想要在数据科学领域建立职业？从这5个数据科学视频中学习！
总览
以下是5个与数据科学职业相关的网络研讨会的列表
随意在您认为应该列出的评论中添加其他数据科学职业网络研讨会
介绍
从大学时代开始，我就梦想着成为一家知名公司的数据科学家。数据科学领域是有利可图的（由于高薪阶层，工作），但我也喜欢解决问题，编程和业务领域–我知道数据科学是我的专业。但是有很多问题！第一个是–
要成为一名出色的数据科学家，我需要做什么？
模因
我曾经问过我的前辈，大学教授，每个人的看法都相矛盾。从外部来看，在整个职业生涯中导航绝对是困难的！我遇到了一些数据科学职业聚会，并参加了会议。这是我做出的最好的决定之一。参加聚会和网络研讨会有其优势，原因如下：
向行业内部人士学习
交流的绝佳机会
从专家那里获得职业建议和数据科学知识
聚会是学习和联系的一种好方法，但是由于Covid-19不可能，网络研讨会是直接学习和与行业专家互动的最佳选择之一。在本文中，我提供了关于如何在数据科学领域发展的5大网络研讨会。
如前所述，外部人员很难在数据科学行业中导航，出现了数百个问题-我应该选择哪种语言，应该选择哪种语言？等等。这就是为什么Analytics Vidhya的AI和ML blackbelt计划附带1：1指导电话的原因。专家级的数据科学导师将创建适合您想要实现的职业的定制学习路径。它提供14+门课程，25 +个项目以及专家指导课程！
在没有适当指导和计划的情况下开始数据科学事业可能会造成混乱。我们已编制了一份明确的免费路线图指南，以建立数据科学职业，该指南由Analytics Vidhya的专家策展人策划–
下载此免费的综合数据科学路线图以开始您的职业生涯
目录
数据科学与数据工程–您真的可以将它们分开吗？
职业过渡到数据科学
业务分析和数据科学中的问题解决
超越您的第一个机器学习项目
数据科学职业–扮演什么角色？– Mathangi Sri
1.数据科学与数据工程–您真的可以将它们分开吗？
数据科学领域的大多数追求者都希望扮演“数据科学家”梦Data以求的角色。但是您知道吗，诸如Netflix，Facebook，亚马逊等科技巨头正在以前所未有的速度聘用数据工程师来处理他们收集的海量数据！
令人惊讶，不是吗？再三考虑，不是真的。毕竟，“数据科学家仅与他/她可以访问的数据一样好。”
这次网络研讨会为您提供了一个绝佳的机会，可以聆听著名的行业专家的意见，他们已经亲眼目睹了数据科学和数据工程行业。聆听并学习Kunal Jain（Analytics Vidhya创始人兼首席执行官），Ujjyaini Mitra（Zee5数据主管），K。Sankaran（LatentView Analytics数据科学总监）和Sachin Arora（印度KMPG灯塔合伙人兼主管） ，他们会利用自己的经验来帮助您解决这些问题。
关键要点：
介绍
数据专业领域
数据科学与数据工程
的角色
职责范围
应用与影响
技能专长
现在，“数据科学或数据工程”适合您什么？
大多数数据有抱负者不知道数据科学领域内的职业领域数量，而那些有志于此的人则害怕在没有适当指导的情况下选择职业。这就是为什么Analytics Vidhya的AI和ML Blackbelt +计划附带1：1指导课程的原因。这些专家导师会根据您的职业目标定制学习路径，使您永远不会偏离轨道！
2.职业过渡到数据科学
数据科学是一个相对较新的领域，很多专业人士对该领域提供的机会感到兴奋，例如高职业发展，更高的薪水范围等。
但是，转而从事数据科学职业对于新生和有经验的专业人员来说都面临着自己的挑战。数据科学有抱负者面临的一些最常见挑战是：
非技术人员可以过渡到数据科学吗？
有经验的专业人员在转用数据科学时会被视为相对新鲜的人吗？
他们应该考虑哪个数据科学角色？
他们现有的技能对数据科学有用吗？
还有更多这样的问题。
为了帮助解决所有这些问题，印度的Analytics Vidhya和毕马威（KPMG）共同举办了有关“如何成功转向数据科学”的网络研讨会。
关键要点：
谁应该过渡到数据科学？
在将职业过渡到数据科学时面临哪些挑战？
新生应如何为成功过渡到数据科学做准备？
工作中的专业人员应该如何为成功过渡到数据科学做准备？
3.业务分析和数据科学中的问题解决
结构化思考（问题解决）是数据科学和业务分析专业人员最重要的技能之一。它可以帮助他们从制定业务问题开始，到将模型结果传达给利益相关者或业务经理。
在此网络研讨会中，Madhukar将讨论以下挑战，并为人们提供有关结构化思考的框架和最佳实践：
如何解决模棱两可的业务问题，然后将其分解为结构化数据科学问题？
如何以有效的方式呈现您的分析和业务见解？
如何进行人们容易理解的清晰，结构化的交流？
关键要点：
介绍
解决业务问题的数据科学框架
两个Shine案例研究：
ARS（应用程序相关性评分）
JAM（作业警报邮件）
4.超越您的第一个机器学习项目
因此，您选择了机器学习作为您的未来职业。您还成功完成了第一个机器学习项目。大！但是接下来呢？您如何超越基础知识而迈出下一步，这是一个巨大的飞跃，它将使您做好行业准备？
您如何在机器学习中建立自己的资料，从而使您超越基础知识，进入行业需求？
Akshay利用他自己的经验，丰富的机器学习背景以及他的知识来帮助您驾驭经常遇到的棘手的机器学习领域！
此网络研讨会的主要要点：
对构建机器学习模型有更清晰的了解。
细微差别的重要性，例如：数据收集，清理和探索
离构建生产级模型和管道更近了一步。
了解一些用于计算机视觉和机器学习问题的基本图像处理概念
数据科学是一条需要解决问题的职业道路，仅学习书本化的数据科学概念是无法解决的。您必须掌握概念以及项目才能成为行业就绪的专业人员。这就是为什么Analytics Vidhya的AI和ML Blackbelt +计划提供14多种课程以及25多个真实项目的原因！
5.数据科学职业–扮演什么角色？– Mathangi Sri
数据科学可能是“ 21世纪最勤奋的工作”，但请不要忘记，有许多基于数据科学的角色需要探索，例如业务分析师，数据工程师等等。
但是哪个职位适合您的技能？尽管大多数人倾向于使用数据科学家的角色，但请记住，数据科学中有许多角色正在空缺。不要顺其自然-您必须了解可用的不同角色，并根据它们映射技能。
在此网络研讨会中，Mathangi Sri可以帮助您做到这一点！Mathangi在数据科学领域拥有16年以上的经验，她在自己的职业生涯中担任过许多角色。她讨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（以及其他事项）。
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