データサイエンスにおけるキャリアキャピタルを構築するために非常に過小評価されている方法

'データサイエンスにおけるキャリアキャピタルを構築する方法は非常に過小評価されている'

オンラインでの執筆: スタートが容易で、コミュニケーションスキルの構築にも適しており、従来のデータサイエンスポートフォリオよりも持続可能な方法です

ポートフォリオやLinkedInのプロフィールだけでは、データサイエンティストとしてのキャリアを進めるのに十分ではありません。

確かに、LinkedInはプロのネットワークを構築する素晴らしい方法であり、ポートフォリオは自分の成果を見せる素晴らしい方法です。しかし、誰もあなたのポートフォリオのリンクをクリックしない場合やLinkedInの営業マンになりたくない場合、あなたのプロフィールはただそこにあってデジタルの埃を集めるだけで、何の価値も生み出しません。

本記事では、もう一つの補完戦略として、オンラインでの執筆を提案したいと思います。

3ヶ月前まで、私は楽しみのために一つも文章を書いたことがありませんでした 、そして、学校や試験のネガティブな思い出が書くことについてのほとんどでした。ですから、オンラインでの執筆という考えがクレイジーに聞こえるか（またはあなたの快適領域/興味範囲外のものであるか）、それは完全に理解できます。しかし、この練習を3ヶ月間続けた結果、私はそれを心から信じるようになりました。もし2分間お時間をくださいましたら、どのようにしてオンラインでの執筆がデータサイエンティストに以下のことを可能にするか説明します:

• トップ3のデータアーキテクチャのトレンド（およびLLMsがそれらに与える影響）
• アナリティクスを台無しにするステークホルダーの不適切な管理
• データサイエンティストのためのAI Chrome拡張機能チートシート

• 強力な個人ブランドの開発
• データサイエンスコミュニティの他のメンバーとの意味のあるつながりの形成
• ストーリーテリングとコミュニケーションの見過ごされがちなスキルの開発
• 採用担当者に好まれ、共有可能な形式でスキルをアピールする

そして、私が執筆を始めるのに役立ったいくつかの要素と、あなたも始めるためのアイデアを共有します。

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オンライン執筆の4つのメリット

1. 執筆は強力なプロフェッショナルブランドを開発するのに役立ちます

データで働く私のプロフェッショナルライフのほとんどで、私はプロフェッショナルブランディングのかなり標準的なアプローチを取ってきました。

個人のポートフォリオを作成し、LinkedInのプロフィールを維持し、時折、重要なキャリアの成果について投稿していました。

このアプローチの問題は、ポートフォリオやLinkedInのプロフィールがインターネットの隠れた角にあることです。誰もあなたの作品を見つけることはできません。積極的に探しに行かない限り、あなたの作品についてのフィードバックを得る手段もありません。

対照的に、オンラインで執筆することで、より広い視聴者と共有し、読了時間や読了率などのフィードバックを得ることができます。継続すれば、執筆は個人ブランドを構築する素晴らしい方法であり、特定のニッチで「頼りにされる」人になるための手段となります。

私の目標の一つは、例えば、データサイエンスのキャリアについて書くことで「頼りにされる」人になることです。個人のポートフォリオやたまに謙遜やインスピレーションに溢れたLinkedInの投稿に頼っている場合、そのようなニッチなブランドを構築するのは本当に難しいでしょう。しかし、VoAGIで執筆することにより、そのようなオンラインのアイデンティティを簡単に確立することができます。

私の言葉だけでなく、Cassie Kozykrovなどの人物を見てください。CassieはGoogleのChief Decision Scientistであり、データの世界で非常に刺激的な人物です。彼女はオンラインで執筆することで素晴らしい個人ブランドを築き上げ、私のような無知な人間でも彼女を知っています。また、Chris Albonも見てください。彼はWikimedia FoundationのMachine Learning部門のディレクターであり、データの世界でおそらく最も面白いTwitterアカウントを持っています。Chrisは長年にわたる優れたライブラリの構築により、素晴らしい個人ブランドを築き上げ、世界中の人々と共有する優れた学習リソースを提供することができます。

