չեն: Նույնիսկ մի կողմ դնելով ուսման վարձը, ասենք 15,000 դոլարը, և ցանկացած պահանջվող տեխնիկայի (նոութբուք) արժեքը, դուք պետք է հաշվի առնեք 12 շաբաթ լրիվ դրույքով ծրագրում գտնվելու կորցրած եկամուտը:

Դուք կարող եք մեղմել այդ հարվածը՝ դիմելով կրթաթոշակների համար և ուսումնասիրելով, թե որ վճարման տարբերակներն է առաջարկում դպրոցը:

Որքա՞ն արժեն Data Science Bootcamps-ը:

Արժեքը տարբերվում է դպրոցից դպրոց, բայց դուք կարող եք ակնկալել վճարել մոտավորապես $15,000 ինտենսիվ, անհատական ​​տվյալների գիտության ծրագրի համար:

Թեև ամենահայտնի ծրագրերի մեծ մասը սկսվում է մոտ $15,000-ից, որոշ դպրոցներ նաև առաջարկում են ավելի էժան կես դրույքով կամ ինքնուրույն ընտրանքներ, որոնք արժեն $4,000-ից $10,000:

Եթե ​​ծախսերը խնդիր են, նայեք, թե որ կրթաթոշակները հասանելի են: Շատ հաստատություններ ունեն կրթաթոշակներ, որոնք ուղղված են կանանց, վետերաններին և տեխնոլոգիայի ոլորտում քիչ ներկայացված այլ խմբերին: Կան նաև գործատուների կրթաթոշակներ, որտեղ ձեր աշխատավայրը վճարում է ձեր ուսման վարձը: Bootcamps-ի մեծ մասն առաջարկում է նաև ճկուն կամ ամսական վճարման պլաններ:

Եթե ​​դուք մտահոգված եք, որ գործերը ֆինանսապես աշխատեն, դիմեք դպրոցի ներկայացուցչին և խնդրեք մանրամասնել, թե ինչ կարող եք ակնկալել վճարել և ինչ կրթաթոշակներ կարող եք ստանալ:

Կարո՞ղ եմ հաշվարկել իմ տվյալների գիտության bootcamp ROI-ն:

Bootcamp-ը կարող է ճիշտ ուղի լինել կարիերան փոխողների համար, ովքեր ցանկանում են շտապ ձեռք բերել պահանջված նոր հմտություն, բայց եթե վստահ չեք, որ դա ճիշտ ուղղություն է ձեր կարիերան սկսելու համար, կարող եք հաշվարկել ձեր ներդրումների վերադարձը (ROI): .

Նախ, նայեք ձեր ընթացիկ ֆինանսական վիճակին և գրեք ձեր ամսական եկամուտը հարկերից և ընթացիկ ծախսերից հետո:

Հաջորդը, նայեք ընդհանուր ժամանակին և գումարին, որը դուք կներդրեք այս ծրագրում: Հաշվարկեք ուսման արժեքը, այն ժամանակը, որը կպահանջվի ավարտելու համար, ձեր ապրելու արժեքը դասընթացի ընթացքում, ձեր ուսման ֆինանսավորման արժեքը (եթե կիրառելի է) և ցանկացած այլ նախնական ծախսեր՝ ինչպես նոր համակարգիչը:

Վերջապես, եկեք իրատես լինենք ձեր հետբուհական ակնկալիքների մասին: Ի՞նչ աշխատավարձ եք ակնկալում ստանալ: Թեև տվյալների գիտնականի միջին աշխատավարձը ԱՄՆ-ում կազմում է 123,000 դոլար, եկեք պահպանողական լինենք և ավելի ցածր ցուցանիշ դնենք: Այնուհետև հաշվի առեք ակնկալվող եկամտահարկերը և այն ժամանակի քանակը, որը դուք ակնկալում եք, որ կպահանջվի աշխատանքի տեղավորում գտնելու համար:

Այնուհետև դուք պարզապես պետք է կշռեք ընդհանուր ներդրումները հարկերից հետո ձեր ակնկալվող եկամտի տարբերության հետ:

