Acabo de terminar la clase de Data Science Immersive en Seattle la semana pasada.
Realmente disfruté la clase y creo que valió la pena la inversión. Estoy empezando mi búsqueda de trabajo ahora mismo.
Algunas cosas para saber (experiencia específica de Seattle):
- Si alguien obtuviera 2400 en el SAT y 800 en 4 exámenes de materias diferentes, ¿sería sobresaliente?
- Mis hijos tienen 11 y 7. ¿Cuánto debería ahorrar ahora para su educación universitaria?
- ¿Qué tema debo tomar en el 11?
- Cómo obtener una A en mi clase de geografía humana AP y un 5 en la prueba AP
- ¿Debo tomar un año sabático antes de mi primer año de universidad? ¿Qué tengo que hacer?
- Sacas lo que pones. Es difícil muchos días, pero no son tus maestros de secundaria. Nadie te obligará a hacer nada difícil en clase. Si no intentas aprender el material duro, nunca lo harás.
- Comience a pensar y haga una lista de posibles proyectos finales lo antes posible, incluso antes de que comience la clase. Cuando llegue el momento de elegir uno, inevitablemente dibujará espacios en blanco. Además, no elija un proyecto final demasiado fácil o difícil: los empleadores pueden ver fácilmente cuándo ha destruido su proyecto final y nadie se ve bien.
- Con respecto a la preparación / aplicación: gran parte del material Las referencias de Galvanize en su paquete de preparación son más complicadas de lo que necesita para ingresar. Para su entrevista / para llevar a casa, debe saber: python moderado, SQL moderado a principiante y cierto conocimiento de regresión. Además, debe tener un conocimiento práctico de cómo abordar un problema de negocios. Por ejemplo, dado un párrafo que explica un problema de negocios y cómo su compañía planea resolverlo, escriba una breve respuesta que detalle su opinión sobre el problema y qué está mal y / o está bien con el plan de su empresa.
Si tiene alguna pregunta más específica sobre el curso de inmersión en ciencia de datos, pregunte. Estoy más que feliz de discutir. Envíeme un mensaje directamente o puedo proporcionar una dirección de correo electrónico.
