Сезон набора формы и сезон эксплуатации формы для DS

На днях узнал от Андрея интересные инсайты про бег 🏃‍♂️ и подумал, насколько это применимо к Data Science. Андрей увлекается триатлонными видами спорта. Прям по серьезке. У него в порядке нормы, когда больше одной тренировки в день. Оказалось, что в беге есть два сезона: сезон набора формы и сезон ее эксплуатации.

Оказалось, неэффективно одновременно участвовать в соревнованиях и наращивать свои показатели. В сезон, когда активно идут забеги, нужно восстанавливаться и подводиться к новым дистанциям. В этот период можно только поддерживать свою форму на том же уровне. А в сезон, когда забегов нет, можно улучшать форму и повышать темп и объемы в которых тебе комфортно бежать.

💎 Я задумался, а применимо ли это к Data Science? В данном случае набор формы - это чтение статей, прохождение курсов, изучение докладов на конференциях и open-source кода. Эксплуатация формы - это решение прикладных задач.

Конечно, на работе 👨‍💻 вам как правило никто не даст потратить квартал на рисерч. И это правильно. В большинстве ситуаций лучше всего выдавать пусть небольшой результат, но регулярно. Однако, задачи бывают разные по сложности. Плюс когда мы говорим про DS, мы говорим и про активность вне работы: хобби-проекты, соревнования, рисерч итд.

Условно, в один квартал можно брать задачу, которая представляет для вас челлендж. А в другой квартал брать стандартные для себя задачи и посвящать время совершенствованию своих навыков. Мне кажется, что моя проблема, что я не могу разделить две эти активности, поэтому мой рост "формы" происходит медленнее, чем я бы хотел. Наверное, последний системный период набора формы у меня был два года назад, когда я проходил HardML. Все остальное было смазано фокусами на какие-то прикладные задачи.

Как всегда, буду рад услышать ваше мнение!

🔜Читайте также
Впечателения от HardML
Как разобраться в трансформерах - про открытый ШАДовский курс NLP