Ak uvažujete o tejto kariére, táto príručka by sa mohla hodiť!
1. Preskúmajte profesiu
Predtým, ako sa rozhodnete pre kariéru, mali by ste ju vždy dôkladne preskúmať. To vám umožní získať jasnejšiu predstavu o vybranej profesii a tiež vám dá predstavu o tom, ako sa zapojiť.
Popis práce
Keďže hodnota a význam údajov začína na podnikoch a organizáciách začať, od vedcov údajov sa vyžaduje, aby na premenu týchto údajov na informácie použili algoritmy a štatistické techniky.
Nejde však iba o technické know-how. Od vedcov údajov sa vyžaduje znalosť odvetvia, v ktorom pôsobia, aby mohli pochopiť tieto informácie a porozumieť tomu, čo je dôležité a čo nie. A potom musia byť schopní jasne a účinne vysvetliť svoje zistenia ostatným; komunikácia je kľúčovou zručnosťou vo vede údajov.
kľúčové zodpovednosti
V závislosti od organizácie, pre ktorú pracujete, sa vaša rola môže mierne líšiť, ale vo všeobecnosti je zodpovednosť vedca údajov nasledovná:
- Pri identifikácii problémov spolupracujte s inými oddeleniami vo vašej organizácii a pomocou údajov navrhnite účinné riešenia
- Zlúčte, spravujte a extrahujte údaje a vytvorte prispôsobené správy pre kolegov, zákazníkov alebo širšiu organizáciu
- Neustále udržiavajte jasnú komunikáciu s organizáciou, aby ste zabezpečili pochopenie a splnenie potrieb údajov
- Na poskytovanie riešení podľa potreby používajte nástroje strojového učenia a štatistické techniky
- Vytvárajte jasné a stručné správy, ktoré ponúkajú hodnotu zákazníkom alebo podnikom
- Zostaňte v obraze s najnovšími technológiami, technikami a metódami
- Uskutočňovať výskum prototypov a preukazovania koncepcií
- Vyhľadajte príležitosti na použitie štatistík, kódov alebo modelov, ktoré by mohli byť prínosom pre ďalšie funkcie organizácie (napr. HR alebo marketing)
- Propagujte vzdelávanie v oblasti informatiky a povzbudzujte ostatných v organizácii, aby videli výhody vašej práce
Základné zručnosti a vlastnosti
- Veľmi silné komunikačné schopnosti, vysvetliť komplexné koncepty ľuďom, ktorí nemajú pracovné znalosti z oblasti mechaniky analýzy údajov
- Starostlivá pozornosť k detailom a schopnosť problém efektívne riešiť
- Skúsenosti s (alebo ochota sa vysporiadať s) nástrojmi na vyhľadávanie a analýzu databáz, ako je SQL
- Vlastná motivácia a schopnosť pracovať bez dozoru
- Dobré organizačné a plánovacie schopnosti
- Prístup založený na spolupráci pri zdieľaní nápadov a hľadaní riešení, pretože budete musieť spolupracovať s inými oddeleniami
Pracovná doba a podmienky
To sa bude líšiť v závislosti od organizácie, pre ktorú pracujete, ale môžete primerane očakávať, že bude pracovať normálne od pondelka do piatka. Ak máte termíny, možno budete musieť pracovať dlhšie hodiny alebo cez víkendy.
Vyhliadky na platy
Vo Veľkej Británii ponúka väčšina vstupných pozícií počiatočné platy od 19 000 do 25 000 GBP. Keď získate viac skúseností a odpracovaných rokov, môže to vzrásť na 30 000 až 50 000 GBP, pričom vedci a konzultanti na vysokej úrovni sú schopní riadiť mzdy kdekoľvek medzi 60 000 a viac ako 100 000 GBP.
V USA sa počiatočné platy pohybujú okolo 65 000 dolárov, čo je číslo, ktoré sa môže zvýšiť až na 135 000 dolárov. Priemerná mzda sa pohybuje okolo 90 000 dolárov.
Tieto čísla sa líšia v závislosti od typu odvetvia, v ktorom pracujete (napríklad finančné spoločnosti majú tendenciu platiť vyššie platy) a od miesta, na ktorom pracujete.
2. Získajte kvalifikácie
Väčšina spoločností zvyčajne vyžaduje, aby ste mali titul v odbore dátová veda alebo príbuzný odbor, nemusí to však nevyhnutne byť oblasť počítačov alebo vedy. Silné kvantitatívne zručnosti sú samozrejme dôležité, ale schopnosť logicky a metodicky riešiť problémy sú väčšie faktory.
Preto je dôležité mať určité technické zručnosti. Znalosť programovacích jazykov - najmä Pythonu - je absolútnou nevyhnutnosťou, pretože budete pracovať s obrovským množstvom údajov a realisticky väčšina spoločností bude hľadať znalosť iných kódovacích jazykov a softvérových programov.