Որքա՞ն կվաստակեմ տվյալների գիտության բոտքեմփն ավարտելուց հետո:

Ըստ PayScale-ի՝ մուտքային մակարդակի տվյալների գիտնականի միջին աշխատավարձը կազմում է տարեկան $85,000-ից մի փոքր ավելի:

Երբ դուք բարձրանում եք ձեր կարիերայի սանդուղքով, կարող եք ակնկալել, որ այդ թիվը զգալիորեն կբարձրանա: Միացյալ Նահանգների միջին տվյալների գիտնականը տուն է բերում $123,000, իսկ ավագ տվյալների գիտնականները ստանում են միջին աշխատավարձ 150,000 դոլարից:

Վաստակելու պոտենցիալ տվյալների գիտության bootcamp-ի շրջանավարտների համար

Bootcamp-ի շրջանավարտների համար վաստակելու ներուժը բավականին բարձր է, հաշվի առնելով, որ մուտքի մակարդակի տվյալների գիտնականները միջինում ստանում են $85,000 աշխատավարձ, իսկ ոլորտի փորձառու վետերանները շատ ու շատ ավելին են աշխատում:

Հաշվի առնելով, որ տվյալներն իրենց հարաբերական երիտասարդության շրջանում են՝ որպես ոլորտ, մեծ փորձ ունեցող տվյալների գիտնականները հազվադեպ են, և նրանք բերում են տնային աշխատավարձ՝ դա արտացոլելու համար:

Ուսման միջակայք անհատական ​​ճամբարների համար

Անձնական ծրագրերի ուսման վարձը կարող է տատանվել $5,000-ից մինչև $18,000: Որոշ դպրոցներ ավելի քիչ են գանձում ինքնուրույն ընտրանքների համար: Մյուսները քիչ թե շատ փոխվում են՝ ելնելով նրանից, թե ուսանողը որքան մանրամասն ծրագիր է ցանկանում:

Եթե ​​ցանկանում եք խուսափել ուսման վարձի մեծ օրինագծի կպչուն ցնցումից, ամենահայտնի դպրոցներից շատերն առաջարկում են ամսական վճարման պլաններ կամ այլ ճկուն տարբերակներ: Ուսման ծախսերը փոխհատուցելու համար, bootcamps-ների մեծ մասն առաջարկում է առատաձեռն կրթաթոշակներ, որոնք ուղղված են այն մարդկանց խմբերին, ովքեր քիչ ներկայացված են տեխնիկայում: Դուք կարող եք նաև ուսումնասիրել գործատուների կրթաթոշակները, որտեղ գործատուները հոգում են ուսման վարձը:

Հավանականությունը մեծ է, որ այն ճամբարը, որը դուք ակնկալում եք, ունի մարդկանց, ովքեր կօգնեն ձեզ կարգավորել ձեր ծախսերը: Հիշեք, որ մի մոռացեք, որ ուսման վարձը ճամբարի միակ ծախսը չէ: Ստուգեք, արդյոք ծրագիրը ունի որևէ այլ պահանջվող կամ առաջարկվող ծախս (գրքեր, նոր համակարգիչ, որևէ ծրագիր և այլն):

Data Science Bootcamp-ը Ձեզ աշխատանք կտա՞:

Այո, շատ հավանական է, որ դա կօգնի ձեզ աշխատանք գտնելու համար, քանի որ տվյալների գիտության bootcamps-ի շրջանավարտների ճնշող մեծամասնությունը հայտնում է, որ աշխատանք է գտել ոլորտում: BrainStation-ը, օրինակ, հայտնում է, որ իր տվյալների գիտության ճամբարի շրջանավարտների ավելի քան 95 տոկոսը աշխատանք է գտել 180 օրվա ընթացքում, իսկ շրջանավարտները աշխատանք են գտել լավագույն ընկերություններում, այդ թվում՝ Google-ում, Microsoft-ում, Amazon-ում և Facebook-ում:

Ահա ևս մի քանի աշխատատեղերի վերնագրեր, որոնք դուք կարող եք ունենալ տվյալների գիտության ճամբարն ավարտելուց հետո.

