Давайте познайомимося з деякими спеціалістами з обробки даних на YouTube, щоб просвітити шлях до цієї гарячої кар’єри.
За даними Бюро статистики праці США, річна зарплата спеціаліста з обробки даних становить 108 660 доларів СШАмайже вдвічі більше середня річна заробітна плата ($58 260).
Уже один цей факт красномовно говорить про кар’єрні перспективи початківця дослідника даних. І оскільки ця кар’єра є набагато екологічнішою, ніж її колеги, часто можна зустріти велику кількість помилкових вказівок.
Тож ми вирішили скласти цей список із зазначенням деяких автентичних джерел впливових людей із науки про дані на YouTube.
Давайте почнемо.
Зміст
ToggleКен Джи
Кен Джи протягом останніх восьми років створює контент із науки про дані. Він насамперед використовує свою майстерність у роботі з даними як спортивний аналітик і допомагає людям, які хочуть проникнути в науку про дані.
Списки відтворення поділено на вакансії, спортивну аналітику, створення резюме, інтерв’ю, смішні сценки, продуктивність тощо.
Крім того, у минулому Кен також брав участь у навчальному конкурсі з науки про дані, #66DaysOfData, у якому вимагали лише п’яти хвилин від вашої повсякденної роботи, щоб вивчити науку про дані.
Загалом Кен Джи є активною людиною в цій сфері, яка принесла користь багатьом своїми навичками, порадами тощо.
Крім YouTube, ви можете знайти Особистий сайт Кена показуючи все, що він робить із наукою про дані.
Професор даних
Професор даних (він же Chanin Nantasenamat) є доктором філософії. активно працює над додатками науки про дані в медицині.
Ви знайдете навчальні посібники; однак Data Professor, здається, більш схильний використовувати Python у науці про дані.
Існують окремі списки відтворення, що містять Streamlit, Mito, PyWebIO тощо, що свідчить про глибоку любов Чаніна до веб-розробки та аналізу даних на Python.
Як і Кен, Чанін також має епізоди подкастів, в яких представлені інші професіонали з обробки даних та їхній досвід у цій галузі.
Тіна Хуан
Тіна Хуан — видатний фахівець із обробки даних, раніше працював у компанії FAANG, а також був активним користувачем YouTube, створюючи науковий контент майже десять років.
Її канал на YouTube дає поради щодо роботи в галузі науки про дані, самостійного навчання, підвищення продуктивності, перегляду резюме тощо.
На додаток до цього загального контенту з науки про дані, Тіна викладає SQL у науці про дані. І це також робить єдиний курс, який вона має на себе персональний сайт.
Люк Барусс
Люк працює аналітиком даних і є одним із тих, хто нещодавно приєднався до творців науки про дані на YouTube.
Його подорож на YouTube почалася в серпні 2020 року. Незважаючи на це, на момент написання цієї статті він має понад 200 тисяч підписників завдяки своїй творчості.
Що ще відрізняє його від інших, так це те, що ви можете з ним легко спілкуватися. Вам просто потрібно залишити коментар на його каналі YouTube, і ви гарантовано отримаєте його відповідь.
Його канал YouTube проливає світло на повсякденні інструменти науки про дані, його життя як аналітика даних, реальний досвід і багато іншого, що робить його обов’язковим для перегляду для любителів даних.
Data Science Джей
Джей, творець цього Канал Data Scienceтакож є засновником Запит на співбесідуплатформа, яка допоможе вам досягти успіху в наступному співбесіді з наукових даних.
Джей здебільшого створює імітаційні інтерв’ю на YouTube, орієнтуючись на людей, які хочуть бути обраними в компаніях вищого рівня на посаду спеціаліста з обробки даних.
Кріш Найк
Кріш Найк лідирує за кількістю підписок.
І кількість передплатників — це не просто збіг обставин, а результат десятиліття чудової роботи, що включає AI, ML, NLP, data science тощо.
Кріш також є співзасновником iNeuroned-tech із порталом роботи та стажування та безліччю курсів у відомих кар’єрних напрямках, зокрема наукові дані.
Сундас Халід
Сундас Халід є дослідником даних-самоучкою, який зараз працює в компанії FAANG.
І оскільки вона займається цим нетрадиційно, її порада стане доречною для тих, хто хоче вступити в цю високооплачувану сферу.
Sundas також показаний на CourseraForbes та багато інших видань, які звертають увагу на її неортодоксальну кар’єру в галузі обробки даних.
На YouTube вона ділиться своїми знаннями та тим, як вивчати науку про дані для початківців.
Основи коду
Дхавал Патель Основи коду це більше про кодування для всіх. Однак ви знайдете окремий розділ про науку про дані з Python і пов’язаний вміст.
Існує багато безкоштовного вмісту, щоб розпочати свою наукову подорож. Крім того, кілька платних курсів на Веб-сайт Основ коду функція Python і аналіз даних у Power BI.
Висновок
Ось кілька користувачів YouTube, які регулярно займаються наукою про дані.
І хоча Python є найкращим вибором, є ще кілька мов програмування, які можна використовувати в науці про дані. Крім того, ви можете переглянути ресурси машинного навчання та науки про дані.