إزاى تبنى ال Career بتاعك فى مجال الداتا ؟

واحد من أصعب المجالات اللى ممكن تبدا فيها وأنت Fresh graduated هو مجال ال Data ، وده لأسباب كتير جدا واللى أهمها أن ال requirements بتاعت ال Jobs كتيرة جدا وخصوصا ل Data Scientist واللى غالبا هتحتاج ليها على الاقل سنة تقريبا كاملة وتكون متفرغ عليها لمذاكرة علشان توصل لمستوى كويس تقدر تتقبل فيه فى الشركات.

فى المقال ده هنمسك مواضيع مهمة هنوضح من خلالها إزاى تجهز نفسك وتبنى ال Career بتاعك فى مجال الداتا واللى لازم تبدأ فيها من أول يوم بالتوازى مع الكورسات والمذاكرة واللى هتفرق ما بينك وبين اى حد تانى ! 

دى صورة من Data Flair هنبدأ نمسك معظم ال Steps فيها ونتكلم عنهم بالتفصيل

نبدأ على طول من الخطوة الثانية : إزاى تلاقى ال Mentor بتاعك ؟ 

- لو أنت محتاج شركات معينة بتوفر ليك Mentor ، فى شركتين اللى شوفتهم بيقدموا الموضوع ده الشركة الاولى فى كندا اسمها Sharpest Minds ، والشركة التانية اسمها Lyra Analytics 

- أحسن حل من وجه نظرى علشان تعوض النقطة دى: أقرا articles كتير وشوف success stories لناس فى مجال الداتا فى مصر ولازم تكون عارف ال skills اللى لازم تكون متوفر فيك واللى بيتم التركيز عليها فى ال Interview  + أسال على جروبات ال Facebook وشوف الخطوة اللى هتاخدها هل مناسبة ليك ولالا وكمان هيكون تأثيرها إيه عليك وخصوصا الكورسات لان بيكون فى مصادر كتيرجدا لتعلم + ممكن تتابع مع حد شغال فى المجال وليكن نص ساعة كل شهر مثلا وكل لما تلاقى أكتر من حد وتقعد معاه وقت أطول كل لما الدنيا هتوضح معاك أكتر ، الكلام ده لو عملته هيوفر عليك مجهود ووقت كبير جدا. 

الخطوة الثالثة و الرابعة : إزاى تعمل Strong Online Presence & Projects 

هنا ممكن نتكلم عن إزاى تطبق اللى اتعلمته فى الكورسات وتشتغل على dataset و إزاى تعرض المشاريع دى وتعمل Branding لنفسك 

1-  موقع LinkedIn : 

دى Article حلوة جدا على kdnuggets عبارة عن Complete Guide إزاى تعمل ال LinkedIn Profile ، ممكن تشوف النسخة الانجليزية منها من هنا: http://bit.ly/39G7004 ، والنسخة العربى المترجم من هنا : https://bit.ly/3ataTo9

2- موقع Kaggle : 

اللى ميعرفش kaggle  هو عبارة عن أكبر Online Community ل Data scientists و ال ML Engineers على مستوى العالم ، دى مجموعة فديوهات ممكن تشوفها هتعرف كل حاجة تقريبا عنه: http://bit.ly/2Muz5P9 ، عاما تقدر تعمل عليه الحاجات دى: 

- قبل ما تبدأ عليه اى حاجة خد لف فيه وافهم الدنيا وأقعد شوف ال Competition وال Projects اللى عليه إزاى بيتعامله معاها من البداية وإزاى بيعملوا data exploration, cleaning وإزاى بيعملوا Feature Engineering وإزاى  تختار ال model و ال Hyperparameter المناسب له وكتابة الكود بتكون إزاى وهكذا ، ممكن تقعد تعمل الموضوع ده لمدة شهر كامل وتدخل كل يوم لمدة ساعة مثلا ، الموضوع ده هيفرق جدا جدا معاك ويضبط ال mindset بتاعتك 

 طيب ممكن نعمل إيه على ال Kaggle :

- شوف ال Communities جواها هتقدر تسأل أو تجاوب أو تشوف إجابات لأسئلة كتيرة مفيدة جدا وخاصة أكيد كنت بتسألها وبتشوف اراء الناس اللى المجال ، وكمان هيساعدك أن تبتنى Profile قوى وخاصة فى الجزء ده 

