Pokud uvažujete o této profesní dráze, tato příručka by se mohla hodit!
1. Výzkum profese
Než se rozhodnete pro kariéru, měli byste ji vždy důkladně prozkoumat. To vám umožní získat jasnější představu o vaší zvolené profesi a také vám dá představu o tom, jak se zapojit.
Popis práce
Protože hodnota a význam dat začíná na podnikech a organizacích začínat, je od vědců údajů požadováno, aby použili algoritmy a statistické techniky k přeměně těchto dat na informace.
Nejedná se však pouze o technické know-how. Od vědců v oblasti dat se požaduje, aby měli znalosti o odvětví, ve kterém působí, aby mohli tyto informace pochopit a porozumět tomu, co je důležité a co nikoli. A poté musí být schopni vysvětlit svá zjištění jasně a efektivně ostatním; komunikace je klíčovou dovedností ve vědě o datech.
klíčové povinnosti
V závislosti na organizaci, pro kterou pracujete, se vaše role může mírně lišit, ale obecně je povinností vědce v oblasti dat následující:
- Spolupracujte s dalšími odděleními ve vaší organizaci na identifikaci problémů a pomocí dat navrhněte efektivní řešení
- Sloučte, spravujte a extrahujte data a vytvořte přizpůsobené zprávy pro kolegy, zákazníky nebo širší organizaci
- Udržujte vždy jasnou komunikaci s organizací, aby bylo zajištěno, že jsou potřebné údaje pochopeny a splněny
- K zajištění řešení použijte nástroje strojového učení a statistické techniky
- Vytvářejte jasné a stručné zprávy, které nabízejí hodnotu pro zákazníky nebo firmy
- Zůstaňte v obraze s nejnovějšími technologiemi, technikami a metodami
- Provádíme výzkum prototypů a důkazů koncepcí
- Vyhledejte příležitosti k využití statistik, kódů nebo modelů, které by mohly mít prospěch z dalších funkcí organizace (tj. HR nebo marketing)
- Propagujte vzdělávání v oblasti datové vědy a povzbuzujte ostatní v organizaci, aby viděli výhody vaší práce
Základní dovednosti a vlastnosti
- Velmi silné komunikační schopnosti, vysvětlit složité koncepty lidem, kteří nemají pracovní znalosti z mechaniky analýzy dat
- Pečlivá pozornost k detailům a schopnost řešit problém efektivně
- Zkušenosti s (nebo ochota se vypořádat) s nástroji pro vyhledávání a analýzu databází, jako je SQL
- Vlastní motivace a schopnost pracovat bez dozoru
- Dobré organizační a plánovací schopnosti
- Přístup založený na spolupráci při sdílení nápadů a hledání řešení, protože budete muset spolupracovat s jinými odděleními
Pracovní doba a podmínky
To se bude lišit v závislosti na organizaci, pro kterou pracujete, ale můžete rozumně očekávat, že bude fungovat od pondělí do pátku úřední hodiny. Máte-li termíny, může být nutné pracovat déle nebo o víkendech.
Vyhlídky na platy
Ve Velké Británii nabízí většina pozic na základní úrovni počáteční platy od 19 000 do 25 000 GBP. Když získáte více zkušeností a seniority, může se to zvýšit na kdekoli mezi 30 000 a 50 000 GBP, přičemž vědci a konzultanti na vysoké úrovni jsou schopni ovládat platy kdekoli mezi 60 000 a více než 100 000 GBP.
V USA jsou počáteční mzdy kolem 65 000 dolarů, což je číslo, které může vzrůst až na 135 000 dolarů. Průměrná mzda se pohybuje kolem 90 000 dolarů.
Tato čísla se mění v závislosti na typu odvětví, ve kterém pracujete (například finanční firmy mají tendenci platit vyšší mezd) a na místě, kde pracujete.
2. Získejte kvalifikace
Většina společností obvykle vyžaduje, abyste měli titul v oboru datových věd nebo v příbuzném oboru, ale nemusí to nutně být v oboru počítačů nebo vědy. Silné kvantitativní dovednosti jsou samozřejmě důležité, ale schopnost řešit problémy logicky a metodicky jsou většími faktory.
To znamená, že je důležité mít nějaké technické dovednosti. Znalost programovacích jazyků - zejména Pythonu - je absolutní nutností, protože budete zpracovávat obrovské množství dat, a realisticky většina společností bude hledat znalost jiných kódovacích jazyků a softwarových programů.
