Data Science Bootcamps คุ้มค่าหรือไม่

คู่มืออาชีพนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลของ BrainStation สามารถช่วยให้คุณก้าวแรกสู่อาชีพที่ร่ำรวยในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล อ่านต่อไปเพื่อสำรวจว่า bootcamp ด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลคุ้มค่าหรือไม่

มาเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

พูดคุยกับที่ปรึกษาการเรียนรู้เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติมว่าหลักสูตรติวเข้มและหลักสูตรของเราสามารถช่วยให้คุณเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลได้อย่างไร

การคลิกส่งแสดงว่าคุณยอมรับ เงื่อนไข .

ส่ง

ส่งไม่ได้! รีเฟรชหน้าแล้วลองอีกครั้งไหม

เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ Data Science Bootcamp ของเรา

ขอขอบคุณ!

เราจะติดต่อกลับไปในไม่ช้า

ดูหน้า Data Science Bootcamp

ใช่ ค่ายฝึกและหลักสูตรด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นการลงทุนที่คุ้มค่ามากขึ้นเรื่อยๆ เนื่องจากในปัจจุบันหลายๆ องค์กรเห็นคุณค่าของทักษะและประสบการณ์ที่แสดงให้เห็นมากกว่าการรับรองเพียงอย่างเดียว การลงทะเบียนในหลักสูตร bootcamp ด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล - โดยเน้นที่การเรียนรู้เชิงปฏิบัติที่เน้นการลงมือปฏิบัติจริง - จึงเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว

ค่ายฝึกและหลักสูตรที่สอนทักษะด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการวิเคราะห์ได้รับความนิยมเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว เนื่องจากมีการเรียนรู้แบบเน้น เร่งรัด และดื่มด่ำ ที่เหมาะสมที่สุดในการจัดเตรียมบุคลากรสำหรับอาชีพในด้านข้อมูลด้วยทักษะเฉพาะด้านและพร้อมสำหรับงานที่ต้องการ สิ่งสำคัญที่สุดคือ การลงทะเบียนใน bootcamp หมายถึงมีคนอื่นลงทุนในความสำเร็จของคุณ พร้อมที่จะให้การสนับสนุนเมื่อคุณต้องการ ให้ข้อเสนอแนะเกี่ยวกับความคืบหน้า ประวัติย่อและผลงานของคุณ และกำหนดการค้นหางานของคุณในแนวทางที่ถูกต้อง

โปรแกรมที่ดีที่สุดเหล่านี้ช่วยให้นักเรียนเรียนรู้การเลือกภาษาและแพลตฟอร์มเฉพาะภาคสนามที่สามารถเปิดประตูได้หลายช่องทาง:

• Python
• R
• SQL
• Hadoop
• Spark

พวกเขายังให้ประสบการณ์ตรงกับ:

• การเก็บรวบรวมข้อมูล
• การวิเคราะห์ข้อมูล
• การสร้างภาพข้อมูล
• การวิเคราะห์ทางสถิติ
• การวิเคราะห์เชิงทำนาย
• การเขียนโปรแกรม

Bootcamp วิทยาศาสตร์ข้อมูลคืออะไร?

หลักสูตร bootcamp ด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นโปรแกรมการศึกษาที่สั้นและเข้มข้น ซึ่งจะช่วยเตรียมผู้สำเร็จการศึกษาให้พร้อมสำหรับตำแหน่งเริ่มต้นในเวลาเพียงสามถึงหกเดือนของการศึกษาอย่างเข้มข้น ผู้สำเร็จการศึกษามาพร้อมกับทักษะทางเทคนิคในการสร้างภาพข้อมูล การวิเคราะห์ข้อมูล การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ การวิเคราะห์ทางสถิติ และการเขียนโปรแกรม

วิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้ประโยชน์จากการวิเคราะห์เชิงสาเหตุเชิงคาดการณ์ การวิเคราะห์เชิงกำหนด และการเรียนรู้ของเครื่อง เพื่อช่วยเราในการคาดคะเน และที่สำคัญกว่านั้นคือการตัดสินใจ เพื่อให้ง่ายยิ่งขึ้น: ใช้คณิตศาสตร์และเทคโนโลยีเพื่อค้นหารูปแบบที่ซ่อนอยู่ (และวิธีที่จะให้ผลผลิตและผลกำไรมากขึ้น) ในข้อมูลดิบ

ดังนั้น Data Scientists จึงใช้เวลามากในการรวบรวม ทำความสะอาด สร้างแบบจำลอง และตรวจสอบข้อมูลจากหลายๆ มุม (ซึ่งบางส่วนไม่เคยมีใครดูมาก่อน)

หลักสูตร bootcamp ด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลช่วยให้นักเรียนได้เรียนรู้ภาษาและกรอบการทำงานที่หลากหลาย ซึ่งรวมถึง Python, Pandas, Hadoop, R, SQL และ Spark หลักสูตร bootcamp ด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลนั้นสั้นกว่าหลักสูตรปริญญาทั่วไป มักจะให้โอกาสสำหรับการเรียนรู้แบบลงมือปฏิบัติมากกว่าโปรแกรมการศึกษาระดับหลังมัธยมศึกษาส่วนใหญ่

ประโยชน์ของ Bootcamp ของ Data Science คืออะไร

โปรแกรมเหล่านี้มีประโยชน์มากมาย รวมถึงโอกาสในการสร้างเครือข่าย หลักสูตรที่เป็นปัจจุบัน และท้ายที่สุดแล้ว ศักยภาพในการหางาน Data Scientist ที่มีรายได้สูงหลังจากหลักสูตรระยะสั้นสามถึงหกเดือน

