平稳的职业过渡不是一蹴而就的。无论您谈论的是金融、建筑、医疗保健还是技术（包括数据科学），您都需要进行大量研究并列出所有可供采用和追求的工作角色。此外，决定哪门课程是最好的并且可以提供培训以及概念的实际实施变得具有挑战性。如果您经常或几年后计划职业转换，所有这些事情都会发生。为成功的职业转型制定路线图不是更好吗？当然，会的。
牢记路线图的想法，现在让我们以一些技巧的形式讨论它，您在将您的职位更改为数据工程师专家、数据分析师或任何其他角色时必须考虑这些技巧。
1. 探索 DS 域并了解其所有工作角色
DS，即数据科学领域和与之相关的工作角色的数量各不相同。从统计学家到机器学习工程师，每个角色都以自己的方式处理数据及其类型。例如，统计学家可以轻松掌握由代数、函数及其导数组成的多种分析形式的变化。另一方面，机器学习工程师对Python、数据建模等需求技术有充分的了解。 角色及其相关职责的这种变化可能会让您完全困惑。现在还在想该怎么办！！答案是 –确定您的兴趣/激情，并将其与DS 域支持的角色相匹配。
这将使您在整个旅程中受益，因为您会在扩大舒适区的同时感到自己充满力量。此外，您现在拥有职业自由，因为没有人可以限制您实现职业目标的范围。因此，探索 DS 领域并准确了解其所有工作角色将使您充满自信，并简化您未来将珍惜的个人和职业生活。
2. 让自己更快地从最好的资源中学习
用最好的学习资源训练你的思想，让你接触到优质的教育。这种接触是强制性的，因为为了理解和实施数据科学子领域的概念，有必要养成一种习惯。这种习惯与了解该领域最近发生的事情有关。网络上有各种免费和付费模式的优质学习资源。所有这些都将让您深入研究许多企业愿意实时实施的一系列人工智能、机器学习、统计和数据工程主题。您可以以优惠的价格报名参加他们多年来一直提供的课程。通过该课程，他们将通过一系列视频讲座和作业训练您的思想，以便您可以很好地练习现实世界的案例研究。在这里，您在做作业时必须变得懒惰或粗心，因为如果您这样做，您将无法迅速适应解决问题时会增加的复杂性。所以，抛开所有烦恼，专注于学习数据科学支持的子领域的实时概念。
3. 选择导师以获得更好的指导
在了解数据科学领域的所有工作角色并确定最佳和关键任务的最佳学习资源后，您可能会想到一些摔跤。这种角力就像确定短期和长期目标，探索在需要时毫不妥协地提供情感支持的方法，以及通过自力更生的解决方案解决数据科学路径中的问题。试图单枪匹马地处理所有这些摔跤，认为它们的影响不会让您感到困扰！
您最好不要这样做，因为导师非常适合让您不仅保持积极性，而且还提供适当的反馈。这些反馈就像何时以及如何进行统计分析或预测建模，使用由更快的性能和可扩展性支持的最新工具，将您与拥有一些潜在价值的优秀知识联系起来，值得实时应用。通过以反馈的形式收到所有此类指导，您将能够在同行中取得更大的成功并遵循您的长远观点，从而使您的进步领先于竞争对手。以这种方式，导师将有希望地适合您的所有努力，无论是分析性的还是与语言相关的，与您的同事或团队成员在某个地方参与建设性表现和解决复杂或中级 DS 行业问题的增强方法。
4. 除了理论，还参与实际的 DS 应用
只有当且仅当您将其与您的个人经验联系起来时，数据科学理论的概念才会富有成效。这是因为它会让您了解实际含义，从而更深入地了解概念。为了实现同样的目标，您必须让自己参与大量的项目想法，这些想法在实时情况的真正含义下得到了很好的实施。一些可用的项目想法是假新闻检测、Twitter 情绪分析、贷款预测、电子邮件分类和预测葡萄酒的质量。做这样的项目的好处是它会列出你脑海中浮现的关于数据科学概念的所有问题或疑虑，以及企业如何尝试实时映射它们？
此外，当团队成员或招聘人员积极检查您的技能范围时，它将培养您进行渐进和有意义的沟通的能力。此外，这有助于您在执行与项目管理相关的任务或与同事合作时找到自己的声音，从而深入了解事实和数字。因此，如果您正在努力为未来的成功做好准备，您应该与那些创造性地为构建 DS 应用程序奠定坚实基础的项目建立关系，这些应用程序好奇地满足许多客户的需求，只需稍作调整。
5.参加DS比赛和挑战
参加流行的数据科学平台举办的比赛可以让你发现自己的弱点，从而帮助你提高自己的技能。 DrivenData、Kaggle等各种平台在线举办比赛，您可以通过解决实时业务问题来展示您的数据科学技能。此外，如果您赢得以黑客马拉松或编码挑战形式举办的比赛，统治当前市场的顶级公司将为您提供与 DS 领域相关的工作机会。事实上，这些挑战会不断迫使你打破由你自己的思想创造的数据科学的界限，并充分利用你的创造力为机器学习或人工智能问题寻找可靠且具有成本效益的解决方案。所以，如果你决定表达印有你杰出能力的DS技能，你一定要看看那些比赛（和参加比赛），以便在时间和时间的紧迫限制下充分调整你的解决问题和决策能力。每年进行的这些平台所遵循的复杂性。
6. 与其他 DS 专家和招聘人员建立联系
当您计划在数据科学领域进行职业转型时，网络是一个重要方面。通过这方面，您可以与 DS 招聘人员和其他机器学习专家顺利联系，他们可能会让您获得那些您自己无法找到的机会。一些专业社交网站包括 LinkedIn、Indeed、GlassDoor、Xing 和 MeetUp。在那里，您可以找到多个会议和聚会，在您发起对话后，招聘经理和其他招聘人员将直接与您联系。很多时候，他们会在查看您在专业资料中优化的内容后直接与您联系。之后，如果您觉得他们的指导对您的职业转型有所帮助，您可以对他们进行跟进。所有这些网络活动都将建立您与内部信息的关系，例如工作要求的变化，以便您可以显着建立自己的价值以获得更好的影响力。因此，有必要专注于会议、研讨会或其他聚会，让您与数据科学的社区成员（如经理、大数据爱好者）建立联系，分享他们对该领域的热情和经验。
7. 让自己开始处理您的通讯。技能
沟通（或沟通）技能非常重要，因为这可以让面试官以深刻的方式倾听您的技能。此外，这种情况多次发生，即使您的 DS 技能异常高于平均水平，面试官也会拒绝您。你知道这背后的原因吗？它是 – 无法说服或影响你面试的决策者，他们急切地想知道你是否可以在不同风格的会议或会议中进行良好的沟通。这些风格让决策者可以分析他们的同事或其他专业专家是否会对您展示与机器学习或人工智能相关的策略的方式感到满意。
此外，不应忽视那些沟通技巧，即使您认为自己对 DS 领域有深入的了解。如果你以某种方式这样做，那么你在与面试官谈话的初始阶段的学习潜力就不会得到很好的展示。所有这些都会引起小组成员的怀疑，他们可能会拒绝您的申请。这是因为他们现在可能担心您是否可以加强与团队成员和工作场所其他专家的关系。因此，不要浪费更多时间，您必须开始提高您的沟通技巧，以便更好地参与并与检查您的简历的专家建立信任。