"Часы работы"
Как быть вдохновляющим руководителем для своего стажера в области науки о данных
7 действенных шагов, которые могут принести пользу вашей команде и стажеру
Я давно не чувствовал этого.
Вы можете получить повышение, заработать много денег, написав онлайн, и создать лояльную аудиторию как лучший писатель, но это не соответствует удовольствию от помощи энтузиасту данных раскрыть его истинный потенциал.
Я помогал руководить молодым энтузиастом, который только что закончил у нас стажировку. Он поступил в старшую школу, который еще не начал свое университетское образование, но с большим желанием учиться. Это было очень похоже на меня, когда я был во время моей первой стажировки. Когда ему представили его последнюю презентацию проекта, я очень гордился этим.
У меня много мыслей, и я хочу записать это, чтобы установить чертовски высокую планку, на которую я буду ссылаться в будущем, когда буду курировать другого стажера, и для вас, если у вас будет возможность изменить чью-то карьеру.
Я структурировал свое обучение как 7 ключевых шагов, которым нужно следовать, чтобы стать вдохновляющим руководителем для вашего стажера по науке о данных. Я не хочу забыть ни слова, так что приступим.
1. Учитесь у своего руководителя
С тех пор, как мы начали нашу карьеру в области науки о данных, кто-то руководил нами. Таким образом, когда представилась возможность супервизии - естественно, я посмотрел на своего супервизора, чтобы черпать вдохновение для создания стажировки.
Задайте себе следующие вопросы: что вы почувствовали, когда присоединились к команде? Какие рекомендации они давали, чтобы ознакомиться с работой? Я знаю, о чем вы думаете. Может быть, у вас проблемы со своим руководителем. В таком случае, что они могли бы сделать по-другому, чтобы сделать вашу жизнь на работе более управляемой? Вы уловили идею.
И вот почему: независимо от того, был ли у вас положительный опыт, они работают в отрасли намного дольше, чем вы. Вы можете изучить все новые инструменты и технологии в науке о данных, но ничто не может заменить их опыт работы с клиентами, в различных областях, с юниорами и т. Д.
Я сильно вырос за эти годы благодаря всем наставникам, которые у меня были как на работе, так и за ее пределами. В науке о данных опыт имеет гораздо большее значение, чем вы думаете. Учитесь у тех, кто впереди вас, и передайте это тем, кто рядом с вами.
2. Будьте готовы посвятить время
Я понял. Вы очень занятой человек на работе. Они не меняют сроки, в которые вы должны уложиться, только потому, что у вас есть стажер, которым нужно управлять. Они не платят вам ни доплаты, ни сверхурочных, если вы вынуждены оставаться дома и помогать им в их проекте. Тебя уже завалили работой - я понял.
Но вот в чем дело. Если вы соглашаетесь с возможностью, вы должны посвятить ей необходимое время. В противном случае вы испортите карьеру и откажетесь от положительного старта. Это может показаться безобидным поступком, но спросите кого-нибудь, у кого был плохой опыт стажировки (вроде меня), и он вам об этом расскажет.
В Интернете есть много информации для изучения науки о данных, и ее часто бывает слишком много. Вам нужно время, чтобы направить их на правильные курсы, книги, учебные пособия и общий ход проекта. Раннее руководство может иметь решающее значение для развития науки о данных.
3. Представьте себе успешную стажировку.
Как только я понял навыки стажера, я составил план на 8 недель его стажировки. Поскольку у него не было предыдущего опыта и он был старшеклассником, я хотел дать ему представление о сквозном рабочем процессе машинного обучения, от сбора данных до создания информационной панели для конечных пользователей.
Ключевым моментом здесь является настройка плана на основе навыков вашего стажера и бизнес-требований одновременно. Это должно быть беспроигрышным для обеих сторон. Вы же не можете ожидать, что абсолютный новичок развернет готовые к работе приложения в облаке в течение 8 недель, не так ли?
Последний шаг здесь - передать план стажеру, поделиться своим видением и спросить, волнует ли его это. Продайте идеальный сценарий того, насколько они будут квалифицированными и опытными, чтобы они вложили в ваш план столько же, сколько и вы.
4. Запланируйте ритм встречи.
Независимо от того, сколько вы планируете уделять времени, некоторые вещи будут мешать. За эти 8 недель я заболел; его отчет о стажировке нуждался в большем количестве доработок, чем мы ожидали, и так далее. Чтобы бороться с неопределенностями, нам нужна система.
