Хотіли б ви працювати дата-сайентістом (Data Scientist)? Отримати професію, що має попит можна різними способами, і онлайн-курси — не найвдаліший з них. Ось які є альтернативи.
1. Розв’язати справжню проблему
Фахівці початківці можуть вибрати проблему і вирішити її за допомогою інструментів машинного навчання. Це непросто, коли немає роадмап. Але зате це — справжній досвід, який розповість про претендента як про фахівця з досвідом, незалежно від того, було рішення успішним чи ні.
Ось приклади таких проблем:
- виявити фейкові новини;
- передбачити вартість житла в вашому районі;
- рекомендувати домашню тварину в залежності від способу життя людини.
Якщо рішення працює (хоча б частково), варто створити для нього інтерфейс і розмістити пост на Hacker News або Product Hunt.
Цей досвід можна додати в резюме, написавши в поле з посадою «дата-сайентіст». Якщо проблема була вирішена за допомогою машинного навчання, ніхто не зверне уваги, що команда проєкту складалася з однієї людини. Після про цей досвід можна буде розповісти на співбесіді, і він буде мати більшу вагу, ніж онлайн-сертифікат.
2. Знайти ментора-експерта зі штучного інтелекту
Ще одна рекомендація — познайомитися з досвідченим фахівцем, який зміг би порадити інструменти штучного інтелекту для задач, які ви намагаєтеся вирішити.
Знайти ментора можна в такий спосіб:
- зв’язатися з місцевими фахівцями з дата-сайєнс через LinkedIn;
- запросити їх на каву;
- придумати конкретну проблему і варіанти її вирішення, щоб отримати зворотній зв’язок;
- запровадивши рішення, знову організувати зустріч, щоб обговорити результати.
3. Пройти стажування по машинному навчанню
На стажуванні менше платять, але зате можна взяти участь в реальних проєктах, що використовують штучний інтелект. Цей спосіб не для всіх, і більше підходить для молодих фахівців або студентів. Не кожному вдасться піти з роботи й стати стажистом, але можна знайти варіант на неповний робочий день або в віддаленому форматі. Важливо, щоб в резюме з’явився досвід, пов’язаний з проектом з застосуванням штучного інтелекту.
4. Почати застосовувати дата-сайєнс на своїй роботі
В першу чергу потрібно визначити, як ваша компанія може використовувати штучний інтелект для будь-якої задачі, а потім розв’язати цю проблему. Можливо, протягом робочого дня часу на це не буде. Але проєктом можна зайнятися ввечері або на вихідних, а потім розповісти про результати.
Якщо компанія невелика, ніхто не буде проти ініціативи співробітника. Якщо рішення виявиться дійсно корисним, проєкт можуть включити в число його постійних завдань. Це теж варто вказати в резюме.
5. Записатися в буткамп по дата-сайєнс
На це потрібні гроші, і не всі буткампи однаково добрі, але після них можна отримати роботу у великій поважній компанії.
Кращі буткампи приймають тільки учасників з науковим ступенем, так що, можливо, успішність кандидатів — це швидше «помилка того хто вижив» (буткампи приймають студентів, які в будь-якому випадку доб’ються свого).
У буткампів є кілька переваг:
- кандидати консультують справжні компанії;
- випускники отримують зв’язок з бізнесом, який шукає співробітників;
- ті хто навчаються готуються до роботи (хоч і не всі її отримують).
6. Спочатку стати розробником
Поки завдання дата-сайєнс вирішуються за допомогою коду, цей напрямок багато в чому перетинається з розробкою програмного забезпечення. Набравшись досвіду в цій галузі, можна знайти посаду в дата-сайєнс, яка передбачає роботу з уже знайомими базами даних, мовами програмування і бібліотеками. Якщо здобувач відповідає більшості вимог до вакансії, у нього непогані шанси потрапити на співбесіду.
У цього варіанту є й інші переваги:
- отримання гідної зарплату;
- праця в компаніях, які наймають фахівців з дата-сайєнс;
- придбання широкого досвіду в технічній сфері;
- доведення здатності виконувати аналогічну роботу.
7. Отримати ступінь магістра або PhD в галузі технічних наук, а потім знайти роботу
Не кожен зможе витратити від двох до шести років на навчання, але більшість фахівців з дата-сайєнс саме так і вчинили, отримавши або ступінь магістра в області, пов’язаної зі штучним інтелектом, або PhD в галузі технічних наук (необов’язково по штучному інтелекту).
Традиційна вища освіта затратна як з точки зору фінансів, так і в плані часу, але до неї більше довіри, ніж до онлайн-сертифікатів.
Як щодо онлайн-курсів?
Вони безумовно мають право на життя, але не допомагають отримати роботу. Плюс онлайн-курсів полягає в тому, що вони допомагають зрозуміти, чого ви не знаєте, і вивчити конкретні методи.
Але з іншого боку, онлайн-курси дають відчуття виконаного обов’язку, не допомагаючи розв’язати реальну проблему. Варто спочатку визначити її, а потім піти на онлайн-курси, щоб впоратися з цим завданням.
БІЛЬШЕ ЦІКАВОГО:
- Автоматизація науки: як вчені застосовують штучний інтелект, нейромережі та машинне навчання
- 5 простих кроків, щоб зробити штучний інтелект силою добра
- Як Facebook використовує штучний інтелект для уникнення самогубств?
Джерело: Medium