5 Lezioni essenziali per i giovani Data Scientist che ho imparato da Spotify (Parte 2)

'5 Lezioni essenziali per giovani Data Scientist da Spotify (Parte 2)'

Le Cronache dei Primi Anni di un Data Scientist nel Settore Tecnologico

La guida interna per affrontare i primi anni come data scientist nel settore tecnologico e migliorare il tuo gioco

Questo articolo è la seconda parte della serie “Le Cronache dei Primi Anni di un Data Scientist”. Assicurati di leggere prima la Parte 1!

Quindi, in precedenza abbiamo discusso:

• L’importanza di condividere regolarmente il tuo lavoro con gli stakeholder, anche se non è ancora finito
• Cercare feedback regolarmente per assicurarti di essere sulla strada giusta

Fare ciò ti aiuterà a costruire fiducia con il tuo team e gli stakeholder per assicurarti che il tuo lavoro abbia l’impatto che merita. Parlando di fiducia, passiamo subito alla lezione n. 3.

Lezione 3 — Inizia a Costruire Fiducia

Fare un’impatto consiste nel promuovere le tue idee alle persone che le trasformeranno in azioni.

• Come utilizzare ChatGPT per imparare la scienza dei dati più velocemente, anche se sei già avanzato
• Incontra ToolQA Un nuovo dataset che valuta la capacità dei grandi modelli di linguaggio (LLM) di utilizzare strumenti esterni per rispondere alle domande.
• Come costruire una piattaforma di analisi semi-strutturata in streaming su Snowflake

Queste persone sono solitamente i product manager (che definiscono la visione e la strategia di un prodotto) o i designer (che progettano il prodotto). Le informazioni che condividerai e le raccomandazioni che farai guideranno il lavoro dell’intero team (product manager, designer e ingegneri).

Quindi non sorprende affatto che tu debba imparare come persuadere le persone perché dovrebbero ascoltare le tue idee e perché sono importanti in primo luogo.

Benvenuto alla lezione n. 3!

Potrebbe sembrare ovvio, ma essere affidabile è fondamentale per il ruolo di un data scientist e questa è una competenza che si affina nel tempo. Ma potresti chiedermi: “Ok, come faccio a farlo? Sono ancora un principiante, chi mi prenderà sul serio?” Taci taci, un’azienda non ti assume a meno che non abbia fiducia nella tua capacità di essere affidabile fin dall’inizio. Quindi è probabile che le persone già abbiano fiducia in te, ora la chiave è dimostrare di meritarla.

Quindi come puoi costruire le prime basi di fiducia quando stai iniziando?

Abbiamo già discusso di come comunicare il tuo lavoro e chiedere feedback possa aumentare la tua affidabilità, ma vediamo cos’altro puoi fare!

1. Sii proattivo e fai domande quando possibile

Un talento naturale con cui sono sicuramente nato è quello di bombardare le persone con domande che non hanno chiesto. Questo potrebbe non aver funzionato a mio favore al liceo, ma il mondo professionale e nel mio caso, il settore tecnologico (l’unico che conosco), gioca con regole diverse.

Una cosa per cui mi sono ripetutamente ricevuto complimenti è stata la mia capacità di analizzare un argomento da tutte le angolazioni con domande (sono un ENTP, quindi è l’unica cosa che so fare) .

Mostrare che sei interessato a capire come funziona qualcosa e perché, ti metterà sicuramente sulla buona strada per essere una fonte di verità e decisioni di fiducia.

2. Sii umile e non aver paura di dire quando non sai ciò che non sai

Sì, puoi leggerlo di nuovo. Non essere come Jon Snow. Se non sai come farlo, non c’è bisogno di fingere di saperlo. Anzi, questo potrebbe ostacolarti a lungo termine.

L’umiltà genera fiducia, ecco perché è fondamentale essere umili nelle tue intuizioni e mettere avvertenze quando necessario.

