[ad_1]
Bạn có cảm thấy hứng thú để viết bài đăng TDS đầu tiên không? Chúng tôi luôn chào đón những đóng góp từ các tác giả mới.
Các chuyên gia khoa học dữ liệu và học máy đang phải đối mặt với sự không chắc chắn từ nhiều hướng: nền kinh tế toàn cầu, các công cụ hỗ trợ AI và tác động của chúng đến an ninh việc làm, và một ngăn xếp công nghệ luôn thay đổi, để kể tên một vài ví dụ. Liệu có thể nói về việc chống suy thoái hoặc chống AI cho sự nghiệp của một người ngày nay không?
Câu trả lời trung thực nhất mà chúng ta có thể đưa ra là “chúng ta thực sự không biết”, bởi vì như chúng ta đã thấy với sự gia tăng của LLM trong vài năm qua, mọi thứ có thể và thực sự thay đổi rất nhanh trong lĩnh vực này (và trong công nghệ nói chung). Tuy nhiên, điều đó không có nghĩa là chúng ta nên chỉ cam chịu không hành động, chứ đừng nói đến tuyệt vọng.
Ngay cả trong thời điểm khó khăn, vẫn có những cách để đánh giá tình hình, suy nghĩ sáng tạo về vị trí hiện tại của chúng ta và những thay đổi mà chúng ta muốn thấy, và đưa ra kế hoạch điều chỉnh các kỹ năng, cách tự trình bày và tư duy của chúng ta cho phù hợp. Các bài viết chúng tôi đã chọn trong tuần này đều giải quyết một (hoặc nhiều hơn) các yếu tố này, từ việc trở thành một nhà khoa học dữ liệu đầu sự nghiệp xuất sắc đến trở thành một người giao tiếp hiệu quả. Chúng cung cấp những hiểu biết thực tế và một liều lượng cảm hứng lành mạnh cho những người hành nghề ở nhiều vai trò và giai đoạn sự nghiệp khác nhau. Hãy cùng tìm hiểu!
- Kỹ năng bị đánh giá thấp nhất đối với các nhà khoa học dữ liệu
“Trong những năm gần đây, tôi nhận ra rằng viết là một kỹ năng thiết yếu đối với các nhà khoa học dữ liệu và khả năng viết tốt là một trong những yếu tố quan trọng tạo nên sự khác biệt giữa các nhà khoa học dữ liệu có tầm ảnh hưởng cao với những người đồng cấp của họ.” Tessa Tạ đưa ra lý lẽ thuyết phục về việc rèn luyện kỹ năng viết của bạn—và tiếp tục chia sẻ những mẹo cụ thể về cách bắt đầu. - Lãnh đạo bằng hành động: Bài học kinh nghiệm với tư cách là Quản lý khoa học dữ liệu và lý do tôi lựa chọn quay lại vai trò cộng tác viên cá nhân
BẰNG Dasha Herrmannova, Tiến sĩ làm rõ trong một suy nghĩ sâu sắc về những thay đổi vai trò, thành công trong công việc thường không đến từ một tài năng hay khả năng cụ thể (mặc dù tất nhiên chúng cũng hữu ích), mà từ việc tìm ra sự phù hợp chặt chẽ giữa công việc và mục tiêu, giá trị và ưu tiên của bạn. - Làm thế nào để thách thức phân tích của riêng bạn để người khác không làm vậy
Các nhà khoa học dữ liệu cuối cùng được đánh giá dựa trên tính vững chắc của các diễn giải và dự đoán của họ; không ai có thể luôn đúng mọi lúc, nhưng để xây dựng thành tích thành công lâu dài, Torsten Walbaum khuyến nghị tích hợp các đợt kiểm tra an toàn được thiết kế tốt vào quy trình làm việc của bạn.
- Xây dựng danh mục khoa học dữ liệu nổi bật: Hướng dẫn toàn diện
Trong một thị trường việc làm khó khăn hơn bình thường, cách bạn trình bày kinh nghiệm và thành công trong quá khứ có thể tạo nên sự khác biệt. Nếu bạn đang nghĩ đến việc thiết lập một trang net danh mục đầu tư để giới thiệu công việc của mình—một lựa chọn ngày càng phổ biến—đừng bỏ lỡ Vu Đônghướng dẫn hợp lý để xây dựng một hướng dẫn giúp bạn nổi bật. - Năm đầu tiên của bạn với tư cách là Nhà khoa học dữ liệu: Hướng dẫn sinh tồn
Khi bạn đã có được công việc đầu tiên (xin chúc mừng!), bạn có thể nghĩ rằng rào cản lớn nhất đã ở lại phía sau. Haden Pelletier giải thích rằng vẫn còn khá nhiều cạm bẫy cần tránh và những chiến lược vững chắc để vượt qua những thách thức trong năm đầu tiên—từ việc tìm kiếm người cố vấn hỗ trợ đến việc mở rộng kiến thức chuyên môn của bạn. - Đưa ra sáng kiến (AI) trong công ty của bạn
Một số khoảnh khắc bực bội nhất trong công việc có thể xảy ra khi những ý tưởng tuyệt vời của bạn bị phản đối bằng sự hoài nghi hoặc tệ hơn là sự thờ ơ. Anna Qua tập trung vào việc áp dụng quy trình làm việc AI tiên tiến và phác thảo một số bước chính bạn có thể thực hiện để thuyết phục người khác về tính hợp lệ của đề xuất của bạn; bạn cũng có thể dễ dàng áp dụng các chiến thuật này vào các lĩnh vực khác.
[ad_2]
Source link