Основные выводы из моего опыта работы в области науки о данных в промышленности.
Последние 3 месяца я работал стажером в области Data Science в MailChimp в Атланте, штат Джорджия. До этого всю свою работу я проводил на курсах, в независимых проектах и проводил исследования в Quinn Group. Благодаря этому опыту я узнал несколько вещей, которые способствовали моему личному и профессиональному росту. Я хотел бы поделиться некоторыми вещами, которые я узнал этим летом!
Это намного больше, чем просто наука о данных
К счастью, моя работа в качестве стажера не заключалась в приготовлении кофе для штатных сотрудников. Вместо этого я был интегрирован в текущие проекты моей команды, как если бы я был обычным сотрудником. Взяв на себя эту ответственность, я мог многое делать за пределами типичного конвейера обработки данных.
Я встретился с межфункциональными командами, построил информационные панели, изучил крайние случаи, запустил модели, представил свои выводы, провел исследования, скоординировал с моим менеджером по продукту, охарактеризовал данные, составил отчеты, выполнил статистический анализ, создал тест обеспечения качества, написал производственный код, и занимался прагматическим планированием.
Все это дало мне ценный опыт, выходящий за рамки того, что я ожидал изначально. К концу лета я почувствовал себя настолько вовлеченным во внутреннюю работу своих проектов, потому что сделал так много всего. Благодаря этому я научился носить разные шляпы.
Устраивайтесь в своей рабочей среде
Ваша первая неделя не должна содержать настоящей работы. У вас будет достаточно времени для этого в стандартной 12-недельной стажировке. Так что не пытайтесь набрать миллион строк кода, чтобы произвести впечатление на своего менеджера.
Вместо этого вам следует сосредоточиться на том, чтобы устроиться, узнать о проектах, над которыми вы будете работать, задать важные вопросы, научиться ориентироваться в офисе, настроить виртуальную среду и познакомиться с коллегами!
Это гарантирует, что вы полностью поймете траекторию движения вашей команды, сложности и то, как вы можете повлиять на нее. Это также дает вам возможность правильно представиться всем людям, с которыми вы будете регулярно общаться.
Принимая обратную связь
Научиться давать и получать честную обратную связь было одним из самых полезных вещей, которые я узнал этим летом. Моя команда по анализу данных использует подход обратной связи, описанный в книге Radical Candor Ким Скотт. Таким образом, частые и честные отзывы должны быть:
- Действующий. Потому что никому не выгодны комментарии типа «Твой блокнот - отстой» или «Это ужасный сюжет».
- Прагматичный и уважительный, владеющий искусством вдумчивого несогласия.
- Установлено как обычно, сделав это привычкой в офисе.
Самое главное, чтобы все конструктивные отзывы были хорошо приняты. Вы должны позволить комментатору увидеть ваш энтузиазм и принимающее отношение, чтобы ему было удобнее выражать свое честное мнение. Таким образом вы получите только самую полезную обратную связь.
Общение за пределами вашей команды
Вам нужно будет чувствовать себя комфортно, представляя свою работу людям, не знакомым с концепциями науки о данных. Это может быть сложно, потому что вы, вероятно, привыкли делиться этими идеями с людьми в своей команде. Проблема в том, что люди, не входящие в вашу команду, имеют разное происхождение. Что еще хуже, большой опыт может сделать вас плохим учителем, поскольку у вас больше нет точки зрения кого-то нового.
«Если вы не можете объяснить это шестилетнему ребенку, вы сами этого не понимаете». - Альберт Эйнштейн
Я усвоил несколько рекомендаций: убедитесь, что ваша цель ясна, используйте примеры из реального мира, ограничьте использование сложной математики и знайте свою аудиторию.
Наконец, вам нужно получить отзывы от кого-то свежего взгляда . Это человек, который не слишком разбирается в деталях вашей работы. Поговорите с ними о своей работе и представьте ее, как обычно. Прочтите их выражения и посмотрите, насколько хорошо они следят за ними.
Если они поймут это совершенно без задоринки, вы это поймете! Если им это не по зубам, возможно, вы захотите упростить терминологию и визуальные эффекты.
Будьте представителем своей команды
Во многих компаниях наука о данных не пользуется такой широкой репутацией, как другие отделы, такие как разработка программного обеспечения. В этом случае ваши коллеги будут меньше понимать вашу роль и ваши проекты. Поэтому особенно важно, чтобы намерения, успехи и ожидания вашей команды не были вырваны из контекста.
Вы можете сделать это, уточнив ситуацию со своими менеджерами и командой. Если вас спрашивают о чем-то, в чем вы совершенно не уверены, можно любезно признать: «Я не знаю».
Последнее, что вы хотите сделать, - это говорить о том, в чем вы не уверены, и непреднамеренно дезинформировать или чрезмерно увлечься чем-то от имени своей команды.
Оставаясь в пределах вашего прицела
При назначении заявке бизнес-цель, техническая цель и определение завершенности должны быть четко определены. Если это не так, поработайте со своей командой над уточнением задачи. Это поможет вам управлять ожиданиями и снизить вероятность уменьшения объема.
Ползание объема происходит, когда вы продолжаете добавлять подзадачи в свой тикет после того, как начали над ним работать. Каждая дополнительная подзадача расширяет объем вашего билета, и как только вы начнете внедрять все эти новые идеи, ваш одноразовый билет вырастет до размера нескольких билетов. Затем, прежде чем вы это осознаете, вы теряете из виду цель своего тикета, работая над чем-то, выходящим за рамки его первоначальной цели.
По моему опыту, заявки, связанные с исследовательским анализом, были наиболее восприимчивы к расширению охвата. Я продолжал переходить от одной идеи к другой и, не успев ее осознать, оказался в кроличьей норе.
Это помогло мне сосредоточиться только на минимальных требованиях, определенных в моей заявке, и отметить любые дополнительные задачи, которые я придумал. Как только все минимальные требования были выполнены, я мог вернуться к нему и решить, предоставляет ли какая-либо из этих подзадач какую-либо новую информацию для моего анализа.
Часто я приходил к выводу, что эти подзадачи были избыточными и что мой рабочий блокнот уже содержал все необходимое.
Стажировка для ВАС
Ваша стажировка предназначена для того, чтобы вы преодолели разрыв между школой и производством. Воспользуйтесь этой уникальной возможностью обучения. Вы должны развивать свои сильные стороны, осваивать новые навыки, общаться и выполнять значимую работу.
Самое приятное то, что после рабочего дня вы можете расслабиться и снять стресс без угрызений совести, которые у вас есть, пока вы учитесь в школе. Не тратьте время и не чувствую необходимости делать что-либо, связанное с работой. Вы просто свободны провести остаток дня!
Свяжитесь со мной в LinkedIn! Узнайте больше о моей работе здесь.
