Вопрос или проблема
Как я уже сказал в заголовке, я работаю в области удаленных продаж уже 5 лет (из Южной Америки для компаний, базирующихся в США) и хочу сменить карьеру. Я прочитал и посмотрел несколько видео, в которых компоненты Data Science были обобщены как: программирование алгоритмов машинного обучения для очистки и обработки данных в сочетании с использованием продвинутой математики, такой как линейная алгебра и статистика для визуализации конечного продукта — пожалуйста, исправьте меня, если я ошибаюсь. Я заинтересовался изучением всех этих компонентов отдельно самостоятельно (программирование, математика, ИИ) и когда узнал, что существует работа, где все это можно использовать в одном месте, это действительно привлекло мое внимание. Вопрос в том, как вы думаете, насколько вероятно, что я смогу получить удаленную работу в области Data Science/Analysis, обучаясь самостоятельно в течение года или меньше? Я хочу быть полностью уверен перед принятием такого важного решения, так как я буду тратить много времени на учебу каждый день как минимум год и не хочу рисковать потратить его впустую, если вы понимаете, о чем я. Заранее спасибо и хорошего дня!
На мой взгляд, ваш переход в другую карьеру был бы гораздо более вероятным, если бы вы записались в какую-нибудь школу, чтобы получить официальный диплом:
Содержание обучения было бы более структурированным, вы вряд ли столкнетесь с пробелами в знаниях. Вы не учитесь в одиночку, поэтому больше мотивации, возможны обсуждения с учителями и студентами. Самообучение сложнее. Но, что более важно, в конце вы получаете диплом, который гораздо больше вероятно обеспечит вас работой: без него будет гораздо сложнее убедить компании в том, что вы можете выполнять работу.
Я согласен, что можно учиться самостоятельно (при наличии сильной мотивации), и вы даже можете в конечном итоге получить работу, но вам потребуется удача, и это, вероятно, займет гораздо больше времени… Я думаю, это было бы похоже на азартную игру, тогда как получение диплома — это разумное вложение.
Ответ или решение
Переход из сферы продаж в аналитику данных или в Data Science без наличия специального образования и за короткий срок, например, один год — задача амбициозная, но, безусловно, достижимая при определенных условиях. Давайте разберемся, какие шаги необходимо предпринять для достижения этой цели, и какие факторы могут повлиять на успех этого перехода.
1. Теория: Основы Data Science и аналитики данных
Data Science — это междисциплинарная область, которая использует научные методы, процессы, алгоритмы и системы для извлечения знаний и понимания из данных в различных формах. Основные компоненты Data Science можно разделить на несколько ключевых областей:
-
Программирование: Обычно используется Python и/или R для анализа данных и создания моделей машинного обучения. Важно уметь работать с библиотеками, такими как Pandas, NumPy, Scikit-learn и другими.
-
Математика и статистика: Понимание линейной алгебры, статистики и вероятности необходимо для создания и интерпретации моделей данных.
-
Машинное обучение: Выбор, обучение и оптимизация моделей машинного обучения для решения различных задач.
-
Визуализация данных: Использование инструментов визуализации, таких как Matplotlib или Tableau, для представления данных в понятной форме.
-
Бизнес-аналитика: Способность понимать и анализировать бизнес-требования и трансформировать их в аналитические задачи.
2. Пример: Самостоятельное изучение
Как только вы определите, что вам нужно изучить, следующим шагом будет самостоятельное обучение. В наше время существует множество бесплатных и платных ресурсов:
-
Онлайн-курсы и платформы обучения: Coursera, edX, Udacity и DataCamp предлагают специализированные программы для изучения Data Science.
-
Сертификации: Получение сертификатов от этих платформ может помочь продемонстрировать ваши навыки потенциальным работодателям.
-
Книги и статьи: Изучение классической литературы по теме, такой как "Python for Data Analysis" Веса МакКинни или "Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow" от Орельена Жерона.
-
Сообщества и форумы: Участие в онлайн-сообществах, таких как Stack Overflow, Reddit (разделы посвященные Data Science) или соответствующие группы в LinkedIn, может дать ценные инсайты и помощь от профессионалов в этой области.
3. Применение: План действий и мотивация
Несмотря на то, что самообучение может быть эффективным, оно требует высокой степени самодисциплины и мотивации. Вот несколько советов, которые помогут вам организовать свой процесс обучения:
-
Составьте план обучения: Определите основные области, которые вам нужно освоить, и создайте детализированное расписание. Например, можно выделить месяц на изучение основ Python, ещё месяц на введение в статистику и так далее.
-
Практика реальных задач: Участие в проектах на реальных данных или над кейсами из соревнований, таких как Kaggle, позволит вам применять полученные знания на практике и улучшать навыки.
-
Нетворкинг: Сетевые связи и обсуждения с другими специалистами в этой отрасли могут открыть для вас новые возможности в карьере.
-
Обсуждение результатов и обратная связь: Регулярный пересмотр и анализ собственного прогресса поможет оставаться мотивированным и скорректировать вашу стратегию обучения при необходимости.
Заключение
Хотя отсутствие формального образования в Data Science может стать определенной преградой на пути к быстрому трудоустройству, наличие опыта самообучения, документированных проектов и сертификатов может сыграть решающую роль при поиске работы в этой области. Главное — это постоянная практика, непрерывное обучение и демонстрация своих знаний на реальных проектах.
Переход в новую карьеру всегда сопряжен с вызовами, но при должной подготовке, планировании и мотивации его можно осуществить в течение года. Будучи уже опытным работником в сфере удаленных продаж, вы уже имеете определенные навыки работы в международной среде, что также может стать вашим преимуществом в новой карьере.