自大学时代起，就梦想着在一家知名公司成为一名数据科学家。数据科学领域因其高薪和职位而备受追捧，同时也热爱解决问题、编程和商业领域——知道数据科学就是领域。但问题也随之而来——
需要做些什么才能成为一名优秀的数据科学家？
曾经询问过前辈和大学教授，但得到的却是相互矛盾的观点。从外部视角来看，确实很难驾驭这个职业！偶然发现了一些数据科学职业聚会，并参加了它们。这是做过的最好的决定之一。参加聚会和网络研讨会有很多优势——
从行业内部人士那里学习
一个绝佳的社交机会
从专家那里获得职业建议和数据科学知识
聚会是学习和连接的好方式，但由于新冠疫情，这变得不可能，网络研讨会成为了学习和与行业专家直接互动的最佳替代品。在本文中，提供了一个关于如何在数据科学领域导航职业生涯的前五名网络研讨会的集合。
正如上面提到的，对于外部人士来说，很难在数据科学行业中导航，会有数百个问题浮现——应该选择哪种语言，应该选择哪个垂直领域等等。这就是为什么
提供了1:1的导师电话。专家数据科学导师将创建一个适合想要实现的职业的定制学习路径。它提供了14+课程，25+项目以及专家导师会议！
下载这个免费的全面数据科学路线图，开始职业生涯
数据科学与数据工程——真的能将它们分开吗？
职业转型到数据科学
商业分析和数据科学中的问题解决
超越第一台机器学习项目
数据科学职业——应该选择哪个角色？——Mathangi Sri
令人惊讶，不是吗？再想想，其实并不。毕竟，“一个数据科学家的好坏取决于他/她能够获取的数据。”
关键收获：
介绍
数据职业的范围
数据科学与数据工程
角色
责任
应用和影响
技能
现在适合是什么“数据科学还是数据工程”？
大多数数据有志之士不知道数据科学领域内有多少职业领域，那些知道的则害怕在没有适当指导的情况下选择一个。这就是为什么
提供了1:1的导师会议。这些专家导师根据职业目标定制学习路径，让永远不会偏离轨道！
数据科学是一个相对较新的领域，许多专业人士对这个行业提供的机会感到兴奋，比如高职业成长、更高的薪资范围等。
然而，对于新手和有经验的专业人士来说，转行到数据科学也有自己的挑战。数据科学有志之士面临的最常见挑战包括：
非技术人员可以转行到数据科学吗？
有经验的专业人士在转行到数据科学时会被当作相对新手吗？
他们应该考虑哪个数据科学角色？
他们现有的技能集在数据科学中有用吗？
等等这样的问题。
关键收获：
谁应该转行到数据科学？
转行到数据科学职业面临的挑战是什么？
新手应该如何为成功转行到数据科学做准备？
在职专业人士应该如何为成功转行到数据科学做准备？
结构化思维（问题解决）是数据科学和商业分析专业人士最重要的技能之一。它帮助他们从制定商业问题开始，到向利益相关者或业务经理传达模型结果。
在这个网络研讨会中，Madhukar将讨论以下挑战，并提供框架和最佳实践，以进行结构化思维：
如何将模糊的商业问题分解为结构化的数据科学问题？
如何以有影响力的方式展示分析和商业洞察？
如何进行清晰和结构化的沟通，让人们容易理解？
关键收获：
介绍
解决商业问题的数据科学框架
两个Shine案例研究：
ARS（应用相关性得分）
JAM（工作提醒邮件）
已经选择了机器学习作为未来职业。也成功完成了第一台机器学习项目。太好了！但是接下来呢？如何超越基础，迈出下一步，那个大跃进，让成为行业就绪？
如何构建机器学习档案，让超越基础，进入行业想要的领域？
Akshay凭借自己的经验、丰富的机器学习背景和他的知识，帮助导航常常棘手的机器学习水域！
这个网络研讨会的关键收获：
对构建机器学习模型有更清晰的理解。
重要细节的重要性，例如：数据收集、清洗和探索
更接近构建生产级别的模型和管道。
了解一些基本的图像处理概念，以便在计算机视觉和机器学习问题上工作
数据科学是一个需要解决问题的职业道路，这不能仅仅通过学习书本上的数据科学概念来实现。必须掌握概念以及项目，才能成为行业就绪的专业人士。这就是为什么
提供了14+课程以及25+真实项目！
数据科学可能是“21世纪最性感的工作”，但别忘了还有许多基于数据科学的职位可以探索，比如商业分析师、数据工程师等。
但是哪个角色适合技能集？虽然大多数人倾向于数据科学家的角色——请记住，还有许多数据科学角色正在空缺。不要随大流——必须了解不同的角色，并根据技能集进行映射。
在这个网络研讨会中，Mathangi Sri帮助做到这一点！Mathangi带来了16+年的数据科学领域经验，她在职业生涯中见过许多角色。她谈论了这些不同的数据科学角色是什么以及每个角色需要什么（等等）。
在本文中，讨论了5个顶级的职业相关的数据科学网络研讨会。如果是数据科学有志之士，这些录音肯定会帮助在职业生涯中取得成功。许多行业专家帮助在数据科学领域导航。
导师对于帮助构建和导航职业生涯至关重要。AI和ML黑带+课程
以及14+课程和25+项目提供1:1导师会议，让永远不会落后于目标。这些专家导师帮助根据职业目标定制学习路径。
建议阅读这些职业相关的文章，以更好地导航在数据科学领域的旅程——