Я прошел несколько курсов, а что делать дальше?

На днях я получил письмо от Мануэлы со следующим вопросом: «Как начинающий data scientist вроде меня может набраться опыта?»

Вопрос отличный.

За вопросом следовало: «Я закончила несколько курсов и проектов, некоторые работодатели говорили, что им нравится мое образование, но мне не хватает минимального опыта, и чтобы я писала им после его получения!».

В своем ответе я расписал несколько пунктов, которые скопирую в эту статью.

Дисклеймер: я не ищу работу. Возможно, вы хотите спросить «А почему я вообще должен слушать советы того, кто не ищет работу?»

И будете правы.

Всегда скептически относитесь к советам тем, кто не учился на собственном опыте. И вот мое пояснение: ни одна найденная мной работа мне не подходила, поэтому я создал свою собственную (на эту тему можно написать отдельную статью, но вот мой совет – не ищите работу, лучше начинайте свой бизнес).

Однако, если бы я все же искал работу (и, в свою очередь, требуемый к ней опыт), я бы сделал следующие вещи.

Пробел между курсами и реальным опытом

Онлайн курсы – это товары широкого потребления (очень распространены). Да, я говорю это как тот, кто и сам ведет онлайн курс по машинному обучению.

Онлайн курс формирует фундаментальные знания, самостоятельная работа над проектами – специфические знания (те, которым нельзя обучить).

Поэтому мой первый вопрос Мануэле следующий: «Когда ты говоришь, что закончила несколько курсов и проектов, сколько из проектов были твоими собственными, а сколько были частью курса?».

Опыт я определяю так: вещи, которые вы попробовали самостоятельно (или же в сотрудничестве с другими), не зная результата.

Приведу пример.

Сколько раз ваши родители говорили вам, что плита горячая?

Полагаю, что вы не верили, пока не убедились сами.

Слушать родителей – это то же самое, что слушать преподавателей курса. Конечно же, вы можете принять то, что они говорят, но без собственного опыта вы не усвоите эти знания.
Так что получение опыта (перед началом работы) эквивалентно прикосновению к плите.
Если у вас, как и у меня, сертификатов и курсовых проектов хоть жопой жуй, и вы в поиске этой неуловимой вещи под названием «опыт», сейчас самое время задать вопрос:

А я уже дотронулся до плиты?

Начните работать до того, как вы получите работу

Найдите идеальную работу, которой вам бы хотелось заниматься, а затем начинайте её выполнять.

Если это кажется вам бредовым, то просто относитесь к ней как к части вашего исследования. Если вы смогли разобраться в data science, то и сможете понять, кто именно требуется на рынке труда.

Позвольте привести конкретный пример.

Предположим, вам нравится фриланс, но везде требуется опыт. И есть одна работа, в которой нужно построить модель машинного зрения, чтобы понимать лежали ли на операционном столе инструменты врача (я это не выдумал, это из реального проекта, над которым меня попросили поработать).

Вы читаете обязанности и думаете «вау, а это интересно, я бы хотел над этим поработать». Вы читаете дальше и видите, что требуется 3+ года опыта работы и думаете «так, такого опыта у меня нет, поэтому и подавать не стоит». А затем весь день терзаете себя мыслями, что вы недостаточно хороши ни для одной работы.

Я отлично вас понимаю. Это неправильный мыслительный процесс. Это решение, основанное на страхе, а не на росте. Вы решаете не подавать на эту работу, потому что боитесь, что ваши способности не на высоте.

Правда же заключается в том, что почти везде нужно разбираться на ходу (в конце концов, это наука в «data science» или инженер в «инженере по машинному обучению»).

Так что же можно сделать?

Вы можете взять описание работы проекта и сделать его самостоятельно. Потратьте неделю на разработку и планирование процесса, четыре недели на сам процесс, а затем неделю делитесь тем, что вы выучили.

В худшем случае вы потратите шесть недель на то, что не работает (для определенной ситуации), в лучшем – вы получите то, что сможете показать, то, что вы сделали сами (без руководства курсового проекта).

Вы сможете сказать: «Я увидел этот проект, занялся им и решил подтвердить работоспособность концепции».

