Perché un laureato in economia è tornato a scuola per la scienza dei dati

La crescita del settore della scienza dei dati non mostra segni di rallentamento, con la prevista creazione di 2,7 milioni di nuovi posti di lavoro nei prossimi due anni. Molte persone si stanno rendendo conto che ora è il momento di cambiare rotta e intraprendere una carriera incentrata sui dati.

Una di queste persone è Andrew Berry, che poco dopo aver completato la sua laurea in economia, ha deciso di proseguire la formazione sulle competenze digitali e ha fatto domanda per il programma Data Science Diploma di BrainStation.

BrainStation ha parlato con Andrew di ciò che ha influenzato la sua decisione di intraprendere una carriera nei dati, della sua esperienza nel programma e di cosa intende fare dopo.

Puoi parlarci un po' della tua formazione e del tuo background professionale prima di BrainStation?

Mi sono laureato alla McGill University con una laurea in Commercio lo scorso maggio. Tra la mia laurea e l'inizio del programma BrainStation Data Science, ho viaggiato nell'Asia meridionale e nel sud-est asiatico, un'esperienza di cui sono molto grato. In termini di background professionale, ho fatto molti stage durante l'università e ho iniziato un sacco di progetti di passione nel corso degli anni: sono una persona curiosa e c'è così tanto che voglio imparare.

Qual è stata la tua motivazione alla base del programma di Data Science?

Alla McGill, mi sono laureata in Sistemi Informativi e mi sono concentrata in Finanza. Durante il mio tempo, ho seguito un paio di lezioni relative alla scienza dei dati e da quell'esposizione sono rimasto molto affascinato dall'argomento, così come da tutti i potenziali casi d'uso che lo accompagnavano. La scienza dei dati può essere implementata e utilizzata ovunque. Tuttavia, non pensavo di sapere abbastanza e volevo approfondire le mie capacità tecniche.

Immagino che una qualche forma di abilità di scienza dei dati sarà comune in ogni ambiente di lavoro in futuro, quindi mi è sembrato logico migliorare le competenze e prepararmi al futuro. C'è un'arte nella scienza dei dati: l'arte di interpretare i dati, la narrazione e tutti i potenziali casi d'uso. È un campo eccitante in questo momento. Per me sembra l'intersezione perfetta tra il mondo tecnico e il mondo degli affari.

Hai conseguito una laurea in commercio alla McGill prima di decidere di frequentare il programma di Data Science, cosa ti ha fatto capire che volevi intraprendere una carriera nel settore dei dati rispetto a una posizione "aziendale" più tradizionale?

Voglio intraprendere una carriera che sia nell'intersezione tra tecnologia e business. Direi che il programma di diploma in Data Science integra bene la mia laurea. Indipendentemente dalla posizione che ricoprirai in futuro, avere una buona comprensione del lato commerciale ti aiuterà a capire lo scopo del tuo lavoro. Come ho accennato in precedenza, la scienza dei dati sarà molto comune nel mondo degli affari, quindi è importante averne una solida comprensione.

Idealmente, dopo una certa esposizione al campo della scienza dei dati, vorrei passare a un ruolo di gestione del prodotto, occupandomi di soluzioni basate sui dati o prodotti incentrati sui dati.

Pensi che avere un background aziendale sia utile nel campo dei dati?

Mi piacerebbe pensarlo. Nella business school, trascorri la maggior parte del tuo tempo a lavorare su casi di studio. Questi casi di studio, in sostanza, sono una qualche forma di dati passati e, qualunque decisione aziendale prendi, il razionale sarà derivato dalle lezioni apprese in questi casi di studio. Essenzialmente il business è un grande modello di apprendimento supervisionato.

Su una nota più seria, la business school fa davvero un buon lavoro nell'istruire su come comunicare, scrivere e persuadere in modo efficace. Queste sono le competenze trasversali essenziali in qualsiasi ruolo, ma non è necessaria la business school per impararle. Quello che la business school mi ha insegnato è come gestire le relazioni, le risorse e la consegna di un prodotto che sia allineato con il segmento di riferimento generale. Penso che queste abilità siano molto trasferibili al campo dei dati.