• Տվյալների ինժեներ
• Մեքենաների ուսուցման ինժեներ
• Մեծ տվյալների վերլուծաբան
• Բիզնես վերլուծաբան
• Տվյալների բազայի ադմինիստրատոր

Դա ասված է, որ հարկ է նշել, որ կան մարդիկ, ովքեր ավարտում են արշավները և չեն կարողանում աշխատանք գտնել ոլորտում: Պարտադիր չէ, որ դա հեշտ բան է տիրապետել, և, հավանաբար, ոչ բոլորն են ցանկանում լինել տվյալների գիտնական:

Արդյո՞ք տվյալների գիտության bootcamp-ի շրջանավարտները իրականում աշխատանք են ստանում:

Այո, տվյալների գիտության ճամբարների շրջանավարտներն իրականում բազում աշխատանք են ստանում, քանի որ գործատուները, ովքեր սովի են մատնվել տվյալների տաղանդի համար, հավաքում են շրջանավարտներին ավարտելուց շատ չանցած:

Տվյալների մասնագետների այդ պահանջարկը ստեղծել է այնպիսի միջավայր, որտեղ բավականին հազվադեպ է bootcamp-ի շրջանավարտների համար աշխատանք չգտնելը: Ստուգեք ցանկացած հարգված դպրոցի արդյունքների հաշվետվությունը և այն պետք է արտացոլի դա:

Ինչպե՞ս կարող եմ համոզվել, որ ստանում եմ այս արդյունքները:

Համոզվելու համար, որ աշխատանք կգտնեք դրանից հետո, դուք պետք է հնարավորինս շատ դիմեք ձեզ դասընթացի ընթացքում և, ավարտելուց հետո, հենվեք ձեր նոր ձևավորված մասնագիտական ​​ցանցի վրա, երբ փնտրում եք սկզբնական մակարդակի աշխատանք:

Տվյալների գիտության հեղինակավոր ճամբարում դուք կսովորեք ձեր արհեստը ոլորտի հարգված մասնագետների խնամակալության ներքո: Շատ կարևոր է, որ դուք փնտրեք նրանց կառուցողական քննադատությունը, երբ անցնում եք դասընթացի կառուցման մոդելների և վիզուալիզացիաների մշակման միջով: Տվյալների գիտության bootcamps-ի շրջանավարտներից շատերն ասում են, որ դասախոսների հետ իրենց փոխգործակցությունը դասընթացի իրենց ամենասիրելի մասերից մեկն է, և այդ հնարավորությունից առավելագույնս օգտվելը գիտելիք ունեցողից սովորելու կարևոր քայլ է երաշխավորելու, որ դուք կստանաք ձեր ուզած արդյունքները:

Նույնը վերաբերում է ձեր դասընկերներին: Դիտեք նրանց որպես տվյալների ապագա մասնագետներ և գործընկերներ և օգտվեք մասնագիտական ​​ցանց ստեղծելու հնարավորությունից: Սա ներառում է ցանցային միջոցառումների մասնակցությունը:

Դուք կարող եք նաև հաշվի առնել պրակտիկա և աշկերտություն, որոնք հաճախ հանդիսանում են աշխատանքի դարպաս: Բայց համոզվեք, որ ձեր LinkedIn պրոֆիլը արդիական պահեք, որպեսզի հավաքագրողները կարողանան գտնել ձեզ:

Խոսելով LinkedIn-ի մասին, դա կարող է լինել լավ ռազմավարություն՝ ընկերական հաղորդագրություն ուղարկել տվյալների մասնագետին, որն աշխատում է ձեզ հետաքրքրող ընկերությունում: Առաջարկեք նրանց տանել սուրճի կամ ճաշի, որպեսզի կարողանաք ընտրել նրանց ուղեղը: դուք կզարմանաք, թե որքան շատերը կասեն այո:

Ինչպե՞ս են Տվյալների Գիտության Bootcamps-ները ընկալվում գործատուների կողմից:

