Я ведущий специалист по данным в ИТ-компании, предоставляющей услуги, с более чем 11-летним профессиональным опытом. Я Data Scientist-самоучка.

Несмотря на то, что есть много контента о том, как перейти на науку о данных, при обсуждении со многими знакомыми выяснилось, что у них возникают трудности с переходом на науку о данных. Это было одинаково как для новичков, так и для опытных людей.

Поэтому я подумал о том, чтобы написать о том, что я сделал правильно (к счастью) во время перехода.

Мой фон :

По образованию я инженер по электронике и телекоммуникациям. Я начал свою карьеру с должности инженера-электрика в подрядной фирме по электротехнике, а затем перешел в науку о данных.

Как видите, у меня был «нулевой» опыт кодирования. У меня почти не было опыта работы с Excel (очень базовый уровень). Самым большим психологическим препятствием, которое у меня было, было то, что я не умел кодировать и думал, что это очень сложно.

Тем не менее, как-то я начал учиться программировать (сначала использовал DataCamp). Было много проблем, но я был настойчив и учился каждый день.

Вывод 1. Научиться программировать может каждый, независимо от своего опыта

Опубликовать это, я начал со статистики. Мне нравилась статистика, но я был не в курсе, поэтому я начал ее изучать. Мне потребовалось так много дней, чтобы изучить и узнать много вещей. В конце концов, я снова начал что-то забывать, так как охватил много понятий. Позже друг предложил изучить основы и глубоко погрузиться по мере необходимости. Этот базовый совет очень помог мне на протяжении всей моей карьеры.

То же самое произошло со мной при изучении алгоритмов машинного обучения, математика, стоящая за алгоритмами, довольно сложна, и есть много жаргона, который нужно освоить новичку или даже опытному человеку.

Вывод 2. Вам не нужно изучать все за один раз. Маленькие шаги в правильном направлении приведут вас к большому успеху

После изучения многих концепций, упомянутых выше, я начал обновлять свое резюме и подавать заявки на работу. Именно тогда я понял, что мне не звонили на собеседования даже в течение нескольких месяцев.

Я попросил друга, работающего в технологической компании, связать меня с специалистом по данным, работающим с ним. К счастью, он помог мне, и Data Scientist попросил меня включить все, что я узнал, в свой опыт, а затем применить это. Я только что упомянул ключевые слова Data Science как жаргон во всем своем резюме.

Вывод 3. Каждому нужно руководство, и нет ничего постыдного в том, чтобы обратиться к людям. В большинстве случаев люди готовы помочь. Вам просто нужно сделать первый шаг.

Позже мне начали звонить, но я не мог ответить даже на элементарные вопросы, которые я изучил и знал ответы.

Я до сих пор помню, как во время очного раунда один технический парень спросил: «Используется ли логистическая регрессия для регрессии или классификации?» У меня не было ответа на такой глупый вопрос (сегодня я могу вдоволь посмеяться над этим). Я чувствовал себя настолько смущенным, что был почти на грани ухода из Data Science.

Как-то я задержался.

Вывод 4. Учитесь делать ошибки на ходу. То, что сегодня кажется огромной ошибкой, через несколько лет вы будете смеяться над этим. Всегда улыбайтесь (легко проповедовать, очень сложно реализовать)

Примерно после 8-10 отказов я понял, какова была схема вопросов, задаваемых на собеседованиях. Именно тогда я начал эффективно рассказывать о своих проектах и ​​начал проходить несколько раундов интервью.

Вывод 5. Никогда не сдавайтесь. Берите вещи по одной. Вы потерпите неудачу только тогда, когда сдадитесь. До тех пор, пока вы не сдадитесь, есть только 2 исхода: либо вы сдадите экзамен, либо научитесь.

После многих, многих собеседований я смог получить одно предложение и смог совершить переход. (Во время моего последнего переключения я получил 5 предложений из 8 нечетных интервью, которые я дал.)

Вывод 6. Как специалист по данным, вы должны изучать технические концепции, но большинство заинтересованных сторон, с которыми мы взаимодействуем, не являются техническими, и поэтому нас проверяют, можем ли мы объяснить сложные технические концепции на языке непрофессионала

Вывод 7: «Ракете требуется максимальное количество топлива во время взлета». Точно так же самое сложное — это начать, но если вы каким-то образом пройдете начальную фазу, все станет легче.

Вся идея, стоящая за тем, чтобы поделиться своей историей, заключалась в том, чтобы продолжать мотивировать людей своим собственным путешествием.

Я смог перейти из-за руководства стольких людей.

В качестве своего способа отблагодарить общество я постараюсь поделиться многими такими постами вместе с функциональными и техническими знаниями.