Русский военный корабль, иди нах*й.
Пожертвувати на армію
×
Упс!
Не вдала спроба:(
Будь ласка, спробуйте ще раз.

5 порад, як стати Lead Data Scientist

Kateryna Lazorenko
Kateryna Lazorenko Scalarr
11 липня 2022 13 хвилин читання

Відповідно до звіту WEF Future of Jobs, data аналітики та вчені, а також спеціалісти з Machine Learning будуть займати лідируючі позиції у професії до 2025 року. Оскільки дані стануть ціннішими для бізнесу в усьому світі, кваліфіковані науковці з даних будуть дедалі більш затребуваними.

Нестача кваліфікації цих фахівців вже гостро відчувається, і керівники бізнесу постійно посилаються на труднощі під час наймання аналітиків та data science specialists, а також спеціалістів із штучного інтелекту та machine learning. Поки підприємства покладаються на дані для ухвалення обґрунтованих рішень та ефективного планування, потреба у таких науковцях тільки зростатиме.

Саме тому наразі є чудова можливість для всіх, хто бажає приєднатися до процвітаючого ринку праці Data Science, який до 2030 року зросте на 22% (Бюро статистики праці США).

Нині дехто називає науковців даних єдинорогами у тому сенсі, що їм потрібно оволодіти різноманітними навичками, які рідко зустрічаються в однієї людини. Тому постає питання, чи достатньо було б пройти онлайн-курс, щоб отримати необхідні для роботи навички. Найімовірніше, якщо ваша мета — знайти роль data аналітика початкового рівня. Але якщо ви хочете не тільки побудувати кар'єру в галузі науки про дані, а й просунути свою кар'єру в цій галузі, вам потрібна надійна та  всеохоплююча стратегія.

У AI EdgeLabs, зіткнувшись із завданням найняти data scientists для розробки нашого продукту з кібербезпеки, ми виявили, що знайти справжній талант важко, що, ймовірно, є прямим відображенням відсутності стратегії для просування кар'єри в галузі data science. 

Ось 5 найкращих порад, які ми зібрали, щоб визначити успішну стратегію для професіонала у data science.

Оберіть правильну компанію

Фахівці з обробки даних, як-от аналітики даних, можуть займатися наукою про дані залежно від того, де вони поглиблюють свій досвід. Розширюючи знання в області штучного інтелекту, статистики, управління даними та аналітики великих даних, спеціаліст із data science може перейти до ролі вченого.

Спираючись на наявні технічні навички Python, реляційних баз даних і machine learning, аналітик даних може стати розробником системи даних. Крім того, фахівцям із науки про дані потрібно приділяти пильну увагу тому, яке місце займає наука про дані в компанії, оскільки це задасть тон успішності кар'єри.

Така компанія, як AI EdgeLabs, де Data Science є основою розробки продукту, надасть вам можливість працювати з різноманітними джерелами даних, проектними сценаріями та інструментами machine learning.

Використовуйте новітні технології

Наука про дані зазнає швидких змін. Кожен, хто хоче поліпшити свої кар'єрні перспективи в галузі обробки даних, повинен завжди бути в курсі останніх розробок інструментів і технологій, а також вміти ефективно їх використовувати. Важливо усвідомлювати, що існує кілька засобів аналізу даних, і компанії шукають спеціалістів із обробки даних, які можуть запропонувати ноу-хау щодо нових технологій, які будуть корисними для організації.

У контексті швидких змін і постійної еволюції науки про дані постійно з'являються нові методи. Наприклад, інноваційний підхід глибокого навчання широко використовується в різних сферах не лише в ігровій індустрії, але й для створення автономних агентів кібербезпеки, роботів, автономних транспортних засобів, створення нових наноматеріалів, ліків тощо.

Зазвичай такі продуктові компанії, як наша, де ми створюємо наш продукт, AI EdgeLabs з нуля, мають більше переваг щодо роботи з передовими технологіями, оскільки існують невеликі обмеження щодо того, з якими технологіями працювати, порівняно з аутсорсинговими компаніями, які зазвичай працюють із існуючими або застарілими рішеннями своїх клієнтів.

Крім того, ми використовуємо нові методи та підходи, такі як напівконтрольоване та самоконтрольоване навчання, навчання з підкріпленням, графічні нейронні мережі, одночасно поєднуючи різні підходи до високоцінних показників для наших моделей, що дає нам ключову конкурентну перевагу для випробування нових технологій. які тільки з'являються.

