Có rất nhiều cách khoa học dữ liệu có thể được áp dụng. Một cách để có lợi thế là chuyên môn hóa kỹ năng khoa học dữ liệu của bạn trong các lĩnh vực chuyên môn cụ thể. Tìm kiếm ngành công nghiệp mục tiêu của bạn là một khởi đầu tốt vì nó sẽ không đưa bạn đến quá xa. Ví dụ, lĩnh vực chuyên môn của riêng tôi là khoa học dữ liệu tài chính hay còn gọi là nhà phân tích định lượng. Mặt khác, tôi có một vài đồng nghiệp áp dụng kỹ năng khoa học dữ liệu của họ trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe.
Trong mỗi tập hợp con chuyên biệt, bạn có thể tự tạo các dự án phụ có lợi nhuận và trình bày trong CV của mình. Trong tài chính, các ví dụ có thể bao gồm xếp hạng tín dụng hoặc phát hiện gian lận. Tất nhiên đối với tài chính, có một ví dụ nổi tiếng về việc cố gắng dự đoán giá cổ phiếu là tốt. Trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, có một vài cuộc thi mở xuất hiện hàng năm. Ví dụ, tôi nhớ một người quen của tôi nói với tôi về một số cuộc thi khoa học dữ liệu sức khỏe trị giá hơn 500.000 đô la!
Khi bạn đã có lĩnh vực muốn tham gia, bạn nên kiểm tra một vài bài đăng công việc của nhà khoa học dữ liệu trong lĩnh vực đó. Cụ thể, chúng tôi sẽ xem xét nhu cầu thị trường. Mỗi công việc và lĩnh vực sẽ có những yêu cầu cụ thể hoặc yêu cầu công việc có xu hướng tương tự nhau. Ví dụ, về tài chính, bạn có thể cần chuyên môn về NLP (xử lý ngôn ngữ tự nhiên) để hiểu tâm lý thị trường đối với bất kỳ tài sản nhất định nào, hoặc trong chăm sóc sức khỏe, bạn có thể cần dự đoán cách thức các protein cụ thể gấp lại như thế nào. Nhưng như một đường cơ sở chung từ việc lướt qua bảng công việc, ít nhất bạn nên biết SQL và Python hoặc R. Đối với các công ty áp dụng dữ liệu lớn, bạn sẽ cần phải học Hadoop và Spark.
Một cách khác để đạt được lợi thế trong việc phát triển sự nghiệp khoa học dữ liệu của bạn là kết nối mạng lưới. Hãy nhìn vào phía người quản lý tuyển dụng, họ nhận được hàng trăm ứng viên đủ điều kiện. Công việc của họ là lọc ra những người mà họ tin rằng sẽ tốt cho vai trò. Bạn có nghĩ rằng nếu bạn đích thân gặp người quản lý tuyển dụng đó và có thể đáp ứng nhu cầu của vai trò đó thì bạn sẽ có nhiều khả năng nhận được cuộc phỏng vấn? Tất nhiên rồi! Ngoài ra để lại ấn tượng tốt với bộ kỹ năng chuyên ngành của bạn có thể trả tiền sau này. Ví dụ, một người bạn gặp bây giờ có thể không tuyển dụng vào lúc này, nhưng sau đó, họ có thể có nhu cầu về bộ kỹ năng của bạn hoặc biết về một người nào đó.
Một lợi thế khác của mạng lưới là, khi đưa tên của bạn ra khỏi đó, bạn sẽ gặp những người thú vị khác truyền cảm hứng cho bạn để thực hiện một số dự án thú vị. Trong các dự án vui nhộn này, bạn không bao giờ biết điều gì sẽ biến thành một sự hợp tác tiềm năng trong tương lai như khởi nghiệp hoặc biểu diễn tự do. Ví dụ, gần đây tôi đã đi đến một cuộc khởi động Meetup chỉ để nhìn xung quanh và nhận được công việc phụ.