Գործատուները շատ բարենպաստ են դիտարկում տվյալների գիտության բոտքեմփերը՝ հավատալով, որ bootcamp շրջանավարտները մոտիվացված են, նվիրված և վերապատրաստված են ամենաարդիական հնարավոր համակարգերի, տեխնիկայի և հարթակների վրա: Դուք նաև ցույց եք տալիս նրանց, որ դուք նվիրված սովորող եք, շատ գրավիչ որակ մի ոլորտում, որն արագ փոխվում է: Ասել է թե, ոչ բոլոր ծրագրերն են հավասարապես դրական հեղինակություն վայելում գործատուների շրջանում, և ձեր հաջողության վրա աշխատավայրում կազդի դպրոցի հեղինակությունը և այն նախագծերի որակը, որոնք թեկնածուն կարող է ցույց տալ նրանց:

Bootcamp-ի շրջանավարտներից շատերը գտնում են, որ գործատուները ցանկանում են ներգրավվել, նույնիսկ եթե տվյալների գիտության բոտքեմփը միակ բանն է ձեր ռեզյումեում: Ահա թե ինչու bootcamp-ի շրջանավարտների նման ճնշող մեծ տոկոսը հայտնում է, որ աշխատանք է ստանում երեքից վեց ամսվա ընթացքում. երբ խոսքը վերաբերում է տվյալների գիտության հմտություններին, դա վաճառողների շուկան է, և գործատուները մրցում են ամենատաղանդավոր տվյալների գիտնականների աշխատանքի համար:

Դա հիմնականում պայմանավորված է նրանով, որ նրանք, ովքեր ավարտում են տվյալների գիտության բոտքեմփերը, սովորաբար ավարտում են նախագծերը իրենց ծրագրի ընթացքում, որոնք կարող են ցույց տալ պոտենցիալ գործատուներին՝ ապացուցելու իրենց տաղանդը: Ավելին, շատ հաստատություններ հարաբերություններ ունեն բարձրակարգ տեխնոլոգիական ընկերությունների հետ, որոնք հաճախ հովանավորում են կրթաթոշակներ և միջոցառումներ:

Գոյություն ունի նաև այն փաստը, որ գրեթե յուրաքանչյուր տեխնոլոգիական ընկերություն արդեն ունի իրենց մոտ աշխատող bootcamp-ի շրջանավարտներ:

Բայց կարևոր է համոզվել, որ դուք ընտրել եք ճիշտ ճամբար, որն ունի հմուտ, աշխատանքին պատրաստ շրջանավարտներ արտադրելու ապացուցված փորձ: Ստուգեք արդյունքների հաշվետվությունները կամ վերանայեք կայքերը, ինչպիսիք են Course Report-ը կամ SwitchUp-ը՝ տեսնելու, թե ինչ են ասում շրջանավարտներն ու ուսանողները: Եթե ​​դուք համարձակ եք, դիմեք մի զույգ վարձող մենեջերների և ուղղակիորեն հարցրեք, թե ինչ են նրանք մտածում ձեր քննարկած արշավի մասին:

Այսպիսով, Արժե՞ արդյոք տվյալների գիտության բոտքեմփը:

Այո, տվյալների բեռնման ճամբարն արժե այն, բայց ձեր հաջողությունը կախված է դպրոցի ուժից, ձեր նվիրվածության մակարդակից (և՛ սովորելու, և՛ ցանցային կապի մեջ) և ձեր նախապատմությունից և անցյալի փորձից:

Եթե ​​դուք մասնակցում եք ճամբարի, որն ունի հմուտ շրջանավարտների մեծ համբավ, ձեզ հնարավորություն է տալիս աշխատելու առնվազն մեկ կենդանի նախագծի վրա և օգնում է ձեզ ստեղծել ձեր պրոֆեսիոնալ ցանցը ցանցային իրադարձությունների և այլ մեթոդների միջոցով, դուք ուժեղ կլինեք: մեկնարկային մակարդակի պաշտոնի թեկնածու.