В ситуации с инструментами врача можно поискать в интернете фотографии инструментов, создать собственный набор данных (не важно, если он будет ненастоящим, важно понять как его создавать), построить модель, которая определяет на месте ли инструменты, а затем превратить проверку концепции в хорошее пользовательское приложение при помощи Streamlit.

Пример того, как может выглядеть самостоятельный проект. Начните со сбора данных, смоделируйте или проанализируйте их, создайте пользовательский интерфейс при помощи Streamlit (или любого эквивалента) и введите его в действие. Для полного примера посмотрите как я копировал удобства Airbnb, используя те же шаги.

Если ваш будущий работодатель не сможет назвать подобную инициативу «опытом», эта работа вам не подходит.

Примечание: Когда мы с Андреем (моим бизнес партнером) нанимали ассистента преподавателя на наш курс по машинному обучению (привет, Shubhamai), мы выбрали студента, который уже самостоятельно отвечал на вопросы других. Он начал работать еще до того, как получил работу.

Follow up

То, чем всегда пренебрегают. Никогда не воспринимайте отказ как константу, которая никогда не изменится.

Как уже было сказано, некоторые работодатели писали: «у вас нет желаемого опыта, напишите нам как его получите».

Давайте изменим одно слово: «у вас еще нет желаемого опыта, напишите нам как его получите».

Если кто-то говорит вам, что у вас еще нет опыта, и вы добросовестно воспринимаете их слова и практикуете свои навыки, а именно начинаете работать до получения самой работы, вам следует повторно писать этим людям.

Покажите им над чем вы работали (следует отметить, что для этого нужно действительно совершенствовать свои навыки).

Напишите им: «Я хотел дать вам знать, что после нашего последнего разговора я улучшал свои навыки и вот что я сделал за это время. Если у вас появятся открытые вакансии, возможно, вы захотите снова рассмотреть мою кандидатуру».

Многие забывают об этом шаге. И это касается не только собеседований, а чего угодно. Многие отношения можно улучшить, если кто-то сделает дополнительный шаг в этом направлении.
Помните – многие результаты в жизни нелинейны. Если я забываю ответить на письмо в течение пары месяцев (электронная почта для меня и лучший друг и худший враг), то, вполне вероятно, я уже никогда не отвечу. Но если этот человек повторно напишет мне и напомнит мне о своей собственной расхлябанности (спасибо вам), скорее всего я отвечу в течение суток.

Всегда ли это работает?

Нет. Конечно нет. Но так вы показываете бó‎льшую инициативность, чем просто откликаясь на несколько вакансий.

Знакомьтесь с людьми

Многие открытые вакансии даже не публикуются.

Свою первую (и единственную) работу в технологической компании я получил, потому что кто-то увидел мои посты на LinkedIn, кто знал кого-то, кто знал человека, который мог бы быть заинтересован во мне с профессиональной точки зрения. В конце концов я встретился с этим человеком (привет, Кэм), который оказался живой легендой. Мы поговорили о моей деятельности, он спросил не хотел бы я прийти на денек на следующей неделе – я пришел, потом пришел еще раз, а через пару дней мне предложили работу.

Важно в этой истории то, что я обладал фундаментальными знаниями, до высочайшего уровня они, конечно, не тянули, но я знал что такое pandas DataFrame или как устранять неполадки и искать вопросы на Stack Overflow (да, я провел очень много времени на изучение и просто гуглил всякие вещи; помните, инженер – это тот, кто «выясняет вещи»).

Многие наши сотрудники (особенно младшие) получили работу, потому что кто-то знал кого-то.
Я вот что думаю: порталы по поиску работы мертвы.

Возможно, они все еще помогают некоторым людям, но точно не в моем мире. Я убеждаю себя, что легче откликнуться на работу с помощью одной кнопки, чем постараться изо всех сил, найти человека для собеседования, поговорить с ним, показать плоды своего труда, выслушать его совет, фидбек, улучшить свои навыки, повторно с ним связаться и, возможно, получить предложение о работе. В то время как если я откликаюсь на вакансию через сайт, для меня это мгновенный отказ (опять же, может это и неправда, но я вижу именно так).

