Технологии и стандарты могут меняться, но эти советы будут применимы на протяжении всей вашей карьеры.
Самый большой страх любого, кто работает в области науки о данных, становится неактуальным.
Ничто не движется быстрее скорости света и технологической индустрии, и ученые, занимающиеся данными, нередко теряют актуальность всего через несколько лет после того, как начинают работать в этой области.
Это означает, что борьба всегда ведется за то, чтобы оставаться актуальным, осваивать новые навыки и следить за тем, чтобы вы регулярно занимали свое место за столом специалистов по обработке и анализу данных.
Тем не менее, это не должно быть так страшно, как я представил. Несмотря на то, что наука о данных действительно развивается быстро с постоянной потребностью в новых технологиях, углубленной деловой хваткой и более четкими презентациями для заинтересованных сторон, есть несколько простых вещей, которые всегда останутся неизменными. Технологии постоянно меняются, и всегда есть новые достижения в исследованиях того, как ваша отрасль может работать лучше.
Сосредоточение внимания на вещах, которые вы можете контролировать, таких как социальные навыки, управление проектами, деловая хватка и умение задавать правильные вопросы, в долгосрочной перспективе продвинет вас гораздо дальше, чем изучение нового языка программирования или изобретение велосипеда. Эти вещи не только сделают вас лучшим специалистом по данным (поскольку давайте смотреть правде в глаза, наука о данных, как бы нам этого ни хотелось, это не только математика и программирование), но они также обеспечат долгосрочную перспективу вашей карьеры. .
5 простых советов, которые помогут вам стать специалистом по данным в будущем
1. Развить хорошую деловую хватку/стать малым и средним бизнесом
Если вы сможете доказать, что приносите пользу своей компании, вы никогда не останетесь без работы.
Но как вы предоставляете доказательства своего влияния?
Развивая и поддерживая хорошую деловую хватку и следя за последними тенденциями и достижениями в своей отрасли, вы всегда будете иметь место за столом своей компании.
Как выглядит хорошая деловая хватка?
Твердая деловая хватка, которая поможет вам быть уверенным в завтрашнем дне, — это богатое сочетание знаний и навыков в конкретной отрасли, основанных на вашем опыте на рабочем месте. Деловая хватка — это то, что помогает принимать обоснованные решения, предсказывать достижения или изменения в отрасли, а также дает вам уверенность в том, что вы будете направлять свою компанию (или даже свой отдел в меньшем масштабе) в определенном направлении. Это означает, что вы всегда будете в курсе всех мелочей отрасли, в которой вы работаете. Мой любимый способ развить деловую хватку и быть в курсе отраслевых достижений — подписаться на информационные бюллетени, блоги, подкасты и каналы YouTube от лидеров отрасли и энтузиастов.
Один проект, над которым я работал, был в другой области, чем я когда-либо работал раньше. Перед нашими первыми встречами я провел небольшое исследование, чтобы знать, чего ожидать, и увидеть, в каком направлении движется отрасль. Примерно через десять минут у меня был список идей, которые я представил клиенту. Хотя они не принимали каждое мое предложение, они, безусловно, были впечатлены тем, что я потратил время, чтобы провести некоторое исследование, чтобы понять их и то, как работает их бизнес. Кроме того, некоторые из моих предложений воплотились в окончательный продукт и в конечном итоге предоставили больше информации и деталей, чем они изначально ожидали.
