作者Shareef Shaik,有抱负的数据科学家
最近,我积极地开始找工作,转到数据科学,我没有任何正式的教育,如硕士或博士。AI/机器学习背景。我开始学习它完全是出于我自己的兴趣(不仅仅是因为炒作)。这是一个具有挑战性的轨道选择加入,特别是如果你同时在一些其他技术上工作。我开始了我的旅程,注册了许多MOOCs(大规模开放在线课程),并开始阅读多个博客。最初,它没有意义,最终在阅读了其他人的代码并用实时数据集弄脏了我的手之后。它慢慢地开始有意义了。
当我开始找工作时,开始了一个有趣的新故事。我在印度打开了一个顶级职位门户网站,开始寻找工作,我发现很少与我正在寻找的工作相关,但当我打开其中一个时,令我惊讶的是,他们提到的要求对我来说是新的。撇开传统的数据分析、机器学习和深度学习不谈,一些ETL工具和多种大数据技术被认为是必要的技能。我认为这没什么,因为现在每个公司都有自己对数据科学家的定义,并开设了另一份工作。这一次,它需要一些其他技术,如AWS、Azure和Power BI。
请记住,所有这些空缺都只标记在数据科学家下面。所有这些开放都有共同的需求,如机器学习算法、统计、数据分析、数据清洗和深度学习技术。除了这些技能之外,一些公司还希望候选人具备云(AWS、Azure或GCP)和数据可视化工具(如Tableau、Power BI)以及ETL工具(如SSIS)方面的知识。通常,这些技术更多地与数据分析师/数据工程师角色有关,但数据科学家角色仍在发展,并没有真正坚持特定的技能。
我确实理解这样一个事实,即公司寻找一个适合他们空缺职位的申请人,也有他们正在寻找的技术技能。这肯定会为公司节省时间和金钱,而不是再次提供培训。
所以,这里我有了一个有趣的想法,可以理解IT行业对数据科学家角色的实时期望,而不是MOOCs中通常教授的。
目标:我们将试图找出目前行业中最需要的技能和趋势。为此,我们将从作业门户中刮取数据。
注:整个分析是为印度市场的数据科学家角色而做的。
在这篇文章中,我们将试图找到几个重要问题的答案,每个数据科学求职者都会记住这些问题。
注意:您可以在结论部分找到完整代码的链接。
我从印度最大的求职门户网站--naukri.com收集了所有相关的求职信息,几乎每个求职者和招聘人员都使用这个网站。由于传统的BeautifulSoup方法在这个网站上不太好用,所以我使用了selenium-python来进行网页搜索。
免责声明:网上搜索纯粹是出于教育目的。
我们将为每项工作收集五个要素:角色、公司名称、经验、地点和关键技能。
刮擦代码:
[removed][removed]
在我们潜入之前,让我们做一些基本的预处理。
执行查找丢失值并删除它们的基本清理。
在处理重复数据时,我们需要非常小心,因为一个公司可能会多次发布相同的需求,因为该工作仍然空缺或,另一方面,该公司可能正在寻找具有相同需求的全新空缺。为了简单起见,我没有删除任何数据。
为了避免冗余,将所有字符串转换为小写,并标记了位置和技能列,因为这些列中有多个值。
这就是它如何处理预处理。
现在,我们只有一切可以开始了。
注意:如果您不是印度人,可以跳过此地点部分。
这是一个重要的步骤,因为在一些结果之后,工作门户通常开始显示一些与我们搜索的工作无关的其他工作。为了确保我们正在寻找正确的角色,让我们检查一下10个经常提到的角色。
终于,我们到了。你读这篇文章的主要原因。
让我们深入研究一下,更清楚地了解趋势。
你真的必须具备这篇文章中提到的所有技能才能找到工作吗?