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้เวลาอย่างมากในการรวบรวม แยก ทำความสะอาด สร้างแบบจำลอง และวิเคราะห์ข้อมูลก่อนที่จะใช้เทคนิคต่างๆ มากมายเพื่อให้ได้ข้อสรุปที่มีความหมาย รวมถึงการวิเคราะห์เชิงสาเหตุเชิงคาดการณ์ (หรือคาดการณ์ความเป็นไปได้ของเหตุการณ์ในอนาคต) การวิเคราะห์เชิงกำหนด (conjuring) ช่วงของการดำเนินการและผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้อง) และการเรียนรู้ของเครื่อง

เพื่อเตรียมนักเรียนให้พร้อมสำหรับสิ่งนั้น ค่ายฝึกวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะสอนนักเรียนให้เรียนรู้ภาษาและเฟรมเวิร์กที่หลากหลาย รวมถึง Python, Pandas, Java, Scala, Hadoop, R, SQL, Julia, MATLAB และ Spark ภาษาที่ใหม่กว่านั้นบางภาษาไม่เป็นที่รู้จักอย่างกว้างขวางและจะทำให้ผู้หางานสามารถแข่งขันได้ ไม่เหมือนวิทยาลัยทั่วไป bootcamps สามารถตอบสนองต่ออุตสาหกรรมที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลาได้อย่างรวดเร็ว

และกลายเป็นมาตรฐานสำหรับการสร้างเครือข่ายที่จะเป็นจุดโฟกัสของชีวิตขณะเข้าร่วม bootcamp โรงเรียนจัดกิจกรรมสร้างเครือข่าย มีวิทยากรรับเชิญจากบริษัทเทคโนโลยีชั้นนำเข้ามา และผู้สอนส่วนใหญ่เป็นผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรมที่มีความสัมพันธ์กันเป็นอย่างดี ไม่เพียงแค่นั้น นักเรียนรอบตัวคุณจะเป็นผู้เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยีด้วยเช่นกัน และพวกเขาจะช่วยคุณสร้างจุดเริ่มต้นของเครือข่ายมืออาชีพของคุณในด้านข้อมูล

ข้อดีและข้อเสียของ Data Science Bootcamps

แม้ว่าการเข้าร่วม Bootcamp จะมีประโยชน์มากมาย แต่ก็เป็นสิ่งสำคัญที่ต้องทำตามความเป็นจริง

ข้อดีของประสบการณ์การเรียนรู้แบบ bootcamp มีดังนี้

มันทำให้คุณพร้อมสำหรับอาชีพใหม่ – เร็ว

บางทีจุดขายที่ดีที่สุดก็คือคุณจะพร้อมทำงานและพร้อมทำงานอย่างรวดเร็วอย่างไม่น่าเชื่อ โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากคุณเปรียบเทียบกับระดับวิทยาลัยแบบดั้งเดิม (ยิ่งถ้าคุณทำงานหลังจบการศึกษาในตอนท้าย ). ภายในสามถึงหกเดือน คุณสามารถพร้อมสัมภาษณ์สำหรับตำแหน่งเริ่มต้นได้

เมื่อคุณพิจารณาว่า Data Scientist ระดับเริ่มต้นโดยเฉลี่ยนำเงินกลับบ้านมาประมาณ 85,000 ดอลลาร์ต่อปีตาม PayScale เป็นที่ชัดเจนว่าเหตุใดจึงเป็นเรื่องโน้มน้าวใจ

สร้างเครือข่ายมืออาชีพของคุณ

จุดขายที่สำคัญประการหนึ่งคือจำนวนของตัวเลือกเครือข่ายที่สามารถให้ได้ โรงเรียนส่วนใหญ่จัดงานแสดงสินค้าเกี่ยวกับเครือข่าย เชิญวิทยากรรับเชิญจากยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีมาที่วิทยาเขต เป็นเจ้าภาพการจัดแสดงโครงการระดับบัณฑิตศึกษา และมีคณาจารย์ที่เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรมด้วยเครือข่ายผู้ติดต่อที่กว้างขวาง

อีกไม่นาน เพื่อนนักเรียนของคุณจะกลายเป็นผู้ติดต่อคนสำคัญเช่นกัน เมื่อพวกเขาออกไปหางานทำ

รับทักษะที่มีความต้องการสูง

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลถูกเรียกว่าอาชีพที่มีแนวโน้มมากที่สุดโดย LinkedIn และงานที่ดีที่สุดในอเมริกาโดย Glassdoor ด้วยเหตุผล ตอนนี้ความต้องการและเงินเดือนอยู่ในระดับสูงและพร้อมที่จะเพิ่มขึ้น

การวิจัยของ MIT พบว่าบริษัทที่อยู่ในสามอันดับแรกของอุตสาหกรรมที่ใช้การตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลนั้นมีประสิทธิผลมากกว่า 5% และทำกำไรได้มากกว่าคู่แข่ง 6% พิจารณาว่าวิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นสาขาที่ค่อนข้างใหม่ และหลายบริษัทได้ดำเนินการช้าในการตระหนักถึงข้อมูลเชิงลึกและรายได้ที่เป็นไปได้อย่างแท้จริงซึ่งพวกเขาสามารถเก็บเกี่ยวได้จากการลงทุนในข้อมูล

อย่างไรก็ตามนี่เป็นข้อเสีย:

เน้นที่สถิติน้อยกว่าหลักสูตรวิทยาลัยแบบดั้งเดิม

วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นสาขาใหญ่ ประเภทงานที่คุณกำลังมองหาจะส่งผลกระทบอย่างใหญ่หลวงต่อการไปค่ายฝึก เรียนต่อปริญญาโท หรือลองใช้แหล่งข้อมูลการเรียนรู้ออนไลน์อื่นๆ

สำหรับสาขาวิชาแมชชีนเลิร์นนิง Bootcamp ด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถเหมาะอย่างยิ่ง โดยจะสอนภาษาโปรแกรมทั้งหมดที่จำเป็นในการสร้างและใช้งานโมเดล

อย่างไรก็ตาม บางครั้ง Bootcamp อาจไม่ใช่ตัวเลือกที่เหมาะสม สำหรับการทำงานในการวิจัย คุณอาจต้องสำเร็จการศึกษาระดับบัณฑิตศึกษา เช่นเดียวกันอาจเป็นจริงหากคุณตั้งเป้าที่จะทำงานในภาคการเงิน

