Od analýzy velkých dat až po vytváření aplikací nebo používání algoritmů strojového učení třeba k rychlému objevení účinných léčebných postupů pro COVID-19... Poptávka po datových expertech s různým zaměřením stále roste.

Přestože společnost Glassdoor řadí od roku 2015 každoročně pracovní pozice v oblasti datové vědy mezi 10 nejlepších pracovních míst v Americe, v této oblasti bohužel stále dominují muži. Firmy často ani nedokáží přilákat ženské talenty, a tak vstup do této sféry může být zpočátku těžší. Tady jsou čtyři věci, které je dobé vědět, když se touto cestou vydáte.

1. Zaměřte se na skutečné příležitosti

Spíše než na různé otevřené obecné online kurzy nebo soutěže se zaměřte na příležitosti, jak se zapojit do konkrétních projektů a úkolů v datové oblasti, která vás zajímá a rozvíjí vaše stávající pemzum znalostí.

Alicia Frame, Lead Product Manager and Data Scientist ve společnosti Neo4j uvádí, že po dokončení doktorátu pracovala jako vědkyně v bioinformatice pro velkou chemickou společnost a dobrovolně se ujala úkolu sestavit řídicí panely a sady nástrojů pro prediktivní modelování. Díky tomu se postupně dostala do oblasti, kde se pohybuje dnes.

2. Nebojte se dělat pohyby nebo posunout svou kariéru horizontálním směrem

Možná máte vystudovanou ekonomiku, matematiku nebo třeba biologii a máte pocit, že nejste dostatečně kvalifikovaná pro dnešní požadavky na datové vědce. Neobávejte se toho. Existuje spousta míst, která hledají různé kombinace znalostí a dovedností, a řada z nich je ochotna vás také dále rozvíjet.

„Původně jsem chodila na univerzitu, abych se stala bioložkou, ale nebyla jsem v tom moc dobrá. Vždycky jsem byl dobrá spíše v psaní kódu, který analyzoval moje data a budoval matematické modely, které popisovaly vzorce, které jsem očekávala. Asi v polovině mého doktorátu jsem si uvědomila, že mohu pokračovat v práci, kterou jsem milovala, na plný úvazek,“ uvádí Alicia Frame.

3. Buďte vždy připravena

Nezapomeňte vytvořit portfolio projektů, které předvedou vaše zkušenosti. Buďte připravena umět vysvětlit otázku nebo problém, jak jste jej vyřešila (v jednoduchém jazyce i technicky), jaká byla obchodní hodnota a jaké byly vaše konkrétní příspěvky. Na schůzky vždy přineste notebook.

4. Zostřete své měkké dovednosti – dovedou vás dále, než si myslíte

Vzhledem k charakteru odvětví Data Science mnoho lidí zapomíná, že je důležité pracovat také na „měkkých dovednostech“, jako je například aktivní naslouchání. Síťování a budování vztahů s ostatními je dalším klíčovým prvkem pro úspěšnou kariérní dráhu. Snažte se poznat každého, s kým pracujete, a poznejte jejich individuální talent. Díky tomu budete vždy mít přehled o tom, s kým se spojit, když potřebujete řešit konkrétní problém. Péče o vztahy vytváří důvěru a respekt, který na pracovišti i mimo něj často chybí.

Neexistuje jeden dokonalý způsob, jak být datovou vědkyní. Dobrá zpráva je, že není lepší čas, kdy do tohoto oboru vstoupit než v této době.

-bb-

Women can be outstanding data experts

From the analysis of big data to the creation of applications, use of machine learning algorithms, or the rapid discovery of effective treatment procedures for COVID-19 ... The demand for data experts with various specialisations continues to grow.

Although Glassdoor has ranked data science positions among the top 10 jobs in America each year since 2015,  the field is still unfortunately dominated by men. Companies are often unable even to attract talented women, for whom entering this sphere can initially be more difficult. Here are four things to be aware of if you choose this path.

1. Focus on real opportunities

Rather than engaging in a variety of open general online courses or competitions, focus on opportunities to engage in specific projects and tasks in the data area that interests you and will develop your existing knowledge.

Alicia Frame, Lead Product Manager and Data Scientist at Neo4j, says that after completing her doctorate, she worked as a bioinformatics scientist for a large chemical company and volunteered to build dashboards and toolkits for predictive modelling. As a result of this, she gradually reached her current position.

2. Don't be afraid of horizontal career moves

Maybe you have a degree in economics, mathematics or biology, and you feel you are not qualified enough to meet today's requirements for data scientists. Don't worry about it. There are many places seeking different combinations of knowledge and skills, and many of them are willing to develop you further.

"Originally, I went to university to become a biologist, but I wasn't very good at it. I've always been good at writing code that analysed my data and built mathematical models that described the formulas I expected. About halfway through my doctorate, I realised I could continue the work I loved full time,” says Alicia Frame.

3. Always be prepared

Remember to create a portfolio of projects that will showcase your experience. Be prepared to be able to explain a question or problem and how you solved it (in simple language and technically), what the business value was and what your specific contributions were. Always take a laptop to meetings.

4. Sharpen your soft skills: they will take you further than you think

Due to the nature of the data science industry, many people forget that it is important to work on "soft skills", such as active listening. Networking and building relationships with other people is another key element to a successful career. Try to get to know everyone you work with and their individual skills. Thanks to this, you will always have an overview of who to contact when you need to solve a specific problem. Taking care of relationships creates trust and respect, which is often lacking at the workplace and beyond.

There is no single perfect way to be a data scientist. The good news is that there is no better time than the present to enter this field.

-bb-