Читаем Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные полностью

Менять работу нужно тогда, когда вектор вашего развития или амбиции уже не совпадают или даже вступают в конфликт с вектором движения компании. Понять, что это произошло, нетрудно – вы почувствуете, что вам больше не интересно то, что вы делаете. У меня так тоже было. Например, в 2005 году, когда я только пришел в Ozon.ru, – я сделал систему аналитики на основе MS SQL Server и в какой-то момент делать мне стало нечего. В это время из компании ушел мой руководитель, а в жизнь Ozon.ru вмешались новые акционеры, которым было не до меня. Я оказался предоставлен сам себе и стал заниматься на работе своим хобби – уже давно по вечерам я разрабатывал сигнализацию на основе датчика движения и мобильного телефона. Мне было двадцать три года, я снял первую в своей жизни квартиру и начитался в интернете историй про то, как хозяева приходят туда без спроса в отсутствие жильца. На этот случай я придумал технологию: в квартире лежал старый мобильный телефон с датчиком движения, и если бы кто-то пришел – он отзвонил бы на мой номер, а я смог бы послушать, что происходит в квартире. Для разработки устройства мне нужно было написать программу для контроллера. И чтобы не бить баклуши в интернете, я начал писать эту программу прямо на рабочем месте. Это, конечно, очень плохая ситуация – неправильно повели себя и менеджеры, и я сам, но тогда она не стала причиной для увольнения. Когда все кадровые перестановки утряслись, задачи вновь появились, и я переключился на работу. Кстати, если вам интересно – хозяйка квартиры так ни разу и не пришла ко мне без спроса. А вот уволился из Ozon.ru я 5 лет спустя, когда у меня уже был свой личный кабинет по соседству с генеральным директором. В какой-то момент я почувствовал, что мне стало совершенно неинтересно работать, что я так могу и состариться на этой работе. Я попробовал себя в другой роли – вел проект по смене системы лояльности Ozon.ru на баллы, но меня это не зацепило. Тогда и стало окончательно понятно, что пора уходить, – и я ушел.

Известно, что самый быстрый рост карьеры происходит при относительно частой смене работ. Раньше считалось, что оптимальный срок работы на одной позиции в одной компании – два года. Кроме того, на решение об уходе влияет тип амбиций сотрудника. Я для себя выделил два: первый – новаторы, люди, которые любят придумать и сделать что-то новое с нуля, но их не привлекает процесс «полировки» их решения разными оптимизациями. Второй тип – оптимизаторы, которые могут вдохнуть новую жизнь в существующее решение, но придумать и создать что-то с нуля им сложно. Как только новатор запускает процесс – он достиг результата, ему становится скучно и он ищет новых вызовов. Я точно знаю, что отношусь к первому типу новаторов – пришел, увидел, победил: создал аналитику с нуля, нанял персонал, выстроил процессы, пошел дальше. Для развития и понимания карьеры в аналитике данных (да и в других областях) неплохо было бы попробовать себя и в роли новатора, и в роли оптимизатора и понять, что больше нравится. Тогда станет намного легче принимать карьерные решения.

Вот что сказал Ричард Хэмминг о том, как строить карьеру [21]:

«Примерно каждые семь лет значительно, если не полностью, меняйте область своей работы. К примеру, я переключался с вычислительной математики на аппаратное обеспечение, оттуда на программное обеспечение, и так далее, потому что есть тенденция к расходованию своих идей…

Вы должны меняться. Вы со временем устаете; вы расходуете свою оригинальность в одной области. Вам надо найти что-то рядом. Я не говорю, чтобы вы переключались с музыки на теоретическую физику, а там на английскую литературу; я подразумеваю, что в своем поле вам следует переключаться между областями, чтобы не застаиваться».

Хэмминг говорил об исследовательских работах, но я бы применил их и к области анализа данных. Никто не мешает вам перемещаться между «доменами» от веб-аналитики в машинное обучение, от аналитики к программированию и наоборот.