ดูประกาศรับสมัครงานสำหรับตำแหน่งงานที่คุณต้องการ ดูว่าพวกเขาต้องการปริญญาขั้นสูงหรือไม่ ที่สามารถช่วยให้คุณตัดสินใจได้

ค่าใช้จ่ายของ Bootcamp

แม้ว่าค่าเล่าเรียนจะอ่อนลงเมื่อเทียบกับค่าใช้จ่ายในการศึกษาระดับอุดมศึกษาในสหรัฐอเมริกา แต่ Bootcamp ของ Data Science ก็ไม่ถูก แม้กระทั่งการยกเว้นค่าเล่าเรียน – สมมติว่า 15,000 ดอลลาร์ – และค่าใช้จ่ายของเทคโนโลยีที่จำเป็น (แล็ปท็อป) คุณต้องคำนึงถึงรายได้ที่สูญเสียไปจากการอยู่ในโปรแกรมเต็มเวลาเป็นเวลา 12 สัปดาห์

คุณสามารถบรรเทาความรุนแรงนั้นได้โดยสมัครทุนการศึกษาและสำรวจตัวเลือกการชำระเงินที่โรงเรียนเสนอให้

Bootcamps Data Science ราคาเท่าไหร่?

ค่าใช้จ่ายแตกต่างกันไปในแต่ละโรงเรียน แต่คุณสามารถคาดว่าจะต้องจ่ายเงินประมาณ 15,000 เหรียญสหรัฐสำหรับโปรแกรมวิทยาศาสตร์ข้อมูลแบบตัวต่อตัวแบบเข้มข้น

แม้ว่าโปรแกรมที่มีชื่อเสียงส่วนใหญ่เริ่มต้นที่ประมาณ 15,000 เหรียญสหรัฐ แต่บางโรงเรียนก็มีทางเลือกแบบพาร์ทไทม์หรือแบบเรียนเองที่ถูกกว่า ซึ่งมีค่าใช้จ่ายตั้งแต่ 4,000 ถึง 10,000 เหรียญสหรัฐฯ

หากค่าใช้จ่ายเป็นปัญหา ลองดูว่ามีทุนการศึกษาใดบ้าง หลายสถาบันมีทุนการศึกษาสำหรับสตรี ทหารผ่านศึก และกลุ่มอื่นๆ ที่มีบทบาทน้อยในด้านเทคโนโลยี นอกจากนี้ยังมีทุนการศึกษาสำหรับนายจ้าง ซึ่งสถานที่ทำงานของคุณเป็นผู้รับผิดชอบค่าเล่าเรียนของคุณ ค่ายฝึกส่วนใหญ่เสนอแผนการชำระเงินแบบยืดหยุ่นหรือแบบรายเดือน

หากคุณกังวลเกี่ยวกับการทำให้สิ่งต่าง ๆ ทำงานทางการเงิน โปรดติดต่อตัวแทนของโรงเรียนและขอรายละเอียดเกี่ยวกับสิ่งที่คุณคาดว่าจะต้องจ่ายและทุนการศึกษาที่คุณมีสิทธิ์ได้รับ

ฉันสามารถคำนวณ ROI ของ bootcamp วิทยาศาสตร์ข้อมูลของฉันได้หรือไม่

Bootcamp อาจเป็นเส้นทางที่ถูกต้องสำหรับผู้เปลี่ยนอาชีพที่ต้องการได้รับทักษะใหม่ที่ต้องการอย่างรวดเร็ว แต่ถ้าคุณไม่แน่ใจว่าเป็นทิศทางที่ถูกต้องในการประกอบอาชีพหรือไม่ คุณสามารถคำนวณผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) ได้ .

ขั้นแรก ดูสถานการณ์ทางการเงินในปัจจุบันของคุณและจดรายได้ต่อเดือนของคุณหลังหักภาษีและค่าใช้จ่ายปัจจุบันของคุณ

ต่อไป ดูเวลาและเงินทั้งหมดที่คุณจะลงทุนในโปรแกรมนี้ คำนวณค่าเล่าเรียน เวลาที่ใช้ในการสำเร็จการศึกษา ค่าครองชีพในขณะที่คุณเรียนหลักสูตร ค่าใช้จ่ายในการจัดหาเงินค่าเล่าเรียนของคุณ (ถ้ามี) และค่าใช้จ่ายล่วงหน้าอื่นๆ เช่น คอมพิวเตอร์เครื่องใหม่

สุดท้าย มาทำความเข้าใจความคาดหวังหลังจบการศึกษาของคุณให้เป็นจริงกันเถอะ คุณคาดหวังว่าจะได้เงินเดือนเท่าไร? แม้ว่าเงินเดือนเฉลี่ยสำหรับ Data Scientist จะอยู่ที่ 123,000 ดอลลาร์ในสหรัฐอเมริกา แต่ขอให้ระมัดระวังและคิดให้ต่ำลง จากนั้นนำภาษีเงินได้ที่คาดไว้มาพิจารณาและระยะเวลาที่คุณคาดว่าจะต้องใช้ในการหางาน

จากนั้น คุณเพียงแค่ต้องชั่งน้ำหนักการลงทุนทั้งหมดกับส่วนต่างของรายได้ที่คาดหวังหลังหักภาษี

ฉันจะทำเงินได้เท่าไหร่หลังจากจบหลักสูตร bootcamp วิทยาศาสตร์ข้อมูล?