Come principianti, spesso siamo tentati di non mostrare quando non sappiamo. Tuttavia, lavorare con dati e statistiche significa che i risultati non sono assoluti. In pratica, essere vulnerabili riguardo al livello di fiducia che hai nei tuoi risultati può essere difficile, ma è importante. Sii trasparente sulla solidità del tuo lavoro!

Come puoi fare questo?

• Assicurati di comunicare che hai cercato attivamente di trovare soluzioni è il primo passo verso la crescita. Nessuno ti biasimerà se non otterrai i risultati giusti, ma ti biasimerò se non proverai almeno.
• Mostrare che sei attivamente coinvolto nella tua crescita sicuramente aumenterà la tua affidabilità e affidabilità agli occhi di tutti gli osservatori.

Le soluzioni amano giocare a fare le difficili. Quindi, è una buona cosa che siamo scienziati dei dati, perché amiamo scavare per trovare quelle intuizioni nascoste, non è vero? È solo in questo modo che sarai in grado di imparare dagli altri e migliorarti.

Lezione 4 – Chiedi aiuto agli esperti

E cavolo, il tempo che mi avrebbe risparmiato se avessi imparato questo prima anziché dopo.

Immagina questo:

Sto lavorando a un progetto di inferenza causale (campo della statistica che mira a identificare il rapporto causale tra variabili basato sui dati osservazionali). Avevo seguito il corso all’università, ma sembrava che non ricordassi molto (forse dormivo ancora questa volta). Quindi comunque sto lavorando a questo progetto, affrontando nuovi concetti entusiasmanti per stimolare il mio cervello proprio come piace a me.

Chiedo consiglio ai miei colleghi più vicini, torno indietro ai progetti passati, sperando di trovare ispirazione, apprendimenti, consigli, la parola di Dio… davvero qualsiasi cosa possa aiutarmi. Quindi sì, questa è anche una competenza importante da avere nel tuo repertorio:

Risalire alle risorse passate dovrebbe sempre essere il primo passo quando si iniziano nuovi progetti

ma ne parlerò di più in un’altra storia.

Quindi sto facendo le mie ricerche, investigando risorse interne ed esterne e mi ritrovo a scontrarmi con l’inferenza causale (normale, è difficile). Faccio tutte le cose giuste (o almeno così pensavo). Continuo a lavorare su questo progetto, e dopo un po’… mi viene l’idea geniale di chiedere ad altri scienziati dei dati chiarimenti su un concetto.

Facendo ciò, ovviamente fornisco ulteriori dettagli sul mio progetto. Quando… all’improvviso… la parola di un esperto di inferenza causale discese dal cielo… per farmi gentilmente sapere che stavo… sbagliando strada. Tutto il mio metodo era fuori pista perché stavo confrontando due popolazioni di utenti che non possono essere confrontate, il che compromette l’intera analisi.

Ecco, amici miei, ecco come settimane di lavoro finiscono nel cestino! (Beh, non del tutto, perché questo diventa un ricordo centrale nel tuo cervello e una bella lezione da vivere)

Ciò ci porta alla lezione n. 4 – Imparare come affrontare le sfide da soli è importante per sviluppare il pensiero critico e le capacità di problem-solving. Ma imparare a chiedere aiuto quando necessario è altrettanto importante. Le persone si rivolgono subito a ChatGPT per chiedere aiuto invece di provarci da sole, e questo alla fine impedisce loro di imparare le giuste competenze.

Chiedere aiuto alle persone giuste ha vantaggi preziosi

1. Ottenere una guida diretta dagli esperti in ciò su cui stai lavorando

Chiaramente, questo può solo darti una spinta: a) per il tuo progetto e b) per le tue competenze. Ricorda, potresti essere un cucciolo, ma stai giocando nello stesso sandbox degli esperti del settore, quindi non dimenticare di chiedere consigli quando necessario (a meno che tu non abbia intenzione di rimanere un cucciolo per un po’ più a lungo, ma questa è un’altra storia).