Vào cuối ngày, bất kỳ đơn xin việc nào cũng chỉ cho phép một chỗ ngồi được lấp đầy. Tất nhiên, có một số trường hợp ngoại lệ (ví dụ: công ty xây dựng một nhóm), nhưng sẽ an toàn hơn khi cho rằng chỉ có một vị trí. Hãy nhớ rằng khi áp dụng cho các vai trò, nó là một người chiến thắng có tất cả các loại thị trường. Nói cách khác, không có phần thưởng cho vị trí thứ hai hoặc ít hơn. Trong các loại thiết lập này, chiến lược tốt nhất của bạn là, theo lời của Cal Newport, "thật tốt khi họ có thể bỏ qua bạn." (so good they can’t ignore you)
Nhưng đừng để giá trị của tỷ lệ cược xấu ngăn cản bạn khỏi mục tiêu của mình. Tất cả chúng ta đều có những người tiêu cực trong cuộc sống của chúng ta. Một số người có thể nói rằng bạn không có điều này, không thể làm điều đó, v.v. Hãy bám trụ đủ lâu và một số tiêu cực đó bắt đầu xóa tan bạn. Hãy để nó đi và vượt lên trên các đối thủ cạnh tranh.
Bạn không có kỹ năng X (thay thế X bằng bất kỳ kỹ năng nào)? Đi ra ngoài và tìm cách. Thực hiện bất kỳ hành động - mỗi ngày. Đó là nơi bạn sẽ phát triển một lợi thế, sẽ biến thành lợi thế cạnh tranh mà bạn có thể nhấn vào những tiến bộ lớn hơn. Ví dụ: tôi đã có các mô hình vai trò mà tôi không bao giờ nghĩ rằng mình mô phỏng. Tôi chỉ đơn giản là nghiên cứu và thực hành những phát hiện của tôi hàng ngày. Trong quá trình vài tháng, cuối cùng tôi đã có được những kỹ năng đó và cải thiện những kỹ năng đi cùng với tôi. Đây là một mẹo nhỏ mà một số bạn có thể không biết:
Không ai phát triển bản thân 100% thời gian. Đã đến lúc đường cong học tập phát triển, họ nghỉ phép, cuộc sống xảy ra, v.v ... Điều đó để lại một cơ hội cho bạn vươn lên.
Vấn đề là leo lên để đạt được một mục tiêu luôn luôn có thể tham gia. Bạn chỉ cần sẵn sàng tháo vát và trả công sức cần thiết để đạt được điều đó.
Trong bất kỳ lĩnh vực nào, có lẽ nhiều hơn trong công nghệ do sự thay đổi nhanh chóng, những người giỏi liên tục học hỏi và cải thiện bản thân. Mục tiêu của bạn với tư cách là một nhà khoa học dữ liệu là giải quyết các vấn đề mà người khác có thể, thông qua những hiểu biết dựa trên dữ liệu. Với ý tưởng trong đầu, bạn phải có chuyên môn về khoa học máy tính, thống kê và tên miền để chơi trong trò chơi. Để được thuê, bạn phải ở đầu gói. Tất nhiên, một người không thể biết tất cả mọi thứ, đó là lý do tại sao các công ty thuê bảo hiểm cho các chuyên gia. Khi bạn chọn ngành của mình, hãy tìm hiểu các kỹ thuật và kỹ năng phổ biến trong lĩnh vực đó và giải quyết các vấn đề có liên quan trong lĩnh vực đó để thêm vào danh mục dự án của bạn. Thuê các nhà quản lý trong lĩnh vực khoa học dữ liệu thực sự nhấn mạnh vào khả năng giải quyết vấn đề của bạn và hiểu lý do tại sao bạn có được giải pháp của mình. Vì vậy, như một mẹo thực tế, hãy nhớ giải thích từng dự án của bạn đã giải quyết vấn đề như thế nào, bạn đã làm gì, tại sao bạn lại làm như vậy và kết quả.
Phải mất thời gian để phát triển kỹ năng và tạo ra một cái gì đó phần thưởng thị trường. Có rất nhiều thiết lập trên đường đi. Nhưng hãy nhớ:
Nếu bạn muốn một cái gì đó bạn chưa bao giờ có, bạn phải sẵn sàng làm những điều bạn chưa bao giờ làm. - Thomas Jefferson
Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm: Tất cả những điều được nêu trong bài viết này là của riêng tôi chứ không phải của bất kỳ nhà tuyển dụng nào.
ref: https://towardsdatascience.com/how-to-develop-as-a-data-scientist-1966a1540cec