ตาม PayScale เงินเดือนเฉลี่ยสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลระดับเริ่มต้นอยู่ที่ 85,000 เหรียญต่อปี

เมื่อคุณไต่อันดับในอาชีพการงานของคุณ คุณสามารถคาดหวังได้ว่าตัวเลขนั้นจะเพิ่มขึ้นอย่างมาก นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลโดยเฉลี่ยในสหรัฐฯ มีรายได้ $123, 000 กับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลอาวุโสที่ได้รับเงินเดือนเฉลี่ยเหนือ 150,000 ดอลลาร์

รับศักยภาพสำหรับผู้สำเร็จการศึกษาด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล

โอกาสในการสร้างรายได้สำหรับผู้สำเร็จการศึกษาจาก bootcamp นั้นค่อนข้างสูง เนื่องจาก Data Scientists ระดับเริ่มต้นมีเงินเดือนเฉลี่ย 85,000 ดอลลาร์ และทหารผ่านศึกที่ช่ำชองในอุตสาหกรรมทำเงินได้มากกว่าเดิม

เนื่องจากข้อมูลดังกล่าวยังอยู่ในช่วงอายุน้อยของข้อมูล นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่มีประสบการณ์มากมายจึงหายาก และพวกเขากำลังนำเงินเดือนบ้านมาเพื่อสะท้อนถึงสิ่งนั้น

ช่วงค่าเล่าเรียนสำหรับ Bootcamps แบบตัวต่อตัว

ค่าเล่าเรียนสำหรับโปรแกรมแบบตัวต่อตัวอาจมีตั้งแต่ 5,000 ถึง 18,000 ดอลลาร์ บางโรงเรียนคิดค่าใช้จ่ายน้อยกว่าสำหรับตัวเลือกที่ทำเอง คนอื่นเปลี่ยนแปลงมากหรือน้อยขึ้นอยู่กับว่าโปรแกรมที่นักเรียนต้องการนั้นละเอียดเพียงใด

หากคุณต้องการหลีกเลี่ยงปัญหาค่าเล่าเรียนที่ต้องจ่ายล่วงหน้า โรงเรียนที่มีชื่อเสียงส่วนใหญ่จะเสนอแผนการชำระเงินรายเดือนหรือตัวเลือกอื่นๆ ที่ยืดหยุ่นได้ เพื่อชดเชยค่าเล่าเรียน bootcamp ส่วนใหญ่เสนอทุนการศึกษาที่กว้างขวางซึ่งมุ่งเป้าไปที่กลุ่มคนที่มีบทบาทน้อยในด้านเทคโนโลยี คุณยังสามารถสำรวจทุนการศึกษาของนายจ้าง ซึ่งนายจ้างครอบคลุมค่าเล่าเรียน

โอกาสที่ bootcamp ที่คุณกำลังมองหาจะมีคนช่วยคุณจัดการกับค่าใช้จ่ายของคุณ อย่าลืมว่าค่าเล่าเรียนไม่ใช่ค่าใช้จ่ายเพียงอย่างเดียวของการฝึกปฏิบัติ ตรวจสอบว่าโปรแกรมมีค่าใช้จ่ายที่จำเป็นหรือแนะนำอื่นๆ หรือไม่ (หนังสือ คอมพิวเตอร์เครื่องใหม่ โปรแกรมใดๆ ฯลฯ)

Data Science Bootcamp จะทำให้คุณได้งานหรือไม่?

ใช่ มีความเป็นไปได้สูงที่จะช่วยให้คุณได้งานทำ โดยผู้สำเร็จการศึกษาจากหลักสูตร bootcamp ด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลส่วนใหญ่รายงานว่าพวกเขาได้งานทำในภาคสนาม ตัวอย่างเช่น BrainStation รายงานว่ามากกว่า 95 เปอร์เซ็นต์ของผู้สำเร็จการศึกษาจากหลักสูตร bootcamp ด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล ได้งานภายใน 180 วัน โดยมีงานส่งศิษย์เก่าในบริษัทชั้นนำ เช่น Google, Microsoft, Amazon และ Facebook

ต่อไปนี้คือตำแหน่งงานอีกสองสามตำแหน่งที่คุณอาจมีหลังจากจบหลักสูตร bootcamp ด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล:

• วิศวกรข้อมูล
• วิศวกรการเรียนรู้ของเครื่อง
• นักวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่
• นักวิเคราะห์ธุรกิจ
• ผู้ดูแลระบบฐานข้อมูล

ที่กล่าวว่า เป็นที่น่าสังเกตว่ามีคนที่ทำ bootcamps สำเร็จและล้มเหลวในการหางานทำในอุตสาหกรรม ไม่จำเป็นต้องเป็นเรื่องง่ายที่จะเชี่ยวชาญ และบางทีอาจไม่ใช่ทุกคนที่ถูกตัดสิทธิ์เพื่อเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

ผู้สำเร็จการศึกษาด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล bootcamp ได้งานจริงหรือไม่?

ใช่ ผู้สำเร็จการศึกษาจากหลักสูตร bootcamp ด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลกำลังได้รับงานจำนวนมาก เนื่องจากนายจ้างที่อดอยากเพราะมีความสามารถด้านข้อมูลกำลังรวบรวมศิษย์เก่าไม่นานหลังจากที่พวกเขาสำเร็จการศึกษา

ความต้องการผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลนั้นได้สร้างสภาพแวดล้อมที่ค่อนข้างหายากสำหรับผู้สำเร็จการศึกษาจากหลักสูตร bootcamp ที่จะไม่หางานทำ ตรวจสอบรายงานผลการเรียนจากโรงเรียนที่เคารพนับถือและควรสะท้อนให้เห็นว่า

ฉันจะแน่ใจได้อย่างไรว่าฉันจะได้รับผลลัพธ์เหล่านี้

เพื่อให้แน่ใจว่าคุณจะหางานได้หลังจากนั้น คุณควรสมัครด้วยตนเองให้มากที่สุดในระหว่างหลักสูตร และเมื่อสำเร็จการศึกษา ให้พึ่งพาเครือข่ายมืออาชีพที่เพิ่งตั้งขึ้นใหม่เมื่อคุณมองหางานระดับเริ่มต้น