Чтобы сделать еще один шаг вперед, вы можете подумать о том, чтобы стать экспертом в предметной области (SME). МСП пользуются большим спросом, поскольку они обладают очень специфическим банком знаний, применимым к очень специфическим ситуациям, с которыми может столкнуться клиент. Например, вы можете быть специалистом по данным, который является малым и средним предприятием в области экологии популяций диких животных, и использует эти знания, чтобы помочь клиентам определить, как расширение их промышленных проектов сокращает пространство среды обитания и тем самым влияет на популяции видов, которые называют этот район своим домом. В качестве альтернативы вы можете быть специалистом по обработке и анализу данных, который занимается удержанием посетителей веб-сайта и может определить, используя данные, точный момент, когда веб-сайт клиента теряет своих посетителей, и как это можно исправить. Стать малым и средним бизнесом — это отличный способ получить образование, не связанное с наукой о данных (например, степень в области естественных наук, медицины, инженерии, бизнеса и т. д.), и применить его в своей работе. Вы также можете стать малым и средним бизнесом, бесплатно прослушав университетские курсы, прочитав как можно больше по этой теме, а также укрепив свой авторитет в качестве малого и среднего бизнеса, опубликовав работу в Интернете.
2. Уметь подстраивать свое сообщение под аудиторию
Это кажется стандартным советом, но люди с техническим образованием редко знают, как эффективно общаться с аудиторией перед ними. Может быть трудно помнить, что вы не всегда разговариваете с зеркалом самого себя.
Лучший способ начать доносить до аудитории правильное сообщение — проверить, кто ваша аудитория и что для нее важно. Оттуда вы можете начать создавать свое сообщение в соответствии с потребностями аудитории.
Процесс создания сообщения прост.
Не используйте технические термины, когда разговариваете с нетехническими людьми.
При общении с коллегами по обработке данных переводите разговор на технические темы.
Чем старше человек, с которым вы разговариваете, тем более важным должно быть ваше сообщение.
Небольшие беседы с постоянными клиентами всегда необходимы для поддержания прочных отношений.
Генеральный директор хочет знать только результат вашего анализа и то, что он означает для его компании.
Умение разговаривать со всеми принесло мне наибольший успех в моей карьере. Мои гибкие коммуникативные навыки в конечном итоге привели мою карьеру в области технологий в определенном направлении, которое было менее технологическим и более управленческим, потому что я мог вести переговоры с членами моей команды, я мог объяснять технические концепции нетехническими способами. клиентам, и я смог отсеять нужную информацию, чтобы донести ее до потенциальных клиентов.
Способность эффективно, продуктивно и интуитивно общаться со всеми, от членов вашей команды до других технических специалистов, руководителей высшего звена и постоянных клиентов, — это навык, который сделает вас бесценным для вашей компании.
3. Возможность задавать хорошие вопросы перевешивает необходимость идти в ногу с новейшими технологиями.
Можно утверждать, что на заре науки о данных большинство анализов можно было выполнить с помощью Excel и SQL.
Анализ данных заключается в том, кто может задавать правильные вопросы, а не в том, кто может лучше всего использовать новейшие технологии. Новые технологии обработки данных возникают просто как решение мелких проблем или неудобств, с которыми сталкиваются все специалисты по обработке и анализу данных в ходе своей повседневной работы. Может быть, новый инструмент сократит вашу рабочую нагрузку на несколько минут, автоматизировав простую задачу, или, возможно, инструмент позволит вам создавать визуально ошеломляющую графику, которой могут позавидовать художники.
Однако новый сверхэффективный инструмент не может преодолеть необходимость задавать хорошие вопросы. Эти сверхэффективные инструменты не сделают вас лучшим специалистом по данным, если вы не сможете задавать правильные вопросы.
Развитие способности задавать правильные вопросы в нужное время сделает больше для будущего вас как специалиста по данным, чем ваша способность идти в ногу с новыми технологиями, которые станут непонятными год спустя.
Как упоминалось выше, большинство анализов данных можно выполнить с помощью простых инструментов. Именно вопросы, которые вы задаете своему клиенту, начальнику или другим заинтересованным сторонам, будут иметь значение.
Вопросы, которые вы должны задавать при каждом анализе до конца своей карьеры, включают (но не ограничиваются ими):
- «Какие переменные имеют отношение к проблеме, которую я пытаюсь решить?»
- «Каковы ключевые компоненты этого набора данных?»
- «Можно ли классифицировать эти данные?»
- «Является ли результат этого анализа необычным?»
- «Каковы ключевые отношения?»
- «Это лучший способ, которым эта компания могла бы выполнять эту задачу?»
- «Что будет в новых условиях?»
- «Какие факторы лучше всего использовать для определения или прогнозирования такой возможности?»
Мой любимый способ отображать информацию, полученную из моих вопросов, — на доске. До, во время и после анализа я добавляю на доску общие и конкретные вопросы по мере их появления. Даже простые вопросы, такие как «Почему результаты этого анализа важны для организации?» или «Кто заинтересован в этом анализе?» добавлены, чтобы завершить четкую картину проблемы, которую я пытаюсь решить. Затем, когда я собираю свои ответы, я записываю их на стикерах и добавляю на доску под вопросом, на который они отвечают. Использование заметок для ответов позволяет мне устанавливать связи между различными частями информации, полученной из вопросов, а также дает мне некоторую гибкость, когда мои ответы на вопросы меняются на основе разных результатов анализа. В качестве бонуса эти заметки становятся ключевой информацией, которую я использую, чтобы сообщить о своих результатах, как обсуждалось выше.
4. Хорошее отношение и искреннее любопытство к проблемам, которые вы решаете, помогут вам оставаться рядом.
Люди в сфере технологий имеют репутацию сварливых, недосыпающих придурков, которые хотят выполнять минимум работы для людей, которых они считают менее умными, чем они.
Я часто видел, что это справедливое представление о приличном срезе технического населения. Я видел несколько человек, которые, несмотря на то, что они невероятно талантливы и хотят работать в глубоко изолированной роли в области науки о данных, где мало контактов с внешним миром, до сих пор не смогли получить работу из-за плохой энергии, которую они приносят. с ними в кабинет. К сожалению, люди, которые выбирают такой путь, как правило, терпят неудачу в своей карьере из-за плохого отношения и работы, которая чуть выше номинала, отталкивает членов команды, начальников и акционеров компании.
Всем нравится приходить на работу, когда их команда состоит из счастливых, искренне любознательных людей. Никому не нравится работать с кем-то, кто, очевидно, просто хочет получить деньги — и продолжает напоминать всем остальным об этом факте.
С другой стороны, хорошее отношение и искреннее любопытство к проблемам, которые вы решаете, являются отличными качествами при тесном сотрудничестве с клиентами. Помните: клиент всегда король. Это означает, что обеспечение того, чтобы они были счастливы и заботились о них, является вашим главным приоритетом. Это особенно важно при работе в небольшой компании, где у вас может не быть группы поддержки клиентов, которая является основным интерфейсом взаимодействия с клиентом. В небольшой компании вы можете быть не только специалистом по данным, но и основным контактным лицом клиента. Не забывайте сохранять профессиональный, терпеливый и любопытный вид, чтобы клиенты знали, что вы искренне заботитесь о них и что их данные в надежных руках.
Хорошее отношение помогло мне пройти долгий путь в моем опыте. Каким бы плохим ни был день или насколько неправильно работал мой код, я всегда включал его для клиентов и излучал энергию и любопытство, а это означало, что со мной всегда было приятно общаться. Здесь вы можете сочетать хорошее отношение с солидной деловой хваткой, чтобы каждый разговор, который вы ведете с другими членами вашей команды, руководителями или клиентами, был плодотворным и содержал новые идеи, которые, возможно, раньше не рассматривались.
Индустрия науки о данных не является исключением — хорошее отношение поможет вам в карьере, как при работе в команде, так и при общении с клиентом.
5. Развивайте навыки управления проектами, которые позволят вести проект от начала до конца.
Что отличает младших специалистов по данным от остальных, так это способность управлять проектом от начала до конца.
Прогресс в науке о данных, как правило, основан на навыках управления проектами и людьми. Это очень важно, если вы хотите спрогнозировать свою карьеру и получать удовольствие от постоянного продвижения по карьерной лестнице в вашей компании.
Являясь младшим специалистом по данным, понятно, что ваша первая цель в карьере — просто выжить в проекте и вовремя сдать результаты. Однако по мере продвижения по карьерной лестнице вы поймете, что у тех, кто обладает навыками управления проектами, гораздо больше шансов добиться успеха, чем у тех, кто остается довольным выполнением только своей небольшой части проекта.
Развитие навыков управления проектами не только позволяет вам продвигаться в вашей компании, но и дает вам возможность начать самостоятельно и стать консультантом, если вам вдруг захочется работать на себя.
Управление проектом по науке о данных от начала до конца включает в себя все традиционные этапы проекта по науке о данных (включая определение проблемы, сбор и очистку данных, анализ, визуализацию и реализацию), а также предварительные сеансы сбора информации с клиентом и Окончательная презентация результатов заинтересованным сторонам в конце проекта. Все онлайн-курсы по науке о данных учат вас, как выполнять традиционные этапы проекта по науке о данных, но лишь немногие выходят за рамки и описывают, как вы должны выполнять предварительные и заключительные этапы проекта.
Предварительный и заключительный этапы проекта, где вы взаимодействуете с клиентом, включают использование советов 1–4, как описано выше. Управление всем проектом по науке о данных потребует всех технических и математических знаний, которые вы приобретете, когда впервые станете специалистом по данным, а также деловой хватки, коммуникативных навыков, навыков сбора фактов и организации, а также надлежащего поведения и профессиональных навыков. .
Твердые навыки управления проектами — вот что в конечном итоге определило мою карьеру в сфере технологий. Хотя я неплохо разбирался в технологической части, умел считать и писать код, я преуспевал в управлении проектами. Вместо того, чтобы бороться с этим, я решил оставить более техническую часть работы и сосредоточиться на том, чтобы быть тем сильным лидером, который мог бы выполнить проект хорошо и в срок. Хотя может быть страшно отказываться от того, что вы хорошо знаете, это может стать отличным опытом обучения, который научит вас большему, чем если бы вы играли осторожно, а также предоставит возможность для вашего продвижения в будущем.
Бонус: SQL, знание предметной области и социальные навыки — единственные вещи, которые никогда не изменятся.
Три вещи, которые никогда не изменятся в науке о данных, — это потребность в SQL, знание предметной области (деловая хватка) и социальные навыки. Остальные будут меняться не реже одного раза в год, но три константы, на которые вы можете положиться, перечислены выше.
Вместо того, чтобы зацикливаться на технологиях, которые, кажется, меняются каждые пять минут, важнее закрепить навыки, которые никогда не изменятся. Как я уже говорил, большинство проектов по науке о данных можно выполнить, используя SQL, Excel, деловую хватку, хорошие коммуникативные навыки и немного интуитивного мышления. В области науки о данных существует много убеждений, что те, кто использует только простые технологии, являются меньшими учеными данных. И наоборот, я считаю, что те, кто может использовать простые технологии для решения тех же проблем, что и те, кто использует новейшие и лучшие инструменты, являются лучшими учеными данных, потому что у них нет всех причудливых уловок для завершения своих проектов.
У каждой компании действительно будут свои стандартные способы ведения дел и конкретные критерии, которые они будут использовать, чтобы решить, кто из их специалистов по данным продвигается вперед. В то время как компетенция в области новых технологий может быть одним из них, будет гораздо больше критериев, требующих, чтобы специалист по обработке и анализу данных обладал солидной деловой хваткой, мог эффективно общаться с различными аудиториями, мог задавать правильные вопросы для решения проблемы, имел хорошее отношение. и искренняя забота и любопытство к проектам, которые они завершают, и способность управлять проектами от начала до конца — другими словами, все вещи в науке о данных, которые никогда не изменятся.
Подпишитесь, чтобы получать мои истории прямо на ваш почтовый ящик: Story Subscription
Пожалуйста, станьте участником, чтобы получить неограниченный доступ к Medium по моей реферальной ссылке (я буду получать небольшую комиссию без дополнительных затрат для вас): Medium Membership
Поддержите мое письмо, пожертвовав средства на создание большего количества историй, подобных этой: Пожертвовать
