Укрепите свои навыки и создайте портфолио, которое выделяется
Изучение науки о данных и получение вашей первой работы в отрасли может быть трудной задачей. После наставничества молодых специалистов по данным и подготовки их к их первой работе, а также руководства командами специалистов по данным, я могу составить список лучших навыков, которые выделят вас из массы.
💡 Навыки машинного обучения, статистики, Python/R, SQL, визуализации и т. д. необходимы для любой должности в области науки о данных. Эти навыки являются дополнением к этому базовому уровню.
Как наиболее важный процесс, которому следует индустрия программного обеспечения, разработка программного обеспечения позволяет разработчикам планировать, проектировать, программировать, тестировать и развертывать надежные и высококачественные программные продукты. Чтобы создавать надежные и экономичные модели машинного обучения, разработчикам следует учитывать стандарты Разработка программного обеспечения. В результате этого навыка организации смогут быстро отправлять вещи в производство.
Есть 4 вещи, на которых вы можете сосредоточиться в начале своего пути.
- Научитесь писать модульный, высококачественный и код многократного использования.
- Понимать объектно-ориентированное программирование.
- Узнайте, как работают REST API.
- Читать качественный код – обычно это библиотеки, с которыми вы работаете. Scikit-Learn — один из лучших примеров.
Как специалист по данным, вы несете ответственность за то, чтобы ваши навыки оказывали влияние на бизнес-показатели в правильном направлении. В первые дни я изо всех сил пытался ответить, почему мы решаем проблему и как это поможет развитию бизнеса. Как и я, я часто вижу, как многие специалисты по данным пытаются преобразовать проблемы бизнеса в проблемы с данными, что является одним из самых ценных навыков. Во многих компаниях этим направлением руководит продуктовая команда.
💡
Варианты использования машинного обучения, которые так и не были запущены в производство, не было надежного бизнес-кейса, и кто-то слишком увлекся частью ИИ 😂.
Как разработка продукта/бизнеса поможет специалистам по данным -
- Это помогает доставлять быстро, не теряя формы. Что я имею в виду? Это поможет вам создать план для решения большинства проблем науки о данных, с помощью которого вы сможете оптимизировать свою работу, следуя систематическому подходу.
- Лучшее понимание вашего продукта/бизнеса поможет вам создавать лучшие функции, выбирать модели и настраивать алгоритмы по-своему. Это также поможет вам лучше представить заинтересованным сторонам ваш сложный подход к моделированию.
- Предотвращение выгорания для достижения последней мили. Вы сможете оставаться внутри прицела и не всегда стремиться к 100% точности.
Чтобы развить смысл продукта, я обычно взаимодействовал с экспертами в предметной области, пытался ответить ПОЧЕМУ на каждую проблему, которая была приоритетной для бизнеса, и придумывал показатели что моя модель повлияет.
Производство машинного обучения — это один из навыков, которым многие новички часто пренебрегают. В основном они сосредоточены на EDA, создании моделей в блокнотах Jupyter, а также на их сохранении и использовании через файлы pkl. Для организации модель не будет иметь никакой ценности, пока не будет служить своим предполагаемым пользователям. Производство машинного обучения можно условно разделить на 3 этапа:
- Развертывание. На этом этапе вы развертываете модель в различных средах, чтобы убедиться, что она не сломается и будет работать в производственной среде. Простым примером может быть создание фляжного API вокруг вашей модели, который будет возвращать прогнозы при подаче входных данных.
- Мониторинг.После запуска модели вы должны настроить панели мониторинга, которые будут держать вас в курсе влияния и производительности вашей модели. Например, хорошей отправной точкой может стать измерение бизнес-метрик, таких как доход, и модельных метрик, таких как точность, воспроизводимость и полнота во времени.
- Повторное обучение.Во время непрерывного мониторинга производительности вашей модели вы также поймете, что модель требует повторного обучения на новых данных. Это может быть как ручной процесс, так и автоматизированный процесс. Это основная часть ML CI/CD.
💡
ML OPS — это область, которая работает над сквозными процессами разработки машинного обучения для проектирования, создания и управления воспроизводимыми, тестируемыми и развиваемыми машинными машинами.
Программное обеспечение для контроля версий отслеживает каждую модификацию кодовой базы в специальной базе данных. Если допущена ошибка, разработчики могут повернуть время вспять и сравнить более ранние версии кода, чтобы исправить ошибку и свести к минимуму неудобства для всех членов команды.
Как специалист по данным, вы будете работать в сотрудничестве с другими разработчиками в организации, и система управления версиями расширит возможности этого сотрудничества.
Контроль версий поможет
- Поддержание долгосрочных исторических изменений в кодовой базе и ответственных за это.
- Ветвление и слияние. Ветвление относится к независимой линии разработки в базовом репозитории, а слияние относится к возвращению к базе с этой функцией.
- Подключите инструменты управления проектами, которые повысят эффективность и производительность
Многие роли в науке о данных являются кросс-функциональными, где вы собираетесь сотрудничать и общаться с людьми из разных слоев общества. Во время вашего пребывания люди будут обращаться к вам за бизнес-идеей, а отсутствие четкой коммуникации может привести к неэффективности проектов и неправильной интерпретации практических идей, что в целом может дорого обойтись любой компании.
Если вы не можете объяснить сложную концепцию, значит, вы ее не понимаете.
Список коммуникативных навыков, которые помогут специалисту по данным -
- Навыки презентации
- Навыки письма
- Навыки рассказывания историй
Итак, это были 5 лучших навыков, которые помогут вам как специалисту по обработке и анализу данных расти и выделяться среди остальных.