La oss sjekke noen av datavitenskapsfolkene på YouTube for å opplyse veien om dette rødglødende karrierealternativet.
I henhold til US Bureau of Labor Statistics årslønnen til en dataforsker er $108 660nesten det dobbelte årlig gjennomsnittslønn ($58 260).
Dette faktum alene sier mye om karriereutsiktene til en aspirerende dataforsker. Og siden denne karriereveien er mye grønnere enn dens motparter, er det vanlig å finne en overflod av misveiledning.
Så vi tenkte å sette sammen denne listen, og indikerte noen av de autentiske kildene til datavitenskapelige influencers på YouTube.
La oss begynne.
Innholdsfortegnelse
Ken Jee
Ken Jee har laget datavitenskapelig innhold de siste åtte årene. Han har først og fremst brukt dataferdighetene sine som sportsanalytiker og hjulpet folk som ønsker å bryte inn i datavitenskap.
Spillelistene er delt inn i jobber, sportsanalyse, CV-bygging, intervjuer, morsomme sketsjer, produktivitet, etc.
Dessuten har Ken også kjørt en datavitenskapelig læringsutfordring, #66DaysOfData, tidligere, som bare spurte fem minutter fra din daglige rutine for å lære datavitenskap.
Totalt sett er Ken Jee en aktiv person på dette domenet som har vært til nytte for mange med sine ferdigheter, råd og annet.
Annet enn YouTube, kan du finne Kens personlige nettside med alt han gjør med datavitenskap.
Data professor
Data professor (aka Chanin Nantasenamat) er en Ph.D. jobber aktivt med datavitenskapelige applikasjoner i medisin.
Du finner opplæringsprogrammer; Dataprofessor virker imidlertid mer tilbøyelig til å bruke Python i datavitenskap.
Det er separate spillelister som består av Streamlit, Mito, PyWebIO, etc., som indikerer Chanins dype kjærlighet til Python-nettutvikling og dataanalyse.
Og i likhet med Ken, har Chanin også podcast-episoder med andre fagfolk innen datavitenskap og deres ekspertise på dette feltet.
Tina Huang
Tina Huang er en fremtredende dataforsker, tidligere jobbet i et FAANG-selskap, og har vært en aktiv YouTuber, og har laget datavitenskapelig innhold i nesten et tiår.
YouTube-kanalen hennes gir råd om datavitenskapsjobber, selvstudier, økt produktivitet, CV-anmeldelser osv.
I tillegg til dette generelle datavitenskapelige innholdet, underviser Tina i SQL i datavitenskap. Og dette gjør også for enkeltkurset hun har på seg personlig nettside.
Luke Barousse
Luke jobber som dataanalytiker og er en av de nylig nye skaperne av datavitenskap på YouTube.
YouTube-reisen hans startet i august 2020. Likevel, når dette skrives, har han over 200 000 abonnenter, takket være kreativiteten hans.
Det som ellers skiller ham ut er hvor enkelt du kan kontakte ham. Du trenger bare å kommentere på YouTube-kanalen hans, og du vil garantert få svaret hans.
YouTube-kanalen hans kaster lys over de daglige datavitenskapelige verktøyene, livet hans som dataanalytiker, den virkelige opplevelsen og mye mer, noe som gjør ham til et must-se for dataentusiaster.
Data Science Jay
Jay, skaperen av dette Data Science-kanaler også grunnleggeren av Intervjuspørringen plattform for å hjelpe deg med å lykkes i det følgende datavitenskapelige intervjuet ditt.
Jay lager i hovedsak falske intervjuer på YouTube rettet mot folk som ønsker å bli valgt i toppselskaper i rollen som dataforsker.
Krish Naik
Krish Naik er akkurat der med de fremste løperne hvis du går bare etter det store antallet abonnenter.
Og abonnenttallene er ikke bare en tilfeldighet, men resultatet av et tiår med utmerket arbeid som omfatter AI, ML, NLP, datavitenskap, etc.
Krish er også medgründer av iNeuronen ed-tech med sin jobb- og praksisportal og tonnevis av kurs i fremtredende karrierestrømmer, inkludert datavitenskap.
Sundas Khalid
Sundas Khalid er en selvlært dataforsker som for tiden jobber i et FAANG-selskap.
Og siden hun er ukonvensjonelt engasjert i dette, er rådet hennes perfekt for alle som ønsker å komme inn på dette høyt betalende domenet.
Sundas er også omtalt på CourseraForbes og mange flere publikasjoner som legger merke til hennes uortodokse datavitenskapskarriere.
På YouTube deler hun lærdommene sine og hvordan man lærer datavitenskap som nybegynner.
Grunnleggende kode
Dhaval Patel’s Grunnleggende kode handler mer om koding for alle. Du finner imidlertid en egen del om datavitenskap med Python og relatert innhold.
Det er rikelig med gratis innhold for å starte din datavitenskapelige reise. I tillegg noen få betalte kurs på Code Basics nettsted funksjoner Python og dataanalyse i Power BI.
Konklusjon
Så dette er noen YouTubere du kan sjekke ut som regelmessig driver med datavitenskap.
Og mens Python er det beste valget, er det noen flere programmeringsspråk å bruke i datavitenskap. Dessuten kan du sjekke ut maskinlæring og datavitenskapelige ressurser.