Ձեր bootcamp-ի ընթացքում դուք կսովորեք կառուցել և իրականացնել մեքենայական ուսուցման մոդելներ, կծանոթանաք ծրագրավորման տարբեր լեզուների (ներառյալ Python, R, Ruby, JavaScript, C++ և Java) և կպարզեք, թե ինչպես կատարել տպավորիչ վիզուալիզացիաներ: .

Սրանք այն հմտություններն են, որոնք գործատուները փնտրում են տվյալների գիտության շատ պաշտոններում, և եթե դուք կարողանաք տվյալների գիտության աշխատանք ստանալ միայն 10-ից 16 շաբաթ տևողությամբ դասընթաց անցնելուց հետո, դա հաստատ արժե այն մեծ մասը, կախված ձեր կարիերայի որտեղ եք գտնվում: հիմա.

Մեկ այլ պատճառ էլ, որ շրջանավարտների մեծամասնությունը թվում է, թե տվյալների գիտության ճամբարն արժե ներդրում է: Հրաշալի ոլորտ է այս պահին աշխատելու համար։ Կանխատեսվում էր, որ 2020 թվականին ոլորտը կաճի 28 տոկոսով, ինչը համարժեք է շուրջ 2,7 միլիոն նոր աշխատատեղի։ Սա ավելի շատ բացեր է, քան նոր շրջանավարտները կկարողանան լրացնել, ինչը նշանակում է, որ այլ ոլորտների տեխնոլոգիական աշխատողները պետք է զարգացնեն իրենց հմտությունները և անցում կատարեն տվյալների՝ այս պահանջը բավարարելու համար:

Փաստորեն, մեր BrainStation Digital Skills Survey-ը ցույց է տալիս, որ դա արդեն տեղի է ունենում: Տվյալների հինգ մասնագետներից մոտավորապես չորսը սկսեցին իրենց կարիերան այլ բան անելով, և տվյալների բոլոր գիտնականների մոտ երկու երրորդը աշխատում է ոլորտում հինգ տարի կամ ավելի քիչ:

Բայց կան նաև այլ գործոններ, որոնք պետք է հաշվի առնել, երբ դիտարկենք, թե արդյոք արժե արդյոք տվյալների գիտության բեռնման ճամբարը:

Այնտեղ, որտեղ դուք սովորում եք, մեծ տարբերություն կա, այնպես որ կատարեք ձեր տնային աշխատանքը ցանկացած ծրագրի համար, որը դուք դիտարկում եք: Տեսեք, թե որտեղ են ավարտվել նրանց շրջանավարտները. արդյոք նրանք ընկերությունների և դերերի տեսակներն են, որոնք դուք կցանկանայիք: Եվ, ի վերջո, տվյալների գիտության բոտճեմփում հաջողության հասնելը լիովին կախված է նրանից, թե ինչպես եք ինքներդ ձեզ դիմում դասընթացն անցնելիս: Քրտնաջան աշխատեք և ցանցեք, եթե ցանկանում եք ավարտել գետնին:

Ասել է թե, մենք պետք է նշենք, որ տվյալների գիտության մեջ կան որոշ բարձր տեխնիկական դերեր, որտեղ կպահանջվի բարձրագույն համալսարանական աստիճան մաթեմատիկայի, վիճակագրության կամ համակարգչային գիտության ոլորտում: Ստուգեք աշխատատեղերի հայտարարությունները այն դերերի տեսակների համար, որոնք ձեզ կհետաքրքրեն և տեսեք, թե որոնք են դրանց պահանջները՝ ավելի լավ հասկանալու համար, թե ինչ է սպասվում:

Մեր խորհուրդները. արժեւորել տվյալների գիտության բոտքեմփը

Երբ խոսքը վերաբերում է bootcamps-ին, ձեր հաջողությունը, ի վերջո, կհանգեցնի ձեր ներդրած ջանքերին, ձեր մոտեցումներին և ձեր նվիրվածության մակարդակին: Ահա մեր խորհուրդները՝ տվյալների գիտական ​​ճամբարն արժանի դարձնելու համար:

