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.

  1. Научитесь писать модульный, высококачественный и код многократного использования.
  2. Понимать объектно-ориентированное программирование.
  3. Узнайте, как работают REST API.
  4. 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 -

  1. 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.
  2. 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.
  3. 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:

  1. 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.
  2. 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.
  3. 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

  1. Поддержание долгосрочных исторических изменений в кодовой базе и ответственных за это.
  2. Ветвление и слияние. Ветвление относится к независимой линии разработки в базовом репозитории, а слияние относится к возвращению к базе с этой функцией.
  3. 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 -

  1. Навыки презентации
  2. Навыки письма
  3. Навыки рассказывания историй

Итак, это были 5 лучших навыков, которые помогут вам как специалисту по обработке и анализу данных расти и выделяться среди остальных.