В науке о данных есть нечто большее, чем данные
Всякий раз, когда вы просматриваете дорожную карту, чтобы стать специалистом по данным, вы часто сталкиваетесь со списком технических навыков, которые необходимо развивать и развивать, чтобы начать свою карьеру. Тем не менее, большинство из этих руководств часто упускают из виду - или пренебрегают ими намеренно - так же важны, как и все технические навыки, но часто недооцениваются.
Специалист по данным или разработчик - это больше, чем просто программист или майнер данных; они представляют собой сочетание разных ролей в одном лице. Они немного занимаются бизнес-планированием, научными коммуникаторами, аналитиками и генераторами идей.
Работа в области науки о данных выходит за рамки написания моделей с высокой точностью; это выходит за рамки того, чтобы сидеть перед компьютером, учиться программировать, использовать конкретную модель или читать последние исследования в этой области.
В этой статье я рассмотрю некоторые навыки, которые, по моему мнению, необходимы специалисту по данным, чтобы преуспеть в своей карьере. Большинство этих навыков - это мягкие навыки с одним техническим навыком, который, кажется, большую часть времени упускается из виду.
Четкие и эффективные коммуникативные навыки
Коммуникация - самый важный навык, который теряется в большинстве технических областей, а не только в науке о данных. Когда ваша работа связана со сложными аспектами, с попыткой разобраться в окружающем нас мире, мы все слишком усложняем.
Для этого есть причина, по которой в большинстве технических областей, когда мы проводим встречи с другими разработчиками, программистами или даже исследователями, нам нужно выглядеть хорошо образованными и умными. Итак, мы используем замысловатые слова и сложные примеры.
Если вы не можете объяснить это просто, значит, вы недостаточно хорошо это понимаете. - Альберт Эйнштейн
Эта стратегия может работать в технических условиях, но не будет работать, если вам нужно сообщить о своих выводах более широкой аудитории. Способность к эффективному общению выходит за рамки простого объяснения сложных идей. Чтобы быть эффективным коммуникатором, вам необходимо научиться выражать свои мысли правильными словами.
Более того, важной частью эффективного общения является использование правильного наглядного пособия, которое не противоречит вашим словам, а вместо этого поддерживает их и помогает лучше донести ваши идеи.
Чтобы научиться лучше общаться, попрактикуйтесь в следующих действиях:
- Освойте вербальное и невербальное общение. Язык тела говорит столько же, сколько и слова, которые вы на самом деле говорите.
- Говорите кратко и по делу. Для этого можно использовать модель PIP (цель, важность, предварительный просмотр). Укажите причину вашей работы, почему это важно, а затем как это работает.
- Не полагайтесь исключительно на свои наглядные пособия - графики и диаграммы. Объясните, что каждый из них представляет, просто так, как вы их показываете.
- Поправляйся со временем. Одна из плохих человеческих привычек - мы склонны болтать, когда выступаем на публике. Если вы поставите перед собой четкую временную цель, это поможет вам избежать этого.
Базовое понимание бизнеса
Первый шаг любого проекта в области науки о данных - это данные. Вам нужно собрать данные, очистить их, а затем проанализировать. Для этого проанализировать данные и понять историю, которую они пытаются вам рассказать; вам необходимо иметь базовое представление об источнике данных.
В большинстве случаев данные, с которыми мы работаем, собираются с использованием определенной бизнес-модели для достижения определенной цели. Понимание основ бизнес-моделей может помочь вам лучше понять свои данные и, следовательно, лучше их проанализировать.
«Наука о данных - это больше, чем просто обработка чисел: это применение различных навыков для решения конкретных проблем в отрасли» - Н. Р. Шриниваса Рагхаван
Специалист по анализу данных - это не только цифры; Хотя числа играют большую роль в этой области, каждому специалисту по обработке данных необходимо знать бизнес-модель той области, в которой он работает. Им нужно знать, почему эта модель используется и насколько она выгодна для бизнеса.
Специалист по данным, который собирает и анализирует данные, не зная стоящей за ними бизнес-модели, - все равно что читать историю, написанную на другом языке, но использующую алфавит вашего родного языка. Вы можете прочитать это, но не сможете понять, пока не переведете.
Не нужно вдаваться в подробности или ходить в бизнес-школу, чтобы лучше понять свои данные. Вам просто нужно знать основы конкретной модели, используемой на вашем рабочем месте.
Сотрудничество и командная работа
Как специалист по данным, вы никогда не работаете в одиночку. Вы всегда являетесь частью команды, стремящейся к одной цели. Вероятно, вам нужно будет взаимодействовать с менеджерами, дизайнерами, рынками и, что наиболее важно, с клиентами. И, конечно же, другие специалисты по данным.
Чтобы иметь возможность расти и проявить себя в такой рабочей среде, вам нужно быть хорошим командным игроком, открытым к новым идеям и всегда приветствующим конструктивные отзывы. Вы должны оставаться непредубежденными и объективными, сохраняя при этом свою уникальную точку зрения.
Другой аспект работы в команде - это сотрудничество с проектами с открытым исходным кодом. Программное обеспечение с открытым исходным кодом - это один из способов, с помощью которого вы можете работать над развитием своих навыков, отдавая должное сообществу / обществу и встречаясь с другими людьми, которые разделяют те же интересы и образ мышления, что и вы.
Наконец, отличный способ стать командным игроком - это наставничество. Когда вы предлагаете стать наставником новичкам, будь то в области в целом или на вашем конкретном рабочем месте, вы не просто докажете, что обладаете знаниями, и продемонстрируете свою гибкость и готовность поделиться своими знаниями с другими.
Возможность поддерживать код
Последний навык, о котором я хочу поговорить, - это технический навык, который мы - в том числе и я -, кажется, преодолеваем, когда выходим на поле боя. Это умение свободно управлять версиями.
Написание хорошего кода с современными моделями - это еще не конец. В разработке программного обеспечения нет конца; всегда есть что добавить и улучшить. Написание поддерживаемого кода и раскрашивание этого кода - это навык, для овладения которым требуется много времени и практики.
Первый шаг - привыкнуть к контролю версий. Я понимаю, что контроль версий - это не весело и в большинстве случаев очень сбивает с толку, но, тем не менее, это важный навык, которым должен овладеть каждый специалист по данным.
Если ваш код поддерживается в хорошем состоянии, его легко поймут другие специалисты по данным. Его будет легко развить и расширить. Если ваша структура данных изменится, наличие поддерживаемого кода значительно упростит процесс адаптации к новым данным.
Заключение
Специалист в области данных - это еще не все. Иногда это сочетание бизнеса, маркетинга и общения. Чтобы стать влиятельным специалистом по анализу данных, вам необходимо иметь некоторые навыки в своем поясе.
Такие навыки, как эффективные и четкие коммуникативные навыки, некоторое базовое понимание бизнес-моделей и способность быть отличным командным игроком. Эти мягкие навыки могут изменить вашу карьеру и открыть новые возможности и перспективы для вашего будущего.
Поначалу карьера в области науки о данных может показаться сложной, но я бы сказал, что она того стоит. Когда вы рассказываете историю с данными, находите закономерность в выбранном и помогаете сделать этот мир лучше, вы получите это удивительное чувство удовлетворения, которое заставит вас забыть обо всех хлопотах, которые вам пришлось пройти, чтобы добраться до нужного места. Ты.
