Big Data to branża, która rozlewa się na coraz większe obszary. Siłą rzeczy inżynierowie Big Data stają się dla rynku niebywale potrzebni, co generuje coraz większe zapotrzebowanie na szkolenia personelu mające w założeniu wytworzyć wielu ekspertów w przyspieszonym tempie.

Jeśli jesteś jednym z tych szczęśliwców, którzy właśnie stali się świeżo upieczonymi inżynierami Big Data – gratulacje! Witamy w naszej działce;-). Pamiętaj jednak, że to dopiero początek. W artykule zastanowię się chwilę nad tym co zrobić, żeby szkolenie było jedynie świetną podstawą pod dalszy rozwój. Prawdziwy ekspert bowiem to coś znacznie więcej niż “po prostu pracownik”. I – co ważniejsze – prawdziwy ekspert, to ktoś znacznie potrzebniejszy nam wszystkim, niż często myślimy;-). Zatem – kawa w dłoń i ruszamy!

Co tak naprawdę musisz umieć w Big Data? Kilka słów o “T-shape”

Po przekrojowym szkoleniu z Big Data masz podstawy pod działanie i dalszy rozwój. Aby mądrze pokierować swoim rozwojem warto zastanowić się jaki chcielibyśmy osiągnąć “efekt finalny”. Oczywiście mamy tu solidny cudzysłów, bo finału nigdy nie będzie;-). Pytanie jednak czy wchodzić w jedną technologię? A może jedno środowisko, np. konkretną chmurę? A gdyby tak poznać wszystkie kluczowe technologie? Cóż począć… Aby pójść odpowiednią drogą i podejść do sprawy z głową, warto zabrać się do tego metodycznie.

Osobiście uważam że najfajniejszym wzorcem, który może stanowić punkt wyjścia jest T-Shape, czyli po polsku “kształt literki T”. Na czym owa koncepcja polega?

T-Shape to pomysł spopularyzowany przez Davida Guesta już w 1991 roku. Zasadniczo sprawa jest do bólu prosta – litera “T” ma dwa paski. Górny – poziomy – pokazuje szeroki zakres wiedzy, jaki powinniśmy posiąść w wybranej dziedzinie – w tym przypadku Big Data/AI. Kreska pionowa symbolizuje głębokość poznania fachu. Jeśli zespolimy to wszystko w jedną myśl, zobaczymy że powinniśmy poznać szeroki kontekst, “zjeść chleb z niejednego pieca”. Natomiast w zaledwie jednej lub paru rzeczach powinniśmy być bardzo dobrzy, mistrzowscy, stanowić swoistą elitę.

Taka koncepcja podoba mi się niezmiernie, ponieważ daje luksus przeszukiwania nowinek, poznawania branży, próbowania niektórych rzeczy. Z drugiej strony zachęca, aby znaleźć to co najbardziej lubię i zgłębić w sposób ekspercki, w wielu okolicznościach, w różnych konfiguracjach i środowiskach, aby zrealizować niejeden cel. Dzięki temu wiele miejsc możemy “liznąć”, natomiast będziemy też mieli też “swoje terytorium”, gdzie czujemy się komfortowo, pewnie i na którym panujemy.

Taka koncepcja pozwala także wytworzyć eksperta, który ma szerokie spojrzenie, nie zamyka się na jeden wąziutki obszar. Prawdopodobnie będzie miał także nieco pokory, gdyż będzie zdawał sobie sprawę z tego, że “pod spodem” jest ogrom wiedzy której nie widać na pierwszy rzut oka.

Po pierwsze – zdefiniuj swoją drogę

Przeszedłeś już pierwsze szkolenie z Big Data? Znakomicie! Pamiętaj jednak, że to naprawdę dopiero skromny początek. Miej pokorę i wewnętrzny luz – branża nie raz i nie dwa udowodni Ci, że jesteś jeszcze ledwie padawanem. To nie problem! O ile nie masz wygórowanego mniemania o sobie rzecz jasna.

Podejdź do sprawy metodycznie. Otwórz na komputerze dokument tekstowy, nazwij go “mój rozwój w Big Data”. No dobrze, zwykły notes też może być ;-). Przede wszystkim zdefiniuj w jakich rzeczach chcesz się rozwijać. Jak to zrobić? Zacznijmy od przyjemnych rzeczy – wypisz wszystkie technologie oraz dziedziny, które najbardziej Ci się spodobały podczas szkolenia.