Come puoi fare questo?

1. Cerca progetti passati in cui ciò su cui stai lavorando è stato implementato o studiato. Poi contatta le persone che ci hanno lavorato. Le probabilità sono che ti forniranno sicuramente informazioni preziose e ti aiuteranno a identificare eventuali incongruenze.
2. Invia un messaggio sui canali Slack/Teams dedicati al problema/tecnica/feature/area di prodotto, ecc… su cui stai lavorando, ad esempio #causal-inference o #data-science (così ampli la rete, qualcuno sicuramente abboccherà)!

Tutti sono sempre felici di aiutare. Dopotutto, anche loro sono passati per quello.

2. Risparmiati la frustrazione di renderti conto che stai facendo le cose sbagliate

Questo alla fine ti risparmierà anche lo stress di dover lavorare di più per rimediare ai tuoi errori passati… perché ora sei anche in ritardo sul tuo programma.

Ma non dimenticare di almeno provarci prima. Se ti accorgi di essere bloccato più a lungo del dovuto, allora sai che è il momento di cercare un aiuto.

Ultimo consiglio per il viaggio – Sii paziente con te stesso

Se sei arrivato fin qui, allora meriti sicuramente un biscotto extra per essere rimasto. Grazie per avermi letto.

Preparati, ora ti concederò il mio biscotto definitivo per questo viaggio.

Nessuno si aspetta che tu sia un esperto dal primo giorno o anche dal centesimo giorno

Anche nel campo della tecnologia! Lavorare al fianco di persone esperte è un’opportunità unica per crescere tra buone mani. Tuttavia, mi ci è voluto del tempo per essere completamente a mio agio nel essere la persona meno esperta nella stanza.

Guardavo in alto alle persone con cui lavoravo, ma inconsciamente mi confrontavo anche con loro:

• Mi ci sarebbe voluto molto più tempo per consegnare il mio lavoro
• Non sempre avrei fatto le domande giuste per esplorare, quindi sembrava che la mia esplorazione fosse limitata rispetto ai miei colleghi
• Avrei avuto difficoltà a fare più di 1 progetto contemporaneamente, mentre gli altri sembravano cavarsela tranquillamente con 5 compiti contemporaneamente

Sì, potrebbe sembrare ovvio, ma almeno per me non lo era tanto. Quindi se, come me, a volte sei duro con te stesso. Striving for the best è importante. Tuttavia, sappi che va bene non essere il migliore quando stai iniziando.

Voglio dire, dai, sei un cucciolo, nessuno si aspetta che tu sia allo stesso livello dei lupi adulti. Ma sei nel branco, e il branco non lascia indietro i propri membri. Quindi non preoccuparti, un giorno ululerai anche tu, è solo una questione di tempo e impegno.

Avere tutto giusto fin dall’inizio non sarebbe nemmeno la norma. Inoltre, i surfisti non cavalcano acque calme, dove sta il divertimento in quello? Anche Harry Potter non ha ottenuto subito il suo Wingardium Leviosa.

Quindi cosa puoi fare?

1. Evita di esagerare cercando di imitare i tuoi superiori. Le probabilità sono che non ti sentirai naturale e le persone lo percepiranno. Invece, fai domande senza forzarle e sii te stesso
2. Contatta gli altri colleghi più giovani. Scambiare opinioni con altre persone con cui potevo relazionarmi mi ha sicuramente aiutato a ottenere una prospettiva migliore quando stavo lottando con questo problema io stesso. Non è necessario che siano altri data scientist, qualsiasi collega più giovane con cui ti senti vicino va bene. Sapere che non sei solo e trovare supporto cambia tutto.

Quindi ultima lezione: Sii indulgente con te stesso e smetti di mettere quella pressione extra su te stesso se lo stai facendo. Se non lo stai facendo, allora questa lezione potrebbe non essere per te, ma ne vale comunque la pena tenerla a mente e ricordarsi di essere gentili con se stessi.

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