Data Scientist — специалист в компании, управляющий данными и получающий соответствующую информацию. Растущий интерес, вызванный новой позицией, принес путаницу. Исследования, проведенные обсерваторией Big Data Analytics & Business Intelligence, внесли ясность в то, кем является «ученый по данным»: количество зарабатываемых денег специалистом по данным, навыки, которые он имеет, и как широко дата-профессия распространена в мире. Это высокоспециализированный человек, и хоть термин родился в языке бизнеса недавно, интерес, им вызванный, привел Harvard Business Review к публикации статьи в октябре 2012 года, озаглавленной: «Data Scientist: The Sexiest Job of the 21st Century».
Data Scientists — гиперспециализированные фигуры: минимум степень бакалавра, чаще — степень магистра/доктора. Курс обучения не заканчивается академическими исследованиями, а продолжается специализированными курсами за рамками университетской среды.
Популярные программы бакалавриата среди тех, кто сейчас играет роль специалиста по данным — инженерия, информатика, экономика, математика и статистика. Здесь не наблюдается более подходящей программы бакалавриата хотя бы потому, что только один из трех ученых (по статистике) прошел многодисциплинарный путь. Это связано с тем, что для того, чтобы стать данным специалистом, имеет смысл обладать разнообразными навыками: начиная от технологий и заканчивая знанием рынка и бизнеса, умением использовать методы машинного обучения, языки программирования.
Аналитики проводили разбор вакансий, опубликованных в Linkedin в 2018 году. В качестве предпосылки возникает необходимость использовать минимум один язык программирования (в 74% предложений) — R/Python. В 62% случаев возникает возможность разработки и внедрения алгоритмов машинного обучения. Сравнивая эти данные с навыками, распространенными в компаниях (а навыки машинного обучения и глубокого обучения присутствуют в каждой пятой компании), и ожидается увеличение навыков в будущие годы. Возможность общаться и представлять результаты бизнес-пользователям сообщается в 36% проанализированных предложений. Обширные знания математически-статистических моделей и алгоритмов, методы программирования, нужные для их реализации, и возможность кратко и понятно рассказать о доказательствах — вот что представляет собой идеальный рисунок «ученого данных».
Какова средняя зарплата Data Scientist? Исследования, проведенные научно-исследовательскими институтами, показали, что такие специалисты в среднем получают ежегодно 100 000$-110 000$. Однако эта ситуация является исключением (возможно, из-за более высокого среднего возраста) — в других странах зарплата ниже. На международном уровне средняя заработная плата, полученная научным сотрудником по данным, составляет 68 000$. Она все равно считается высокой, учитывая низкий средний возраст респондентов + и многие из них приходят из районов, где стоимость жизни ниже западных стран.
Чтобы стать дата-сайентистом: план действий
Подготовиться
Вы должны быть уверены, что хотите стать экспертом по данным. Как только у вас есть эта уверенность, начните собирать навыки еще до того, как вы поступите в университет или пойдете учиться в другое место. Изучайте языки программирования — Python, Java. Продолжайте обновлять знания в прикладной математике и статистике. Вы найдете их полезными не только в учебе в университете, но и для будущей работы.
Получите соответствующее образование или дополните уже имеющееся
Это предпосылка для получения работы в качестве научного сотрудника по данным, поэтому это очень важно. Получите степень в области науки о данных, если вы можете найти курсы, которые они предлагают. Если нет, получите степень в области статистики, математики или информационных технологий. Изучайте языки программирования, когда вы учитесь для получения степени бакалавра. Ищите возможности стажировки, которые помогут вам начать строить прочную сеть контактов на местах.
Найдите работы в данной области или хотя бы стажировку
С вашей степенью даже бакалавра вы сможете получить работу: это будет работа начального уровня, где может, вам не будут платить столько, сколько вы планировали, но это нормально. Если у вас есть сертификаты в смежных областях, шансы получить работу начального уровня в качестве аналитика данных или ученого больше. Посмотрите сертификаты в приложениях бизнес-аналитики, системах управления реляционными базами данных и программном обеспечении для визуализации данных.
Получите степень
Вы вырастете ощутимее на поле деятельности, если у вас есть степень магистра. Работодатели ищут ученых данных со степенью и опытом работы в отрасли. Вы должны не только получить степень магистра, но и знать, как использовать программы управления данными корпоративного уровня: Hadoop, MapReduce и Spark. Большинство программ магистра включают использование этих программ в их резюме.
Учитесь всегда!
Минус карьеры науки о данных — она постоянно развивается. Программа, без которой вы не обходитесь сегодня, устареет завтра, а значит, вы должны оставаться актуальными в этой вечно меняющейся области. Вы можете сделать это, следуя курсам непрерывного образования, имеющим отношение к настоящему. Можно оставаться актуальным специалистом в отрасли, подключившись к сети и участвуя в образовательных и профессиональных возможностях развития через boot camp и конференции.
Советы, как получить работу в области науки о данных
Помните: шаг к тому, чтобы стать научным сотрудником данных — получить работу. Хотя, не спорим, ее трудновато найти, особенно если вы недавний выпускник.
Советы для облегчения поиска вакансий:
- Создайте эффектное портфолио, а для этого получите соответствующий опыт (стажировки и практикумы во время учебы отлично подойдут!). По завершении проектов выделите лучшие, сосредоточившись на задачах покрупнее.
- Получите наставника. Наставник играет важную роль в карьере начинающего дата-специалиста: это способ создания рабочей сети — наставник, обладающий многолетним опытом работы в отрасли, сможет рассказать вам, что ищут компании.
- Участвуйте в конференциях и встречах. Ищите лекции науки о данных и участвуйте самостоятельно. Конференции, которые следует иметь в виду, включают Strata Data Conference, KDD (обнаружение знаний в интеллектуальном анализе данных) и международную конференцию по машинному обучению (ICML). Рассмотрите встречи Meetup.com, SF mining и Data Science DC.
- Используйте доски объявлений: Kaggle, Datajobs и Data Science Central.
- И не бойтесь менять сферу деятельности, если до этого вы занимались чем-то другим, но затем поняли, что вам бы больше подошла карьера Data Scientist!
