DJ Patil, prvi glavni istraživač podataka u Bijeloj kući za vrijeme bivšeg predsjednika Baracka Obame.abin Botsford / The Washington Post putem Getty Imagesa Ako ste u posljednje vrijeme posvetili i najmanju pozornost tržištu rada, mogli biste primijetiti uznemirujući trend zapošljavanja u današnje vrijeme: svaki regrut, iz velikih korporacija i sićušnih startupa, nastoji popuniti radno mjesto zvano podatkovni znanstvenik. Ako malo bolje pogledate, vjerojatno je da su neki vaši prijatelji bez ikakvog znanstvenog predznanja već sustigli buču i preimenovali se u svoje profesionalne sebe kao znanstvenike podataka na LinkedInu.
Pojam znanstvenik podataka, gotovo nečuven od prije samo nekoliko godina, sada na stranici LinkedIn's Jobs vraća preko 25 000 rezultata - to je solidnih 2000 više od rezultata pretraživanja univerzalno trendovskog financijskog analitičara (barem nama Njujorčanima).
Zašto nagli porast interesa? A što to uopće znači, kao, što znanstvenici podataka rade? Odnio sam ova pitanja osobi za koju sam smatrao da je najkvalificiranija da na njih odgovori: tipu koji je skovao termin znanstvenik podataka.
DJ Patil, a bivši izvršni direktor LinkedIna (od 2008. do 2011.) koji je kasnije bio glavni znanstvenik za podatke u Bijeloj kući pod predsjednikom Barackom Obamom, poznat je kao prvi ikad znanstvenik za podatke u SAD-u. Njegova je vladina uloga stvorena u sklopu opsežnih napora u digitalizaciji unutar administracije koju je vodio Obama, ali o izboru riječi koje se koriste za opisivanje ove uloge odlučeno je tijekom njegovih dana u LinkedInu.
Bio sam u LinkedInu u izgradnji podatkovnog tima, a Jeff Hammerbacher [suosnivač Cloudere] vrvio je od Facebookovog podatkovnog tima i ponekad bismo surađivali i uspoređivali bilješke. Jedna od stvari koju smo shvatili je da nismo znali kako se nazvati, rekao je Patil u intervjuu za Braganca prošlog mjeseca.
Nazivaš li se analitičarom? Osjećaj je previše i na Wall Streetu. Znanstvenik ili statističar? Osjeća se previše akademski, prisjetio se. No budući da sam radio u LinkedInu, upravo sam testirao sve nazive poslova kojih smo se mogli sjetiti kako bih vidio koji će od njih tražiti najviše interesa. Ispostavilo se da su svi željeli biti podatkovni znanstvenik, pa smo mi, u redu, to ćemo nazvati.
Naslov zvuči sofisticirano i dovoljno neodređeno da nadilazi industriju i da ga se ozbiljno shvati, čak i ljudi koji nemaju pojma o čemu se radi.
Mislim da je temeljni razlog što je uzeo maha taj što ljudi zapravo nisu sigurni što to znači. I to je snaga, rekao je Patil. Kad sebe označite kao nešto, ljudi označavaju i ono što ne biste trebali biti. Dakle, kad ste u sobi i kažete da ste analitičar podataka, mislit će da ne biste trebali biti na tim razinama sastanaka. Ali kad kažete da ste znanstvenik za podatke, bit će to, hvala Bogu, ovdje su pametni ljudi.
Potražnja potražnje za podatkovnim znanstvenicima dijelom je posljedica neviđenog obilja podataka koje smo akumulirali u doba Interneta, što je potaknulo procvat poslova povezanih s velikim podacima u različitim industrijama. Seksi zvučni naziv posla regrutima je olakšao objavljivanje oglasa za posao i pogodan za one koji traže posao da se promoviraju. Ali prirođena dvosmislenost također je izazvala kritike onih koji su zbunjeni oko toga što to zapravo znači.
Clint Chegin, voditelj proizvoda na web mjestu karijere, doista je izrazio svoju frustraciju u Srednji post pod nazivom, Ne postoji takva stvar kao Data Scientist.
Velika većina opisa poslova u znanosti o znanosti ne prenose stvarne zahtjeve položaja koji oglašavaju, napisao Jeremie Harris, osnivač platforme za mentorstvo u karijeri SharpestMinds.
Općenito sam protiv toga da to pokušavam previše rigorozno definirati, rekao je Patil. Važno je kako koristite podatke za interakciju sa svijetom, proučavate ih i pokušavate smisliti nove stvari.
Neke od tih stvari novi su proizvodi, poput samostalnog ili vašeg automobila vremenska aplikacija . Druge su analize podataka korištene kako bi se ljudima pomoglo u procjeni svega, od zajmova do zdravstvenih odluka, nastavio je. Postoje sve vrste znanstvenika za podatke.Možda naslov preživi i možda se pretvori u nešto drugo. Ali mislim da je ovdje najmoćnija stvar što podatke koristimo na nove načine da bismo izgradili stvari.