ที่ bootcamp ด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ได้รับความเชื่อถือ คุณจะได้เรียนรู้งานฝีมือของคุณภายใต้การดูแลของผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรมที่เคารพนับถือ จำเป็นอย่างยิ่งที่คุณจะต้องแสวงหาคำวิจารณ์เชิงสร้างสรรค์ของพวกเขาในขณะที่คุณศึกษาแบบจำลองการสร้างหลักสูตรและการสร้างภาพข้อมูล ผู้สำเร็จการศึกษาจากหลักสูตร bootcamp ด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลส่วนใหญ่กล่าวว่าการมีปฏิสัมพันธ์กับคณาจารย์เป็นหนึ่งในส่วนที่พวกเขาโปรดปรานของหลักสูตร และการใช้ประโยชน์สูงสุดจากโอกาสนั้นในการเรียนรู้จากคนที่รู้จักนั้นเป็นขั้นตอนสำคัญในการรับประกันว่าคุณจะได้ผลลัพธ์ที่ต้องการ

เช่นเดียวกับเพื่อนร่วมชั้นของคุณ มองว่าพวกเขาคือมืออาชีพด้านข้อมูลและเพื่อนร่วมงานในอนาคต และใช้โอกาสนี้ในการสร้างเครือข่ายมืออาชีพ ซึ่งรวมถึงการเข้าร่วมกิจกรรมเครือข่าย

คุณยังสามารถพิจารณาการฝึกงานและการฝึกงาน ซึ่งมักจะเป็นประตูสู่งาน แต่อย่าลืมอัปเดตโปรไฟล์ LinkedIn ของคุณอยู่เสมอ เพื่อให้นายหน้าหาคุณได้

การพูดของ LinkedIn อาจเป็นกลยุทธ์ที่ดีในการส่งข้อความที่เป็นมิตรไปยังผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลที่ทำงานในบริษัทที่คุณสนใจ เสนอให้พาพวกเขาออกไปดื่มกาแฟหรือรับประทานอาหารกลางวันเพื่อให้คุณสามารถเลือกสมองได้ คุณจะแปลกใจว่ามีกี่คนที่ตอบว่าใช่

นายจ้างรับรู้ข้อมูล Bootcamps ของ Data Science อย่างไร?

นายจ้างมองว่า bootcamp ด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลอยู่ในเกณฑ์ดีมาก โดยเชื่อว่าศิษย์เก่าของ bootcamp มีแรงจูงใจ ทุ่มเท และฝึกอบรมเกี่ยวกับระบบ เทคนิค และแพลตฟอร์มที่เป็นปัจจุบันที่สุด คุณยังแสดงให้พวกเขาเห็นว่าคุณเป็นผู้เรียนที่มุ่งมั่น คุณสมบัติที่น่าดึงดูดใจมากในอุตสาหกรรมที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว ที่กล่าวว่าไม่ใช่ทุกโปรแกรมจะมีชื่อเสียงเชิงบวกเท่าเทียมกันในหมู่นายจ้าง และความสำเร็จของคุณในหน้างานจะได้รับผลกระทบจากชื่อเสียงของโรงเรียนและคุณภาพของโครงการที่ผู้สมัครสามารถแสดงได้

ศิษย์เก่า bootcamp ส่วนใหญ่พบว่านายจ้างกระตือรือร้นที่จะมีส่วนร่วมแม้ว่า bootcamp ด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะเป็นเพียงสิ่งเดียวที่ในประวัติย่อของคุณ นั่นเป็นเหตุผลที่เปอร์เซ็นต์ที่สูงอย่างท่วมท้นของผู้สำเร็จการศึกษาจาก bootcamp รายงานว่าได้งานภายในสามถึงหกเดือน เมื่อพูดถึงทักษะด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล มันคือตลาดของผู้ขาย และนายจ้างกำลังแข่งขันกันเพื่อจ้างนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่มีพรสวรรค์มากที่สุด

ส่วนใหญ่เป็นเพราะผู้ที่สำเร็จการศึกษาจากหลักสูตร bootcamp ด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลมักจะทำโครงการให้เสร็จตลอดหลักสูตร เพื่อให้พวกเขาสามารถแสดงให้นายจ้างที่มีศักยภาพได้พิสูจน์ความสามารถของตน นอกจากนี้ สถาบันหลายแห่งยังมีความสัมพันธ์กับบริษัทเทคโนโลยีชั้นนำ ซึ่งมักจะสนับสนุนทุนการศึกษาและกิจกรรมต่างๆ

นอกจากนี้ยังมีข้อเท็จจริงที่ว่าบริษัทเทคโนโลยีเกือบทุกแห่งมีศิษย์เก่า bootcamp ที่ทำงานให้กับพวกเขาอยู่แล้ว

แต่สิ่งสำคัญคือต้องแน่ใจว่าคุณเลือกหลักสูตรติวเข้มที่เหมาะสม ซึ่งเป็นหลักสูตรที่มีประวัติที่พิสูจน์แล้วในการผลิตผู้สำเร็จการศึกษาที่มีทักษะและพร้อมสำหรับงาน ตรวจสอบรายงานผลการเรียนหรือทบทวนไซต์ เช่น รายงานรายวิชา หรือ SwitchUp เพื่อดูว่าผู้สำเร็จการศึกษาและนักเรียนกำลังพูดอะไร หากคุณกล้า ให้ติดต่อผู้จัดการที่ว่าจ้างและถามโดยตรงว่าพวกเขาคิดอย่างไรเกี่ยวกับการฝึกปฏิบัติที่คุณกำลังพิจารณา

Bootcamp วิทยาศาสตร์ข้อมูลคุ้มค่าหรือไม่

ใช่ หลักสูตร data bootcamp นั้นคุ้มค่า แต่ความสำเร็จของคุณขึ้นอยู่กับความแข็งแกร่งของโรงเรียน ระดับความทุ่มเทของคุณ (ทั้งการเรียนรู้และการสร้างเครือข่าย) และภูมิหลังและประสบการณ์ในอดีตของคุณ

หากคุณเข้าร่วม bootcamp ที่มีชื่อเสียงอย่างมากในการหาผู้สำเร็จการศึกษาที่มีทักษะ ให้โอกาสคุณทำงานอย่างน้อยหนึ่งโครงการสด และช่วยคุณสร้างเครือข่ายมืออาชีพของคุณผ่านสิ่งต่าง ๆ เช่นกิจกรรมเครือข่ายและวิธีการอื่น ๆ คุณจะแข็งแกร่ง ผู้สมัครสำหรับตำแหน่งระดับเริ่มต้น

ตลอดหลักสูตร bootcamp คุณจะได้เรียนรู้การสร้างและใช้งานโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง ทำความคุ้นเคยกับภาษาโปรแกรมต่างๆ (รวมถึง Python, R, Ruby, JavaScript, C++ และ Java) และเรียนรู้วิธีสร้างภาพข้อมูลให้โดดเด่น .