Ak meníte kariéru, môže vám pomôcť štúdium na postgraduálnej kvalifikácii v príslušnom odbore, ale to nevyhnutne nie sú požiadavky. Niektoré dobré predmety, na ktoré by sme sa mali zamerať, sú:
- MSc Data Science
- MSc Business Analytics
- MSc Data Science and Analytics
- MSc Big Data
3. Priveďte svoje prvé zamestnanie
Veda o údajoch je v súčasnosti veľmi profesiou v dopyte, pretože organizácie si začínajú uvedomovať dôležitosť využívania svojich údajov na prijímanie informovaných rozhodnutí. Výsledkom je, že spoločnosti vo všetkých odvetviach hľadajú talentovaných a vzdelaných rekrutov, pričom podniky si navzájom konkurujú s cieľom zabezpečiť najlepší talent.
Ak potrebujete viac skúseností, mnoho väčších spoločností ponúka stáže a programy tieňov práce, kde môžete svoje znalosti uplatniť v praxi a vybudovať profesionálnu sieť kontaktov.
Sú tu aj online súťaže, ako sú súťaže organizované Kaggle, Topcoder a Defence Science Laboratory (DSTL), kde náborári často hľadajú nové a objavujúce sa talenty.
Niektoré z najvýznamnejších odvetví, v ktorých by ste mohli pracovať, sú:
- financie
- Academia
- Vedecký výskum
- Maloobchodné
- Informačné technológie
- E-commerce
Tento zoznam však nie je vyčerpávajúci. V posledných rokoch sa vedci údajov stali cenným prínosom v telekomunikačných, dopravných a energetických spoločnostiach - v podstate v akomkoľvek odvetví, kde spoločnosti generujú údaje.
Keďže pracovné miesta sú veľmi žiadané, dávajte pozor na zoznamy pracovných miest, alebo ak existuje konkrétne odvetvie, v ktorom chcete pracovať, preskúmajte spoločnosti v tejto oblasti a pravidelne kontrolujte na svojich webových stránkach pozície. Môžete tiež vyskúšať tieto stránky:
- Pracovné miesta pre vedcov údajov
- KD Nuggets (hlavne pracovné miesta v USA)
- Kaggle
4. Rozviňte svoju kariéru
Pokiaľ ide o profesionálny rozvoj, neexistuje žiadna skutočná akreditácia alebo certifikácia. Môže sa od vás vyžadovať, aby ste sa zúčastnili školiacich kurzov zameraných na konkrétne odvetvie, aby ste si rozšírili alebo rozšírili svoje vedomosti, ako aj vás povzbudzujú, aby ste udržali krok s novými trendmi a vývojom v oblasti vedy o údajoch.
Pokiaľ ide o kariérny rozvoj, veľa záleží na tom, ako dlho vám trvá, kým sa naučíte potrebné zručnosti na analýzu veľkých súborov údajov a efektívne prezentáciu svojich zistení. Existuje niekoľko krokov k propagačnému rebríčku, keďže väčšina spoločností má vedúcich pracovníkov s údajmi; V tejto úlohe by ste prevzali ďalšie úlohy v oblasti správy a zodpovedali by ste za malú skupinu vedcov v oblasti údajov.
Keďže zručnosti, ktoré sa budete učiť a vlastniť, sa neobmedzujú iba na konkrétne odvetvie, je relatívne jednoduché presťahovať sa do rôznych spoločností alebo pracovať v zahraničí.
Job Outlook
Výhľad pracovných miest pre vedcov údajov je nesmierne pozitívny. Vláda Spojeného kráľovstva tvrdí, že do roku 2020 sa každý rok vytvorí 56 000 pracovných miest pre vedcov v oblasti údajov, zatiaľ čo odborníci na poradenstvo v oblasti riadenia McKinsey & Co predpovedajú, že v roku 2018 bude neobsadených 140 000 až 190 000 pracovných miest v oblasti vedy o údajoch. Vďaka talentu v tak nízkej ponuke sú spoločnosti čoraz viac ochotné platiť najvyššiu cenu, aby si zaistili správne zručnosti.
V USA je dopyt podobný. Harvard Business Review (HBR) tvrdí, že nedostatok vedcov v oblasti údajov sa v niektorých odvetviach stáva „vážnym obmedzením“ a vyhlasuje vedu o údajoch za „najsexuálnejšiu prácu v 21. storočí“. Okrem toho bolo zvolené najlepším zamestnaním v roku 2017 na kariérovom webe Glassdoor, s priemerným hodnotením 4, 8 z 5 - skutočne chválou.
Toto je pravdepodobne zlatý vek pre vedcov údajov, pretože určite pôsobia na trhu kupujúcich. Vďaka visiacemu mrkvi s vysokými stimulmi a flexibilným a odolným súborom zručností, ktorý poskytuje silnú istotu zamestnania, nebol nikdy lepší čas na kariéru.
Pracujete v oblasti informatiky? Ak áno, dajte nám vedieť svoje skúsenosti v komentároch ...