Це останні досягнення в галузі обробки даних і підходи, які використовуються для побудови загального штучного інтелекту, про які ми рекомендуємо знати, якщо ви фахівець з даних, який прагне бути в курсі останніх тенденцій:

Багатодоменне моделювання (як DALL·E 2)

Суперінтелектуальні та загальні багатодоменні моделі (наприклад, DeepMind)

Великі мовні моделі (наприклад, GPT-3)

Розвивайте свої навички

Якщо ви зацікавлені в тому, щоб стати експертом з Data Science, продовжуйте розширювати свої знання та навички за допомогою онлайн-курсів, сертифікацій або інших можливостей післядипломного навчання. Різноманітність напрямків  розвитку величезна, тому вам залишається лише вибрати потрібний саме вам.

Аналітики даних є фахівцями широкого профілю, що означає, що вони працюють у різних командах і на різних ролях. Їм подобається працювати над чітко визначеними, структурованими проблемами. Вони використовують дані для отримання та створення звітів, які є цінними для бізнесу. 

Ми на власні очі побачили, що інженери з обробки даних дуже технічні. Вони організовують і надають структуру необробленим даним, щоб data scientists та data аналітики могли виконувати свою роботу. Наші інженери з обробки даних із задоволенням створюють канали даних і розробляють програмне забезпечення, маючи глибоке розуміння мов програмування, таких як Rust, Java, Python або SQL.

Що стосується галузі науки про дані, існує низка технічних навичок, якими корисно володіти, зокрема:

Поглибте свій статистичний і ймовірнісний аналіз

Як фахівцю з обробки даних, вам буде важливо отримувати знання та ідеї з даних, щоб приймати обґрунтовані рішення, використовуючи методи, алгоритми чи системи. Робити висновки, оцінювати та прогнозувати – усе це має вирішальне значення для вашої роботи. Перегляньте цю корисну статтю Нью-Йоркського університету.

Виведіть свої навички машинного навчання на новий рівень

При правильному застосуванні ви зможете автоматизувати процес аналізу даних і генерувати прогнози в реальному часі без втручання людини, тому ми пропонуємо вам постійно вдосконалювати свої знання за допомогою курсів про machinelearning.

Розвивайте свої ноу-хау візуалізації даних

Графічне відображення інформації та даних — це важливий навик для дослідника даних, оскільки ви будете відповідати за аналітику тенденцій та закономірностей даних за допомогою візуальних компонентів, таких як діаграми, графіки та карти. Зрештою, ви зрозумієте, що спостерігати шаблони даних набагато легше, коли всі дані представлені перед вами у візуальному форматі.

Розвивайте свої математичні навички

Було б помилкою не згадати математику як фундаментальну основу сучасних наукових дисциплін про дані. Ви застосовуватимете їх щодня, оскільки майже всі сучасні підходи до науки про дані, зокрема машинне навчання, мають міцну математичну основу. З досвіду створення AI EdgeLabs ми виявили, що лінійна алгебра, обчислення та статистика є ключовими для науки про дані.

Розвивайте своє навички програмування

Наші спеціалісти з обробки даних відповідають на виклики реальної науки про дані, використовуючи основні концепції програмування, обчислювальне мислення та підходи до аналізу даних, які зміцнюють платформу AI EdgeLabs. Ми вважаємо, що Python є однією з найвідоміших мов програмування, однак інші мови програмування, такі як Rust, Go, SQLі Java також є дуже цінними для ваших навичок.

Познайомтеся з Python, Rust, Scala, Hadoop і Spark

В цій частині ми зробили кілька посилань на деякі з найбільш затребуваних ресурсів для науковців з обробки даних, включаючи Python. Інші варті уваги інструменти включають Hadoop, Spark, які стали безцінними для тих, хто працює в галузі даних.

Hadoop. Використовуючи прості методи програмування, фреймворк програмного забезпечення з відкритим кодом Hadoopдозволяє обробляти величезні обсяги даних у комп'ютерних кластерах. Hadoop створено для розширення з одного сервера на тисячі пристроїв. Hadoop особливо важливий для спеціалістів із обробки даних через:

Його здатність зберігати та обробляти великі обсяги всіх типів даних;

Процеси моделі розподілених обчислень Hadoop дозволяють швидко обчислювати великі дані;

Його гнучкість: не потрібно попередньо обробляти дані перед їх збереженням;

Його безкоштовну модель з відкритим кодом.

Такі інструменти, як Apache Spark, неодмінно стануть незамінними для спеціалістів із обробки даних і швидко стануть галузевим стандартом для виконання аналізу великих даних і вирішення складних бізнес-завдань через масовий вибух великих даних і експоненціально зростаючу швидкість обчислювальної потужності. Spark — це структура паралельної обробки даних і набір бібліотек. Оскільки він зберігає дані в пам'яті (RAM), а не на диску, він значно швидший, ніж Hadoop, для аналітичних робочих навантажень.

