Мнение
Что дальше для экспертов по данным?
Предложение о том, где применить свои навыки, когда вы достигли промежуточного/продвинутого уровня.
Частично я пишу это, чтобы задокументировать свое приключение и недавние проблемы. Я старший специалист по данным и работал над полным спектром решений DS/ML, от причинно-следственных связей до традиционного машинного обучения и глубокого обучения. Я был настолько одержим и с головой ушел в свое ремесло, что большую часть своего пути до сих пор потратил на освоение самой науки о данных (статистика, линейная алгебра, Python и т. д.).
Применение этих инструментов всегда было для меня второстепенным, поскольку я был сосредоточен на том, чтобы стать настоящим экспертом в самих инструментах. После многих долгих дней и бесчисленных часов я обнаружил, что занимаюсь своим ремеслом с высокой степенью уверенности, как я и стремился. Я ищу следующую гору, на которую можно взобраться, и в основном это похоже на то, как если бы я сидел со всеми инструментами в руках в поисках проблемы, которую нужно решить.
Эта история исследует это чувство, определяет, что я планирую делать, и предлагает расти вместе.
Чувство бесцельного мастера-строителя
Сегодня есть много способов найти Data Science и ML. Меня действительно восхищают люди, которые специализируются в областях, полностью выходящих за рамки левого поля, таких как гражданское строительство, а затем переходят в науку о данных, чтобы расширить свою работу. Лично я начинал практически с нуля и только с Data Science.
На самом деле я не пришел из области, в которой у меня был обширный опыт, готовый применить методы науки о данных. У меня были интересы, но ничего, с чем бы я был тесно связан. Я нашел много интересного в области науки о данных и машинного обучения, поэтому я провел много времени, широко раскрыв глаза, изучая тонкости искусственного интеллекта, причинно-следственной связи, MLOps и многого другого. После получения степени магистра в области прикладных наук о данных и работы старшим специалистом по данным в течение некоторого времени я задаюсь вопросом, как выглядит моя «следующая гора». Должен ли я глубже погрузиться в статистику и стать специалистом по статистике? Должен ли я стать больше инженером-программистом и научиться программировать на самом высоком уровне? Или, может быть, сместить акцент на продуктовую область для создания информационных продуктов? Впереди есть несколько гор, которые я оцениваю, и все они звучат одинаково заманчиво.
Это чувство очень похоже на очень хорошее знание моих инструментов и высокую квалификацию в использовании любого их количества в данный момент, но поиск правильной проблемы для решения. Это может чувствовать себя немного неловко, если быть честным. Мой инстинкт состоит в том, чтобы пройти онлайн-курсы или получить степень, чтобы дать себе чувство выполненного долга, но я не верю, что это действительно решит то, что я ищу, а именно цель. Что касается меня, я должен был сделать вывод, что ищу подходящую нишу для применения навыков работы с данными для решения сложных глобальных проблем. Однако найти тот нишевый домен, который я могу назвать своим, было непросто.
Большая часть моей карьеры прошла в этой неопределенности, поэтому я чувствую себя как дома, пытаясь собрать эту головоломку. Если вы читаете это, чувствуя себя так же застрявшим, знайте, что вы не одиноки.
Корпоративные маршруты
Если вы донесете этот мыслительный процесс до своего босса, вам обычно предложат два маршрута: технический индивидуальный подход и бизнес-управленческий маршрут.
Маршрут индивидуального участника потребует от вас более глубокого погружения в совершенство инструментов. Стать мастером Python, статистической точностью или аналитической скоростью — вот что действительно требуется на этом пути, в зависимости от вашей специальности. У Кэсси Козырковой есть феноменальная рецензия, в которой это обсуждается с точки зрения аналитика. Это приведет вас к роли Team Lead или Principal.
Управленческий маршрут потребует от вас более глубокого погружения в бизнес компании и/или управление людьми и командами. На этом пути обычно требуется стать мастером коммуникации, управления продуктами данных и руководства командами. Существует бесчисленное множество книг и курсов о том, как быть эффективным лидером, но как лидер данных вы определенно выделяетесь в современном мире (особенно если вы стремитесь быть хорошим). Нелегко воплотить бизнес-потребности и желания в успешный проект данных, одновременно управляя командами и контролируя технические компоненты. На самом деле существует не так много [полезных] чертежей, которые показывают, как быть эффективным лидером данных сегодня, что усложняет этот путь.
Здесь есть потенциал для настоящих единорогов, которые также могут быть немного и тем, и другим. Это сложно, но если у вас высокий EQ и навыки общения с людьми, а затем вы решите специализироваться на своем наборе навыков, то это может естественным образом разместить вас как раз между этими двумя пространствами. Задача с этим гибридом заключается в том, чтобы убедиться, что у вас все еще есть некоторый баланс и вы не выгораете.
Нет ничего плохого ни в одном из предложенных выше маршрутов, и если вы уже находитесь на уровне Senior/Leader, вы, скорее всего, все равно последуете одному из них. С учетом сказанного я хочу предложить еще два пути, которые, как мне кажется, часто упускают из виду, но которые чрезвычайно важны для опытных специалистов по данным.
