6 вопросов, которые помогут вам принять решение
Мы все хотим сделать карьеру, которой мы увлечены, любим заниматься и которая поможет нам зарабатывать на жизнь достойным образом. В последние годы, с расширением использования технологий в нашей жизни, количество рабочих мест в сфере высоких технологий во всем мире росло экспоненциально. Большинство этих рабочих мест предлагают хорошие льготы и часто имеют более высокую заработную плату, чем в большинстве других областей.
А с постоянным развитием технологий будут и дальше создаваться новые рабочие места, и на них будет расти спрос. Вот почему работа в сфере технологий всегда казалась очень привлекательной для всех, кто задумывался о смене карьеры, или для студентов, выбирающих карьерный путь.
Хотя работа в сфере технологий имеет много преимуществ, от оплаты до разнообразной работы и возможности работать удаленно, техническая карьера определенно не для всех. Одним из самых известных направлений карьеры в сфере технологий является наука о данных, область, столь же обширная, сколь и важная для современного мира. За последнее десятилетие количество людей, занимающихся наукой о данных, и количество инструментов для анализа данных стремительно выросло.
За это десятилетие миллионы людей изучали науку о данных, будь то онлайн-курсы или получив ученую степень в этой области. Предпосылка и преимущества работы в области науки о данных продолжают привлекать людей сегодня и будут привлекать их в ближайшем будущем. Но один вопрос, который задавали себе все эти люди, в том числе и я, - это: «Является ли наука о данных моей карьерой?».
Независимо от того, хорошо ли оплачивается сфера деятельности и насколько она важна в мире, это не помогает вам решить заняться этой сферой как карьерой. Наука о данных ничем не отличается, и это не правильный путь для всех. В этой статье я предложу 6 вопросов, которые вы можете задать себе, чтобы составить представление о том, понравится ли вам карьера в области науки о данных.
Вопрос 1: У вас любопытный ум?
Начнем с самого важного, на мой взгляд, вопроса: «У вас любопытный ум?». Вы любите разгадывать головоломки, понимать, почему все так, как есть и как они стали такими? Вы задаетесь вопросом «почему», когда сталкиваетесь с интересными открытиями или обстоятельствами?
Это хороший признак того, что наука о данных может стать для вас потенциальной областью применения. В науке о данных любопытство специалиста по данным может иметь большое значение, когда они исследуют эти данные. Это любопытство заставит их задавать правильные вопросы, что приведет к лучшему анализу и, следовательно, к лучшему принятию решений.
Но если вы ответите на этот вопрос «нет», «меня не волнует, почему все обстоит так, как есть, или почему люди делают то, что делают». Тогда изучение данных может быть для вас немного сложным.
Вопрос 2: Вы всегда готовы узнавать что-то новое?
Технологии - это постоянная область; он продолжает развиваться и развиваться, за эти годы не удалось исправить ни одной технической проблемы. Если вы подумываете о карьере в сфере технологий в целом и науки о данных в частности, вы должны быть готовы всегда быть в курсе последних событий в этой области и всегда быть готовы учиться.
Изучать новые инструменты, новые алгоритмы, новые языки программирования, решать новые проблемы, придумывать новые решения. Всегда будет что-то новое, чему нужно научиться, или новая проблема, которую нужно решить в сфере технологий. Итак, если вы любите учиться и изучать новые возможности, вы никогда не будете знать всего о своей области. Тогда, возможно, наука о данных - это область для вас.
Вопрос 3: Вы терпеливый человек?
Терпение важно во многих аспектах жизни; это, бесспорно, важный ключ к успеху. Но в области науки о данных, в частности, важно терпение, особенно на этапе сбора, очистки и анализа данных любого проекта. Когда специалисту по данным предоставляется новый набор данных для изучения и анализа, возникает необходимость изучить его, проверить, структурирован он или нет, и проявить терпение в использовании различных визуализаций, чтобы лучше понять его.
Вам также понадобится терпение, когда вы тренируете свою модель, прежде чем применять ее к данным, терпение при обращении с потоком новых инструментов, выпускаемых почти каждый день. Но проявление терпения может далеко продвинуть вас в науке о данных или любой другой области технологий.
Вопрос 4: Вам нравится работать с другими людьми?
Специалист по анализу данных - это не сольная роль; вам нужно будет постоянно работать с разными людьми с разным опытом. Возможно, наиболее очевидное взаимодействие людей в науке о данных - это взаимодействие между клиентом и специалистом по данным. Кроме того, большинство проектов в области науки о данных нацелено на улучшение некоторых аспектов бизнес-моделей.
Итак, как специалист по данным, вы будете работать с людьми, имеющими деловой опыт, с другими учеными, графическими дизайнерами и даже писателями, чтобы помочь им использовать данные для принятия более эффективных решений и развития своего бизнеса. Если вам нравится работать в тесном контакте с людьми из разных слоев общества, иногда из разных стран, то наука о данных может стать для вас карьерой.
Вопрос 5: Нравится ли вам интеллектуально бросать вызов себе?
Этот вопрос напрямую связан с тем, который мы задавали ранее о стремлении узнать что-то новое. Но помимо изучения новых вещей, наука о данных - одна из самых интеллектуально сложных, но очень приятных областей. Итак, чтобы заняться наукой о данных, вам нужно будет узнать много вещей, которые поначалу кажутся не связанными друг с другом.
Вам нужно будет изучить программирование, математику, статистику, визуализацию, бизнес, принятие решений и решение проблем. Вам нужно будет бросить вызов самому себе, чтобы понять несколько областей, чтобы преуспеть в науке о данных. Вероятно, это одна из причин, по которой многие отказались бы заниматься наукой о данных, но если вы похожи на меня, это может быть причиной заняться этой областью.
Вопрос 6: Можете ли вы легко передать сложные идеи?
Последний вопрос - пока что - любите ли вы легко излагать сложные термины? Можете ли вы взять сложную концепцию, эффективно ее упростить и объяснить кому-то с другим опытом, чем вы? Вы можете объяснить это ребенку? К старшему?
Научные коммуникации играют большую роль в науке о данных; Как мы только что видели, в науке о данных вам нужно будет работать с разными людьми, все с разными базами знаний, и вам нужно будет объяснить им свой рабочий процесс таким образом, чтобы они были понятны. Если вы любите легко объяснять сложные вещи и придумываете творческие подходы к этому, то наука о данных может быть подходящей областью для вас.
Последние мысли
Выбор карьеры - непростое решение; это нужно делать осторожно, много исследований и размышлений. Но в последнее время работа в сфере технологий привлекала многих людей как карьерный путь из-за их многочисленных преимуществ, когда дело доходит до дохода, местоположения и важности в жизни.
Одна из технических профессий, которую многие люди считают в наши дни, - это наука о данных. Наука о данных - это очень широкий карьерный путь, охватывающий множество ролей, которые сочетают в себе технологии, математику, статистику и научные коммуникации. Это отличное поле для тех, кто любит решать конкретные задачи и не против постоянно учиться.
Но, насколько бы интересной ни была наука о данных, это определенно не для всех. Итак, вопрос теперь в том, как вы решите, подходит ли вам работа в области науки о данных? Как узнать, приведет ли работа в этой области к удовлетворению и счастью в вашей профессиональной жизни?
На эти вопросы нет прямого ответа и нет однозначного ответа. Однако есть способы определить, является ли наука о данных правильной карьерой для вас. В этой статье я ответил на вопросы, которые задавал себе до того, как начал заниматься наукой о данных, и это заставило меня понять, что я буду успешным, если сделаю карьеру в этой области. Все, что я надеюсь, это то, что они тоже помогут вам принять решение.
