Наука о данных — одна из лучших карьерных путей сегодня, и я поделюсь некоторыми стратегиями о том, как стать лучше в науке о данных и быстрее учиться, благодаря своему многолетнему опыту работы в качестве специалиста по данным.

Вот стратегии:

1. Делайте небольшие шаги

Прогресс в науке о данных часто зависит от небольших шагов. Они являются наиболее важными сегментами прогресса в карьере Data Science.

2. Всегда возвращайтесь к основам

Даже самые сложные алгоритмы создаются с использованием базовых блоков кода. Если вы хотите понять продвинутую науку о данных, подробно изучите основы.

3. Никогда не прекращайте учиться

Data Scientist никогда не должен прекращать учиться. Почему? Ну, потому что наука о данных сама по себе быстро развивается, и обучение гарантирует, что вы будете в курсе последних знаний в области науки о данных и что объем ваших знаний увеличивается.

4. Не бойтесь внедрять новые и сложные процедуры или выводить работу из зоны комфорта.

Многие Data Scientist предпочитают оставаться в зоне комфорта. Вместо этого попробуйте выйти из зоны комфорта и научиться применять методы, с которыми вы раньше не работали. Это один из лучших способов расти как Data Scientist.

5. Помните об общей цели каждого проекта

Вместо того, чтобы начинать проект, не зная, чем он закончится, попробуйте предсказать общую цель проекта и то, что нужно для ее достижения. Чтобы добиться успеха в любом проекте по науке о данных, постарайтесь точно понять, что нужно, чтобы определить этот проект как успешный.

6. Научитесь доносить науку о данных до специалистов, не занимающихся данными

Это очень важно для любого Data Scientist. Не все имеют такое же представление о науке о данных, как специалисты по данным. Изучение того, как адаптироваться к перспективе, не связанной с данными, позволит убедиться, что наука о данных понимается всеми участниками проекта и другими заинтересованными сторонами.

7. Всегда применяйте то, что вы узнали в практическом проекте

Вероятно, самый важный сегмент из моего списка стоит последним. Специалисты по данным часто учатся, внедряют код, узнают что-то новое и иногда делают это слишком быстро. Потратьте время, чтобы реализовать то, чему вы научились, в реальном проекте. Это не только единственный способ завершить процесс обучения, но эти проекты отлично подходят для портфолио любого специалиста по данным и служат хорошим доказательством навыков Data Science.