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Pourquoi vous humilier améliorera vos compétences en science des données

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Nous serions tous ravis si nous pouvions dire que nous savions tout. Malheureusement, ce n'est pas possible. Parfois je me dis « je ne sais rien », pour me pousser à apprendre et à m'améliorer continuellement. 

La science des données fait partie de ces secteurs qui nécessitent un apprentissage constant et il y a toujours place à l'amélioration. Il est difficile de rester au courant des choses et de ressentir un sentiment d'accomplissement dans le monde de la science des données. Une fois que vous avez fini d'apprendre une chose et que vous vous sentez en confiance, vous vous surprenez à trouver de nouveaux sujets ou domaines à apprendre. 

Personne ne peut s'asseoir ici et dire qu'il sait tout. Vous avez des Data Scientists seniors, qui travaillent dans le secteur depuis plus de 10 ans et qui doivent encore rechercher sur Google comment joindre deux ensembles de données. Cela ne veut pas dire qu'ils ne le savent pas, ils n'ont peut-être tout simplement pas eu à utiliser ce code depuis un moment et ils l'ont oublié. 

Une fois que vous commencerez à travailler dans le domaine de la science des données, vous interagirez avec d'autres scientifiques des données, analystes, ingénieurs en apprentissage automatique et bien d'autres, échangeant des connaissances les uns avec les autres. Cependant, il arrivera un moment où vous ne saurez peut-être pas quelque chose que votre collègue fait, et vice versa. Cependant, dire à votre collègue que vous savez quelque chose alors que vous n'en avez aucune idée peut parfois nuire à votre confiance. 

C'est formidable si la tâche à accomplir que vous ne savez pas faire peut être résolue simplement en utilisant Google, en regardant une vidéo YouTube ou en regardant Stack Overflow. Cependant, si vous continuez à dire à vos collègues ou à votre patron que vous savez quelque chose et que vous ne savez pas ; vous vous retrouverez noyé dans un apprentissage supplémentaire. Au lieu de cela, vous auriez pu simplement dire « Désolé, mais je ne sais pas comment faire ». De cette façon, vos collègues et votre patron comprennent vos forces et vos faiblesses, vous fournissant le soutien/la formation appropriés afin que vous puissiez vous améliorer dans des domaines particuliers. 

Cela s'applique également aux personnes occupant des postes de direction. Si vous n'avez pas les bonnes compétences pour gérer et guider une équipe, vous serez dépassé, le niveau de stress augmentera et cela pourrait vous faire réfléchir à votre position. 

Votre premier travail sera toujours effrayant. Vous vous sentirez anxieux et nerveux de donner votre propre opinion. Je vais passer en revue quelques points que je pense que tout le monde devrait intégrer dans son travail et sa vie personnelle. 

Pourquoi vous humilier améliorera vos compétences en science des données


 
 

1. Comprendre vos forces et vos faiblesses

 
Vous n'avez pas besoin d'être exceptionnel en tout. Cependant, pour être en Data Science, il faut des compétences fondamentales. Si vous êtes un scientifique des données qui aime gérer les données, créer des visualisations de données, mais que vous avez peu d'expérience dans la création de modèles d'apprentissage automatique ; c'est une de vos faiblesses sur laquelle vous pouvez travailler. Admettre que vous ne serez pas avancé dans toutes les compétences disponibles entre les mains des Data Scientists est la première étape de la croissance en tant que Data Scientist. 

Une fois que vous avez identifié vos forces et vos faiblesses, ce que vous aimez et ce que vous ne savez pas ; vous pouvez affiner votre développement personnel. Si vous êtes particulièrement intéressé à devenir ingénieur en apprentissage automatique, vos compétences en tant que scientifique des données vous seront utiles. Cependant, vous devrez vous pencher sur des domaines d'apprentissage tels que les algorithmes, le traitement du langage naturel, les réseaux de neurones, etc. 

Vous devez comprendre quelles compétences sont bénéfiques pour votre carrière, actuellement ou à l'avenir. Si vos plans de carrière vous obligent à utiliser Python et R comme langages de programmation, apprendre un autre langage tel que HTML ne sera pas utile. Vous ne voulez pas être un débutant en tout et un maître en rien. 

2. Parlez!

 
Si vous ne demandez pas, vous n'obtenez pas. Les rôles de Data Scientist nécessitent une tonne de compétences techniques, ainsi que des compétences non techniques. C'est malheureux, mais beaucoup de gens supposeront que vous saurez à peu près tout faire parce que vous avez postulé pour un rôle spécifique. Comme nous le savons déjà, ce n'est pas le cas. Il y a toujours de la place pour l'amélioration et du temps pour apprendre différentes compétences. 

