2017 年，数据科学家的需求量排名第 9，法国和法国的 IT 职位英国，需求持续上升。是的，数据科学训练营和课程变得越来越有价值。由于现在越来越多的雇主更看重经验和可证明的技能，而不是单纯的证书主义，因此强调沉浸式、实践性和集中学习的数据科学训练营的报名人数有所增加。
数据科学和分析课程和训练营迅速受到欢迎，因为它们提供了密集、有针对性和加速的学习，最适合帮助人们为数据工作做好准备，掌握他们所需的特定领域的工作技能。最重要的是，参加训练营意味着其他人会参与您的成功，并准备在您需要时伸出援手，对您的进展、简历和作品集提供评论，并开始您的求职。
什么是数据科学训练营？
数据科学训练营是为期三到六个月的密集教育项目，有望为毕业生提供入门级职业的培训。编程、数据可视化、统计分析、数据分析和预测分析是毕业生获得的技术技能。
机器学习、规范分析和预测因果分析都用于数据科学中，帮助我们做出预测，更重要的是，做出判断。换句话说，它利用技术和数学来揭示原始数据中隐藏的模式（以及提高盈利能力和生产力的策略）。
数据科学训练营教学生如何使用一系列语言和框架（例如 Spark、SQL、Python、R、Pandas 和 Hadoop）来做到这一点。举几个主题，您将学习线性回归、A/B 测试、编码和机器学习的基础知识。
参加数据科学训练营有哪些优势？
参加数据科学训练营有很多好处。对于初学者来说，该课程比相关学科的典型学士学位更便宜，所需时间也更少。训练营可以兼职或全职完成，从而提高学习的适应性和灵活性。此外，这些学校经常提供职业咨询，这对于毕业后找到工作至关重要。
数据科学训练营的优点和缺点
虽然参加训练营有许多潜在的优势，但控制您的期望至关重要。
参加训练营的优势
- 它可以帮助您快速为新职业做好准备
也许最令人信服的推销论点是，你将在获得标准大学文凭所需的一小部分时间内完成启动、运行和工作准备（如果你在毕业后继续完成任何研究生工作，则更是如此） ）。您可以在三到六个月内做好准备，在初级职位的面试中取得好成绩。
当您考虑到荷兰典型的入门级数据科学家 的收入为 68,880 欧元、西班牙为 30,050 欧元、德国为 64,024 欧元、法国为 55,485 欧元时，很容易看出为什么。
- 创建专业网络
它可以提供的网络选择数量是一个重要的销售因素。大多数机构都会安排社交活动，邀请著名的科技巨头作为客座演讲者出现在校园里，举办研究生项目展示，并聘请拥有广泛人脉网络的行业专家作为讲师。当你的同学开始找工作时，他们也将成为重要的联系人。
- 进入高需求领域的底层
出于某种原因，数据科学家被 LinkedIn 称为欧洲最有前途的职业和最优秀的就业机会。需求和工资现在很强劲，预计将继续攀升。
根据 MIT 研究，行业前三分之一使用数据驱动决策的组织数量增加了 5%生产力高，利润比竞争对手高 6%。考虑到数据科学是一个相对较新的学科，许多企业一直不愿意了解投资数据在洞察力和收入方面的价值。
参加训练营的缺点
- 统计数据在这些项目中并不像在典型的大学项目中那么重要
由于数据科学是一门广泛的学科，因此您正在寻找的工作类型将决定您是否应该参加训练营、获得硕士学位或使用其他在线学习工具。
数据科学训练营非常适合机器学习，因为它们教您创建和应用模型所需的所有编程语言。
然而，训练营可能并不总是最好的选择。研究工作可能需要研究生学位。如果你想在金融领域工作，也可以这么说。
查看一些您感兴趣的职位的招聘广告。检查是否需要高级学位。这可以帮助您做出选择。
- 训练营的费用
即使与英国高等教育的费用相比，数据科学训练营也不便宜。即使扣除学费（比方说 750 欧元）和任何必要技术（笔记本电脑？）的费用，您仍然需要考虑参加 12 周全日制课程时损失的收入。
您可以通过申请奖学金并了解该机构提供的各种付款方式来减轻影响。兼职课程也是在学习的同时继续赚钱的好选择。
