Чтобы изучить реальную науку о данных, присоединиться к соревнованиям будет недостаточно
Как получить полный набор навыков, необходимых специалисту по данным.
Эта статья является соавтором Эрум Афзал.
«По сути, вы, я, все мы хотим учиться и прыгать, а затем повторять». - Уитни Джонсон
Наука о данных, машинное обучение и искусственный интеллект призваны остаться и используются для решения проблем практически во всех сферах жизни.
Возможно, вы уже знаете, что существует множество онлайн-ресурсов, которые позволяют получить необходимые знания для карьеры в области науки о данных.
Теоретическая основа навыков работы с данными
Вам необходимы навыки в области статистики, разработки и знания бизнеса / предметной области. Для статистики и разработки существуют различные ресурсы, которые переводят нас с базового уровня на теоретически продвинутый.
Однако возникает вопрос, как мне взять изученную теорию и применить ее к реальной проблеме? Как мне перейти из академического мира в реальную жизнь?
Лучший способ сделать это - запачкать руки, работая над реальными проблемами, участвуя в хакатонах или онлайн-соревнованиях.
Роль соревнований AI
Соревнования становятся все более популярными и играют важную роль для энтузиастов науки о данных, которые хотят проверить и улучшить свои знания в реальной проблеме, а также иметь возможность сравнивать результаты своих моделей с другими.
Занимая лучшие позиции, вы получаете удовольствие от выигрыша приза, а кроме того, вы можете получить признание на платформе соревнований.
«Будь то Google, Apple или бесплатное программное обеспечение, у нас есть фантастические конкуренты, и это держит нас в напряжении». - Билл Гейтс
Если вы присоединитесь к соревнованию, вы улучшите свои технические навыки, применяя модели, но вы не справитесь со следующим.
Почему соревнований недостаточно
На соревнованиях данные уже были извлечены из информационной системы, тогда как в реальном мире существуют различные навыки, необходимые для получения данных, их подготовки, уточнения проблемы и координации между командами.
Отсутствие связи
В реальных условиях для решения проблемы создаются разные рабочие группы, которые состоят из разных ролей, и каждая из них выполняет функцию поддержки решения проблемы. Без надлежащих коммуникативных навыков невозможно найти решение.
Уточнение проблемы
Специалист по данным должен иметь больше навыков, чем просто реализовать модель, иногда у компаний есть данные, но они не знают, как перевести проблему в контекст ИИ, или проблема, которую они ставят, не может быть решена с их данными.
В реальном мире существует множество сценариев, в которых специалисту по обработке данных необходимо проявить гибкость ума.
Работа в команде
Сложные задачи требуют разнообразия мышления, и участие в соревнованиях означает соревнование, а не работу друг с другом. Если вы хотите добиться успеха в своей карьере, вам лучше научиться работать в команде.
Важность совместных решений
В условиях совместной работы группа работает над достижением успешного командного результата.
Обмен знаниями и обсуждение лучших способов решения проблемы.
Вы, как энтузиаст науки о данных, улучшаете свои навыки, поскольку в этих средах люди с базовыми, средними и экспертными знаниями Помогите друг другу.
Роль Омдены в устранении этих пробелов
Omdena предлагает среду для совместной работы, где в течение восьми недель около сорока человек работают вместе, чтобы найти решение определенной проблемы:
Эти проблемы имеют социальные последствия, и, решая их, вы улучшаете жизнь людей на планете.
Сотрудники работают как уполномоченная команда и разбивают проблему на подзадачи, а затем каждый человек определяет, над какой задачей он хочет сотрудничать.
Каждый в команде стремится учиться и сотрудничать для создания решения, которое окажет положительное влияние.
Задачи Омдены варьируются от борьбы с голодом, предотвращения сексуальных домогательств, обнаружения лесных пожаров до анализа твитов для предотвращения насильственных действий.
Выводы
- Среда для совместной работы позволяет вам знакомиться с людьми по всему миру с вашими одинаковыми интересами, поэтому вы создаете сеть коллег или друзей, в которых вы могли бы найти помощь в будущем.
- Работа с реальными проблемами и реальные платформы инфраструктуры помогут вам приобрести технические навыки, которые могут потребоваться для новой работы.
- В среде совместной работы каждому участнику назначается роль, вы проводите периодические встречи по задачам и проектам для мониторинга проекта и достигнутых целей. Это поможет вам улучшить свои коммуникативные навыки.
Хотите стать сотрудником Omdena и присоединиться к одному из наших сложных испытаний AI for Good, подайте заявку здесь.
