Если подадут заявку, они навсегда изменят вашу карьеру
С тех пор, как я начал свою карьеру в области науки о данных в 2016 году, я всегда хотел продолжать учиться и улучшать свои знания по основным аспектам науки о данных.
Развитие и опыт - это важные качества хорошей работы, а не только зарплата.
Я отвлекся от поиска работы и начал искать опыт работы с данными. С настойчивостью я получил возможность выступить в Microsoft - я правильно знаю, огромная.
Команда Microsoft Data Science организовала виртуальный саммит и стажировку для специалистов по данным (как опытных, так и любителей), стремящихся стать лучше в своей работе.
Следовательно, пионеры науки о данных, с которыми я связался на саммите, заставили меня понять, что успех в науке о данных сводится к простым, но эффективным привычкам, которые мы прививаем в нашу профессию и повседневную жизнь.
1. Сделайте обучение и самосовершенствование своим приоритетом.
Microsoft не прислала мне электронное письмо для участия в их виртуальном саммите и не прислала мне VIP-приглашение, потому что я все еще использую Hotmail до сегодняшнего дня.
Здесь кто-нибудь еще пользуется Hotmail?
По правде говоря, если бы я не хотел узнавать больше и расширять свои знания, я бы не догадался, что сейчас проводится бесплатный саммит, организованный Microsoft.
Технологии, лежащие в основе Data Science, огромны, особенно в наше время, когда большое количество подключений автоматизировано.
Непрерывное обучение и совершенствование имеют первостепенное значение для специалистов по данным, которые хотят выделиться из толпы других квалифицированных специалистов по данным.
Как применять:
Как многие уже знают, Data Science - это не статичная область. Посмотрите описания должностей, узнайте, какие навыки большинство работодателей ищут в специалисте по анализу данных, и сравните с вашим резюме.
Вам не хватает этих навыков? Определите свои слабые места и работайте над улучшением.
Поскольку большинство из них работает с 9 до 5, дистанционное обучение оказалось гибким и эффективным. Участвуйте в онлайн-курсах, документах, видео, подкастах, исследовательских статьях и блогах, связанных с наукой о данных и другими важными областями.
2. Создайте профессиональную сеть по науке о данных.
На виртуальной конференции было много высококвалифицированных специалистов по анализу данных, что неудивительно, но я задавался вопросом, как они дошли до этого огромного этапа выступления с Microsoft, поэтому я провел небольшое исследование.
Я зашел в LinkedIn и проверил каждый из их профилей, и все, что их объединяет, - это то, что все они имеют более 5 тысяч подключений на платформе.
Клише о том, что наука о данных - это одиночное приключение, уже устарело. Я знаю свободу развертывания моделей, радость от создания красивой анимации для ваших визуализаций или предсказания анализа с помощью ваших инстинктов.
Все это звучит потрясающе, но, как правило, вам понадобится несколько дополнительных мозгов, чтобы анализ был более быстрым и эффективным.
Работа в команде очень важна, особенно сейчас, когда решения для обработки данных развиваются с каждой минутой, вам нужно будет общаться с единомышленниками, обладающими обширными знаниями в других технических областях.
Кроме того, новые сети и связи приближают вас к новой информации, касающейся стажировок, работы фрилансером и выгодных предложений карьеры.
Как это применить:
В связи с ростом числа специалистов по данным в основных секторах, каждый год для профессионалов создаются многочисленные возможности для связи и общения с другими профессионалами, имеющими общие интересы.
Когда вы в следующий раз пойдете на собеседование, независимо от результата, убедитесь, что вы установили профессиональную связь с интервьюером - задавайте вопросы, советы, ресурсы и проявляйте любопытство.
Карьерные возможности, навыки коллективного решения проблем и поддержка карьеры являются важными преимуществами построения сильной профессиональной сети.
3. Эффективные специалисты по данным - хорошие читатели.
Я знаю, о чем вы думаете; Data Science - это все о цифрах, статистике и кодировании, что я должен читать?
Что ж, концепция и реализация, лежащие в основе основ Data Science, взяты из простых слов.