完成数据科学训练营后我可以赚多少钱？
数据科学家的平均工资在英国为 59,781 英镑，荷兰为 68,880 欧元，西班牙为 30,050 欧元，德国为 64,024 欧元，法国为 55,485 欧元，意大利为 37,785 欧元。
榜单前四位国家的高级数据科学家平均收入为法国 67,428 欧元、德国 80,300 欧元、荷兰 90,500 欧元和英国 87,575 英镑。另一方面，首席数据科学家在英国的收入高达 128,040 英镑，德国为 114,155 欧元，荷兰为 102,033 欧元，法国为 89,000 欧元。
数据科学训练营的毕业生有可能赚很多钱
鉴于入门级数据科学家的平均收入为 60,000 欧元，而经验丰富的行业专家的收入要高得多，因此 Bootcamp 学生的收入潜力相当可观。
由于数据科学作为一个相对较新的领域，经验丰富的数据科学家供不应求，他们的薪水也反映了这一点。
数据科学训练营一定能为您找到工作吗？
是的，它很可能会帮助您找到工作，绝大多数数据科学训练营的毕业生表示他们已经在该领域找到了工作。事实上，74% 到 90% 的训练营毕业生在毕业六个月后找到了工作。据报道，大多数人都会发现校友在 Facebook、亚马逊、微软和谷歌等大型组织找到了工作。
完成数据科学训练营后，您可能拥有以下职位：
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数据工程师
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机器学习工程师
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大数据分析师
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业务分析师
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数据库管理员
不过，值得一提的是，有些人完成了训练营，但无法在企业中找到工作。掌握它并不总是那么容易，而且并不是每个人都适合担任数据科学家的角色。
数据科学训练营的毕业生真的能被录用吗？
是的，数据科学训练营的毕业生正在成群结队地找到工作，迫切需要数据人才的公司在毕业后不久就抢购了毕业生。
由于对数据专家的需求量很大，训练营毕业生很少会失业。检查任何知名学校的成绩报告，它应该显示这一点。
我可以做什么来确保实现这些结果？
为了确保您毕业后找到工作，您应该在课程期间尽可能多地投入，并在寻找入门级职位时依靠新开发的专业网络。
您将在著名的数据科学训练营的行业专家的指导下掌握自己的技能。当您学习课程、构建模型和创建可视化时，您必须寻求他们的建设性意见。大多数数据科学训练营的毕业生表示，与讲师互动是他们在该计划中最喜欢的部分之一。利用这个机会向知道自己在做什么的人学习对于获得您想要的结果至关重要。
那么数据科学训练营值得吗？
是的，数据训练营是值得的，但您的成功取决于学校的质量、您的投入程度（学习和网络）以及您的背景和以前的专业知识。
如果您参加的训练营在培养合格毕业生方面享有盛誉，允许您参与至少一个现场项目，并通过社交活动和其他技术帮助您建立专业网络，那么您将是入门级就业的绝佳竞争者。
在训练营期间，您将学习如何创建和应用机器学习模型，以及如何使用多种语言（例如 Python）进行编程并创建引人注目的可视化效果。
这些是大多数数据科学雇主所寻求的能力，对于大多数人来说，在仅仅 10 到 16 周的课程后就找到一份数据科学工作是非常值得的，具体取决于他们现在的职业生涯阶段。
大多数毕业生似乎认为数据科学训练营是一项不错的投资的另一个原因是什么？目前，这是一个绝佳的工作领域。到 2020 年，该领域预计将增长 28%，创造约 270 万个新就业岗位。这超出了应届毕业生所能填补的职位数量，因此其他行业的 IT 员工将不得不提高自己的技能，并将其转化为数据来满足需求。