Կատարեք ձեր տնային աշխատանքը և ընտրեք խելամտորեն. Թեև գործատուները ձգտում են բուտքեմփի շրջանավարտներին, ամեն դպրոց չէ, որ հիանալի համբավ ունի: Նախքան ձեր ճամբարային ճամփորդությունը սկսելը, դուք կցանկանաք համոզվել, որ ձեր դիտարկած ծրագիրը մեծ հարգանք է վայելում: Կարդացեք առցանց ակնարկներ, կապվեք ներկա ուսանողների կամ նախկին շրջանավարտների հետ կամ դիմեք հավաքագրողին կամ տվյալների գիտության մենեջերին՝ լավագույն ծրագրերի և դպրոցների վերաբերյալ նրանց կարծիքի համար: Մանրամասն վերանայեք bootcamp-ի ուսումնական ծրագիրը և նախադրյալները: Եթե ​​դա անհատական ​​դասընթաց է, գնացեք շրջագայություն կամ ստուգեք վիրտուալ շրջագայություն: Եվ եթե հնարավոր է, կարդացեք bootcamp-ի արդյունքների հաշվետվությունը՝ տեսնելու, թե ինչպես են իրենց շրջանավարտները:Դուրս եկեք և ցանցեք. Մի բան, որով բոցքեմփի շրջանավարտները հետևողականորեն հիանում են, ցանցային հնարավորություններն են, որոնք ներակայացնում են ներհամալսարանային (և վիրտուալ) ցանցային իրադարձությունները, էլ չենք խոսում բարձրակարգ տեխնոլոգիական ընկերությունների հրավիրյալ բանախոսների մասին, ովքեր այցելում են տվյալների գիտության լավագույն ճամբարների դասասենյակները: Ձեր դասընկերները նույնպես կարող են լինել ապագա գործընկերներ, այնպես որ ձեր ձևավորած կապերը կարող են արժեքավոր լինել: Դա ճիշտ է նաև ձեր հրահանգիչների համար: Լավ bootcamp-ում դուք կսովորեք ոլորտի առաջատարներից, որոնք ունեն հսկայական մասնագիտական ​​ցանցեր: Օգտվեք այս հնարավորությունից՝ տպավորելու նրանց:Անմիջապես սկսեք աշխատել կենդանի նախագծերի վրա. Տվյալների գիտության bootcamp-ի շրջանավարտների նման ճնշող թվի պատճառներից մեկն այն է, որ նրանք ի վիճակի են աշխատել կենդանի նախագծերի վրա իրենց ծրագրերի ընթացքում, որոնք հետագայում կարող են ցույց տալ գործատուներին՝ ապացուցելու, որ գիտեն, թե ինչ են անում:Հետադարձ կապ փնտրեք. Ինչպես նշեցինք, արժեքավոր տվյալների գիտության բոտքեմփը կունենա մեծ փորձ ունեցող հրահանգիչներ՝ անելու այն, ինչ դուք հույս ունեք անել մասնագիտորեն: Շատ լուրջ վերաբերվեք նրանց կարծիքներին ձեր նախագծերի և պատկերացումների վերաբերյալ. պոտենցիալ գործատուն, ամենայն հավանականությամբ, կտեսնի նույն բաները, որոնք տեսնում են: Արդյունաբերության մասնագետի ականջ ունենալը ճամբարին մասնակցելու լավագույն մասերից մեկն է, այնպես որ համոզվեք, որ օգտվեք դրանից:

Ինչպես ընտրել ճիշտ Bootcamp-ը ձեզ համար

Նախքան որոշեք, թե տվյալների գիտության որ ճամփորդությունն է ճիշտ ձեզ համար, դուք պետք է որոշ ինքնամտածեք: Որո՞նք են ձեր նպատակները և ո՞րն է ժամանակային պարտավորության մակարդակը, որը ձեզ հարմար է:

Նախ, եկեք դիտարկենք, թե առաքման որ տարբերակը կարող է լավագույնս աշխատել ձեզ համար.

