Хотя работодателям может показаться неразумным ожидать, что у вас сразу появится большой опыт, наука о данных уникальна по сравнению с некоторыми другими областями. Очень важно, чтобы у вас действительно были навыки, о которых вы заявляете, и чтобы вы доказали их на профессиональном уровне до того, как вас устроят на работу.
Если вас смущает или пугает, казалось бы, непростая задача получения профессионального опыта работы с данными, мы готовы помочь. Вот девять способов получить реальный опыт работы с данными, который поможет развить ваши карьерные навыки и укрепить свое резюме:
Создайте портфолио личных проектов
Совместная работа над проектами данных с открытым исходным кодом
Взять на себя фриланс в области науки о данных
Стажёр по работе с данными
Участвуйте в хакатонах и соревнованиях по Data Science
Решайте практические проблемы и работайте над тематическими исследованиями
Расти, обучая
Ключом к тому, чтобы вас заметили в науке о данных, является мощное и убедительное портфолио. Создание портфолио, которое привлечет внимание менеджера по найму, требует усилий, но это необходимо для любого, кто пытается начать карьеру в области данных.
Если вы только начинаете работу со своим портфолио, важно начать с малого. Выполнение большого количества небольших работ с измеримыми результатами намного продуктивнее, чем попытка взяться за крупный проект с первой попытки.
Начните с простых вещей, таких как сбор и очистка беспорядочного набора данных, изучение набора данных и использование полученных результатов для прогнозирования или обнаружения проблем. Предполагая, что вы решили решить проблему с данными (что является важной частью работы специалиста по данным), попробуйте создать собственную модель машинного обучения, чтобы решить эту проблему за вас. Документируйте свою работу, предоставляйте код, который вы использовали, и создавайте значимые визуализации, чтобы продемонстрировать свои способности.
Такие платформы, как Kaggle, предлагают множество возможностей выполнять именно эти типы упражнений, но вы не хотите ограничиваться только ими. Хотя упражнения Kaggle полезны, вы, несомненно, захотите продемонстрировать свои собственные проекты данных в своем портфолио, если собираетесь произвести впечатление на потенциальных работодателей.
Создание надежного портфолио побудит вас исследовать новые возможности, развивать свои навыки и повышать вашу уверенность. Используйте GitHub в качестве рекламного щита для персональных данных, чтобы продемонстрировать свое портфолио. Кроме того, не забывайте обновлять резюме и резюме с подробным описанием всех текущих проектов, в которые вы участвовали. Также неплохо быть активным в LinkedIn. Поделитесь своим путешествием по науке о данных и обновите его, добавляя любые достижения, сертификаты или успешные проекты, которые вы завершили.
Пройдя это, вы продемонстрируете менеджеру по найму, что вы увлечены своей сферой деятельности, имеете высокую мотивацию к обучению и способны выполнять свою работу.
Помимо работы над собственными проектами, вы можете получить опыт, присоединившись к другим специалистам по данным в проекте данных с открытым исходным кодом. Приняв участие в совместном проекте, вы получите несколько преимуществ.
Во-первых, у вас будут невероятные возможности применить свои навыки на практике и получить опыт работы с широким спектром различных проблем с данными и их решений. Во-вторых, у вас будет возможность пообщаться со многими другими профессионалами в области обработки данных. Эти эксперты в данной области могут показать вам полезные советы и хитрости. В-третьих, сотрудничая с сетью профессионалов в области данных, вы разовьете сильные навыки командной работы и общения. Некоторые люди склонны сосредотачиваться на технических способностях, но мягкие навыки бесценны в науке о данных, и они могут помочь вам наладить отношения с менеджером по найму.
Присоединяясь к проектам с открытым исходным кодом, вы открываете дверь в сообщество специалистов по науке о данных, независимо от вашего уровня опыта. Вы встретите множество других профессионалов со схожими интересами и целями, откроете для себя новые способы решения старых проблем и внесете свой вклад в нечто большее, чем вы сами. Если вы заинтересованы в сотрудничестве над проектом с открытым исходным кодом, вот несколько, которые вы могли бы рассмотреть:
Facebook AI's DEtection TRansformer (DETR)
Калибан Google для машинного обучения
Анимация изображений в реальном времени
Кафе