Как стать дата-сайентистом: семь более удачных способов, чем онлайн-курсы

1. Решить настоящую проблему

Начинающие специалисты могут выбрать проблему и решить ее с помощью инструментов машинного обучения. Это непросто, когда нет роадмап. Но зато это — настоящий опыт, который расскажет о соискателе как о специалисте с опытом, независимо от того, было решение успешным или нет.

Вот примеры таких проблем:

• выявить фейковые новости;
• предсказать стоимость жилья в вашем районе;
• рекомендовать домашнее животное в зависимости от образа жизни человека.

Если решение работает (хотя бы частично), стоит создать для него интерфейс и разместить пост на Hacker News или Product Hunt.

Этот опыт можно добавить в резюме, написав в поле с должностью «дата-сайентист». Если проблема была решена с помощью машинного обучения, никто не обратит внимания, что команда проекта состояла из одного человека. После об этом опыте можно будет рассказать на собеседовании, и он будет иметь больший вес, чем онлайн-сертификат.

2. Найти ментора-эксперта по искусственному интеллекту

Еще одна рекомендация — познакомиться с опытным специалистом, который смог бы посоветовать ИИ-инструменты для задач, которые вы пытаетесь решить.

Найти ментора можно следующим способом:

• связаться с местными специалистами по дата-сайенс через LinkedIn;
• пригласить их на кофе;
• придумать конкретную проблему и варианты ее решения, чтобы получить обратную связь;
• внедрив решение, снова организовать встречу, чтобы обсудить результаты.

3. Пройти стажировку по машинному обучению

На стажировке меньше платят, но зато можно поучаствовать в реальных проектах, использующих ИИ. Этот способ не для всех, и больше подходит для молодых специалистов или студентов. Не каждому удастся уйти с работы и стать стажером, но можно найти вариант на неполный рабочий день или в удаленном формате. Важно, чтобы в резюме появился опыт, связанный с ИИ-проектом.

4. Начать применять дата-сайенс на своей работе

В первую очередь нужно определить, как ваша компания может использовать искусственный интеллект для какой-либо задачи, а затем решить ее. Возможно, в течение рабочего дня времени на это не будет. Но проектом можно заняться вечером или на выходных, а затем рассказать о результатах.

Если компания небольшая, никто не будет против инициативы сотрудника. Если решение окажется действительно полезным, проект могут включить в число его постоянных задач. Это тоже стоит указать в резюме.

5. Записаться в буткамп по дата-сайенс

Это стоит денег, и не все буткампы одинаково хороши, но после них можно получить работу в крупной уважаемой компании.

Лучшие буткампы принимают только участников с ученой степенью, так что, возможно, успешность кандидатов — это скорее «ошибка выжившего» (буткампы принимают студентов, которые в любом случае добьются своего).

У буткампов есть несколько преимуществ:

• кандидаты консультируют настоящие компании;
• выпускники получают связи с бизнесом, который ищет сотрудников;
• обучающиеся готовятся к работе (хоть и не все ее получают).

6. Сначала стать разработчиком

Пока задачи дата-сайенс решаются с помощью кода, это направление во многом пересекается с разработкой ПО. Набравшись опыта в этой области, можно найти должность в дата-сайенс, которая предполагает работу с уже знакомыми базами данных, языками программирования и библиотеками. Если соискатель соответствует большинству требований к вакансии, у него неплохие шансы попасть на собеседование.

У этого варианта есть и другие преимущества:

• получать достойную зарплату;
• работать в компаниях, которые нанимают специалистов по дата-сайенс;
• приобрести широкий опыт в технической сфере;
• доказать способность выполнять аналогичную работу.

7. Получить степень магистра или PhD в области технических наук, а затем найти работу

Не каждый сможет потратить от двух до шести лет на учебу, но большинство специалистов по дата-сайенс именно так и поступили, получив либо степень магистра в области, связанной с искусственным интеллектом, либо PhD в области технических наук (необязательно по ИИ).

Традиционное высшее образование затратно как с точки зрения финансов, так и в плане времени, но к нему больше доверия, чем к онлайн-сертификатам.

Как насчет онлайн-курсов?

Они определенно имеют право на жизнь, но не помогают получить работу. Плюс онлайн-курсов заключается в том, что они помогают понять, чего вы не знаете, и изучить конкретные методы.

Но с другой стороны, онлайн-курсы дают ощущение выполненного долга, не помогая решить реальную проблему. Стоит сначала определить ее, а затем пойти на онлайн-курсы, чтобы с ней справиться.

Источник.