Дело не только в моделях и языках программирования; чрезвычайно важно, чтобы вы понимали внутреннее устройство своей профессии.
Правда в том, что если вы зависите от уловок и опыта, которые вы накопили на своей предыдущей или нынешней работе, существуют огромные тенденции, при которых вы останетесь профессионально стагнирующим.
«Чтение исследовательских работ очень поможет специалистам по обработке данных отслеживать тенденции и изменения в своих отраслях».
Как применять:
Существуют сотни качественных исследовательских работ, книг, статей и журналов, в которых представлены ценные ресурсы по науке о данных, которые помогут вам обучиться и расширить свои знания об определенных концепциях в вашей области.
Прежде чем я перешел к сертификации Data Science, я изучил большинство языков программирования и уловок анализа из сообщений в блогах.
Помимо технического аспекта, чтение статей о продуктивности, карьерных советах и личностном развитии изменит ваше мышление в сторону позитивного и правильного отношения к работе.
4. Будьте активны в сообществах Data Science.
В начале прошлого года у меня было желание поделиться тем, чем я начал заниматься с тех пор, как начал свой путь в науку о данных. Группы в Facebook и страницы телеграмм не работали на моем пути из-за большого количества мошенничества и вредоносных программ, распространяемых на большинстве социальных платформ. Троянский конь чуть не украл проект, над которым я работал более 6 месяцев.
Внимание! Никогда не переходите по случайным ссылкам, которые вы видите в группах Facebook, если вы не знаете их источник.
Независимо от вашего статуса или опыта, как специалист по анализу данных, вы должны быть готовы помочь. Открыт для решения конкретной задачи, поиска и публикации наборов данных, а также для обучения молодых специалистов в отрасли. Учитывая высокие темпы развития Data Science, все больше людей погружаются в совокупность областей, связанных с данными, намереваясь диверсифицировать и расширить свой технологический интеллект.
Однако необходимо поддерживать будущих инженеров, аналитиков и ученых, повышать эффективность и оказывать максимальное влияние на других.
Как применять:
Станьте первопроходцем, пишите ценные посты в блогах, исследования и статьи на форумах Data Science. Если у вас есть умение говорить, вы можете создать подкаст или канал на YouTube, посвященный обмену своим опытом и простым исправлениям простых проблем с данными.
5. Вы не можете избежать этого - развивайте отличные навыки программирования.
Самые противоречивые вопросы Data Science на Quora:
- Кодируют ли специалисты по данным?
- Должен ли специалист по обработке данных быть очень хорошим и быстрым программистом?
- Требуется ли кодирование для аналитика данных? Можете ли вы быть специалистом по данным без программирования?
Из своих выводов я понял, что большинство специалистов по анализу данных ищут способы избежать аспекта программирования в Data Science, и меня беспокоит, что многие люди ищут легкий путь к успеху.
Конечно, программирование нравится не всем, но печально то, что они не хотят учиться.
Специалист по данным должен иметь хотя бы базовые знания языков программирования, таких как Python, JavaScript и R, поскольку большинство задач, связанных с данными, основано на твердой этике кодирования.
Как применять:
Существует множество высококачественных онлайн-курсов, охватывающих основы и продвинутые аспекты множества языков программирования. Проведите исследование и узнайте, какие навыки необходимы, чтобы выделиться в отрасли.
Применимый вынос
Наука о данных - это не просто «карьера с односторонним движением», когда случайные самопровозглашенные энтузиасты могут практиковать уловки Data 101.
Это не просто анализ, чтобы называться Data Scientist; профессионалы должны обладать обширными знаниями в области инженерии данных, искусственного интеллекта, визуализации, интеллектуального анализа данных и многих других. Что, по вашему мнению, делает вас уникальным специалистом по данным?
Выработка достойных навыков профессионала в области науки о данных - отличный способ поддерживать хорошие отношения, раскрывать свой наивысший потенциал и налаживать эффективные связи между членами команды.
Мелочи, которые вы делаете каждый день, делают вас тем, кто вы есть, сейчас самое время предпринять шаги для достижения успеха.