Поскольку мы работаем удаленно, я назначаю еженедельные встречи и заранее определяю даты для каждого результата. Я также передал ему подробный план с конкретными задачами, которые напоминали рабочий процесс машинного обучения, над которым он работал каждую неделю, поэтому ожидания были ясны.
Поскольку все остальное уже было изложено, единственное, что мы обычно обсуждаем, - это блокировщики, с которыми он столкнулся, и способы их преодоления (подсказка: Google и Stackoverflow). Вам необходимо заранее настроить эту каденцию, чтобы стажировка всегда возвращалась к установленной структуре, даже в периоды неопределенности.
5. Приветственные предложения (это их путь)
Честно говоря, это самый ответственный шаг из всех. В попытке получить большой опыт стажировки, если мы все структурируем для стажера и не оставляем места для его мыслей и экспериментов, вся цель стажировки теряется.
Здорово, что мы хотим сделать для них все, что в наших силах, но, в конце концов, это их стажировка. Им нужно исследовать, делать собственные ошибки и учиться на них. Наша роль - просто направлять их через процесс.
Мой стажер попробовал разные модели машинного обучения, библиотеки оптимизации гиперпараметров, которые я никогда не использовал, построил панель визуализации PowerBI (Я использовал только Tableau). Да, я хотел структурировать стажировку, но я приветствовал все его предложения и поощрял его работать над ними.
6. Найдите баланс между бескомпромиссностью и гибкостью.
Я узнал это от своего менеджера, и я поклонник его стиля руководства. Он очень гибкий и бескомпромиссный одновременно. Если вы слишком гибки, люди принимают вас как должное. Если вы слишком строги - люди ненавидят с вами работать. Уловка состоит в том, чтобы сбалансировать и то, и другое, в зависимости от ситуации.
Машинное обучение требует множества экспериментов, а результаты не всегда гарантированы, несмотря на все усилия. Когда он вернулся ко мне с точностью 51%, чтобы уложиться в срок, я дал ему больше времени, чтобы попробовать другие модели и улучшить точность (он закончил где-то около 70%).
Я признаю, что овладеть этим навыком непросто, и я все еще осваиваюсь. Я делал это неосознанно и осознал это только тогда, когда мой стажер указал на эту черту во время нашего последнего откровенного сеанса обратной связи.
Очевидно, он чувствовал себя комфортно, прося меня об одолжении, и в то же время серьезно отнесся к моим инструкциям . Довольно круто с моей стороны, не так ли?
7. Критикуйте наедине и аплодируйте публично.
Это базовый этикет в рабочей среде, но я часто вижу, что стажеры не соблюдают его. Многие воспринимают стажеров как должное. Совершенно нормально критиковать их работу по улучшению, но делайте это наедине. 1–1 связывает.
Было несколько случаев, когда он не выполнял инструкции или не уложился в сроки, и мне приходилось делать то, что нужно было сделать. Но об этом никто не знал, потому что конструктивная обратная связь не обязательно должна быть публичной.
Наконец, давайте посмотрим правде в глаза - мы все хотим, чтобы нас ценили. Было потрясающе ценить всю тяжелую работу, которую он проделал среди всех коллег, и я уверен, что он тоже был счастлив. Поэтому возьмите за правило аплодировать и ценить их работу на публике.
Отражая мысли
Я не тратил ни минуты на то, чтобы просить о возможности руководить большим количеством стажеров. Если вы старший член группы по обработке и анализу данных, вам необходимо начать наставлять молодых энтузиастов данных.
Хотя ваш опыт ценен для них, вы будете удивлены, сколько вы узнали от них:
- Я научился общаться и объяснять сложные технологии более простым языком - если нет, он этого не поймет.
- Я научился давать подробные инструкции, разбивая их на более мелкие задачи - в противном случае нам пришлось бы подключаться туда и обратно несколько раз в неделю.
- Я научился не недооценивать новичков, поскольку все развивающиеся ресурсы доступны всего лишь через поиск в Google.
Я могу продолжать в том же духе, но, честно говоря, даже если у меня ничего не получится, я буду делать это снова и снова - просто для того, чтобы иметь удовольствие помогать формировать карьеру энтузиастов данных.
Чтобы получить более полезную информацию о проникновении в науку о данных, честном опыте и знаниях, подумайте о присоединении к моему личному списку друзей по электронной почте.
