Les meilleurs conseils qui changent la vie des data scientists

La science des données est le mot à la mode ces dernières années en raison de l’émergence du vaste domaine de l’IA et de la culture axée sur les données. Les organisations du monde entier sont confrontées à l’explosion des données causée par la transformation numérique et les applications conviviales. Il est au sommet de l’évolution et se prépare à dominer l’ère axée sur la technologie dans les années à venir. Les responsabilités des data scientists sont de plus en plus populaires pour une gestion efficace des données où ils sont tenus de transformer plusieurs ensembles de données en temps réel en une analyse approfondie des informations commerciales.

La demande de data scientists professionnels est très élevée dans les entreprises réputées et les startups avec des packages salariaux lucratifs. Mais de nombreux data scientists en herbe ne savent pas comment entrer dans le monde de la Data Science. Ils recherchent toujours des conseils d’experts pour gérer la gestion des données afin de devenir des data scientists performants dans les années à venir.

Surfer sur Internet pour acquérir des connaissances

Internet est le trésor d’informations pertinentes si vous surfez aux bons endroits. Les data scientists en herbe peuvent rechercher des blogs, des vidéos, des cours en ligne, des livres et des influenceurs pour acquérir plus de connaissances sur la science des données. Il existe des liens vers des blogs populaires et des vidéos YouTube publiés dans diverses communautés Data Science/Data Scientists sur Internet.

Des cours en ligne sont également disponibles auprès d’entreprises réputées pour recevoir des certificats professionnels qui confèrent une valeur professionnelle aux CV. Les influenceurs de la science des données peuvent être trouvés sur les sites de blogs ainsi que sur LinkedIn pour aider à acquérir plus de perspectives sur ce sujet.

Apprendre à accepter les échecs

La gestion des données traite d’une série d’étapes telles que la collecte des données, le stockage des données, la transformation des données, la valorisation des données, etc. Il y a des chances de créer des erreurs conduisant à de multiples échecs dans le processus. Les data scientists doivent apprendre à accepter les échecs, car nous savons que personne n’est parfait dans ce monde.

Les humains ont tendance à commettre des erreurs inconsciemment et doivent accepter les échecs avec grâce. Les data scientists doivent être patients pour recevoir les résultats appropriés des modèles statistiques et du codage. Même s’il y a un problème dans la compréhension de certains problèmes liés aux données en temps réel, on peut librement consulter un autre collègue pour aider à résoudre le problème.

Analyser les problèmes complexes

Les data scientists doivent passer suffisamment de temps à analyser l’orientation de problèmes ou d’énoncés complexes. Il est utile de recevoir une idée pour développer un cadre de résolution de problèmes complexes.

Le processus de planification comprend une perception visuelle et une compréhension intuitive des problèmes complexes pour aborder une solution. Il ne faut pas être impatient avec le processus, car c’est un processus qui prend du temps pour transformer des problèmes complexes en solutions utiles.