Pokud měníte kariéru, může vám pomoci studium postgraduální kvalifikace v příslušném oboru, ale nemusí to být nutně požadavky. Některé dobré předměty, na které je třeba se zaměřit, jsou:
- MSc Data Science
- MSc Business Analytics
- MSc Data Science and Analytics
- MSc Big Data
3. Založte své první zaměstnání
Věda o údajích je v současné době velmi žádaným povoláním, protože organizace si začínají uvědomovat důležitost využívání svých dat pro informovaná rozhodnutí. Výsledkem je, že společnosti v každém odvětví hledají talentované a znalé rekruty, přičemž podniky si navzájem konkurují, aby zajistily nejlepší talent.
Pokud potřebujete více zkušeností, mnoho větších společností nabízí stáže a programy stínování práce, kde můžete své znalosti uplatnit v praxi a vybudovat profesionální síť kontaktů.
Existují také online soutěže, jako jsou soutěže pořádané Kaggle, Topcoder a Defence Science Technology Laboratory (DSTL), kde náboráři často hledají nové a vznikající talenty.
Mezi nejvýznamnější průmyslová odvětví, ve kterých byste mohli pracovat, jsou:
- Finance
- Academia
- Vědecký výzkum
- Maloobchodní
- Informační technologie
- Elektronický obchod
Tento seznam však není vyčerpávající. V posledních letech se datoví vědci stali cenným aktivem v telekomunikačních, dopravních a energetických společnostech - v podstatě v jakémkoli odvětví, kde společnosti vytvářejí data.
Vzhledem k tomu, že pracovní místa mají tak vysokou poptávku, dávejte pozor na seznamy pracovních míst, nebo pokud existuje konkrétní odvětví, ve kterém chcete pracovat, prozkoumejte společnosti v této oblasti a pravidelně kontrolujte jejich webové stránky. Můžete také vyzkoušet tyto weby:
- Pracovní místa Data Scientist
- KD Nuggets (Hlavně americké úlohy)
- Kaggle
4. Rozviňte svou kariéru
Pokud jde o profesní rozvoj, není k dispozici skutečná akreditace ani certifikace. Můžete být požádáni, abyste se zúčastnili školicích kurzů specifických pro dané odvětví, abyste si rozšířili nebo rozšířili své znalosti, a byli jste povzbuzováni, abyste zůstali v obraze s novými trendy a vývojem v oblasti vědy o datech.
Pokud jde o kariérní rozvoj, hodně záleží na tom, jak dlouho trvá, než se naučíte dovednosti potřebné k analýze velkých souborů dat a efektivní prezentaci svých zjištění. Existuje několik kroků na žebříčku propagace, protože většina společností má vedoucí vědecké pracovníky v oblasti dat; v této roli byste převzali další úkoly správy a odpovídali byste za malou skupinu juniorských datových vědců.
Protože dovednosti, které se naučíte a vlastní, se neomezují pouze na jedno konkrétní odvětví, je relativně snadné přestěhovat se do různých společností nebo pracovat v zahraničí.
Job Outlook
Výhled práce pro vědce v oblasti dat je nesmírně pozitivní. Vláda Spojeného království prohlašuje, že do roku 2020 bude každý rok vytvořeno 56 000 pracovních míst pro vědce v oblasti dat, zatímco odborníci na poradenství v oblasti řízení McKinsey & Co předpovídají, že v roce 2018 bude neobsazeno 140 000 až 190 000 pozic v oblasti vědeckých údajů. Díky talentu v tak krátké nabídce jsou společnosti stále více ochotny platit nejvyšší cenu, aby zajistily správné sady dovedností.
V USA je poptávka podobná. Harvard Business Review (HBR) tvrdí, že nedostatek datových vědců se v některých odvětvích stává „vážným omezením“ a prohlašuje, že věda o údajích je „nejsmutnější prací 21. století“. Kromě toho byl zvolen nejlepším zaměstnáním roku 2017 na kariérním místě Glassdoor, s průměrným hodnocením 4, 8 z 5 - opravdu chválou.
Toto je pravděpodobně zlatý věk pro datové vědce, protože rozhodně působí na trhu kupujícího. Díky houpající se karotce vysokých pobídek a flexibilní a odolné sadě dovedností, která poskytuje silnou jistotu zaměstnání, nebyl nikdy lepší čas na kariéru.
Pracujete v informatice? Pokud ano, dejte nám vědět o svých zkušenostech v komentářích…
