Como ganhar as habilidades necessárias para uma carreira em big data

Você está esperando para mudar campos e ir para Big Data? Você precisa descobrir como você está indo para aprender o que você precisa saber para obter suas habilidades até o nível necessário para aterrar esse ótima posição. Algumas das habilidades que você precisa pode ser realizado através da formação formal, do-it-yourself aprendizagem, ou uma combinação de ambos.

Quando para preencher as lacunas com educação

Ganhando necessárias grandes habilidades dados por meio da educação formal, depende de vários fatores-chave:

• Seu melhor ajuste: Se você está focado em tornar-se um cientista de dados, é provável que você tem que continuar (ou voltar) para a escola para um grau ou doutorado de mestrado.

  Video: Formação Cientista de Dados

• Tempo: A educação formal leva tempo. A vantagem é que você pode facilmente acompanhar e prever quando você vai ser capaz de preencher as suas lacunas de conhecimento.

• Custo: Treinamento não é livre, e não todo o treinamento é igual. considerar cuidadosamente os custos de oportunidade de não ir à escola e calcular o retorno esperado sobre o investimento (ROI) se o fizer. O tempo é um custo adicional que você deve considerar. O que você tem feito para o lucro ou o prazer se você optou por não ir?

• Exigências de trabalho: Muitas ofertas de trabalho exigem educação formal e graus específicos como pré-requisito para a aplicação. Em altamente procurados trabalhos como empresas de consultoria de primeira linha, a escola você vai para também é um fator contribuinte. Por exemplo, se você está indo para o trabalho no campo da ciência de dados, você precisa de um diploma em estatística ou matemática.

• Desejo: Ir para a escola ou tomar treinamento formal preciso empenho. Ela exige motivação durante um período prolongado de tempo. Se você está empregado atualmente, este será cada vez mais difícil - as exigências da vida, família e trabalho entram em jogo. Você tem que ser um self-starter e precisa de um sistema de apoio no local para que você possa terminar forte.

A decisão de mudar majors, voltar para a escola, ou pagar por treinamento específico não é fácil. Por causa das mudanças de ritmo acelerado no campo, em vez de obter um novo grau provavelmente você pode começar o treinamento que você precisa para conseguir um emprego, tendo formação fornecedor. Tire um tempo para pensar sobre cada uma dessas áreas. Quanto mais dados você tem que refletir sobre, melhor.

Preencher as lacunas com experiência

Muitas das habilidades na categoria de programação pode ser realizado através da formação on-the-job ou educação auto-dirigida. Este caminho é mais facilmente conseguido se você já está empregado com alguns anos em tecnologia com o seu cinto.

tecnologias emergentes que são difundidas ainda são relativamente novas e não tem um monte de oportunidades de formação formais. A melhor maneira de aprender deles é muitas vezes através de hands-on projetos ou estudo auto-dirigida. Conferências e feiras e até mesmo os fornecedores costumam oferecer hands-on campos de treinamento gratuitos com o objetivo de levar as pessoas treinadas com habilidade suficiente para continuar por conta própria.

O melhor local para obter mais experiência é a partir do trabalho que você tem. Também alavancar suas habilidades. Por exemplo

Video: As carreiras em TI mais quentes no Brasil e no Exterior

• Se você tem experiência ETL, este está diretamente relacionada com o componente de dados de big data.

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  Se você tem experiência de usuário habilidades (UX), você pode facilmente traduzi-los para projetos de big data.

• Se você tem experiência de banco de dados que pode ser traduzido em Hadoop ou NoSQL. Oracle Exadata e AWS Redshift são bancos de dados relacionais para começar.

  Video: Data Models for Big Data

Planejamento de suas metas e cronograma

O próximo passo é construir uma lista de tarefas e anote os seus objectivos, bem como estimar o tempo que vai demorar para chegar ao próximo nível. Esta lista será baseada na sua auto-avaliação relativa. Se você já está em um 5 para Python, por exemplo, você pode sentir que para chegar ao nível 6 você precisa para executar um projeto do mundo real no trabalho, ou algo em casa ou na escola que poderia ser usado em um currículo.

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Por esta planilha de planejamento, observe que as tarefas estão construindo uns sobre os outros para construir um conjunto de habilidades que podem ser traduzidas em novos projetos no trabalho ou algo que você pode falar sobre em uma entrevista de emprego.

Como você olhar para esta planilha, você será solicitado para estimar o número de dias que levará para completar a formação. Descobrir como colocar o tempo com base em uma jornada de oito horas. É este algumas horas por dia de trabalho, um par de horas da noite, ou a tempo inteiro concentrar durante todo o dia por 90 dias? Realmente não importa, desde que você tem um plano que está a seguir e entender como você vai conseguir.

Preencha sua planilha para que você possa terminar o seu projeto em uma quantidade prescrita de dias. Note também que a última tarefa é uma tarefa para avaliar o que você fez.

Medir os resultados

Quando você bate o seu marco final, não se esqueça de fazer a etapa de avaliação. Muitos projetos pular esta etapa. Grande erro. Passe algum tempo pensando não só o que você aprendeu, mas como você aprendeu. Foi eficaz? Será que quis realizar seus objetivos? O que você faria de diferente? Os gerentes de projeto e membros da equipe têm uma tendência a ignorar este passo importante por várias razões:

• Você não acha que pode poupar o tempo para olhar para trás. A realidade é que você não pode pagar não para tomar o tempo. Caso contrário, você corre o risco de cometer os mesmos erros repetidamente. Reflexões fornecer um quadro para identificar esses erros e melhorar.

• Você acha que é muito caro - tempo é dinheiro. As lições aprendidas torná-lo mais eficiente e rentável no futuro.

• Você está com medo de serem responsabilizados. Se você não cumprir suas metas, não é divertido para sentar e falar sobre isso. Ao invés de tomar uma postura de culpa, usar o tempo para descobrir como evitar o mesmo problema novamente no futuro.

O takeaway é gastar o tempo que leva para medir seus resultados e refletir sobre o processo de aprendizagem em geral.