Taka lista może wyglądać tak:

1. Spark
2. Elasticsearch
3. HBase
4. Nifi
5. Przetwarzanie danych
6. Bazy danych
7. Apache Superset
8. Analiza danych
9. Machine Learning
10. Flink

Ok – jedno jest pewne: nie będziesz “wymiatać” w każdym z tych punktów. Technologie się zmieniają, poza tym każda z nich jest na tyle rozbudowana, że można by poświęcić najbliższe pół życia na dokształcanie się. Niemniej nie znaczy to, że lista nie ma sensu, wręcz przeciwnie!

Zacznij od zastanowienia się jaka działka zainteresowała Cię najmocniej. Gdyby ktoś powiedział Ci: “słuchaj, od teraz przez najbliższy rok będziesz robić tylko w tym”, co by to było? Nie chodzi tu o technologie, ale o to w którą stronę pójść. Przechowywanie danych? Przetwarzanie danych? A może analiza?

Załóżmy, że uznałeś, że to w czym chcesz specjalizować się najmocniej, to przetwarzanie danych. Od razu widzisz, że z listy powyżej dobrze będzie poznać Sparka i Flinka. Z tych dwóch najbardziej spodobał Ci się Spark, więc to on wygrywa jako technologia, w której chcesz zostać absolutnym mistrzem. Gratulacje!

Skoro masz już pionową belkę literki “T”, czas na górną, czyli technologie, które znasz “mniej więcej”. Tutaj moim zdaniem warto zbudować taki zestaw technologii, który pozwoli Ci na bycie wszechstronnym. Warto więc poznać nieco narzędzi, które pozwolą przechowywać dane, analizować je, pobierać itd.

Finalnie lista mogłaby wyglądać  tak:

1. Spark – jako technologia, w której się specjalizujesz.
2. HBase – jako nierelacyjna baza danych
3. HDFS – jako naturalne dopełnienie HBase
4. Postgresql – jako relacyjna baza danych.
5. Elasticsearch – fulltext search, dzięki któremu będziesz mógł/mogła lepiej udostępniać dane pod zaawansowane przeszukiwanie
6. Apache Superset – do analizy danych

Brawo! Masz 5 technologii, które musisz poznać czysto użytkowo i jedną, którą będziesz szlifować nawet na posiedzeniach w toalecie. Teraz już wiesz w jakim kierunku zmierzać!

Tu dodam jeszcze, że przy opracowywaniu listy warto kierować się także popularnością, żeby nie zacząć się rozwijać od początku w egzotycznych narzędziach. Jeśli jednak jesteś po przekrojowym szkoleniu, nie ma tutaj najmniejszego problemu, gdyż z całą pewnością technologie zostały dobrane solidnie.

Po drugie – wykorzystaj najlepsze sposoby, aby się rozwijać

Skoro wiesz już w czym się rozwijać, stwórz plan, dzięki któremu w konkrecie będziesz zdobywał wiedzę i umiejętności. Tu jeszcze od siebie dodam jedną rzecz – naprawdę potrzebne są obie rzeczy! To znaczy nie da się bez wiedzy teoretycznej poważnie zrozumieć dużej technologii. Wiem, że gdy podchodzimy do czegoś nowego, to ostatnią rzeczą jaką chcemy zrobić jest czytanie o architekturze i działaniu. “A co tam, przecież robiłem już coś podobnego!”. Cóż – zwykle takie podejście kończy się stworzeniem potworka. Każda technologia ma swoją specyfikę, swoje podejście i zanim siądziemy do kodu – warto o tym poczytać;-).

Co nie zmienia postaci rzeczy, że najważniejsza jest potem praktyka, która stopniowo wykształca w nas umiejętności i doświadczenie. Jak więc taką praktykę zdobyć? Poniżej 10 pomysłów.

