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Comment ai-je réussi à obtenir un emploi bien rémunéré dans les données?

Comment ai-je réussi à obtenir un emploi bien rémunéré dans les données?


C'est ça. Je l'ai fait. J'ai moi-même pivoté et me suis recyclé (de la finance aux données). Maintenant regarde-moi. Je suis tellement important que l'entreprise pour laquelle je travaille s'occupe de mes petits déjeuners, déjeuners et collations. C'est génial!

Mes prochains défis immédiats sont - si Covid-19 le veut: 1 / pour éviter d'être renvoyé et 2 / pour continuer la montée en compétence.

La pénurie de data people

"La Data Science and Analytics (DSA) se situe au sommet de la pénurie de compétences".

"Scientifique des données, ingénieur en fiabilité de site et responsable de compte d'entreprise figurent parmi les postes les plus prometteurs pour 2019".

Voilà le type de titres que vous pouvez voir tout le temps sur Internet. Et à la télé. Mais qui regarde toujours la télé?!

Oh, je peux vous voir avec le signe dollar dans vos yeux et l'ampoule au-dessus de votre tête. Apprenez simplement les bases et vous obtiendrez un emploi. Facile! Après tout, lorsque vous avez vraiment besoin d'eau et qu'il n'y a pas de bouteilles de Fidji disponibles, vous achetez la meilleure chose suivante (Evian) ou ce qui est disponible (Dasani - parce que vous avez vraiment, vraiment besoin d'eau).

Oui. Mais non!

Pénurie de super héros

Avec tous les films Marvel et DC Comics, comment pouvons-nous être à court de Super Heroes?! Eh bien, pour commencer, Black Widow et Iron Man sont morts… Ensuite, parce que ce dont les entreprises ont vraiment besoin, ce sont des personnes très compétentes en données. Pas les juniors.

Les personnes ayant des connaissances en informatique, en ingénierie, en économétrie / mathématiques et en affaires / expérience (oui, tout cela combiné). Pas les juniors.

Des personnes capables d'utiliser et de parler une quantité impressionnante d'outils et de langues. (Pour n'en citer que quelques-uns: MongoDB, PostgreSQL, MySQL, Hive, Spark, AWS S3, C #, Scala, Tableau, Python, Matlab, Stata etc.). Pas les juniors.

Des personnes qui comprennent profondément les modèles commerciaux et la logique métier. C'est bien d'avoir des outils, mais savoir pourquoi et quand vous en avez besoin est tout aussi important.

Ils ont essentiellement besoin d'apprenants diplômés de niveau collégial à vie avec environ 7/10 ans d'expérience. Pas les juniors.

Le long de la route

Après avoir dit cela, il est clair que ce ne sera pas facile. Pas facile ne signifie pas impossible. Rien de ce que j'ai accompli dans ma vie n'est impossible. Tu peux le faire aussi!

Alors comment faire? Je n'ai pas de réponse universelle. J'ai juste mon expérience personnelle. Et parce que je n'ai rien à vendre, je peux vous dire la vérité.

Cela prendra du temps. Ne faites pas confiance aux bootcamps et autres gourous qui vous disent que vous serez prêt pour l'emploi dans 3 à 6 mois (parler de reconversion - les diplômés CS ou ayant une expérience CS peuvent éventuellement l'être). Cela ne suffira pas. Vous aurez besoin de beaucoup plus de temps et de pratique pour être réellement utile.

Apprendre et pratiquer

Il y a des tonnes d'excellentes ressources en ligne gratuites pour apprendre (je peux en suggérer quelques-unes si vous en avez besoin). Commencez avec eux pour apprendre les bases jusqu'à des concepts moyens à avancés. Ensuite, vous pouvez envisager des programmes payants - en étant plus avancé, vous pourrez aller beaucoup plus loin et tirer le meilleur parti de votre investissement.

Je pense que j'ai souffert de ne pas avoir d'éducation formelle en DS ou CS sur mon CV. Mais c'est juste ça, un sentiment. Méfiez-vous des bootcamps - très peu ont en fait montré de bons résultats.