我们关于如何让数据科学训练营有价值的建议
当谈到训练营时，你的成功将取决于你付出了多少努力、你如何处理情况以及你的投入程度。以下是一些关于如何让数据科学营变得有价值的建议。
- 进行研究并做出明智的决定
雇主对训练营毕业生感兴趣，但并非每个机构都拥有良好的声誉。在开始训练营体验之前，请仔细检查您正在考虑的项目是否受到好评。阅读在线评估，与当前或最近的学生或毕业生交谈，或者向数据科学招聘人员或招聘经理询问他们对顶级项目和大学的建议。深入检查训练营的课程和先决条件。如果是面对面课程，请参观校园或查看虚拟时间。此外，请阅读训练营的成果报告，了解毕业生的表现。
- 走出去并建立一个网络
校园（和虚拟）社交活动提供的社交可能性，以及来自著名科技组织的客座演讲者参观最好的数据科学训练营的教室，都是训练营校友经常赞叹的。您的学生可能会成为未来的同事，因此您所建立的联系至关重要。这也适用于你的教授。您将在可靠的训练营中向拥有广泛专业网络的行业专业人士学习。利用这个时刻给他们留下深刻的印象。
- 尽快开始实际项目
数据科学训练营毕业生毕业后很快就被录用的比例如此之高的原因之一是，他们可以在学习期间从事现实世界的项目。他们稍后可以向雇主证明他们知道自己在做什么。
- 获取反馈
如前所述，一个好的数据科学训练营将以在您想要从事的领域工作过的教授为特色。仔细听取他们对您的项目和可视化的反馈；未来的雇主很可能会看到他们所做的同样的事情。参加训练营的最好好处之一就是得到行业专家的聆听，所以要充分利用它。
您如何为自己选择最好的训练营？
在决定哪个数据科学训练营适合您之前，您应该进行一些自我反思。您的目标是什么？您愿意为此投入多少时间？
让我们首先决定哪种交付方式最适合您：
- 全日制并亲自进行的训练营
当您想到“Bootcamp”时，您很可能会想到这一点。这将是一门密集的沉浸式课程，您每周将在课堂上花费 40 到 80 个小时，并利用一些空闲时间来完成您的项目。这种模式有什么优点呢？没有比这更快的方法来实现您的目标。有什么缺点？兼顾工作即使不是不可能，也是很困难的。
- 全职在线训练营
您很可能会觉得这些课程更简单。他们不是。通常，全日制在线训练营每周仍需要大约 40 到 60 小时的课堂时间，并且您必须在晚上和周末完成作业。不要指望能够逃脱惩罚。
- 兼职、面对面的训练营
对于那些犹豫是否要全职工作的人来说，这可能是一个很好的妥协。您仍然可以获得参加面对面课程的一些优势，例如更大的社交机会、参加校园活动的能力，以及至少，您可以在下班后使用顶级技术，如果你参加了一个不错的训练营。当然，有一个问题：您将无法快速开始成为一名数据科学家。与全日制学习相比，大多数兼读制课程需要两到三倍的时间才能完成。
- 兼职在线训练营
您可以参加灵活的在线课程以获得最大的灵活性。这个选项可能对已经就业并想要提升技能的人最有吸引力。然而，就像面对面的课程一样，该课程需要更长的时间才能完成——特别是如果它是自定进度的。
您必须首先确定什么对您最重要，以确定哪个数据科学训练营最适合您。
总的来说，您必须评估数据科学训练营是否适合您。如果您想按照自己的节奏改变自己的职业，并且课程内容没有任何废话，并且您是一个积极主动并准备付出努力的人，那么您很可能会成功。当然，还要选择一个适合您的训练营。
最后，您可以查看我们平台上提供的数据科学训练营。我们正在提供最新的编码训练营！我们的课程 提供面对面和在线课程。我们的讲师将帮助您培养在所选领域取得成功所需的技术技能。无论您的 IT 目标是什么，我们的 1:1 辅导服务都将为您提供专业建议。
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