好吧,不是真的,如果你的基础很强,列表中很少有工具在工作中容易找到。话虽如此,如果你只是在找工作,在简历上写上这些技能可能会帮助你获得面试机会。
如果你具备数据科学家必须具备的所有技能,那么最好的方法应该是开始参加面试,同时努力填补你理解上的空白,学习你认为会让你比其他候选人更有优势的工具/技术。
您可以在我的GitHub上找到完整的代码。您可以通过LinkedIn连接到我。
如果你发现这有帮助或有任何问题,请让我在评论中知道。
回头见.快乐的编码…!
数据分析咨询请扫描二维码
CDA数据分析师在中国航信高科技产业园进行了面向测试度量的数据分析培训课程,培训人数近2 ...
2024-05-01CDA数据分析师走进深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司,在迈瑞总部展开了为期两天的培训,本次课程参训人员线上及线下近百人, ...
2024-05-01CDA数据分析师在合肥市对合肥阳光新能源科技有限公司开展了为期8天的企业内训。 合肥阳光新能源科技 ...
2024-05-01CDA数据分析师走进海尔大学,进行了《数据治理与数据中台建设的道与术》专题培训,培训现场爆满,近百人参加了此次培训。 ...
2024-05-01在中国银行苏州分行培训中心开始数据分析师培训,此次培训课程共10天内容,包括Excel、MySQL、概率论与数理统计、SPSS等内容, ...
2024-05-01从实际的业务需求出发,结合行业的典型应用特点,围绕实际的商业问题,探讨数据挖掘、机器学习模型在金融领域的应用,包括获客、信用评分、细分画像、交叉销售、反欺诈、违规识别、时序预测、运筹优化、流程挖掘九个方面,形成 ...
2024-05-01本次培训课程为线上+线下的模式,由于学员编程能力不一、部分学员没有编程基础,故提供统计学、python基 ...
2024-05-01华夏银行信用卡中心-机器学习培训 1、课程亮点 取材于业界一流企业和顶级咨询公司的行业实践;已经被证明是人人 ...
2024-05-01主 题:数据中台建设及数据分析应用主题分享 1. 数据中台市场洞察 2. 主流数据中台产品比较 3. 某企业数据中 ...
2024-05-01围绕“数据驱动”战略,全力打造我行 300 人数字化人才梯队,着力培养数字化管理人才、大数据专业团队 ...
2024-05-01在当今数据驱动的商业环境中,数据分析成为了企业决策的重要依据。通过对大量数据的收集、处理和分析,企业能够更好地理解市场 ...
2024-04-29在人工智能(AI)的世界里,提示词(Prompt)是一种强大的工具,它能够引导AI按照用户的需求产生特定的输出。本文将深入探讨AI ...
2024-04-29CDA立足未来职场,拓展前沿视野——对外经贸大学保险学院举办“三全育人大讲堂”分享行业最新动态。 ...
2024-04-294月2日,CDA数据分析师创始发起人兼协会理事长赵坚毅博士受邀在浙江万里学院举办了一场以“数字化能力在职场中的作用” ...
2024-04-29随机森林(Random Forests)现在机器学习中比较火的一个算法,是一种基于Bagging的集成学习方法,能够很好地处理分类和回归的问 ...
2022-12-23方差分析是数据分析中常用的一种统计分析方法,接下来让我们简单了解一下方差分析的基本思想和原理吧。 方差分析(Analysis ...
2022-12-23来源:关于数据分析与可视化 关于streamlit-aggrid 数据排序 表格样式的调整 数据 ...
2022-08-03作者:麦叔 定义 「把上面晦涩的概念汇成一句话就是:」 ❝ 回调函数就是一个被作为参 ...
2022-08-03现今,高学历人群日益增多,物以稀为贵的高学历光环淡去。无论本科生还是研究生,甚至博士生,求职竞争力都大不如前,就业压力越来越大。
2022-06-01某家企业10个人面试,有9个本科生……如何脱颖而出,除得体的举止和良好的沟通力外,证书成重要筹码,这也是很多人考证的关键所在。
2022-04-14