Լրիվ դրույքով, անհատական ​​արշավներ

Երբ մտածում եք bootcamp-ի մասին, հավանաբար սա այն է, ինչ գալիս է ձեր մտքին: Սա կլինի ընկղմվող, կենտրոնացված ծրագիր, որտեղ դուք շաբաթական 40-ից մինչև 80 ժամ կանցկացնեիք դասերին՝ միաժամանակ ձեր սեփական ժամանակի մի մասը հատկացնելով ձեր նախագծերի վրա աշխատելուն: Այս մոդելի առավելությունները. Ձեր նպատակներին հասնելու ավելի արագ ճանապարհ չկա: Բացասական կողմը. Աշխատանքով զբաղվելը կարող է դժվար կամ որոշ դեպքերում անհնարին լինել:

Լրիվ դրույքով, առցանց արշավներ

Հավանաբար, միտում կա հավատալու, որ այս դասընթացներն ավելի հեշտ են: Նրանք չեն: Լրիվ դրույքով առցանց տվյալների գիտության ճամբարների մեծամասնությունը դեռ կպահանջի շաբաթական 40-60 ժամ դասասենյակում, մինչդեռ դուք պետք է օգտագործեք երեկոներ և հանգստյան օրեր՝ ձեր դասընթացն ավարտելու համար: Մի մտեք ծովափի ակնկալիքով:

Կես դրույքով, անհատական ​​արշավներ

Սա կարող է լավ փոխզիջում լինել նրանց համար, ովքեր հարմար չեն լրիվ դրույքով ժամանակացույցին հավատարիմ մնալուն: Դուք դեռևս ստանում եք անհատական ​​դասընթացին մասնակցելու որոշ առավելություններ. գուցե ավելի լավ ցանցային հնարավորություններ, համալսարանի միջոցառումներին մասնակցելու հնարավորություն և, առնվազն, լավ ճամբարում ամենաբարձր սարքավորումները, որոնք կարող եք օգտագործել ժամերից հետո: Իհարկե, կա մի բացասական կողմ՝ դուք այդքան արագ չեք գործի որպես տվյալների գիտնական: Կես դրույքով դասընթացների մեծ մասի ավարտը երկու-երեք անգամ ավելի երկար է տևում, քան լրիվ դրույքով դասընթացները:

Կես դրույքով, առցանց արշավներ

Առավելագույն հնարավոր ճկունության համար կարող եք մասնակցել ճկուն առցանց դասընթացի: Այս տարբերակը կարող է առավել հաճելի լինել այն մարդկանց համար, ովքեր արդեն իսկ աշխատում են և պարզապես ձգտում են կատարելագործվել: Բայց ինչպես անհատական ​​ծրագրերը, դասընթացն ավարտելու համար ավելի երկար կպահանջվի, հատկապես, եթե այն ինքնուրույն է ընթանում:

Որպեսզի պարզեք, թե տվյալների գիտության որ ճամբարն է ճիշտ ձեզ համար, դուք պետք է որոշեք, թե որն է ձեզ համար ամենակարևորը: Դա անելու համար խորհուրդ ենք տալիս ինքներդ ձեզ տալ հետևյալ չորս հարցերը.

Որտե՞ղ եմ ես իմ կարիերայում:

Իմանալը, թե որ ճամբարն է ճիշտ ձեզ համար, մեծապես կապված է ինքներդ ձեզ և ձեր կարիերայում գտնվելու վայրի հետ: Դուք ընդհանուր առմամբ նորեկ եք տվյալների գիտության և տեխնոլոգիաների ոլորտում, թե՞ նախկինում աշխատել եք նմանատիպ դերերում: (Եթե դուք աշխատել եք նմանատիպ պաշտոններում, կամ ունեք տեխնոլոգիայի փորձ, ապա կարող եք ավելի բարձր աշխատավարձ ակնկալել ավարտելուց հետո:) Ունե՞ք համալսարանական կրթություն մաթեմատիկայի, վիճակագրության կամ համակարգչային գիտության ոլորտում: Դուք կոդավորման սկսնակ եք: Օրինակ՝ տվյալների մոդելավորման, վիզուալիզացիաների ստեղծման կամ Python, R կամ C++ օգտագործման փորձ ունե՞ք:

