Все эти привычки занимают менее 10 минут в день.
Наука о данных Reddit — это интересное место, где многие специалисты по данным описывают чувство выгорания и неудовлетворенности своей карьерой.
Многие описывают, как они не чувствуют вдохновения для продвижения по карьерной лестнице или чувствуют, что зашли в тупик и нуждаются в новом вызове.
Я думаю, что каждый чувствует себя так хотя бы раз в своей карьере, и, возможно, поэтому статистика показывает, что люди в среднем меняют более 10 разных мест работы за свою жизнь.
Хотя легко рассматривать разочарование в работе как предлог для смены карьеры, важно помнить, что в первую очередь вы преодолели долгий и тяжелый путь, прежде чем стать специалистом по данным. Поэтому также важно убедиться, что вы делаете все возможное в своей повседневной жизни, чтобы чувствовать себя удовлетворенным, энергичным и вдохновленным для продолжения работы в качестве специалиста по данным.
Ежедневная рутина может играть большую роль в счастье, которое вы испытываете во время работы, поэтому важно установить некоторые конструктивные привычки, которые требуют мало времени, но оставляют вас чувствовать себя отдохнувшим и готовым взять на себя все, что брошено на вас в данный день.
1. Найдите одну черную задачу для автоматизации
Одна известная поговорка гласит, что мы должны стремиться улучшать себя на 1% каждый день. Мне нравится думать об этом, поскольку мы можем становиться на 1% эффективнее каждый день, если просто смотрим на процессы вокруг нас и пытаемся думать, как их можно сделать лучше.
Одна из самых больших жалоб или осознаний ученых, занимающихся данными, когда они начинают свою карьеру, заключается в том, что большая часть работы — черная. Сбор данных, очистка и подготовка, вероятно, занимают 80 % времени, необходимого для проекта — 10 % требуется для планирования проекта, а остальные 10 % необходимы для фактического анализа и работы по визуализации. Это означает, что 80% работы, которую вы выполняете, хотя и невероятно важна для успеха проекта, представляет собой повторяющуюся, отупляющую работу, которая относительно схожа с царапанием сырной терки по лбу в течение 8 часов в день.
Многие специалисты по данным нашли передышку, автоматизировав некоторые из таких задач, чтобы больше времени можно было потратить на «забавные» вещи. Одно из величайших открытий, которое приходит при изучении программирования, — это огромное количество вещей, которые вы можете сделать, просто написав несколько команд. Это осознание может привести вас к творческому подходу ко всем видам черных задач, на которые ни у кого нет времени.
Если вы будете автоматизировать одну черную задачу в день, вы обнаружите в своих руках массу свободного времени, которое можно использовать для других аспектов проектов. Они говорят, что 20% вашей работы дают 80% ваших результатов, поэтому, посвятив больше времени этим жизненно важным 20%, вы можете просто добиться потрясающих результатов. Исходя из личного опыта, задачи, которые вы автоматизируете, могут быть такими же простыми, как будильник, который время от времени напоминает вам моргать или автоматически сортирует вашу электронную почту, не говоря уже об очистке и обработке данных. Важно то, что он берет на себя работу, которую в противном случае вам пришлось бы выполнять вручную.
Кроме того, автоматизация задач — это отличный умственный отдых и гимнастика, объединенные в одно веселое занятие, которое не только дает вам возможность размять ноги как программисту, но и очень скоро принесет дивиденды.
2. Работайте по 10 минут в день над новым навыком, связанным с наукой о данных.
Микрообучение — это проверенный способ приобрести новые навыки работы с данными менее чем за 10 минут в день.
Выработав эту привычку, вы сможете поддерживать интерес к развитию своих навыков специалиста по обработке и анализу данных, изучая новые технологии или способы ведения дел. Medium, Reddit, Substack и различные подкасты (см. ниже) — отличные источники информации о новых достижениях в науке о данных, которые могут вдохновить вас на изучение чего-то нового.
Ключевым моментом для взрослых учащихся является то, чтобы обучение было коротким и направленным на конкретную, осязаемую цель. Это означает, что обучение должно состоять из коротких 10-минутных блоков с целями, которые легко достижимы за это время. Это не только мотивирует вас продолжать обучение из-за короткого времени, которое требуется для его завершения, но также гарантирует, что вы будете совершенствовать свои навыки после учебной сессии. Кроме того, не кажется трудным выполнить привычку, которая занимает меньше времени, чем вам нужно для перерыва на кофе.
По моему опыту, 10 минут в день, потраченные на отработку навыка, не дают немедленного огромного прироста, а медленно накапливаются со временем, создавая нечто, чем вы сможете гордиться в конце года. Некоторые из применений, которые я видел для 10-минутных исследований по науке о данных, включают изучение R, избавление от ржавчины навыков вычисления с несколькими переменными, более глубокое понимание различных функций Excel и повышение деловой хватки путем чтения отраслевых информационных бюллетеней.
3. Добейтесь успеха в любимом проекте, не связанном с вашей повседневной работой.
Самые фанатичные специалисты по данным, которых я когда-либо встречал, — это те, кто любит работать над своими собственными проектами по науке о данных вне работы. Эта их настоящая страсть к науке о данных, кажется, никогда не ослабевает из-за того, что они работают над личными проектами, которые совершенно не связаны с их повседневной работой.
