La noiosa monotonia di una vita media è prevedibile, ciclica, con qualche brezza di momentanea follia, e un rapido ritorno a un’irrilevante esistenza. Una mucca fantasma che si perde in un gregge di simili. Io e te siamo diversi, siamo una mucca viola!
Come perché?!
La mucca viola è anticonformista.
Sfida l’impossibile per il semplice gusto di farlo.
Futuro incerto e dinamismo sono i suoi attributi chiave, perché la comfort zone della mucca viola non esiste.
La mucca viola
Seth Godin è un celebre scrittore, che può vantarsi di aver scritto ben 18 libri best-seller mondiali.
Uno di questi è intitolato La Mucca Viola. Ammetto di non averlo ancora letto: seppur comprato qualche mese fa è in coda sulla libreria.
Parliamoci chiaro, è un libro di marketing tanto anticonvenzionale quanto il suo titolo.
Individuare quei prodotti disruptive, con qualità fuori dal comune, in un mercato globale saturo, è così complesso che Seth, ormai nostro amico, ha coniato una nuova espressione per descriverli: the purple cow.
Come ho detto, sono un profano: devo leggere il libro per potermi sbilanciare sul suo contenuto.
Nella mia non-conoscenza mi sento però di estendere il concetto fuori della sfera economica e inserirlo in un contesto a noi caro e decisamente palpabile: le intelligenze artificiali.
Prese le redini del cavallo impazzito, il nostro sconsiderato hype, ci caliamo nei panni di persone serie e professionali, sedendoci al tavolo dei grandi.
Abbiamo individuato, anche grazie all’aiuto di Cassie, quelle che sono le 10 figure lavorative fondamentali e più o meno mandatorie all’interno di un team aziendale di data science e machine learning.
Ogni giorno lavoriamo costantemente per risolvere il problema dell’acquisire le competenze necessarie. Quindi per una volta, poniamoci una domanda differente.
Scegliere invece di essere scelti.
“Devi diventare una mucca viola!“
Grazie Seth!
Dobbiamo diventare una mucca viola.
Cosa diamine significa? Scopriamolo!
Come diventare un data scientist viola!
Obiettivo: attirare l’attenzione in nuovi modi.
In realtà la figura del data scientist è interessante di sua natura perché è un ibrido di due mondi. Pertanto il valore aggiunto dipende dal settore con cui decidiamo di fonderci.
Un medico è un medico e basta, pur non volendo in alcun modo minimizzare un dottore esperto.
Un commerciale con esperienza nel settore automotive che acquisisce competenze di analisi dati è una miscela esplosiva dal valore difficilmente palpabile.
Così anche un web developer o un sales manager, capaci di mescolare il proprio domain knowledge e creare qualcosa di unico sono un asset di elevata rilevanza.
Queste però sono parole al vento. Vogliamo diventare una mucca viola mostrando le nostre competenze come nessun altro.
Ti ho tediato a lungo, passiamo alla pratica.
Ho raccolto per te alcuni consigli che, se messi in pratica, ti faranno avere un boost per il tuo curriculum.
- Esci dalla tua comfort zone.
Non sono il primo e nemmeno l’ultimo a dirtelo. La magia avviene quando cambi strategia. Sfrutta ogni nuovo progetto per studiare un framework, o una libreria diversa. Evita di ripeterti. - Impara ad usare i ghost-tools
In un prossimo post, analizzeremo quelli che mi piace chiamare Ghost-Tools. Sistemi quali git flow, docker, kubernetes, scrivere app in flutter o flask, rilasciare modelli su AWS e GCP. Sono i fili che muovono le aziende di tutto il mondo, nascosti come fantasmi. - Dimostrati folle
Sii il ragazzo che per essere assunto da un’azienda gira per i supermercati scattando foto agli scaffali, con il solo scopo di creare un AI per identificare i prodotti mancanti. Invece di scaricare dataset già pronti, creane uno te! Puoi usare librerie di web scraping e strumenti simili. Sii folle. Dimostra che pur di raggiungere il tuo scopo saresti disposto a creare un dataset dal nulla!
Raccoglierò in questo post tutte le idee più stravaganti, ma utili, per raggiungere il nostro scopo.
Un caldo abbraccio, Andrea