Конечно, в идеальном мире (хотя, быть может и не идеальном) компании бы нанимали людей только за их талант и способности, но так не происходит. Людям нравится работать с теми, кто нравится им.

Ладно, а как же с кем-то познакомиться?

Если вы выбрали цифровой маршрут – будьте проще. Точно так же как вы пишите мне (вы видели, что Манэула отправила мне очень лаконичное и конкретное письмо). Коротко и по делу. Будьте прямолинейны.

Мне назначили собеседование на Airbnb, потому что я отправил рекрутерке (которую специально искал) сообщение на LinkedIn. Она ответила мне в течение дня: «Привет, Дэниель, тебе удобно созвониться завтра?». Работу я не получил, но точно был ближе, чем если бы просто откликнулся через сайт (чего я даже не делал).

Опять же, успех не гарантирован.

Вы можете написать ста людям и не получить ни одного ответа. Точно так же, как если бы вы откликнулись на сто вакансий и не получили бы ни одну. И если в итоге так оно и получается, воспринимайте это как фидбек – вам нужно улучшить подход к вещам.

Цифровые технологии эффективны, удаленная работа становится все более и более популярной, но людям все еще нравится общаться (что удивительно для технических ботанов вроде нас) друг с другом, находиться в одной комнате. А это означает посещение мероприятий (когда позволяют социальные условия), разговоры с людьми, приложение лишних усилий, чтобы поинтересоваться у Дейва из компании X о его проекте, над которым он работал последние несколько месяцев.

Компания, в которой я работал, каждый месяц проводит встречу по искусственному интеллекту. Я ходил на одну такую встречу ничего не зная о компании, а уже через семь месяцев работал в ней.

Делитесь своей работой

Мне кажется, с этим все и так понятно, но лучше я снова напишу об этом.

Если ваши попытки использовать возможности провалились, сделайте так, чтобы они вернулись.
Это начинается с создания вещей и с того, чтобы публично ими делиться (не важно, закончены ли они).

За последние три года я получал отличные возможности потому что кто-то натыкался на мою работу (я пишу в онлайн пространстве с 2016-го, с 2017-го про машинное обучение).

Да, создайте собственный блог и используйте его как основу вашего портфолио, а ваши другие социальные сети (вы поймете какие) в качестве поддержки основной платформы.

Подумайте об этом. Как вы чему-то научились? Скорее всего вы искали материал, наткнулись на отличный пост в блоге и использовали его в своей работе.

И знаете что?

Вы и сами можете создавать подобные ценные посты в блоге.

Это связывает нас с тем, что я уже сказал. Начните работать до того, как получите работу и делитесь тем, что узнаете (вашим опытом). И как только вы поработаете над чем-то, связанным с предыдущим отказом, снова напишите им и скажите: «А я вот что сделал».

Дальнейшее чтение

Давайте будем реалистами – любая компания сильно рискует, нанимая человека без опыта.
Потому что, скорее всего, в краткосрочной перспективе вы потеряете деньги компании (по мере обучения и получения фундаментальных знаний). Поэтому подумайте как вы можете уменьшить этот риск.

Как же?

Для начала будет достаточно вышеприведенных пунктов. Но, если вам интересно узнать что-то еще, помогут следующие ресурсы:

Кэл Ньюпорт «Настолько хорошо, что невозможно игнорировать» — название книги говорит само за себя.
Как общаться и делиться своей работой – статья, которую я написал, в которой немного больше говорится об этих пунктах.
Не называй себя программистом – еще одна отличная статья на тему начала работы (если вы не работаете, то можете подумать, что к вам это не относится, на самом же деле вы не должны так к этому относиться; помните – начать работать до получения работы).

Узнайте подробности, как получить востребованную профессию с нуля или Level Up по навыкам и зарплате, пройдя платные онлайн-курсы SkillFactory:

Курс по Machine Learning (12 недель)
Обучение профессии Data Science с нуля (12 месяцев)
Профессия аналитика с любым стартовым уровнем (9 месяцев)
Курс «Python для веб-разработки» (9 месяцев)

Читать еще

Как начинающий Data Scientist вроде меня может набраться опыта