สิ่งเหล่านี้คือทักษะที่นายจ้างกำลังมองหาในตำแหน่งวิทยาศาสตร์ข้อมูลส่วนใหญ่ และหากคุณสามารถหางานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลได้หลังจากเรียนหลักสูตร 10 ถึง 16 สัปดาห์แล้ว ก็น่าจะคุ้มค่ามากที่สุด ขึ้นอยู่กับว่าคุณอยู่ในอาชีพไหน ตอนนี้.

อีกเหตุผลหนึ่งที่ผู้สำเร็จการศึกษาส่วนใหญ่รู้สึกว่า bootcamp วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นการลงทุนที่คุ้มค่า? เป็นสาขาที่ยอดเยี่ยมในการทำงานในขณะนี้ คาดการณ์ว่าภาคสนามจะเติบโต 28 เปอร์เซ็นต์ในปี 2020 เทียบเท่ากับงานใหม่ประมาณ 2.7 ล้านตำแหน่ง นั่นเป็นการเปิดกว้างมากกว่าที่ผู้สำเร็จการศึกษาใหม่จะสามารถเติมเต็มได้ ซึ่งหมายความว่าพนักงานด้านเทคนิคในสาขาอื่น ๆ จะต้องปรับปรุงทักษะและเปลี่ยนเป็นข้อมูลเพื่อตอบสนองความต้องการนี้

อันที่จริง แบบสำรวจทักษะด้านดิจิทัลของ BrainStation แสดงให้เห็นว่าสิ่งนี้กำลังเกิดขึ้นแล้ว ผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลประมาณสี่ในห้าเริ่มอาชีพทำอย่างอื่น และประมาณสองในสามของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลทั้งหมดทำงานในสาขานี้มาเป็นเวลาห้าปีหรือน้อยกว่านั้น

แต่มีปัจจัยอื่น ๆ ที่ต้องพิจารณาเมื่อพิจารณาว่า bootcamp วิทยาศาสตร์ข้อมูลนั้นคุ้มค่าหรือไม่

ที่ที่คุณเรียนสร้างความแตกต่างอย่างมาก ทำการบ้านของคุณในโปรแกรมใดๆ ที่คุณกำลังพิจารณา มาดูกันว่าศิษย์เก่าของพวกเขาไปถึงไหนแล้ว – พวกเขาเป็นประเภทบริษัทและบทบาทที่คุณต้องการหรือไม่? และท้ายที่สุด การประสบความสำเร็จในหลักสูตรติวเข้มวิทยาศาสตร์ข้อมูลนั้นขึ้นอยู่กับว่าคุณประยุกต์ใช้ตัวเองอย่างไรในขณะที่เรียนหลักสูตรนี้ ทำงานและสร้างเครือข่ายอย่างหนักหากคุณต้องการเริ่มต้นเมื่อสำเร็จการศึกษา

ที่กล่าวว่าเราควรพูดถึงว่ามีบทบาททางเทคนิคสูงบางอย่างในวิทยาศาสตร์ข้อมูลซึ่งจำเป็นต้องมีการศึกษาระดับมหาวิทยาลัยขั้นสูงในวิชาคณิตศาสตร์สถิติหรือวิทยาการคอมพิวเตอร์ ตรวจสอบประกาศรับสมัครงานสำหรับประเภทตำแหน่งงานที่คุณสนใจ และดูข้อกำหนดของตำแหน่งงานเพื่อให้เข้าใจถึงสิ่งที่คาดหวังได้ดีขึ้น

เคล็ดลับของเรา: การทำบูทแคมป์วิทยาศาสตร์ข้อมูลให้คุ้มค่า

เมื่อพูดถึง bootcamps ความสำเร็จของคุณจะจบลงด้วยความพยายาม แนวทาง และระดับความทุ่มเทของคุณ นี่คือเคล็ดลับของเราในการสร้างค่ายวิทยาศาสตร์ข้อมูลให้คุ้มค่า