Եթե ​​դուք լրիվ սկսնակ եք և ձեր նպատակն է դառնալ տվյալների գիտնական մի քանի ամսվա ընթացքում, դուք իսկապես կցանկանաք գտնել ապացուցված, ընկղմվող, դժվարին ճամբար, որը կօգնի ձեզ հասնել ձեր նպատակներին:

Ես կատարե՞լ եմ իմ տնային աշխատանքը:

Տվյալների մասնագետների պահանջարկի և տվյալների գիտության մասին բոլոր աղմուկի մասին, որ տվյալ պահին Միացյալ Նահանգներում լավագույն աշխատատեղերից մեկն է, տվյալների գիտության ճամբարները հայտնվում են ամբողջ երկրում: Թեև լավ է, որ ավելի շատ մարդիկ ունեն մուտք դեպի այս տեսակի կրթություն, դա նաև նշանակում է, որ յուրաքանչյուր ծրագրի որակի մակարդակի մեծ տարբերություն կա: Նախքան սովորելու տեղ ընտրելը, կատարիր տնային աշխատանքը: Ցանկացած հեղինակավոր դպրոց պետք է բազմիցս վերանայվեր այնպիսի կայքերում, ինչպիսիք են Course Report-ը կամ SwitchUp-ը: Հաճելի է նաև, այսպես ասած, ինչ-որ բաներ լսել ձիու բերանից՝ մի փոքր շրջելով LinkedIn-ում, դուք, անշուշտ, կգտնեք խոսակցական շրջանավարտների, ովքեր հաճույքով կքննարկեն իրենց փորձը ձեզ հետ: Եթե ​​դուք չափազանց ամաչկոտ եք դրա համար, գոնե նայեք որոշ շրջանավարտների պրոֆիլներին, որպեսզի տեսնեք, թե ինչպես են նրանք ավարտել ավարտից հետո:

Սա նաև լավ ժամանակ է տարբեր դպրոցների ուսումնական ծրագրերը ուսումնասիրելու համար: Ունե՞ք կոնկրետ նպատակներ, օրինակ՝ յուրացնել այնպիսի գործիք, ինչպիսին Jupyter Notebooks-ն է կամ Anaconda-ն: Եթե ​​դուք չեք կարող դա պարզել դասընթացի ժամանակացույցը դիտելուց, գրեթե բոլոր bootcamps-ն ունեն ներկայացուցիչներ, ովքեր ավելի քան ուրախ են պատասխանել ձեր ցանկացած հարցի:

Ինչպե՞ս են իմ ֆինանսները:

Եկեք պարզ լինենք. մենք գիտենք, որ տվյալների գիտության բեռնախցիկները էժան չեն:

Անձնական bootcamps-ի ուսման վարձը կարող է տատանվել $5,000-ից $18,000-ի սահմաններում, սակայն ամենահարգված bootcamps-ները հիմնականում գանձում են $15,000: Դա ծանր հաշիվ է, հատկապես, եթե դուք պլանավորում եք մի քանի ամիս հեռանալ աշխատանքից, երբ ավարտեք դասընթացը:

Պարզ ասած, դուք չեք կարող ձեզ թույլ տալ դա:

Բայց bootcamps-ների մեծ մասը կանի ամեն ինչ, որպեսզի այն աշխատի իրենց ուսանողների համար ֆինանսապես: Շատերն ունեն ճկուն տարբերակներ, որտեղ դուք կարող եք կանոնավոր վճարումներ կատարել մեկ հսկայական միանվագ գումարի փոխարեն: Կան բազմաթիվ կրթաթոշակներ, հատկապես, եթե դուք մի խմբի անդամ եք, որը քիչ ներկայացված է տեխնիկայում, ներառյալ գործատուների կրթաթոշակները, որտեղ ձեր աշխատանքը կատարում է հաշիվը:

Կրկին, լավ ժամանակ է դիմել bootcamp-ի ներկայացուցչին և տեսնել, թե ինչ կարող եք անել՝ ֆինանսական կողմը ձեզ համար մի փոքր ավելի հեշտացնելու համար: