и как я себя чувствую после первой работы
Наука о данных - самый крутой игрок в нашу эпоху. Компании в различных отраслях осознают потенциал создания ценности с помощью данных. Ценность может быть в любой форме, например в улучшении производственного процесса, более точном прогнозировании спроса, более точных прогнозах продаж и т. Д.
Такая популярная сфера с многочисленными вакансиями привлекает людей. Не только студенты, но и люди, уже имеющие профессиональную карьеру, решают работать в области науки о данных.
Я один из тех, кто решил сменить карьеру и стать аналитиком данных. Мне потребовалось два года, чтобы устроиться на работу в этой сфере. Это было путешествие со смесью чувств. Мне очень нравится эта область, поэтому мое путешествие было захватывающим и в целом увлекательным. Иногда я чувствовал себя истощенным, но никогда не терял мотивации.
После того, как я устроился на работу специалистом по обработке данных, я понял, что принял правильное решение. Долгие ночи и выходные окупились. Для меня это были ночи и выходные, потому что мне приходилось заниматься другой работой, пока я изучал науку о данных.
Я хотел бы поделиться тремя вещами, которые, как мне кажется, будут мотивировать начинающих специалистов по данным.
Данные из реальной жизни
Самая важная часть нашей работы - это данные. Без надлежащих данных мы можем только поцарапать поверхность. Доступные данные для обучения и практики обычно не являются данными из реальной жизни.
Готовые наборы данных почти всегда аккуратны и чисты. Они недостаточно сложные. Вы можете изучить основы с такими наборами данных, которые через некоторое время могут стать немного скучными.
Такие наборы данных полезны для практики и изучения основ. Однако реальные данные запутаны и намного сложнее. Требуется много работы, чтобы очистить, обработать и вывести значимые идеи.
Как только вы начнете работать специалистом по данным, у вас будет возможность работать с реальными данными. Это намного веселее и увлекательнее. Вы почувствуете, что делаете правильную работу.
Еще одно преимущество работы с реальными данными заключается в том, что у вас будет возможность получить значимые результаты. В зависимости от области, в которой вы работаете, вы можете быть удивлены тем, что данные говорят или показывают вам.
Совместная среда
Я следил за процессом самоучки, чтобы изучить науку о данных. Несмотря на то, что существуют различные ресурсы, чтобы учиться и задавать вопросы, наличие коллеги или коллег по анализу данных является очень ценным активом.
У вас есть возможность обсудить свои идеи и провести мозговой штурм. Вы откроете для себя разные способы выполнения задачи. Вы получите знания и улучшите свои навыки намного быстрее, чем раньше.
То, что предлагает совместная рабочая среда, более ценно, чем лучшие курсы MOOC или онлайн-сертификаты. Возможность обсудить свое решение или реализацию делает его более увлекательным.
Не всегда вы будете учиться у своих коллег. В некоторых случаях вы предложите лучшее решение или сможете помочь коллегам. Такие обстоятельства повысят вашу мотивацию.
Наука о данных на уровне производства
Путешествие по изучению науки о данных, вероятно, будет ограничено блокнотами jupyter. Мы загружаем набор данных из Интернета и практикуемся в блокноте. Типичные задачи включают очистку, предварительную обработку, анализ и визуализацию данных.
Этот рабочий процесс подходит для обучения и практики. Однако ощущение работы на производственном уровне никогда не может быть достигнуто с ноутбуками jupyter. Ощущение, когда вы видите, что ваше решение впервые развернуто и используется в производственной среде, бесценно.
Работа в производственной среде с реальными данными - это то, чего мы не можем достичь с помощью сертификатов, курсов или учебных пособий. Поначалу это может быть сложно, но это еще больше будет мотивировать и волновать вас.
С другой стороны, ошибка в производственной среде обходится дорого. Вы должны быть очень осторожны. Однако ошибки случаются. Вместо того, чтобы позволять таким ошибкам демотивировать вас, рассматривайте их как возможность узнать что-то новое и улучшить свои навыки.
Работа на производственном уровне требует сотрудничества с другими профессионалами, такими как инженеры-программисты. В некоторых компаниях вам потребуется расширить сферу деятельности и также выполнять задачи, связанные с программным обеспечением. Я вижу в этом возможность приобрести новые навыки.
Заключение
Хотя наука о данных - такая популярная и востребованная область, найти свою первую работу может оказаться сложнее, чем вы ожидаете. Есть чему поучиться, и нелегко продемонстрировать то, что вы знаете, без предшествующего опыта работы.
Однако в конечном итоге вы получите первую работу, если продолжите учиться. Я хотел поделиться своим опытом, который, я думаю, еще больше мотивирует вас на достижение вашей цели.
Я более чем рад, что решил сменить карьеру и стать аналитиком данных. Моя мотивация и энтузиазм возросли с тех пор, как я начал работать специалистом по данным.
Спасибо за чтение. Пожалуйста, дайте мне знать, если у вас есть какие-либо отзывы.
