Сегодняшняя публикация навеяна 💡 этим вопросом в Linkedin:
В предыдущем посте о том, Как пройти собеседование с специалистом по данным на дому?, я пообещал рассказать больше о том, что в голове у менеджера по найму.
Сегодня мы сосредоточимся на одной из этих тем:
Стоит ли вам получить докторскую степень?
Это не полностью отвечает на вопрос Linkedin выше, но частично проливает свет на него. Что касается вопроса «Достаточно ли самоучек (чтобы получить работу)?», мы расскажем об этом в следующем посте!
Короткий ответ
No.
Длинный ответ
Короткий ответ на мой «Длинный ответ»: это зависит.
Это зависит от где вы находитесь, что вам нравится и что вам больше всего подходит.
Сегодня давайте сосредоточимся на вопросе что вам нравится.
Что вам нравится?
Если вы заинтересованы из-за хайпа ChatGPT и тому подобного, или считаете, что это самая горячая карьера на планете, или ищете высокооплачиваемую работу, ждите следующего поста. 😉
Оставайтесь ЗДЕСЬ, если вы увлечены машинным обучением, наукой о данных или инженерией, уже участвуете в образовательной программе в этих областях или только начали свою карьеру в качестве специалиста по количественному анализу.
Лучший способ понять карьеру — это сделать ее на самом деле или понаблюдать за тем, кто ее делает.
Вот почему многие люди выбирают карьеру, похожую на карьеру их родителей. ChatGPT объясняет:
Область искусственного интеллекта — новая область, так что же вам делать?
1. Найдите свой образец для подражания
Вероятно, это один из самых практичных способов понять карьерную траекторию того или иного типа карьеры. Почему? Потому что вы не можете провести рандомизированное исследование своей карьеры, чтобы попробовать себя в разных профессиях. 😭
Вот несколько примеров успешных людей в этой области, которые могут быть вдохновляющими образцами для подражания для всех нас.
🚀 Андрей Карпати — бывший директор Tesla AI, один из основателей OpenAI, кандидат компьютерных наук из Стэнфорда.
Недавно я увидел его твит о том, что он возвращается к OpenAI. Вы можете получить общее представление о его карьерном росте из его профиля на Linkedin. Он был вовлечен в очень тяжелые исследовательские роли. Имеет большой смысл быть в тех ролях, которые переходят от исследовательского образования.
🚀 Чип Хьюен — основатель Claypot.ai, автор книги Проектирование систем машинного обучения, магистр компьютерных наук из Стэнфорда.
Я купил ее книгу и посетил несколько ее лекций по разным поводам! Она одна из самых вдохновляющих и предприимчивых умов в этой области. Она занимается решением отраслевых проблем машинного обучения в реальном времени.
🚀 Джей Аламмар — директор и научный сотрудник конкурента OpenAI Cohere, исследователь, визуализировавший модель трансформера, бакалавр компьютерных наук из Канзасского университета.
Его сообщения в блоге о передовых методах NLP и Computer Vision известны во всем мире. Я не знаю никого, кто превзошел бы его визуализацию.
И, 🚀🚀🚀 Радек Осмульски, Закари Мюллер, Амель Хусейн, Мехди Аллаяри…
Список можно продолжить…
Считаете ли вы, что докторская степень обязательна?
👉 Имейте в виду, что:
Путь каждого человека к успеху уникален, и на него влияет множество факторов, включая личные обстоятельства, навыки, таланты, опыт и возможности.
Успех — это не универсальная концепция, и для разных людей он означает разные вещи. Вместо того, чтобы пытаться подражать чьему-то «успеху», лучше сосредоточиться на определении и реализации собственных целей и устремлений, основанных на ваших уникальных сильных сторонах и увлечениях. Таким образом, вы можете создать свое собственное определение успеха, которое имеет для вас смысл и приносит удовлетворение.
Также не ограничивайте себя людьми, которые известны в этой области. Коллега или одноклассник, который сделал больше, чем вы, может стать отличным примером для подражания.
👉 Имейте в виду, что:
Мы никогда не сможем раскрыть всю историю карьеры человека, просто взглянув на его профиль в Linkedin. Если вы пытаетесь сделать вывод на основе ограниченных данных, будьте осторожны с выводами, которые вы делаете.
Если будет собрано больше точек данных, вы потенциально сможете провести более научно обоснованные исследования, такие как Факторы карьерного успеха женщин-инженеров на руководящих должностях» (2020 г.) или Влияние культуры (2018 г.), или личность (2001 г.) и влияние семьи (2021 г.).
Но я обычно нахожу анекдотические свидетельства достаточно хорошими, чтобы указать направление.
Не знаете, на кого подписаться?
Что ж, если вы не знаете, вы можете начать с моего списка или, возможно, с того, что рекомендует ChatGPT (о нет! Я полагаюсь на него все больше и больше 😂):
2. Найдите работу своей мечты
Сегодня мне не хватает места (стараюсь сделать пост коротким). Я расскажу об этом втором пункте в следующем посте!
Удачной практики!
Спасибо, что читаете мою рассылку. Вы можете подписаться на меня в Linkedin или Twitter @Angelina_Magr!
У Радека теперь есть Youtube!
Блог Зака здесь!
Визуализация Мехди github.io!