2. オンラインでの執筆は業界内の他の人々との意味のあるつながりを築くのに役立ちます

オンラインでの執筆の次の利点は、ネットワークを構築する素晴らしい方法であり、LinkedInのようなものと比べてもはるかに楽しい代替手段です。

LinkedInでの投稿を数年間行ってきましたが、自分のコンテンツを見る人と自分が見てもらいたい人との間にはしばしばミスマッチがあることに気付きました。

ほとんどの閲覧者はフォロワーであり、非常に活発で関与度の高い視聴者がいない限り、興味を持つフォロワーはほとんどいないでしょう。フォロワーはすでにあなたを知っている人々であり、さらに悪いことには、その半分はおそらく興味のない半連絡先にすぎません。まったく関係のない人ともつながっているLinkedInネットワークには、地元の新聞販売店で初めての土曜の仕事をした人々も含まれています。連絡を取るのは素敵ですが、私がAI革命について思いを共有しても、お互いにあまり価値がありません。

対照的に、オンラインで書くと、長期的には非常に持続可能かつ価値のある方法で、ターゲットを絞ったコミュニティと思考を共有することができます。

たとえば、私はデータサイエンスの記事のほとんどを「Towards Data Science」と「Towards AI」などの出版物で共有しています。私は特定の分野にいる人々をターゲットにすることができ、畳み込みニューラルネットワークの微妙なニュアンスについてランダムな人々に関心を持たせる必要はありません。VoAGIのようなプラットフォームでこれらの思索を共有すると、実際に興味を持っている人々の前にコンテンツを提供できます。

3. 書くことはコミュニケーションとストーリーテリングをマスターするのに役立ちます

データサイエンスの採用担当者に尋ねると、非技術的なステークホルダーに対して教示学習モデルとは何かを簡潔に説明できる人を見つけるのは簡単だと言います。困難なのは、ビジネスの他の場所の非技術的なステークホルダーに対してそれを簡潔に説明できる人を見つけることです。

データサイエンスのキャリアを築くにあたり、技術的なスキルにだけ焦点を当てるべきではありません。もちろん、最初はコーディングに多くの時間を費やし、内部のチームミーティング以外でプレゼンテーションをほとんど行わないかもしれません。しかし、キャリアを進めたいのであれば、ストーリーテリングとコミュニケーションのスキルを確実に開発することが非常に重要です。忘れないでください：シニアおよびプリンシパルのデータサイエンティストは、コーディングよりもプレゼンテーションにより多くの時間を費やしています。書くことは、ポイントをうまくまとめる方法や不要な余分な要素を削減する方法を常に考えるため、これを実現するのに役立ちます。

4. キャリアの初期段階ではポートフォリオが有用ですが、キャリアを長期的に進めるには書くことがより効果的です

多くの将来のデータサイエンティスト志望者が気付かないことの1つは、ポートフォリオがすぐに使えなくなる可能性があるということです。

私がマスター課程のデータサイエンスを修了したちょうど1年前、最初のバージョンのポートフォリオサイトを作成したことを覚えています。データサイエンスの仕事に応募し始める時期であり、取り組んでいたプロジェクトのいくつかを紹介する方法が欲しかったのです。オンラインポートフォリオの重要性について人々が話しているのを聞いたので、GitHubページとJekyllを使ってシンプルな静的サイトを作成しました。

このポートフォリオは初めの仕事を見つけるのに非常に役立ちましたが、データサイエンティストとしてフルタイムで働き始めると、仕事の時間外にデータサイエンスのプロジェクトをする時間（または意欲）がないことに気付きました。雇用主は私の個人のプロジェクトよりも職場での業績により関心を持ち、間もなく私はポートフォリオを諦めました。

