decor
decor

Аналітикиня даних дала поради жінкам щодо успіху у data science

< Назад
Аналітикиня даних дала поради жінкам щодо успіху у data science

29.07.2020

Популярний сайт про кар’єру та роботодавців Glassdoor називає data science однією з топ-10 кращих професій у США щороку – починаючи з 2015 року. Він також зібрав поради для успіху в цій галузі. 

Попит на data scientists з різноманітним досвідом і широким набором навичок дедалі зростає. Потрібні фахівці, які вміють аналізувати великі масиви інформації або ж розробляти застосунки для дослідження соціальних контактів, або ж навіть застосовувати алгоритми машинного навчання для пошуку ефективних ліків проти коронавірусної хвороби, пише Information Week

І хоча популярний агрегатор відгуків про роботодавців Glassdoor уже котрий рік поспіль називає data science у числі топ-10 кращих галузей для роботи в США, сама індустрія досі залишається переважно чоловічою. Наука про дані часто не робить зусиль, щоб залучати талановитих жінок: у галузі аналітики даних працюють лише 16% жінок. Часто жінки-початківці не мають уявлення, як можна побудувати кар’єру в цій сфері, особливо у непрості економічні часи.

Аліша Фрейм, Lead Product Manager та Data Scientist у компанії Neo4j, ділиться своїми рекомендаціями для жінок у дата-аналітиці. “Провівши останні вісім років в галузі data science у науці, уряді та великому бізнесі. Так я дізналася, що треба робити, щоб виділитися в галузі, де переважають чоловіки, і як важливо показати вплив вашої роботи, зрозуміти, які навички важливо відточити та як подолати синдром самозванця”, – зазначає Аліша. Ось, що вона радить.

  1. “Не зважайте на шум, фокусуйтеся на справді важливому”

Ігноруйте онлайн-курси та профільні конкурси, не зважайте на “інформаційну бульбашку” в середовищі дата-науковців. Ще нікого не наймали на основі онлайн-досягнень чи кількості ретвітів, іронізує Фрейм. 

Шукайте можливості взятися до data science проєктів та завдань, на будь-якій посаді, радить Аліша. Вона каже, що починала як науковець у великій хімічній компанії і добровільно взялася за створення дешбордів та інструментів для предиктивного моделювання. Під час своєї роботи в уряді США, вона також сама взяла на себе моделювання та аналітику. Її метою було створення власного портфоліо data science проєктів. 

  1. “Не бійтеся змінювати роботу чи рухати кар’єру горизонтально”

Фрейм зазначає, що питання “синдрому самозванця” притаманне і сфері data science. “Якщо щось іде не так (вас недовантажують чи не поважають, не пропонують траєкторію кар’єрного зростання, або ж на вас скидають надто багато задач), говоріть про це!”, – радить дата-аналітикиня. У вас є запитувані навички, є чимало вакансій – не витрачайте час на компанію чи посаду, яка не відповідає вам, пише Фрейм. Вона рекомендує шукати ті позиції, на яких вам буде комфортно як спеціалісту і де професійне та кар’єрне зростання буде зрозумілим. 

  1. “Будьте готові”

Розвивайте власне портфоліо проєктів, щоб мати змогу продемонструвати власний досвід, рекомендує Аліша. Крім того, за її словами, варто бути готовою до розповіді про них: пояснити вирішення питання та проблеми, як простими словами, так і професійною мовою. На додачу до безпосередньо частини про дані, варто говорити і про цінність вашої роботи для бізнесу та про конкретно ваш внесок у цю роботу. 

Сама Фрейс радить носити з собою нотатник на зустрічі: це показує як вашу готовність, так і те, що ви слухаєте. 

  1. “Тренуйте ваші soft skills – вони зроблять для вас більше, ніж ви думаєте”

Через “технарську” природу data science чимало фахівців у галузі забувають про важливість роботи над “м’якими навичками” – як-от активним слуханням чи ефективною комунікацією. Утім, нагадує Аліша, саме нетворкінґ та розвиток взаємин часто стає ключом до успішної кар’єри.  

“Я знаю, що я можу зателефонувати колезі з роботи 10 років тому, і вона допоможе мені з задачею, або зв’яже з кимось, хто може. Думаю, кожен, хто працює зі мною, знає, що я би зробила те саме для них. Турбота про взаємини створює довіру та повагу, яких часто не вистачає на робочому місці та поза ним”, – пише вона.

< Назад