Если вы уже давно чувствуете, что вам неинтересно и нечего делать на работе, поговорите со своим менеджером. Если во время или после разговора станет понятно, что ничего не изменится, то лучше уходить. Впоследствии вас не будет мучить совесть, что вы засиделись и потеряли драгоценное время. К сожалению, оно не бесконечно.

<p><strong>Нужно ли все знать?</strong></p>
Перейти на страницу:

Все книги серии IT для бизнеса

О криптовалюте просто. Биткоин, эфириум, блокчейн, децентрализация, майнинг, ICO & Co
О криптовалюте просто. Биткоин, эфириум, блокчейн, децентрализация, майнинг, ICO & Co

Эта книга – самый быстрый способ войти в мир криптовалют и начать ими пользоваться.Вы хоть раз спрашивали себя, что такое биткоин, криптовалюта или блокчейн? А децентрализация? Как вы думаете, кто выиграл от появления интернета? Люди, которые были подготовлены к нему и стали использовать его в личных или коммерческих целях до того, как подтянулись остальные.Новая технология «блокчейн» дает аналогичную возможность. Она играет сейчас такую же роль, какую играл интернет последние 20 лет. Главный вопрос, который каждый себе задает, это «c чего мне начать?»Джулиан Хосп, соучредитель компании TenX и один из ведущих мировых экспертов по криптовалютам, просто и доступно объясняет сложные термины и дает четкую инструкцию к действию: как пользоваться криптовалютами, соблюдая правила онлайн-безопасности.У Илона Маска уже есть книга Джулиана Хоспа. А у вас?

Джулиан Хосп

Деловая литература / Маркетинг, PR, реклама / Финансы и бизнес
Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные
Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные

Как выжать все из своих данных? Как принимать решения на основе данных? Как организовать анализ данных (data science) внутри компании? Кого нанять аналитиком? Как довести проекты машинного обучения (machine learning) и искусственного интеллекта до топового уровня? На эти и многие другие вопросы Роман Зыков знает ответ, потому что занимается анализом данных почти двадцать лет. В послужном списке Романа – создание с нуля собственной компании с офисами в Европе и Южной Америке, ставшей лидером по применению искусственного интеллекта (AI) на российском рынке. Кроме того, автор книги создал с нуля аналитику в Ozon.ru.Эта книга предназначена для думающих читателей, которые хотят попробовать свои силы в области анализа данных и создавать сервисы на их основе. Она будет вам полезна, если вы менеджер, который хочет ставить задачи аналитике и управлять ею. Если вы инвестор, с ней вам будет легче понять потенциал стартапа. Те, кто «пилит» свой стартап, найдут здесь рекомендации, как выбрать подходящие технологии и набрать команду. А начинающим специалистам книга поможет расширить кругозор и начать применять практики, о которых они раньше не задумывались, и это выделит их среди профессионалов такой непростой и изменчивой области. Книга не содержит примеров программного кода, в ней почти нет математики.В формате PDF A4 сохранен издательский макет.

Роман Зыков

Карьера, кадры / Прочая компьютерная литература / Книги по IT

Похожие книги

10 гениев бизнеса
10 гениев бизнеса

Люди, о которых вы прочтете в этой книге, по-разному относились к своему богатству. Одни считали приумножение своих активов чрезвычайно важным, другие, наоборот, рассматривали свои, да и чужие деньги лишь как средство для достижения иных целей. Но общим для них является то, что их имена в той или иной степени становились знаковыми. Так, например, имена Альфреда Нобеля и Павла Третьякова – это символы культурных достижений человечества (Нобелевская премия и Третьяковская галерея). Конрад Хилтон и Генри Форд дали свои имена знаменитым торговым маркам – отельной и автомобильной. Биографии именно таких людей-символов, с их особым отношением к деньгам, власти, прибыли и вообще отношением к жизни мы и постарались включить в эту книгу.

А. Ходоренко

Карьера, кадры / Биографии и Мемуары / О бизнесе популярно / Документальное / Финансы и бизнес