ทำการบ้านและเลือกอย่างชาญฉลาด. ในขณะที่นายจ้างต้องการผู้สำเร็จการศึกษาจาก bootcamp ไม่ใช่ทุกโรงเรียนที่มีชื่อเสียงสเตอร์ลิง ก่อนที่คุณจะเริ่มต้นการเดินทางของ bootcamp คุณจะต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่าโปรแกรมที่คุณกำลังพิจารณาได้รับการพิจารณาอย่างสูง อ่านบทวิจารณ์ออนไลน์ ติดต่อนักศึกษาปัจจุบันหรือผู้สำเร็จการศึกษาในอดีต หรือติดต่อนายหน้าหรือผู้จัดการจ้างงานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อขอความคิดเห็นเกี่ยวกับโปรแกรมและโรงเรียนที่ดีที่สุด ทบทวนหลักสูตรของ bootcamp และข้อกำหนดเบื้องต้นโดยละเอียด หากเป็นหลักสูตรแบบตัวต่อตัว ให้เข้าร่วมทัวร์ในวิทยาเขตหรือดูทัวร์เสมือนจริง และหากเป็นไปได้ ให้อ่านรายงานผลการเรียนของ bootcamp เพื่อดูว่าผู้สำเร็จการศึกษาเป็นอย่างไรบ้างออกไปที่นั่นและสร้างเครือข่าย. สิ่งหนึ่งที่ศิษย์เก่า bootcamp ชื่นชมอยู่เสมอคือโอกาสในการสร้างเครือข่ายที่นำเสนอโดยกิจกรรมเครือข่ายในมหาวิทยาลัย (และเสมือนจริง) ไม่ต้องพูดถึงวิทยากรจาก บริษัท เทคโนโลยีชั้นนำที่เข้าเยี่ยมชมห้องเรียนของ bootcamps ด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ดีที่สุด เพื่อนร่วมชั้นของคุณอาจเป็นเพื่อนร่วมงานในอนาคตได้เช่นกัน ดังนั้นสายสัมพันธ์ที่คุณกำลังก่อตัวขึ้นจึงสามารถพิสูจน์ได้ว่ามีค่า นั่นเป็นความจริงสำหรับผู้สอนของคุณเช่นกัน ที่ bootcamp ที่ดี คุณจะได้เรียนรู้จากผู้นำในอุตสาหกรรมที่มีเครือข่ายมืออาชีพมากมาย ใช้โอกาสนี้สร้างความประทับใจให้พวกเขาเริ่มทำงานกับโปรเจ็กต์สดได้ทันที. เหตุผลหนึ่งที่ศิษย์เก่า bootcamp ด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลจำนวนมหาศาลได้รับการว่าจ้างหลังจากจบการศึกษาไม่นานก็คือ พวกเขาสามารถทำงานในโครงการสดตลอดหลักสูตรของพวกเขา ซึ่งพวกเขาสามารถแสดงให้นายจ้างเห็นในภายหลังเพื่อพิสูจน์ว่าพวกเขารู้ว่ากำลังทำอะไรอยู่ขอความคิดเห็น. ดังที่เราได้กล่าวไปแล้ว bootcamp ด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่คุ้มค่าจะมีผู้สอนที่มีประสบการณ์มากมายในการทำสิ่งที่คุณหวังว่าจะทำอย่างมืออาชีพ ให้ความสำคัญกับความคิดเห็นของพวกเขาเกี่ยวกับโครงการและการสร้างภาพข้อมูลของคุณอย่างจริงจัง นายจ้างที่มีศักยภาพมักจะเห็นสิ่งเดียวกันกับที่พวกเขาเห็น การมีผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรมเป็นหนึ่งในส่วนที่ดีที่สุดในการเข้าร่วม bootcamp ดังนั้นอย่าลืมใช้ประโยชน์จากสิ่งนั้น

วิธีเลือก Bootcamp ที่เหมาะกับคุณ

ก่อนที่คุณจะตัดสินใจว่า bootcamp วิทยาศาสตร์ข้อมูลใดที่เหมาะกับคุณ คุณต้องไตร่ตรองตนเองเสียก่อน เป้าหมายของคุณคืออะไรและระดับของความมุ่งมั่นด้านเวลาที่คุณพอใจคืออะไร?

ขั้นแรก มาพิจารณาว่าตัวเลือกการจัดส่งใดที่เหมาะกับคุณที่สุด:

Bootcamps แบบตัวต่อตัวแบบเต็มเวลา

เมื่อคุณนึกถึง bootcamp นี่อาจเป็นสิ่งที่อยู่ในใจ นี่จะเป็นโปรแกรมที่เข้มข้นและเข้มข้น ซึ่งคุณจะใช้เวลา 40 ถึง 80 ชั่วโมงต่อสัปดาห์ในชั้นเรียนในขณะที่อุทิศเวลาบางส่วนให้กับการทำงานในโครงการของคุณ ข้อดีของรุ่นนี้? ไม่มีวิธีใดที่เร็วกว่าในการบรรลุเป้าหมายของคุณ ข้อเสีย? การเล่นกลอาจเป็นเรื่องยากหรือในบางกรณีก็เป็นไปไม่ได้

bootcamps ออนไลน์เต็มเวลา

มีแนวโน้มที่จะเชื่อว่าหลักสูตรเหล่านี้ง่ายกว่า พวกเขาไม่. หลักสูตรติวเข้มวิทยาศาสตร์ข้อมูลออนไลน์แบบเต็มเวลาส่วนใหญ่จะยังคงต้องใช้เวลาเรียน 40-60 ชั่วโมงต่อสัปดาห์ ในขณะที่คุณจะต้องใช้ช่วงเย็นและวันหยุดสุดสัปดาห์เพื่อจบหลักสูตร อย่าไปหวังว่าจะได้ชายฝั่ง

พาร์ทไทม์ บู๊ทแคมป์ แบบตัวต่อตัว

นี่อาจเป็นการประนีประนอมที่ดีสำหรับผู้ที่ไม่สะดวกที่จะทำงานเต็มเวลา คุณยังคงได้รับประโยชน์บางประการจากการเข้าร่วมหลักสูตรแบบตัวต่อตัว – บางทีอาจเป็นโอกาสในการสร้างเครือข่ายที่ดีขึ้น ความสามารถในการเข้าร่วมกิจกรรมในมหาวิทยาลัย และอย่างน้อยที่ bootcamp ที่ดี อุปกรณ์อันดับต้น ๆ ที่คุณสามารถใช้ได้หลังเวลาทำการ แน่นอนว่ามีข้อเสีย – คุณจะไม่พร้อมและทำงานเป็น Data Scientist ได้เร็วพอๆ กับ หลักสูตรนอกเวลาส่วนใหญ่ใช้เวลานานกว่าสองถึงสามเท่าเมื่อเทียบกับหลักสูตรเต็มเวลา

พาร์ทไทม์ bootcamps ออนไลน์

เพื่อความยืดหยุ่นสูงสุด คุณสามารถเรียนหลักสูตรออนไลน์ที่ยืดหยุ่นได้ ตัวเลือกนี้อาจอร่อยที่สุดสำหรับผู้ที่ทำงานอยู่แล้วและต้องการเพิ่มทักษะ แต่เช่นเดียวกับโปรแกรมแบบตัวต่อตัว จะใช้เวลานานกว่าจะสำเร็จหลักสูตร – โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากเป็นการเรียนรู้ด้วยตนเอง

หากต้องการค้นหาหลักสูตรติวเข้มด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่เหมาะกับคุณ คุณต้องตัดสินใจว่าสิ่งใดที่สำคัญที่สุดสำหรับคุณ ในการทำเช่นนั้น เราแนะนำให้ถามตัวเองด้วยคำถามสี่ข้อต่อไปนี้:

ฉันอยู่ที่ไหนในอาชีพของฉัน?