Ti sei trasferito a Toronto poco prima di frequentare il corso: abbiamo molti studenti internazionali, puoi dare loro qualche consiglio su come trovare un alloggio e cosa dovrebbero fare quando arrivano?

Sembra che Toronto abbia un mercato degli affitti molto competitivo e le persone che non conoscono la città potrebbero volere qualcosa di flessibile. Sono andato con un servizio di noleggio co-living chiamato Roost , hanno offerto un contratto di locazione di 6 mesi che era abbastanza flessibile per me. Inoltre, hanno anche fornito una stanza completamente arredata e molte piccole cose erano già state curate. Il processo di noleggio è stato molto semplice e diretto con loro, quindi non ho dovuto affrontare molti mal di testa. Ho dei coinquilini e Roost mi ha abbinato a loro in base alla nostra personalità – finora, ci siamo trovati molto bene e sono contento di essere andato con Roost, lo consiglio vivamente.

Raccontaci un po' della tua esperienza di apprendimento su BrainStation, quali sono alcuni dei momenti salienti?

BrainStation ha superato le mie aspettative in molti modi, ho imparato molto e mi sono divertito a farlo. Mi è piaciuto molto il fatto di far parte di una coorte intelligente con ogni membro proveniente da un background diverso. C'è molta conoscenza nella tua coorte, quindi ti consiglio di conoscerli, scegliere il loro cervello e imparare cosa sono appassionati. Ho imparato molte lezioni di vita dai miei coetanei e siamo tutti molto legati – tutti andavano molto d'accordo.

Mi sono piaciuti molto i nostri tour tecnici e i seminari pomeridiani offerti durante il corso. Sono molto utili, soprattutto se sei nuovo a Toronto e vuoi avere un'idea del panorama tecnologico qui.

La parte migliore del programma era che erano presenti istruttori eccellenti ed esperti. Sono amichevoli e sempre pronti ad aiutare o rispondere alle domande che potresti avere. Mi è piaciuto molto quando tiravano fuori un aneddoto dalla loro esperienza professionale relativo al contenuto che stavamo imparando. Hanno spiegato gli standard del settore, le migliori pratiche e quali errori comuni nella scienza dei dati hanno commesso.

Nel complesso, è stato un sacco di lavoro ed è uno di quei programmi in cui ciò che metti è ciò che ottieni. Quindi consiglio a chiunque lo stia considerando di prendere sul serio il programma.

Quali sono state alcune delle abilità più preziose che hai acquisito durante il programma?

Ovviamente le competenze tecniche che ho appreso sono molto preziose. Nel complesso, il programma Data Science Diploma di BrainStation fornisce un'ottima base per la scienza dei dati e ciò che impari ti fornirà le competenze e la sicurezza per iniziare una carriera nel mondo dei dati.

Com'è stata l'esperienza di supporto alla carriera in BrainStation durante tutto il programma e da quando ti sei laureato?

Ci sono stati sicuramente alcuni momenti salienti nell'esperienza di supporto alla carriera. Per me, il momento più prezioso è stato quando abbiamo fatto le nostre finte interviste tecniche, il feedback di un esperto responsabile delle assunzioni è stato inestimabile. Ho anche trovato particolarmente utili i workshop sul networking e la vita dopo BrainStation. Su Synapse, il sistema di gestione dell'apprendimento di BrainStation, ci sono alcune utili sezioni di supporto alla carriera che fungono da simpatici promemoria.

Quali sono i tuoi prossimi passi ora che ti sei diplomato al programma?

Da quando mi sono laureato, un mese fa, ho fatto networking e ho creato chat sul caffè con varie persone in diversi settori per costruire nuove connessioni e imparare qualcosa di nuovo da professionisti esperti. Ho partecipato a hackathon, incontri di scienza dei dati ed eventi per entrare davvero in contatto con la comunità.

Ho anche continuato i miei studi sulla scienza dei dati, lavorando per costruire il mio portfolio su github - voglio avere quattro o cinque progetti solidi - e facendo alcune sfide di codifica. È importante continuare ad imparare e migliorare attivamente le tue abilità.

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