1. Przerabiaj tutoriale, które znajdziesz w internecie – jeśli chcesz coś poznać, żyjemy w czasach, gdzie wiedza jest wystawiona na tacy. Nie musisz już czychać na ostatnie egzemplarze czasopism z fragmentami kodu. Nie musisz chodzić do kawiarenki internetowej, aby ściągać przykłady. Może to niektórych dziwić, ale tak serio kiedyś było;-). Dziś nauka wymaga znacznie mniej determinacji. Niech Cię to nie rozleniwi. Podejdź z taką samą, jaką trzeba było wykazać kiedyś. Tutoriale na temat drobnych, konkretnych rzeczy, to absolutny standard i błogosławieństwo naszych czasów.
2. Rób mini-kursy na portalach takich jak Data-Camp – Robiąc tam szkolenia otrzymujesz materiały teoretyczne, środowisko do ćwiczeń oraz… certyfikat, który potwierdzi Twoją wiedzę. Co prawda certyfikaty takie same w sobie nie zapewnią Ci złotych gór, ale są pewnego rodzaju wskazówką, że zależy Ci i czujesz głód wiedzy.
3. Baw się technologią starając się ją “zepsuć” lub wykorzystać w niecodzienny sposób – kojarzysz, jak dzieci podchodzą do zabawek? Daj małemu chłopcu wieżę do spuszczania piłeczek i piłeczkę. Od razu zobaczysz w jak wielu konfiguracjach wieża ta może być zbudowana, oraz że piłeczka bynajmniej nie jest jedyną rzeczą, która może zjeżdżać na sam dół. Zainspiruj się małymi dziećmi – odkryj w sobie ciekawość technologii. Sprawdź jak to naprawdę działa, przetestuj wyjątki i sytuacje brzegowe, zrób coś dowcipnego, wykaż błędy. Takie podejście pozwala w niezwykle trwały sposób poznać tematykę, która na tutorialach pokazana jest jedynie powierzchownie.
4. Buduj swoje własne projekty – a teraz moje ulubione. Gdy przygotowuję się do rozmów kwalifikacyjnych z potencjalnymi pracownikami, zawsze dostaję przynajmniej trzy rzeczy: CV, wyniki wstępnych etapów oraz… link do repozytorium kandydata. To co tam znajdę powie naprawdę, naprawdę wiele o człowieku, który aplikuje. Robiąc projekt, zdobywasz ogrom wiedzy, której nie zdobędziesz przerabiając przykłady czy dokumentację. Zmierzysz się z problemami, zobaczysz praktyczne wykorzystanie technologii. Dodatkowo wykażesz inicjatywność oraz charakter. Umiejętność wymyślenia, zaprojektowania i zbudowania projektu wynosi Cię do wyższej ligi. Zastanów się dodatkowo, w jaki sposób realizacja takiego projektu mogłaby pomóc Tobie i innym. Ulepsz choć malutki skrawek naszej rzeczywistości. Powodzenia!
5. Dziel wiedzą ze współpracownikami – Zrobiłeś/aś research technologii? Odkryłeś/aś coś ciekawego? Podziel się ze swoimi współpracownikami. Dzięki temu utrwalasz wiedzę i zaczynasz lepiej rozumieć to co poznajesz. Dodatkowo budujesz w swoim środowisku solidną markę. No i na końcu… cóż, pomagasz koleżankom i kolegom budując dobre miejsce do pracy, a to bezcenne;-).
6. Bądź aktywny w pracy i wykorzystuj projekty oraz okazje – o ile poprzednie punkty możesz realizować niemal zawsze, ten jest zależny od Ciebie tylko po części. Niejednokrotnie w firmie w której pracujesz będą nadarzały się okazje. Prawdopodobnie trzeba będzie zrobić jakiś research technologiczny, pomóc w przygotowaniu oferty dla klienta lub zrealizować projekt typu PoC (Proof of Concept – czyli prototyp, który ma zbadać jakąś ścieżkę). Być może po prostu pojawi się zapotrzebowanie na projekt. Jeśli te możliwości są zgodne z Twoją ścieżką rozwoju, nie bój się – idź w to! Poświęć dodatkowe godziny pracy. Nie obawiaj się wyjść z projektu, w którym już jest Ci wygodnie i cieplutko. Poznaj coś nowego, popełnij kilka (naście?set?) błędów i zdobądź dodatkową wiedzę oraz umiejętności.
7. Rozmawiaj z bardziej doświadczonymi – jeśli pracujesz z kolegami, którzy siedzą już kilka lat w Big Data – nie bój się pytać ich o różne rzeczy. Dyskutuj, pytaj co sądzą o tej lub innej koncepcji. Pokazuj swoje projekty, poproś o code review. Obserwuj jak piszą kod i staraj się od nich jak najwięcej nauczyć. W ten sposób dokonasz szybkiego transferu wiedzy od ludzi, którzy musieli najprawdopodobniej przejść dość trudną, ciernistą drogę. Uwaga! Zawsze rób to z należytą pokorą.
8. Rozwijaj swoją bazę wiedzy – nie myśl, że “masz to w głowie”. Zbuduj swoją bazę wiedzy, w której będziesz zapisywać swoją wiedzę i doświadczenie. Może to być jeden dokument, może to być folder z dokumentami “per technologia”. Oto na jakie aspekty możesz podzielić swoją bazę wiedzy:
   • Esencja wiedzy teoretycznej – zazwyczaj opis wynikający z dokumentacji
   • Obserwacje – tu możesz opisać np. rozwiązania często występujących wyjątków, czy rozwiązania zagwozdek, które Cię trapiły.
   • Odnośniki do ćwiczeń – jeśli masz już rozwiązany jakiś problem w kodzie, napisz tutaj gdzie dokładnie.
   • Materiały – czyli strony, które opisują daną technologię.
9. Bądź uczestnikiem konferencji Big Data/Data Science – takich konferencji jest naprawdę sporo i przybywa ich z każdym rokiem. Nie dostaniesz tam żadnej precyzyjnej, szczegółowej wiedzy. Dostaniesz natomiast różne podejścia, różne spojrzenia, różne case studies. Warto pochodzić, aby zrozumieć jak działa branża.
10. Chodź na gruntowne szkolenia – Data Camp i inne tego typu portale to bardzo dobry pomysł. Nie porozmawiasz tam jednak z instruktorem, nie poznasz wiedzy dogłębnie, tak jak na indywidualnych szkoleniach. Jeśli masz jakiś wpływ na to na jakie szkolenia wysyła Cię Twoja firma – zachęcam do naszej oferty;-). Osobiście przeprowadzając szkolenie zawsze stawiam nacisk na zrozumiałe podanie teorii oraz dużą ilość “mięsa”, dzięki czemu praktyka staje się potem jasna, a realizując projekt masz punkt odniesienia. Wejdź w kontakt i daj znać czego potrzebujecie, na pewno jakoś się dogadamy:-).

