Выйдите за рамки программирования, построения моделей и AI/ML
В связи с растущим спросом на специалистов по данным нет недостатка в ресурсах для развития технических навыков, необходимых для развития себя как специалиста по данным. Вы можете найти множество ресурсов по математике, алгоритмам, программированию, моделям машинного обучения и искусственному интеллекту в форме MOOC, блогов, таких как наука о данных (TDS), учебных курсов и платформ, таких как datacamp и dataquest.io, которые будут обучать вас проектам. . Как только вы обретете уверенность в выполнении некоторых проектов и построении некоторых моделей, какой следующий шаг? Должны ли вы создавать более сложные модели, которые могут делать классные вещи? Стоит ли изучать ту библиотеку, которая только что была запущена? Стоит ли переходить к более сложным нейронным сетям, которые распознают лица, создают искусство и музыку? Ответ и да, и нет, в зависимости от того, как вы хотите позиционировать себя как специалиста по данным. Хотя научиться делать все классные вещи — это здорово, большая часть усилий специалистов по данным не должна ограничиваться только этим.
По моему опыту, есть важные нетехнические навыки, которые помогут вам донести ценность ваших творений. В конце концов, мы все стремимся к тому, чтобы наши заинтересованные стороны поддержали эту причудливую модель, которую мы тщательно разработали. Советы о том, как улучшить свои навыки презентации здесь.
Рассказывание историй. Возьмите любого успешного лидера, все они мощные рассказчики, и точка. Они не продают услуги или товары, они продают истории! Если вам нужно постоянно оттачивать только один навык, это моя рекомендация. Хорошо, хорошо, проект может попасть в центр внимания при запуске в производство, если у вас есть мощная история, передающая ценность, влияние и то, как он вписывается в видение компании, а не высокотехнологичный проект, который хвастается крутыми штучками ИИ.
Убежденность: это то, что выводит навыки рассказывания историй на новый уровень. Ваша уверенность в своей работе и ваша способность передать эту уверенность — вот что завоевывает доверие других к вашей идее/проекту/продукту. Опять же, это общая черта, которую вы найдете у генеральных директоров и великих лидеров. Дело не только в том, что они говорят, но и в том, как они это говорят, как они вселяют уверенность во всех.
Упрощение. Хотя это кажется простым, упрощение — это самая сложная вещь, которую люди не могут изучить и внедрить. Очень легко запутаться в сложной проблеме и передать путаницу вашей аудитории. Как только вы найдете решение, ваши усилия должны быть направлены на то, чтобы сделать его простым для вашей аудитории с помощью простой презентации, приложения или раскадровки. иногда показать, на что способен ваш продукт, может быть важнее, чем понять, как вы это сделали. Google использует Page Rank для ранжирования своих поисковых запросов, но всем не нужно знать, как работает алгоритм, им просто нужно знать, как его использовать!
«Знание — это процесс накопления фактов; мудрость заключается в их упрощении». — Мартин Х. Фишер
Знание предметной области. Очень важно, чтобы решение соответствовало имеющейся проблеме. Например, что означают точность и полнота в вашей предметной области? Какова важная метрика обоих в конкретной области? вы должны терпеть ложные срабатывания по сравнению с ложноотрицательными? например, при диагностике COVID гораздо опаснее получить ложноотрицательный результат, чем ложноположительный. Знание предметной области может помочь вам в интерпретации результатов и донесении их значения до различных аудиторий. Если вы работаете над разными проблемами, всегда полезно исследовать область и изучить основы, чтобы разработать решение более подходящим и эффективным образом.
Решение проблем. Самые сложные проблемы можно решить, если вы овладеете навыками решения проблем. Он начинается прямо с формулирования проблемы, постановки вопросов и анализа проблемы, понимания проблемы до ее разбиения на мелкие части, привыкания к неопределенности и пробования различных путей к решению. Как только вы решите достаточное количество задач, ваш мозг начнет запоминать ключевые компоненты, которые помогут вам решить проблемы, в которых вы не разбираетесь.