S'il y a une date limite pour un projet au travail et qu'on vous a demandé d'accomplir une tâche particulière pour accélérer le processus, cependant, vous ne savez pas comment vous en occuper parce que vous ne possédez pas ce genre de compétences. Vous vous retrouverez dans un cornichon. Parler et informer vos collègues de ce que vous pouvez et ne pouvez pas faire, plutôt que de vous sentir nerveux et honteux, vous sauvera à long terme. Vous pouvez vous voir attribuer une autre tâche dans laquelle les autres membres de l'équipe savent que vous êtes à l'aise, en veillant à ce que chacun respecte le délai. 

Parler à votre aîné de vos faiblesses ouvre une conversation sur le développement personnel. L'entreprise peut souhaiter que vous les amélioriez et vous faire suivre une formation spécifique ou vous allouer du temps d'auto-développement pendant les heures de travail pour vous soutenir. Si une entreprise peut vous aider à devenir l'un des meilleurs Data Scientists, elle le fera. 

D'un autre côté, vous pouvez avoir l'impression que les tâches qui vous sont confiées sont en deçà de vos compétences. Au lieu de passer la journée, il est important de faire des tâches plus simples où vous pourriez être utile dans un autre domaine. C'est le moyen le plus simple de gravir les échelons. Parler à votre supérieur de vos points forts et de la manière dont ils pourraient améliorer l'efficacité de l'entreprise peut résoudre de nombreux problèmes de l'entreprise. C'est une situation gagnant-gagnant. 

Pourquoi vous humilier améliorera vos compétences en science des données


 
 

3. Quelles autres mesures pouvez-vous prendre ?

 
Postuler pour le bon emploi

Ce n'est un secret pour personne que les gens postulent pour des postes vacants qui nécessitent un ensemble de compétences spécifiques, mais ne possèdent pas eux-mêmes ces compétences. Vous vous préparez à l'échec si vous faites cela. Au lieu de postuler à des emplois basés sur le salaire, basez-vous sur vos compétences actuelles. 

Il n'y a pas de mal à accepter un emploi de débutant, à développer vos compétences et à progresser à partir de là. S'humilier et travailler selon ses moyens est la première étape pour bâtir sa carrière. Le mot-clé à en tirer est « bâtiment ». Cela ne vous sera pas remis, vous devrez donc commencer quelque part. Il vaut mieux travailler à partir de la base plutôt que de tomber du haut. 

 
Cours en Ligne

Il existe une variété de cours en ligne que vous pouvez suivre pour améliorer et augmenter vos compétences. Vous pouvez suivre des cours via Udemy, Coursera, Udacity, etc. Ils peuvent aller de l'apprentissage d'un langage de programmation spécifique tel que Python ou C++, à la compréhension de la gestion de base de données et de SQL. 

 
en cours

Il y a tellement de matériel de lecture en ligne pour vous aider à améliorer votre compréhension d'une variété de sujets. Des manuels, des articles académiques sont disponibles en ligne ainsi que des plateformes telles que KDNuggets, vous fournissant des ressources de qualité pour vous guider, vous aider à comprendre et à construire votre carrière. 

4. Apprentissage continu

L'apprentissage continu est votre manière motivée et persistante d'élargir vos compétences et de développer de futures opportunités, personnelles ou professionnelles. Vous pouvez décider un jour que vous êtes intéressé par la médecine et que vous souhaitez intégrer vos compétences en science des données dans ce domaine. Ou vous voudrez peut-être devenir un scientifique principal des données et vous savez que vous manquez de connaissances en SQL. 

L'apprentissage ne s'arrête jamais. Dites-vous toujours « je ne sais rien » ; cela vous donne la détermination de poursuivre votre parcours d'apprentissage. La connaissance est à la portée de tous, si vous n'en profitez pas, vous resterez dans la même position. 
Être capable de vous humilier et de vous pousser à toujours apprendre vous aidera à améliorer votre profil, à rester pertinent, à vous ouvrir de nouvelles portes et à vous préparer à l'inattendu.

 
 
Nisha Arya est Data Scientist et rédacteur technique indépendant. Elle est particulièrement intéressée à fournir des conseils de carrière en science des données ou des tutoriels et des connaissances théoriques sur la science des données. Elle souhaite également explorer les différentes façons dont l'intelligence artificielle est/peut bénéficier à la longévité de la vie humaine. Une apprenante passionnée, cherchant à élargir ses connaissances techniques et ses compétences en écriture, tout en aidant à guider les autres.

Source : https://www.kdnuggets.com/2022/01/humbling-improve-data-science-skills.html

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