- خش فى ال Competition خاصة التعليمية او اللى مفيهاش جوائز فلوس، وحاول تأخد Rank فيها وخش على ال Discussion اللى عليها هتستفاد جدا ، ده كورس كويس جدا جدا من Top Kagglers إزاى تفوز ب Competition ده اللينك بتاعه: http://bit.ly/3oLlUGL

- أرفع dataset لو معاك وابدأ اعمل Notebook واستخدم Kaggle kernel هيفرق معاك كتير جدا بدل ما تستخدم جهازك + بعد ما تخلص ال Notebook ممكن تحط على GitHub برضه ، ممكن تستفيد جدا بالخطوة دى لما تشتغل على Notebook متعلقة ب dataset لسه جديدة وبتكون interested لناس كتير 

3- أكونت على Git Hub: 

 اتعلم إزاى تكتب Git ، واهتم جدا جدا بالاكونت بتاعك عليه وحط كل ال Projects بتاعتك عليه وكمان حط اللينك ال Profile بتاعك فى ال CV ، هتلاقى فى فديوهات كتير جدا جدا بتكلم عن إزاى تتعلمه على اليوتيوب. 

4- أكونت على Wuzzuf : 

ضبط ال Profile بتاعك وكمان ضبط ال Career interest و إجابات لأسئلة اللى بتظهر ليك ونت بتعمل Apply لاى Job وطبعا عدل فيها على حسب ال Job Description 

 الخطوة السادسة والسابعة : إزاى تشارك فى ال Data Science Community و تبنى Network فيه ؟ 

دى تعتبر من أهم الخطوات اللى لازم تبدأ فيها من اول يوم وتمشى فيها بالتوازى مع المذاكرة ، وأنك تبدأ تدخل وتعرف أكتر عن ال Data Community سواء على السوشيال ميديا أو المواقع اللى مشهورة جدا فى المجال وده هيخليك تتابع ال Market بشكل أكتر و وده هيوضح الرؤية كتير جدا ليك مع الوقت. 

تعال نقول إزاى ممكن تستفيد إزاى من ال Communities دى:

1- ممكن تسأل الناس عن رايهم فى كورسات معينة قبل ما تبدأ فيها

2- لو وقف قدامك اى مشكلة أو محتاج مساعدة ممكن تنزل على اى حاجة فيهم

3- شوف مشاكل وأسئلة الناس وحاول تستفيد منها 

4- ممكن ترد على أسئلة الناس لو عندك إجابة وخبرة فيها

5- تابع ال Jobs اللى بتنزل وشوف إيه اللى مطلوب أكتر و ال job description

6- حاول تحضر أى أى Meet up / Event 

7- أعرف مين ال influencers اللى موجودين فى المجال بحيث ممكن تسألهم بعد كده

8- هتعرف أخر updates فى المجال سواء كورسات أو منح وغيرهم

دى كانت نبذة بسيطة جدا عن حجم الإستفادة اللى ممكن تستفيدها لما تدخل وتتابع كل يوم أو حتى أسبوع ال Communities دى ويارت تحدد وقت ثابت بتدخل عليه كل يوم وليكن "نص ساعة / ساعة يوميا" وده لانك لو قعدت أكتر من كده فى البداية هتلاقى نفسك مشتت وفى كورسات كتير جدا بتنزل وحاجات جديدة بتنزل وانت مش عارف تلحق عليهم ولا فاهم الفرق ما بينهم فى البداية !

تعالى بقى نمسك ونتكلم عن أشهر ال Communities دى : 

Facebook Groups

Egyptian Big Data Geeks

 Egyptian Geeks 

Egyptian Machine Learning Geeks 

Egyptian Deep Learning Geeks 

Egyptian Geeks Jobs 

 علم البيانات, تعلم الآلة, الذكاء الاصطناعي Machine Learning , Data Science

Facebook Developer Circle: Cairo

Facebook Pages + Blogs

 Bayanat

 إيه آي بالعربي

 Machine Learning Art

 Jisr Labs

Nmthgiat 

Cairo AI

Data Science and Software Engineering family

Post from Startups Galaxy about Tech Communities in Egypt

Linked In Groups

DAIA: Data & AI Association for Middle East & Africa (MEA)

