Хотіли б ви працювати дата-сайентістом? Отримати бажану професію можна різними способами, і онлайн-курси – не найвдаліший з них. Ось які у нього є альтернативи.
1. Розв’язати справжню проблему
Фахівці-початківці можуть вибрати проблему і вирішити її за допомогою інструментів машинного навчання. Це непросто, коли немає карти кроків. 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 увагу, що команда проєкту складалася з однієї людини. Потім про цей досвід можна буде розповісти на співбесіді, і він буде приверне більше уваги, ніж онлайн-сертифікат.
Як стати інженером машинного навчання в Amazon
2. Знайти ментора-експерта зі штучного інтелекту
Ще одна рекомендація – познайомитися з досвідченим фахівцем, який зміг би порадити ШІ-інструменти для завдань, які ви намагаєтеся виконати.
Знайти ментора можна в такий спосіб:
- зв’язатися з місцевими фахівцями з дата-сайенс через LinkedIn;
- запросити їх на каву;
- придумати конкретну проблему і варіанти її вирішення, щоб отримати зворотний зв’язок;
- реалізувавши рішення, знову організувати зустріч, щоб обговорити результати.
3. Пройти стажування з машинного навчання
На стажуванні менше платять, але зате можна взяти участь в реальних проєктах, що використовують ШІ. Цей спосіб не для всіх, і більше підходить для молодих фахівців або студентів. Не кожному вдасться піти з роботи та стати стажистом, але можна знайти варіант на неповний робочий день або в віддаленому форматі. Важливо, щоб в резюме з’явився досвід, пов’язаний з ШІ-проєктом.
4. Почати застосовувати дата-сайенс 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 Boot Camp по дата-сайенс
На це потрібні гроші, і не всі Boot Camp однаково хороші, але після них можна отримати роботу у великій компанії.
Кращі Boot Camp приймають тільки учасників з науковим ступенем, так що, можливо, успішність кандидатів – це швидше «помилка вижившого» (Boot Camp приймають студентів, які в будь-якому випадку доб’ються свого).
У Boot Camp є кілька переваг:
- кандидати консультують справжні компанії;
- випускники отримують зв’язки з бізнесом, який шукає співробітників;
- учасники готуються до роботи (хоч і не всі її отримують).
6. Спочатку стати розробником
Поки завдання дата-сайенс вирішуються за допомогою коду, цей напрямок багато в чому перетинається з розробкою ПЗ. Набравшись досвіду в цій галузі, можна знайти посаду в дата-сайенс, яка передбачає роботу з уже знайомими базами даних, мовами програмування і бібліотеками. Якщо кандидат відповідає більшості вимог до вакансії, у нього непогані шанси потрапити на співбесіду.
У цього варіанту є й інші переваги:
- отримувати гідну зарплату;
- працювати в компаніях, які наймають фахівців з дата-сайенс;
- придбати широкий досвід в технічній сфері;
- довести здатність 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-сайенс саме так і вчинили, отримавши або ступінь магістра в області, пов’язаній зі штучним інтелектом, або PhD в галузі технічних наук (необов’язково по ШІ).
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’язувати реальну проблему. Варто спочатку визначити її, а потім піти на онлайн-курси, щоб впоратися з цим завданням.