Ensuite, pratiquez. Je ne saurais trop insister sur l’importance de la pratique. J'ai fait l'erreur de suivre des cours après les cours avant d'appliquer les concepts à travers des projets. Mon raisonnement était que j'avais besoin d'en savoir plus (et plus) avant de pouvoir utiliser les outils. J'avais tort. En réalisant des projets, vous apprenez réellement beaucoup plus (expérience réelle) et vous en conservez plus (grâce à la douleur d'avoir traversé le processus réel - qui est, pour la plupart, googler comment faire ce que vous voulez faire et l'adapter) .

Faites des projets qui comptent

Une autre erreur que j'ai commise est de créer des projets que je trouvais cool par rapport à des projets qui ont réellement montré que je pouvais faire le travail. Par exemple, j'ai développé un jeu de réalité augmentée. Cool, mais absolument inutile. Je n’obtiendrai pas d’emploi en tant qu’ingénieur en apprentissage machine (pour y arriver, vous devez être un bon ingénieur logiciel avec une connaissance moyenne à élevée des mathématiques / statistiques et une solide expertise du domaine).

Vous avez besoin de projets où vous obtenez et traitez des données, où vous analysez et visualisez des données. Où vous transformez essentiellement les données en informations. Par exemple, supprimer des données de film pour évaluer quelle est la meilleure plate-forme de streaming entre Netflix et Disney + (cliquez ici si vous voulez connaître la réponse).

Avoir une expertise de domaine

Il est intéressant de noter que ce qui m'a valu le poste n'était pas mes compétences techniques, mais mon expertise dans le domaine - bien que, encore une fois, ce soit une supposition éclairée, pas un fait connu.

Oui, j'ai été testé sur Python et SQL. Et il est important d'être à jour sur les compétences techniques. Mais je ne pense pas que je suis un maestro. De plus, vous ne pouvez pas vraiment vous auto-enseigner et pratiquer l'ETL, le streaming de données, le SQL à grande échelle, etc. Pour cela, vous avez réellement besoin d'une expérience professionnelle. Le serpent se mord la queue.

Là où je pense que je l'ai écrasé, c'est sur l'expertise du domaine. J'ai passé de nombreuses années dans la banque d'investissement à disséquer les modèles commerciaux, à identifier les processus commerciaux et à comprendre la création de valeur. C'était incroyablement utile (pour moi). Pourquoi? Parce que lors des (nombreux) tests et interviews, j'ai pu identifier les problèmes à regarder et comment les regarder. L'entreprise a (beaucoup) de ressources internes pour vous enseigner / vous aider à répondre à ces questions. Ils ont beaucoup moins pour vous aider à réfléchir, à comprendre et à identifier les problèmes commerciaux.

Conclusion

Même si vous vous ennuyez très probablement grâce à cette mise en quarantaine, je vais préciser ce que je viens de dire afin que vous puissiez aller droit au but (je sais, vous auriez aimé savoir que c'était une option depuis le début) :

1 / la pénurie de données ne vous concerne pas. Les entreprises sont à court de personnes possédant de solides compétences techniques et commerciales qui s'acquièrent par une combinaison de hautes études et d'une longue expérience, pas de juniors;

2 / Utilisez des ressources en ligne gratuites pour acquérir les compétences techniques et méfiez-vous des bootcamps. Il faudra du temps avant d'arriver à la préparation au travail;

3 / Faites des projets dès que vous le pouvez. Même après le premier cours. Ce sera difficile mais c'est de loin la meilleure chose que vous puissiez faire pour vraiment apprendre. Créez des projets qui comptent par rapport à des projets sympas (votre premier emploi dans le domaine ne sera pas l'ingénieur en apprentissage automatique);

4 / avoir une expertise approfondie du domaine. Il est arrivé plus d'une fois que les intervieweurs m'ont dit: «nous préférons un sens des affaires fort aux compétences techniques parce que vous pouvez apprendre le SQL sur le tas assez rapidement»;

5 / Ne prenez pas le # 4 trop littéralement, vous aurez toujours besoin de ces compétences pour passer l'écran CV et obtenir le poste.

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