Навыки налаживания связей и межличностного общения. Знайте своих заинтересованных лиц и устанавливайте с ними связи. Исследователь данных никогда не сможет добиться успеха самостоятельно. Вам потребуются инженеры по данным, инженеры-программисты, ИТ-специалисты для настройки и поддержки инфраструктуры, владельцы бизнеса, MLOP и DevOps для масштабирования вашего продукта. Вам также необходимо взаимодействовать с рядом других экспертов, таких как специалисты по конфиденциальности данных, юристы и специалисты по информационной безопасности, в зависимости от области вашего продукта. Помимо теплой улыбки, помогает понимание того, чем они занимаются, и соответствующее их участие. Это поможет вам решить, когда вам нужна их поддержка, а затем привлечь их в нужное время. Если вы впервые присоединяетесь к организации, я прошу вас уделить некоторое время изучению структуры вашей организации и того, как работают специалисты по данным. Знание своих сверстников также поможет вам адаптировать сообщение и говорить на их языке.
Структурированное мышление. Это поможет вам устранить беспорядок и сосредоточиться на бизнес-проблеме и общем вопросе, который мы пытаемся решить. С компьютерным зрением легко выбрать иголку в стоге сена, обучая модели с достаточным количеством изображений сена и примеров иголок, оно автоматически изучит свойства сена и иголки и сформирует границу решения (точку дифференциации). Но как применить алгоритм распознавания изображений к стогу сена? Будете ли вы организовывать их в пакеты, распределять каждый пакет, а затем применять свою модель? Думайте, думайте шагами и блок-схемами, это помогает структурировать вашу проблему и найти решение.
Понимание бизнес-проблемы. Начинается с постановки правильных вопросов, перефразирования и перефразирования данного вам утверждения и где-то заканчивается представлением того, как выглядит примерное решение. Вы можете попробовать это со своими заинтересованными сторонами: Если это вопрос, который мы решаем, возможные решения могут выглядеть следующим образом… 1, 2, 3….Это то, что вы ищете? Есть несколько методов, таких как дизайн-мышление, сеансы мозгового штурма и фреймворки, такие как контрольный список феникса, анализ основных причин и т. д., которые вы можете найти «здесь. Больше всего на свете сосредоточьтесь на том, чтобы потратить некоторое время на поиск проблемы, пока она не станет ясной в вашей голове, по крайней мере, в определенном направлении. Он будет развиваться по мере вашего прогресса, но никогда не будет иметь никакого отношения к тому, с чего вы начали!
Продуктовое мышление. Вы нашли отличное решение неприятной и колоссальной проблемы? Отлично! Теперь сосредоточьтесь на том, как превратить его в продукт, платформу или комплексное решение, а не не точечное решение. Это поможет вам и компании, в которой вы работаете, не изобретать велосипед каждый раз, когда вы сталкиваетесь с похожей проблемой. Потратьте время и создайте продукт, который прослужит долго. Моя ссылка на «продукт» в посте преднамеренна, я мог бы написать «проект», но чтобы что-то изменить, вам сначала нужно изменить мышление.
Организация. От написания упорядоченных кодов с комментариями и секциями до организации вашей работы на понятные фрагменты — это принесет огромные дивиденды и проценты в долгосрочной перспективе. Это не только поможет другим понять и воспроизвести вашу работу, но и напомнит вам, когда вы вернетесь к ней позже.
«За каждую минуту, потраченную на организацию, зарабатывается час», — Бенджамин Франклин.
Все эти навыки нельзя освоить за дни или даже месяцы. Немногие из них могут уже быть вашей сильной стороной, распознайте их и наметьте план, чтобы сосредоточиться на навыках, которые вы хотите улучшить, и постоянно поддерживать их, вы будете становиться лучшим специалистом по данным или любым профессионалом в этом отношении каждый день! Бонусом является то, что эти навыки полезны для всех должностей, от новичков до генеральных директоров, и, следовательно, остаются применимыми, когда вы меняете роли и поднимаетесь по карьерной лестнице!