Я не собираюсь тратить ваше время на перечисление всех возможных проектов, над которыми вы могли бы работать, поскольку многие до меня (включая меня) уже сделали это. Однако то, что я действительно хочу сделать, это предоставить вам кучу забавных мест, где вы можете получить бесплатные данные для работы:
Эти увлеченные проекты должны быть чем-то, чем вы можете заниматься каждый день в течение десяти минут, чтобы добавить функцию или попробовать новый вид анализа или визуализации. Ничего слишком напряженного или утомительного, но достаточно, чтобы побудить вас попробовать новые навыки. В то время как ваша повседневная работа в качестве специалиста по данным может быть монотонной, этот проект не обязательно должен быть и может быть тем, где вы действительно разминаете ноги как специалист по данным.
4. Найдите один процесс компании, который можно сделать более эффективно
В последнее время многие специалисты по данным говорят, что, по их мнению, они максимально увеличили свое влияние на компанию, в которой они сейчас работают. Я помню, как читал один пост от специалиста по данным, в котором описывалось, как они оптимизировали каждый процесс, какой только могли, раскрывали все возможные идеи о том, как компания может работать более эффективно, и внедряли столько новых процессов, сколько могли придумать.
Я всегда настроен оптимистично, потому что всегда есть вещи, которые компания может сделать лучше. Даже если вы начали с малого, скажем, с более эффективного способа получения данных о клиентах, вы повысите эффективность своей компании на небольшой процент, который в сумме будет тем больше, чем больше данных о клиентах вы будете использовать. В качестве альтернативы вы можете проявить больше творчества и разработать плагин, который форматирует код каждого в соответствии со стандартами компании.
Эта ежедневная привычка не только доказывает вашу постоянную ценность для компании, но и дает вам дополнительную умственную нагрузку в течение дня, которая укрепляет ваше вдохновение для продвижения и улучшения ваших навыков и процессов компании, в которой вы работаете.
5. Слушайте подкаст или аудиокнигу по науке о данных, которые вас вдохновляют
Справедливо, что вы можете не захотеть окружать себя 24/7 тем, что вы делаете по работе. Тем не менее, есть несколько отличных подкастов и аудиокниг по науке о данных, которые вы можете слушать, и они не так утомительны для ума, как попытка заставить слабый набор данных показать вам ответы.
Подкасты, предлагаемые ниже, охватывают все: от этического ИИ до взлома стеклянных потолков и профессионального развития в качестве специалиста по данным. Я предпочитаю слушать истории о нетехнических аспектах науки о данных, которые углубляются в мельчайшие детали этических проблем, интервью с учеными данных, на которых я равняюсь, и о том, как стать лучшим специалистом по данным, потому что они предлагают небольшой перерыв от суровости программирование и математика.
The Artists of Data Science
В своей книге «Linchpin Сет Годин говорит, что художники — это гениальные люди, способные находить новый ответ, новый…theartistsofdatascience.fireside.fm
Аудиокниги по науке о данных — отличный способ получить дополнительные знания, когда у немногих из нас больше нет времени на чтение. Мне нравится слушать аудиокниги, которые затрагивают более академические или строгие темы, потому что прослушивание того, что вам объясняют, часто дает более четкое понимание темы, чем если бы вы читали это для себя. Тем не менее, не раз я ловил себя на том, что борюсь за ручку, чтобы записать подходящую идею, поэтому убедитесь, что у вас есть ручка и бумага, чтобы не пропустить ни одной идеи, которая просто находит отклик у вас.
6. Делитесь своим опытом и знаниями с другими, чтобы платить вперед
Я получил свою первую работу в сфере технологий благодаря отношениям, которые поддерживал с бывшим школьным коллегой. Я отплатил за эту доброту, связавшись с другим школьным коллегой по поводу идеально подходящей для них должности в компании, в которой я теперь работал.
Помогая талантливым друзьям и коллегам найти работу, вы можете поделиться своим опытом и знаниями и заплатить за свой успех. Это может быть как сложное, как помощь кому-то еще получить работу, так и простое, как поделиться чаевыми с коллегой, который попросил вас о помощи в кулере с водой.
Например, я делюсь своим опытом и знаниями с сообществом Towards Data Science, пишу статьи о том, как получить работу в области науки о данных, как стать лучшим специалистом по данным и как более эффективно изучать науку о данных. Я также подумываю о том, чтобы превратить эти учения в книгу, которой сможет поделиться более широкая аудитория.
Делиться тем, что вы знаете, с другими — это удивительно вдохновляющая и приносящая удовлетворение ежедневная привычка, потому что она не только показывает вам, как далеко вы продвинулись как специалист по данным, но и помогает окружающим достичь такого же успеха. Наука о данных — одна из самых сложных областей для проникновения, поэтому помощь другим в изучении Python, обмен советами по автоматизации очистки данных или помощь другим в подготовке к презентациям — это жизненно важная вещь, которую нужно делать.
Некоторые другие способы помочь другим и поделиться своими знаниями включают в себя написание сообщений в блогах, запуск подкаста по науке о данных или учетную запись в Твиттере, ответы на вопросы в r/datascience или Quora или создание канала на Youtube, как это уже сделали многие специалисты по данным.
Подпишитесь, чтобы получать мои истории прямо на ваш почтовый ящик: Story Subscription
Пожалуйста, станьте участником, чтобы получить неограниченный доступ к Medium по моей реферальной ссылке (я буду получать небольшую комиссию без дополнительных затрат для вас): Medium Membership
Поддержите мое письмо, пожертвовав средства на создание большего количества историй, подобных этой: Пожертвовать
