DJ Patilas, pirmasis Baltųjų rūmų vyriausiasis duomenų mokslininkas, vadovaujamas buvusio prezidento Baracko Obamos.abin Botsford / „The Washington Post“ per „Getty Images“ Jei pastaruoju metu skyrėte nors menkiausią dėmesį darbo rinkai, galbūt pastebėjote jaudinančią samdymo tendenciją šiais laikais: kiekvienas darbdavys - tiek iš didelių korporacijų, tiek nuo mažų startuolių - siekia užimti vietą, vadinamą duomenų mokslininku. Jei pažvelgtumėte atidžiau, tikėtina, kad kai kurie jūsų mokslinio išsilavinimo neturintys draugai jau pasivijo šurmulį ir savo „Profesionalų“ vardą pakeitė kaip „LinkedIn“ duomenų mokslininkai.
Duomenų mokslininko terminas, beveik negirdėtas vos prieš kelerius metus, dabar pateikia daugiau nei 25 000 rezultatų „LinkedIn“ darbo puslapyje - tai yra dar 2 tūkstančiais daugiau nei visuotinai madingo finansų analitiko (bent jau mums, niujorkiečiams) paieškos rezultatai.
Kodėl staigus susidomėjimas? Ir ką tai netgi reiškia, kaip daro duomenų mokslininkai? Aš pateikiau šiuos klausimus asmeniui, kuris, mano manymu, yra tinkamiausias į juos atsakyti: vaikinui, kuris sugalvojo duomenų mokslininko terminą.
DJ Patil, a buvęs „LinkedIn“ vadovas (nuo 2008 m. iki 2011 m.), kuris vėliau buvo Baltųjų rūmų vyriausiasis duomenų mokslininkas, vadovaujamas prezidento Baracko Obamos, yra žinomas kaip pirmasis duomenų mokslininkas JAV. Jo vyriausybės vaidmuo buvo sukurtas vykdant plačias skaitmeninimo pastangas administracijoje, kuriai vadovavo Obama, tačiau žodžių pasirinkimas, apibūdinantis šį vaidmenį, buvo nuspręstas jo dienomis „LinkedIn“.
Buvau „LinkedIn“ kurdamas duomenų komandą, o Jeffas Hammerbacheris [„Cloudera“ įkūrėjas] šurmuliavo „Facebook“ duomenų komandoje, o mes kartais bendradarbiavome ir palyginome užrašus. Vienas iš dalykų, kuriuos supratome, buvo tai, kad nežinojome, kaip save vadinti, praėjusį mėnesį interviu „Braganca“ sakė Patilas.
Ar save vadinate analitiku? Jaučiasi per daug Volstrytas. Tyrinėtojas ar statistikas? Jaučiasi per daug akademiškas, - prisiminė jis. Kadangi dirbau „LinkedIn“, aš tiesiog išbandžiau visus pareigų pavadinimus, kuriuos galėjome sugalvoti, kad sužinotumėte, kuris iš jų sulauks didžiausio pareiškėjų susidomėjimo. Pasirodo, kad visi norėjo būti duomenų mokslininkai, todėl mes panašūs į, gerai, taip mes save vadinsime.
Pavadinimas skamba rafinuotai ir pakankamai miglotai, kad peržengtų pramonės šakas ir būtų rimtai vertinamas net žmonių, kurie nė nenutuokia, kas tai yra.
Manau, kad pagrindinė priežastis, kurią ji paėmė, yra ta, kad žmonės nėra visiškai tikri, ką tai reiškia. Ir tai yra jėga, sakė Patilas. Kai pažymi save kaip kažką, žmonės taip pat pažymi tai, kas tu neturėtum būti. Taigi, kai esate kambaryje ir sakote, kad esate duomenų analitikas, jie manys, kad jūs neturėtumėte būti šiuose susitikimų lygiuose. Bet kai sakote, kad esate duomenų mokslininkas, jie bus tokie, ačiū Dievui, kad čia turime protingų žmonių.
Duomenų mokslininkų paklausos augimą iš dalies lemia precedento neturinti duomenų gausa, kurią sukaupėme interneto amžiuje, o tai paskatino didelių su duomenimis susijusių darbo vietų bumą įvairiose pramonės šakose. Seksualiai skambantis pareigų pasirinkimas leido įdarbintojams lengvai įdėti darbo skelbimus, o darbo ieškantiems žmonėms patogu save reklamuoti. Tačiau dėl jo būdingo dviprasmybės susilaukė kritikos ir tie, kurie yra sutrikę dėl to, ką tai iš tikrųjų reiškia.
Clintas Cheginas, karjeros svetainės produkto vadovas. Iš tiesų savo nusivylimą išreiškė a Vidutinis įrašas pavadinimu „Nėra tokio dalyko kaip duomenų mokslininkas.
Didžioji dalis duomenų mokslo pareigybių aprašymų nepateikia tikrųjų reklamuojamos pozicijos reikalavimų, parašė Jeremie Harrisas, karjeros kuravimo platformos „SharpestMinds“ įkūrėjas.
Aš apskritai priešinuosi bandymui tai apibrėžti per griežtai, sakė Patilas. Svarbiausia yra tai, kaip jūs naudojate duomenis bendraujant su pasauliu, juos tyrinėjant ir bandant sugalvoti naujų dalykų.
Kai kurie iš šių dalykų yra nauji produktai, pavyzdžiui, savaime važiuojantis automobilis ar jūsų automobilis orų programa . Kiti yra duomenų analizė, naudojama padėti žmonėms įvertinti viską, pradedant paskolomis ir baigiant sveikatos priežiūros sprendimais. Yra visokių duomenų mokslininkų.Gal pavadinimas išlieka ir galbūt virsta kažkuo kitu. Bet manau, kad čia galingiausia yra tai, kad mes naudojame duomenis naujiems būdams kurti.
