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.
- “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.
- “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.
- “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.
- “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.