それに対して、オンラインでの執筆は、私の経験では長期的にキャリア資本を構築するためのより持続可能な方法であると証明されています。

なぜなら、第一に、それが速いからです。完全なデータサイエンスのプロジェクトには時間がかかりますが、このようなブログ記事を（このようなもの）1〜2時間で書くことができます。

第二に、あなたは何でも書くことができます 。これにより、書くことはキャリア資本を構築するための非常に持続可能な長期戦略となります。キャリアのどの段階にいるかに関係なく、技術的および非技術的な採用担当者とオンラインでの執筆を簡単に共有でき、書き方によってコミュニケーションスキルを「現実の人生」で示すことができます。

まだ納得していない場合は、これを考えてみてください：AIの発展の過去1年間から学んだことは、アルゴリズムやコーディング言語は変わるかもしれませんが、ストーリーテリングスキルは常に必要とされるということです。5年後、AIツールによって私はコーディングをする時間がずっと減る（または少なくとも、コーディングははるかに速くなる）と予想しています。しかし、私はデータを使ってストーリーを語り続けるでしょうから、このスキルを磨くことは良い投資のように感じます。

書き始める方法

オンラインでの執筆についての考えが恐ろしく感じる場合、心配しないでください：私も以前は同じように感じていました。

そして、2023年3月に私は勇気を持ってVoAGIで最初の記事を書きました。以下は、この旅を始めるのに役立ったするべきこととしないことです。

するべきこと：

1. 小さく始める — 革新的なものや非常にニッチなものについて書く必要はありません。私の最初の記事は私のキャリアについての個人的な反省であり、2番目の記事はSQLを使用したデータの分類方法についてのガイドでした。どちらも非常にシンプルなトピックですが、それが実はメリットでした。書くのに時間がかからず、非常に簡単に「軌道に乗せる」ことができました。
2. 個人的な経験を共有する — コーディングガイドはたくさんありますが、技術的なドキュメントページのように読まれると目立つのが難しいでしょう。何について書いているかに関係なく、読者に個人的な視点を示すようにしてください。コーディングのヒントや理論的な説明を共有する場合、この{テクニック/コンセプト}があなたの個人の仕事/プロジェクトでどのように役立ったのか、学ぶのにどれくらいの時間がかかったのか、ヒントを実践する方法についてのアドバイスがありますか？
3. 自分に合ったリズムを見つける — 私は執筆が好きなのでVoAGIに頻繁に投稿していますが、これが唯一の方法ではありません。優れたデータサイエンスの作家は月に1回または数か月に1回しか公開しない人もたくさんいます。重要なのは、自分に合ったリズムを見つけてそれに固執することです。
4. 常緑のトピックについて書く — コーディングガイドや個人的なストーリーを書く場合、それらの記事は書いた後も長い間有益な情報として残ります。すぐに注目されなくても、2年後に誰かがそれを見つけてもまだ価値がありますので、長期的な優れたコンテンツの銀行に投資しています。

しないこと：

1. 専門家である必要を感じないでください — 初心者のデータサイエンティストやデータサイエンティスト志望であっても、あなたが共有する価値のあるものがあることを保証します。読者はあなたが「量子バスケットウィービングの博士号」を持っているかどうかは気にしません。彼らはただ、具体的な問題を解決するのに役立つかどうかだけを気にします。私自身のプロフィールは、プロである必要がないし、複雑なトピックについて書く必要もないことの証明です。
2. ニッチを見つけることにこだわらないでください — 異なるトピックで実験する時間を取り、ニッチを見つけることは後日にお任せください。YouTuberのAli Abdaalがよくアドバイスするように、まずは「始める」ことから始め、次に「上達する」ことに焦点を当て、最後に「賢くなる」ことを心配する必要があります。自分自身に制約を課すことで想像力を制限せず、新しいことを試して自分が楽しんでいることを見つけてください。自分自身も驚かされるかもしれません！

以上です！

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