การรู้ว่า bootcamp ใดที่เหมาะกับคุณนั้นขึ้นอยู่กับการรู้จักตัวเองและตำแหน่งของคุณในอาชีพการงาน คุณเป็นมือใหม่โดยสิ้นเชิงกับวิทยาศาสตร์ข้อมูลและเทคโนโลยีในวงกว้างหรือเคยทำงานในบทบาทที่คล้ายคลึงกันมาก่อนหรือไม่? (หากคุณเคยทำงานในตำแหน่งที่คล้ายกัน หรือมีพื้นฐานด้านเทคโนโลยี คุณจะได้รับเงินเดือนที่สูงขึ้นเมื่อสำเร็จการศึกษา) คุณมีวุฒิการศึกษาระดับมหาวิทยาลัยในสาขาคณิตศาสตร์ สถิติ หรือวิทยาการคอมพิวเตอร์หรือไม่ คุณเป็นสามเณรการเข้ารหัสหรือไม่? คุณมีประสบการณ์เกี่ยวกับการสร้างแบบจำลองข้อมูล การสร้างภาพ หรือใช้ Python, R หรือ C++ เป็นต้นหรือไม่?

หากคุณเป็นมือใหม่และเป้าหมายของคุณคือการเป็น Data Scientist ภายในเวลาไม่กี่เดือน คุณจะต้องการหาหลักสูตรติวเข้มที่พิสูจน์แล้ว เข้มข้น และท้าทายเพื่อช่วยให้คุณบรรลุเป้าหมาย

ฉันทำการบ้านเสร็จหรือยัง

ด้วยความต้องการผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลและข่าวลือเกี่ยวกับ Data Scientist เป็นหนึ่งในงานที่ดีที่สุดในสหรัฐอเมริกาในขณะนี้ bootcamps ด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลจึงเกิดขึ้นทั่วประเทศ แม้ว่าจะเป็นการดีที่ผู้คนจำนวนมากขึ้นสามารถเข้าถึงการศึกษาประเภทนี้ แต่ก็หมายความว่ามีความแตกต่างกันอย่างมากในระดับคุณภาพของแต่ละโปรแกรม ก่อนที่คุณจะเลือกว่าจะเรียนที่ไหน ทำการบ้านก่อน โรงเรียนที่มีชื่อเสียงควรได้รับการตรวจสอบหลายครั้งในเว็บไซต์ เช่น รายงานหลักสูตร หรือ SwitchUp เป็นเรื่องที่ดีที่ได้ยินเรื่องต่างๆ จากปากม้าโดยตรง พูดง่ายๆ ก็คือ แค่ลองไปสำรวจใน LinkedIn คุณจะพบศิษย์เก่าช่างพูดที่ยินดีจะพูดคุยถึงประสบการณ์ของพวกเขากับคุณอย่างแน่นอน หากคุณขี้อายเกินไปสำหรับเรื่องนั้น อย่างน้อยให้ดูโปรไฟล์ของศิษย์เก่าเพื่อดูว่าพวกเขาทำอย่างไรตั้งแต่เรียนจบ

นี่เป็นช่วงเวลาที่ดีในการซักถามหลักสูตรของโรงเรียนต่างๆ คุณมีเป้าหมายที่เฉพาะเจาะจง เช่น การเรียนรู้เครื่องมืออย่าง Jupyter Notebooks หรือ Anaconda หรือไม่? หากคุณคิดไม่ออกจากการดูตารางเรียน Bootcamp เกือบทั้งหมดมีตัวแทนที่ยินดีตอบคำถามที่คุณอาจมี

การเงินของฉันเป็นอย่างไร

ให้ชัดเจน: เรารู้ว่า bootcamp ด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลนั้นไม่ถูก

ค่าเล่าเรียนสำหรับ bootcamp แบบตัวต่อตัวอาจมีตั้งแต่ 5,000 ถึง 18,000 เหรียญสหรัฐ แต่ bootcamp ที่ได้รับการยอมรับมากที่สุดส่วนใหญ่จะเรียกเก็บเงินประมาณ 15,000 เหรียญ นั่นเป็นการเรียกเก็บเงินจำนวนมาก โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากคุณวางแผนที่จะลางานสองสามเดือนเมื่อคุณเรียนจบหลักสูตร

พูดง่ายๆคือคุณอาจไม่สามารถจ่ายได้

แต่ bootcamp ส่วนใหญ่จะทำทุกอย่างที่ทำได้เพื่อให้นักศึกษามีฐานะการเงิน ส่วนใหญ่มีตัวเลือกที่ยืดหยุ่น ซึ่งคุณสามารถชำระเงินเป็นประจำแทนเงินก้อนใหญ่เพียงก้อนเดียว มีทุนการศึกษามากมาย – โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากคุณเป็นสมาชิกของกลุ่มที่มีบทบาทน้อยในด้านเทคโนโลยี – รวมถึงทุนการศึกษาสำหรับนายจ้างซึ่งงานของคุณเป็นผู้รับผิดชอบ

อีกครั้ง เป็นเวลาที่ดีที่จะติดต่อตัวแทน bootcamp และดูว่าคุณสามารถทำอะไรได้บ้างเพื่อทำให้ด้านการเงินง่ายขึ้นเล็กน้อยสำหรับคุณ