Telegram Groups

BI & Data Analysis Vacancies

Meetup Groups

 Cairo Data Science

Cairo R User Group

 Cairo Spark Meetup

Egypt Hadoop User

PyData Cairo

Websites

Towards Data Science

Analytics Vidhya 

  kdnuggets 

Kaggle

Deep Learning ai

Fast ai

   

AI Community

Omdena 

AI Guild  

 

الخطوة السابعة : إزاى تعمل CV 

برغم من أهمية الخطوة دى إلا أن معظم الناس مش بتهتم بيها خالص أو مبتعرفش تعمل Branding كويس لها بشكل المناسب ، والخطوة دى ممكن تخلى شخص شاطر ميوصلش حتى ل Phone Interview !! ، فعلشان كده محتاج  تضبط ال CV كويس جدا من الناحتين سواء ال HR أو ال Technical ، دى حاجات هتساعدك كتير جدا فى تضبيطه

1- دى Article حلوة بتكلم إزاى تعمل Resume بتاعتك وال HR عموما بيركزوا على إيه؟ ، ده اللينك بتاعها: http://bit.ly/3rgBT1a

2- لو عاوز تزود أكتر ممكن تسمع ال Podcast ده ل Yosra Nasrat - Career Coach @ Wuzzuf  بتتكلم عن إزاى تكتب ال CVs وخاصة الجزء المتعلق ب Technical Skills ، ممكن تسمع الحلقة من هنا: http://bit.ly/3oKCFSe

3- ده فديو حلو جدا من فديوهات Kaggle CareerCon بيتكلم فيه William Chen - Data Science Manager at Quora عن أهم الحاجات اللى تاخد بالك منها خاصة من الناحية ال Technical ، ده للينك الفديو:  https://bit.ly/39DLw3Z

4- لو معاك وقت زيادة ممكن تشوف ال Panel Discussion ل Data Science Manager وهما بيعملوا Resume Analysis وإزاى بيختاروا الناس وهما محتاجين يشوفوا إيه ، الفديوهات بتاعتهم: https://bit.ly/3rfWHWx  ، https://bit.ly/3ti6hdb 

 الخطوة الثامنة : إزاى ت Apply for a Job   

أولا: محتاج تحدد ال Sector اللى عاوز تشتغل فيه بالضبط وده مهم جدا جدا وخاصة لو عاوز تشتغل Data Analyst أو Data Scientist لان ال Domain Knowledge مهم جدا جدا بالنسبة ليهم ، كمان علشان من البداية خالص تعمل ال Projects  بتاعتك كلها فى ال sector اللى أنت عاوزه وكمان علشان تقرأ فى ال Sector ده وتفهم ال context بتاع الداتا بتاعته والجزء الخاص ب  Business. 

ثانيا: محتاج تعرف الشركات اللى شغالة فى ال Sector اللى أنت عاوز تشتغل فيه ، ده مهم جدا علشان تعرف ال Job Description و ال Tools اللى بيركزوا عليها وكمان ال demand بتاع ال Jobs بتاعه قد ايه تقريبا ؟ 

 

ثالثا : يارت متبعتش الايميل فاضى !!! ، فى ناس كتير جدا جدا تبعت الايميل فاضى فيه ال Resume وشكرا على كده أو يكتب كلمتين وخلاص فى الايميل ! ، فعلشان كده يارت تكتب Email Briefs كويسة ويكون مضمونها بإختصار جدا جدا إجابة سؤال "ليه يقبلك فى ال Job دى وليه أنت أكتر واحد مناسب ليها ؟" 

رابعا: ده بوست فيه نصائح تاخد بالك منها لما تيجى تقدم على شغل https://bit.ly/3cu29R7 

*** أخيرا : Data & AI Jobs in Egypt

دى تجميعة لحوالى 160 شركة تقريبا فى مصر عندهم تيم Data أو AI ، ونزلوا Jobs فى الفترة اللى فاتت سواء بقى Data Analyst ، Data Scientist , ML Engineer , Data Engineer, Big Data Engineer , BI Developer ويارت جدا لو فى شركة مش موجودة فى ال Dashboard دى ممكن يبعتها لى علشان أضيفها. ده للينك بتاعها : https://bit.ly/2NSJzss

** لو لقيت ال Article دى مفيدة ليك ، يارت تعمل ليها Share وتفيد فيها اى حد مهتم ب Data ، وخاصة أنها هتوفر عليه مجهود ووقت كبير جدا