Po trzecie – koryguj swój kurs;-)

Czas na ostatni krok. Skoro wiesz już w czym i jak się rozwijać… nie bój się zmienić swojego kursu. Głupotą byłoby podejmowanie wiążącej decyzji dotyczącej całej ścieżki zawodowej na samym początku kariery. Poświęć na jej realizację kilka miesięcy, pół roku, ale potem pomyśl, czy nie warto byłoby dokonać rewizji swojego planu.

Być może pomyślisz, że skoro poświęciłeś/aś na coś mnóstwo czasu, to zmiana kursu będzie szarpaniem się między wszystkim i niczym, co w efekcie doprowadzi do tego, że nie będziesz ekspertem w niczym. Nie jest to prawda – w ten sposób budujesz górną belkę literki “T”. Przygotowujesz jednocześnie grunt pod belkę pionową. Pamiętaj jednak, że jeśli wiedzę teoretyczną poprzesz praktyką i podsumujesz w bazie wiedzy – to wiedza ta nie wyparuje. Będzie przy Tobie i będzie wspierać Twoją pracę, nawet jeśli finalnie technologie w których się specjalizujesz, będą inne.

Pamiętaj, dodatkowo, że im więcej się uczysz i ćwiczysz swój mózg, tym łatwiej jest Ci się nauczyć kolejnych rzeczy. Nie bój się zmiany kursu. Nie bój się planowania, ale nie spędzaj też nad nim połowy czasu. Końcem końców liczy się wiedza jaką posiadasz i doświadczenie, jakie masz na karku. Nie zaś perfekcyjnie zaplanowana ścieżka kariery. Tak więc… zaplanuj ją, rozwijaj się metodycznie, ale przede wszystkim – pracuj, pracuj, pracuj. Mądrze, ciężko, uparcie. A na pewno staniesz się wybitym ekspertem, który wpłynie na nasz świat;-). Tego Ci życzę!

Na koniec – zapraszam, zostań na dłużej, dołącz do newslettera i twórz naszą społeczność Big Data.

Imię*

Email*

 TAK - zbieramy o Tobie informacje. NIE - w przeciwieństwie do większości zbieramy tylko śladowe ich ilości, których na dodatek nikomu nie sprzedamy. Proszę, zaakceptuj RODO i ruszajmy w podróż szlakiem Big Data;-)