💻 MEMO TO THE BEGINNER DATA SCIENTIST
Друзья, знаю, что многие из вас только начинают свой путь в Data Science. Я уверена, что он будет интересным, увлекательным, познавательным и насыщенным.
📚 Вообще Data Science – это та сфера, где хочется постоянно развиваться: скорее всего в начале пути вы будете с каждым днем (именно днем) сталкиваться с новыми вызовами, пополняя при этом свой технический стек, вы будете смотреть на старших коллег, подмечать некоторые приемы, которые вы до этого не знали, читать статьи, гуглить, смотреть видео и узнавать, узнавать, узнавать... Здесь действительно огромная площадка для развития.
ℹ️ Но, к сожалению, начинающему стажеру или джуну часто бывает сложно из-за огромного количества информации, которая буквально сваливается на голову при выходе на первую работу. (Вообще по опыту скажу, даже мидлу трудно бывает первые месяцы на новом месте, что уж говорить про новичка).
✅ В этом посте я бы хотела отметить некоторые пункты, на которые стоит обратить внимание, если вы только пришли на свою первую работу в новой компании и находитесь на испытательном сроке. Обязательно дополняйте их в комментариях, пишите с чем успели столкнуться на своей первой работе, и как выходили из разных ситуаций. Так мы вместе составим эффективную памятку будущему data scientist. Начинаем…
1️⃣ Будьте собраны. Старайтесь фиксировать (на бумаге, в текстовом редакторе или фотографируйте) все, что вам показывает наставник. Часто наставники уже очень опытные и занятые программисты, у которых может просто не быть времени повторять многие вещи несколько раз))
2️⃣ Возвращаясь к предыдущему пункту: ЕСЛИ НЕ ПОНЯЛ – СПРОСИ, ЕСЛИ ВСЕ РАВНО НЕ ПОНЯЛ – СПРОСИ ЕЩЕ РАЗ. Это не стыдно, это нормально. Абсолютно нормально чего-то не знать или не понимать. Ваша задача сейчас максимально разобраться и научиться.
3️⃣ Важный пункт, который нельзя пропустить. ВЫСЫПАЙТЕСЬ. Не стоит сидеть по 60 часов в неделю за работой, пытаясь судорожно разобраться в новом материале. Поверьте, сон и доза отдыха помогут вам гораздо успешнее воспринимать новую информацию.
4️⃣ Общайтесь со старшими коллегами. Старайтесь коммуницировать с вашими коллегами, при работе в команде это очень важно. Они могут подсказать, замотивировать, даже успокоить и помочь, если что-то не получается в рабочих вопросах. И согласитесь, всегда интересно узнать про карьерный путь мидла или сеньёра))
5️⃣ Обращайтесь к своему наставнику за обратной связью. Это поможет вам отследить недочеты, которые вы допускаете в своей работе, а также избежать их в дальнейшем. Вместе с наставником составьте план решения проблем, которому будете следовать при их возникновении.
6️⃣ Отслеживайте свою скорость работы. Старайтесь ее постепенно наращивать.
7️⃣ Проявляйте интерес к работе. Вряд ли сейчас в компании нужны люди, которые «тупо выполняют поставленные задачи». Старайтесь мыслить творчески, развивайтесь в теме, над которой работаете. Просите у ментора статьи, книги для развития своих навыков.
8️⃣ Не бойтесь трудностей и проблем. Помните, если вам тяжело, значит вы идете в гору))
Друзья, знаю, что многие из вас только начинают свой путь в Data Science. Я уверена, что он будет интересным, увлекательным, познавательным и насыщенным.
📚 Вообще Data Science – это та сфера, где хочется постоянно развиваться: скорее всего в начале пути вы будете с каждым днем (именно днем) сталкиваться с новыми вызовами, пополняя при этом свой технический стек, вы будете смотреть на старших коллег, подмечать некоторые приемы, которые вы до этого не знали, читать статьи, гуглить, смотреть видео и узнавать, узнавать, узнавать... Здесь действительно огромная площадка для развития.
ℹ️ Но, к сожалению, начинающему стажеру или джуну часто бывает сложно из-за огромного количества информации, которая буквально сваливается на голову при выходе на первую работу. (Вообще по опыту скажу, даже мидлу трудно бывает первые месяцы на новом месте, что уж говорить про новичка).
✅ В этом посте я бы хотела отметить некоторые пункты, на которые стоит обратить внимание, если вы только пришли на свою первую работу в новой компании и находитесь на испытательном сроке. Обязательно дополняйте их в комментариях, пишите с чем успели столкнуться на своей первой работе, и как выходили из разных ситуаций. Так мы вместе составим эффективную памятку будущему data scientist. Начинаем…
1️⃣ Будьте собраны. Старайтесь фиксировать (на бумаге, в текстовом редакторе или фотографируйте) все, что вам показывает наставник. Часто наставники уже очень опытные и занятые программисты, у которых может просто не быть времени повторять многие вещи несколько раз))
2️⃣ Возвращаясь к предыдущему пункту: ЕСЛИ НЕ ПОНЯЛ – СПРОСИ, ЕСЛИ ВСЕ РАВНО НЕ ПОНЯЛ – СПРОСИ ЕЩЕ РАЗ. Это не стыдно, это нормально. Абсолютно нормально чего-то не знать или не понимать. Ваша задача сейчас максимально разобраться и научиться.
3️⃣ Важный пункт, который нельзя пропустить. ВЫСЫПАЙТЕСЬ. Не стоит сидеть по 60 часов в неделю за работой, пытаясь судорожно разобраться в новом материале. Поверьте, сон и доза отдыха помогут вам гораздо успешнее воспринимать новую информацию.
4️⃣ Общайтесь со старшими коллегами. Старайтесь коммуницировать с вашими коллегами, при работе в команде это очень важно. Они могут подсказать, замотивировать, даже успокоить и помочь, если что-то не получается в рабочих вопросах. И согласитесь, всегда интересно узнать про карьерный путь мидла или сеньёра))
5️⃣ Обращайтесь к своему наставнику за обратной связью. Это поможет вам отследить недочеты, которые вы допускаете в своей работе, а также избежать их в дальнейшем. Вместе с наставником составьте план решения проблем, которому будете следовать при их возникновении.
6️⃣ Отслеживайте свою скорость работы. Старайтесь ее постепенно наращивать.
7️⃣ Проявляйте интерес к работе. Вряд ли сейчас в компании нужны люди, которые «тупо выполняют поставленные задачи». Старайтесь мыслить творчески, развивайтесь в теме, над которой работаете. Просите у ментора статьи, книги для развития своих навыков.
8️⃣ Не бойтесь трудностей и проблем. Помните, если вам тяжело, значит вы идете в гору))