Маршруты страсти
Большинство [лучших] специалистов по данным, которых я знаю, пришли в эту карьеру с глубокой страстью к ремеслу. Эта страсть подпитывала много долгих часов и ночных занятий, чтобы овладеть своим ремеслом. Когда мы достигаем относительной вершины наших усилий в изучении строгости, реальность такова, что лучшее использование времени для большинства — это не чтение очередной исследовательской работы, чтобы оставаться на переднем крае ремесла. Мы чувствуем, что освоение большего количества математических формул или алгоритмов будет иметь такое же значение, как и в начале нашей карьеры, но на самом деле сейчас мы играем в другую игру.
Новичкам крайне важно овладеть основами в достаточной степени, чтобы преуспеть в своем ремесле. Как эксперты, вы хотите преуспеть в применении своего ремесла, и это требует специализации в области применения. Большинству специалистов по данным среднего/экспертного уровня полезнее стать мастерами в тех областях, которые им глубоко небезразличны (или могут развиваться, чтобы заботиться о них). Вы художник какой-то? Вы заинтересованы в том, чтобы попытаться помочь в борьбе с изменением климата? Вы хотите углубиться или расшириться в мире финансов? Для вас важно специализироваться, но выбор специализации в области применения принесет гораздо больше пользы, чем изучение новейшего алгоритма, который только что был выпущен. В качестве предостережения, это не относится и к кандидатам наук, которые я чувствую. Они могут быть опытными специалистами по данным, и во многих случаях они должны быть экспертами в предметной области и инструментах. Однако область их применения обычно не влияет на потребности бизнеса и остается в перспективе исследований.
Помимо освоения конкретного направления приложений, создание контента становится все более и более реалистичной эволюцией для специалистов среднего и опытного уровня. Цифровой создатель или учитель — отличный способ сохранить свои навыки, а также создать сообщество вокруг вас. С такими сайтами, как Medium, YouTube и Twitter, которые становятся популярными для создателей данных, вы можете начать работу с минимальными затратами. Это не так просто действительно сделать это далеко, так как есть много людей, пытающихся это сделать. Успешное выполнение этого может потребовать настойчивости и качества, что требует большого объема вашего времени и усилий. Если вам нравится расширять свой набор навыков и общаться с другими, то я думаю, что это может быть действительно ценным опытом, чтобы хотя бы попробовать.
Как и в случае с корпоративными маршрутами, я считаю, что вы можете пройти оба этих маршрута страсти. Они могут занять у вас много времени, но любой из этих маршрутов уже легко это сделает. Это не должно быть «легче», чем то, что большинство экспертов уже сделали до сих пор. На самом деле, в отличие от корпоративных маршрутов, я думаю, что выполнение обоих на самом деле сделает вас более успешными в каждом маршруте для страстных. Если вы выберете нишевую область приложения, в которой вы хотите принять участие, а также начнете создавать контент данных вокруг нее, вы станете более эффективным практиком, потому что вы будете привлекать единомышленников в этом сообществе, а также очень быстро углубляться.
Моя рекомендация: выбирайте увлекательные маршруты
Причина, по которой специалисты по данным являются экспертами, заключается не в высоких математических навыках, а в их упорстве. Эта настойчивость исходит из страсти, о которой нужно заботиться должным образом, иначе ее можно легко свести на нет. Корпоративные маршруты будут тем, между чем большинство уже вынуждены выбирать, а увлеченные маршруты — это скорее варианты, чем необходимость. Даже в этом случае я настоятельно рекомендую вам выбрать один или оба из этих вариантов для себя. Я гарантирую, что это лучший способ сохранить вашу страсть ярче, чем когда-либо, и, что более важно, это то, что нужно сообществу. Нам не нужно еще одно «Стань специалистом по данным за 6 месяцев!» Конечно, нам нужны настоящие люди, которые делятся своими слабостями и выставляют свою стойкость и страсть на всеобщее обозрение. Эта демонстрация решения проблем в тех областях, которые вас интересуют, — это то, как мы должны приветствовать людей в этой области — изучайте программирование и математику, чтобы решать проблемы, которые вам небезразличны, и мир, который необходимо решить.
В моем собственном путешествии я недавно сделал подобный звонок. Я начал писать менее года назад и искал специальность приложения, в которую я хочу погрузиться намного глубже. Потребовалось некоторое время, чтобы сузить круг вопросов, но, в конечном счете, пространство для окружающей среды и устойчивого развития продолжало звать меня. У меня нет предварительной подготовки в этой области, поэтому я много занимался самообучением, читал мнения экспертов и работал над самостоятельным проектом, чтобы идти дальше. Я начну документировать и писать о своем путешествии по мере того, как оно продолжает развиваться, но это было самым волнующим моментом в моей карьере с тех пор, как я впервые узнал об ИИ. Если есть другие ученые-климатологи, которые хотят сотрудничать, делиться знаниями или работать над совместным проектом, пожалуйста, свяжитесь с нами! Хотел бы услышать от вас.
Для тех, кто находится в том же положении, что и я, эта история от Марии Лейс была именно тем, что мне было нужно, чтобы прыгнуть прямо на арену изменения климата. Следите за новостями о моих проектах и размышлениях в области климатологии!
