Работа с данными в любой сфере - страница 98
Кэролайн Макколл нашла подходящую работу многим подававшим надежды специалистам – новичкам в области аналитики данных. Она говорит о роли сетевого взаимодействия и выделяет в нем десять важнейших шагов (SuperDataScience, 2017b):
1. Выберите специализацию или отрасль, которая вам больше всего нравится (тогда вы скорее найдете именно ту работу, которая сделает вас счастливым).
2. Найдите трех наставников, которые помогут вам сориентироваться и начать карьеру в науке о данных (наставники могут давать советы о том, где вы должны искать работу, помочь вам определить свои сильные и слабые стороны и связаться с нужными людьми).
3. Сотрудничайте с теми, кто может усовершенствовать ваши навыки (наиболее успешные аналитики данных готовы проявить инициативу – запустить свои собственные проекты вместе со специалистами, способными развить их навыки).
4. Организуйте и проведите мероприятие, даже если оно рассчитано только на пятерых (тем самым вы докажете, что достаточно дисциплинированны и хотите учиться у других, а также готовы что-то отдавать).
5. Участвуйте в подготовке подкастов, посвященных науке о данных (это простой способ сделать так, чтобы ваш голос услышали и ваши идеи распространились в международном сообществе коллег).
6. Заполните профиль на LinkedIn и назовите в нем проекты, над которыми вы работали (LinkedIn помогает продемонстрировать свои возможности и предложить услуги компаниям, нуждающимся в аналитиках данных, так что чем больше потенциальные работодатели узнают о ваших проектах, тем лучше).
7. Ставьте перед собой еженедельные достижимые цели (если вы сомневаетесь, начните с малого и для простоты перечислите по порядку свои задачи по налаживанию профессиональных контактов).
8. Посещайте встречи и конференции в интересующей вас области (будьте в курсе и оставайтесь активными – науку о данных представляет процветающее сообщество).
9. Ведите блог (статьи, если они хорошо написаны и умело распространялись, могут обеспечить вам статус эксперта в своей области).
10. Стремитесь познакомиться с другими людьми, даже если это не принесет вам прямой выгоды (вы воспользовались советами и помощью других и теперь должны внести свой вклад).
Заявление о приеме на работу
К настоящему времени вам должно быть ясно, что, поскольку наука о данных еще не достигла своей зрелости как дисциплина, многие компании только начинают разрабатывать стабильную политику использования анализа данных. Если со студенческой скамьи вы еще не работали в профессии, то, вероятно, уже не раз попадали в замкнутый круг: большинство вакансий требуют многолетнего опыта, но вы не можете получить свою первую должность, если у вас нет этого опыта.
Здесь я бы сказал, что, даже если в объявлении о вакансии говорится о пяти‒десяти годах опыта, вы должны все равно попытаться стать претендентом. Описать все функции аналитиков данных на сегодняшний день довольно сложно, и соответствующие вакансии будут оставаться открытыми в среднем на пять дней дольше других. Я бы учел это и предположил, что под опытом имеется в виду скорее период, в течение которого вы изучали науку о данных (либо самостоятельно, либо в учреждении) и практиковали ее[74].
Если вы не прошли первый этап отбора, подумайте о том, чтобы заняться волонтерством[75]. Существует ряд организаций, таких как DataKind и DrivenData, которые руководят проектами и проводят соревнования по анализу данных. Поучаствовать в их деятельности – совсем неплохо для начала.