Python — це високорівнева інтерпретована мова програмування з відкритим кодом, яка пропонує чудовий підхід до об'єктно-орієнтованого програмування. Це одна з найпопулярніших мов, яка використовується дослідниками даних для різноманітних проектів і програм. Фахівці з обробки даних часто використовують Python завдяки вбудованим математичним бібліотекам і методам, які спрощують вирішення арифметичних задач.

Як розвинути ці навички? Ось кілька корисних ресурсів:

Ви можете переглянути деякі з найкращих курсів Hadoop тут.

Apache Spark від AWS тут.

Ви можете зареєструватися на курс Python for Data Science тут.

Виберіть роботу з досвідченою командою

Співпраця з професіоналами, готовими ділитися своїм досвідом, може бути неоціненною. Коли ми вперше вирішили зміцнити нашу команду з обробки даних, нам було складно знайти відповідних професіоналів з точки зору досвіду та навичок. Звичайно, цілком зрозуміло, що найкращі та найбільш практичні знання можна отримати, працюючи над різноманітними науковими проектами даних, тому наша команда різко підвищила рівень кваліфікації. Якщо ми можемо залишити вам одну пораду щодо роботи з такою досвідченою командою, як наша, вона буде наступною: завжди бути цікавими, відкритими для навчання та наполегливо працювати.

Якщо ви:

Джуніор — не соромтеся звертатися за підтримкою, ставити запитання щодо ресурсів для подальшого розвитку. Поговоріть з людьми про їхню роботу та подивіться, чому ви можете у них навчитися.

Мідл — відкрито висловлюйте свої думки та ідеї, будьте відповідальними, сміливо впливайте на розвиток продукту і будьте проактивними, пропонуючи, які технології використовувати.

Senior — завжди працюйте над розвитком своєї команди, беріть під опіку співробітників, щоб просувати їх кар'єру, ставайте членом галузевої асоціації та беріть участь у заходах, щоб поділитися своїми знаннями та створити особистий бренд.

Крім того, фахівець з обробки даних також повинен бути чудовим командним гравцем і мати такі нетехнічні або soft навички:

Критичне мислення;

Аналітичне мислення;

Сильні комунікативні навички;

Інтуїція та допитливість;

Вирішення проблем;

Ефективне письмове та вербальне спілкування;

Знання галузі, в якій плануєте працювати;

Звичайно, ці технічні навички та навички спілкування є лише кількома прикладами здібностей, якими повинен володіти науковець з даних.

За прогнозами дослідницької компанії Forrester, у найближчі п'ять років команди з вивчення даних перевершать кількість команд розробників програмного забезпечення.

Розвивайте свій нетворк

Долучайтесь до конференцій та заходів, щоб познайомитися з більшою кількістю людей у спільноті data science та встановити зв'язки. Нещодавно AI EdgeLabs брала участь у низці заходів, таких як Hannover Messe та конгрес Європейської мережі бізнес-ангелів, де ми мали можливість поспілкуватися з науковцями з обробки даних в інших компаніях, а також спілкуватися з однодумцями, які прагнуть розвивати свою спільноту. Ми рекомендуємо вам регулярно відвідувати зустрічі, де інші ентузіасти науки про дані збираються разом, щоб презентувати, працювати та ділитися своїми проектами. Надзвичайно цінно ставити запитання та отримувати відповіді чи поради від експертів галузі з інших компаній.

Дуже важливо мати колег у галузі, до яких можна звернутися за підтримкою та допомогою на будь-якому етапі вашої кар'єри. Група однодумців може допомогти вам залишатися мотивованими, долати перешкоди та уникати тих самих помилок, які роблять інші. Знайти однодумців може бути складно, якщо ви новачок у цій сфері, тому знайдіть час, щоб брати участь в зустрічах та заходах, які стосуються вашої роботи.

Якщо ви хочете поділитися з читачами SPEKA власним досвідом, розповісти свою історію чи опублікувати колонку на важливу для вас тему, долучайтеся. Відтепер ви можете зареєструватися на сайті SPEKA і самостійно опублікувати свій пост.
0
Прокоментувати
Інші матеріали

Іноземні ІТ-спеціалісти зможуть віддалено працювати в Україні

Вадим Добровольський 30 вересня 2022 16:55

Чи варто довчатися й пробувати входити в ІТ саме зараз

Олександра Стеценко 29 вересня 2022 15:37

Цифрове забуття для російського VK та захист від астероїдних атак. Ранкова SPEKA

Наталія Миронова 29 вересня 2022 09:22

Розповідь світчера. Майбутній айтівець викладав астрономію, досліджував ракети та заводив в Україну лоукостери

Юлія Даниленко 28 вересня 2022 15:35

Отримати грант чи піти стажером: як IT-компанії впливають на розвиток освіти в Україні

GlobalLogic Ukraine 28 вересня 2022 13:50