Data scientist – specjalista pilnie poszukiwany

( 21 kwietnia 2016 r. ) – Specjaliści data science, w dobie cyfryzacji i rosnącej ilości generowanych danych, stali się jednymi z najbardziej pożądanych pracowników na rynku pracy. Kim są badacze danych? Jak uczyć się tego zawodu? Czym kierować się przy wyborze pracodawcy? Na te pytania odpowiadają eksperci SAS Institute Polska.

Według danych Gartnera do 2020r. na świecie może być nawet 26 miliardów połączonych urządzeń tworzących nowe dane. Rozwój nowych technologii w zakresie Big Data i co za tym idzie, potrzeba zarządzania coraz większą ilością danych i informacji, przyczyniły się do powstania nowej specjalizacji - data scientist. Historia tego zawodu jest dość krótka − sięga 2008r., kiedy to D.J. Patil i Jeff Hammerbacher, odpowiedzialni wtedy za analitykę w LinkedIn i Facebook, użyli tego terminu po raz pierwszy. Już kilka lat później Hal Varian, główny ekonomista Google, określił ten zawód jako najbardziej pożądany w tym dziesięcioleciu. A co tak naprawdę kryje się pod nazwą data scientist?

Specjaliści data science bardzo często zaczynali swoją karierę jako analitycy danych lub statystycy, jednak ich rola znacznie się poszerzyła w momencie, kiedy okazało się, że o skutecznym rozwoju i przewadze konkurencyjnej przedsiębiorstw decyduje umiejętność analizowania coraz większych zbiorów różnorodnych danych. W oparciu o rekomendacje, oparte na tak szerokich i zaawansowanych analizach, przedsiębiorstwa są w stanie budować nowe strategie i wytyczać właściwe kierunki działań.

- W miarę rozwoju środowisk Big Data oraz technologii przechowywania i przetwarzania wielkich zbiorów danych, takich jak Hadoop, znacząco zmienia się podejście firm do wykorzystania danych w działalności biznesowej. Dane to dziś kluczowe aktywa. Wymagają one analitycznego podejścia, twórczej dociekliwości i umiejętności wydobycia z nich wartościowej wiedzy, która zapewni przewagę konkurencyjną i wzrost biznesu. Do realizacji tych zadań firma potrzebuje specjalistów, których nazywamy data scientist - mówi Miłosz Trawczyński, Business Consulting Manager w SAS Institute Polska.

Zapotrzebowanie na „władców danych” − jak czasami określa się specjalistów data science − z roku na rok jest coraz większe. Wystarczy wspomnieć, że według ankiety firmy Glassdoor „25 Best Jobs in America” z 2016r., ta specjalizacja jest najbardziej poszukiwanym zawodem w USA. Również w Polsce firmy coraz śmielej zgłaszają zapotrzebowanie na tego typu pracowników. Umiejętność rozwiązywania problemów, komunikatywność oraz niezaspokojona ciekawość dotycząca funkcjonowania różnych mechanizmów – to tylko przykładowe umiejętności, które będą atutem dla pracodawcy. Oprócz tego należy posiadać wiedzę w zakresie: statystyki, języka programowania np. SAS, R lub Python, bazy danych, jak np. MySQL oraz PostSQL, wizualizacji danych czy technik raportowania.

Wybór kariery ukierunkowanej na data science jest mądrym posunięciem. Gwarantuje szerokie możliwości zatrudnienia oraz szansę na pracę w nowych technologiach lub biznesie, z dużym polem do popisu w zakresie eksperymentowania i kreatywności.

Jak zostać badaczem danych?

Data scientist musi posiadać bardzo szeroki zakres umiejętności. Począwszy od takich zagadnień jak: matematyka i informatyka, poprzez programowanie, uczenie maszynowe, zastosowanie zaawansowanych narzędzi analitycznych, a na wiedzy i praktyce biznesowej kończąc. – Co ważne, aby zdobyć wiedzę w tym zawodzie, nie trzeba wyjeżdżać za granicę. Polskie uczelnie posiadają w swojej ofercie dydaktycznej kierunki studiów, które pomagają zdobyć niezbędne umiejętności w tej specjalizacji – wyjaśnia Miłosz Trawczyński z SAS Institute Polska.

Wykształcenie zdobyć można zarówno na certyfikowanych ścieżkach studiów, jak i na kierunkach magisterskich oraz podyplomowych. Przykłady uczelni, które oferują programy nauczania w tym zakresie to miedzy innymi Szkoła Główna Handlowa w Warszawie, która oferuje studia magisterskie: Advanced Analytics – Big Data oraz podyplomowe: Analizy Statystyczne i Data Mining w Biznesie, Akademia analityka - analizy statystyczne i data mining w biznesie oraz Inżynieria Danych – Big Data. Inne przykłady studiów podyplomowych, które kształcą w tej tematyce, to Systemy Informacyjne i Analiza Danych w Szkole Głównej Gospodarstwa Wiejskiego, Metody statystyczne w biznesie - warsztaty z oprogramowaniem SAS na Uniwersytecie Warszawskim oraz studia realizowane pod patronatem SAS na Uniwersytecie Ekonomicznym w Poznaniu.

W ramach studiów przyszli adepci tego zawodu poznają zagadnienia dotyczące metod analizy statystycznej i data miningu, czyli eksploracji danych. Duży nacisk kładzie się zwłaszcza na wiedzę praktyczną i poznanie zagadnień od strony biznesowej. Oczywiście w ramach prowadzanych zajęć nie zapomina się o teorii, której zrozumienie i przyswojenie w tej dziedzinie jest koniecznością. Osoby interesujące się analizą sieci społecznościowych, text analytics, scoringiem kredytowym, zastosowaniem modeli mieszanych i wielopoziomowych oraz innymi zagadnieniami analitycznymi, z pewnością znajdą coś dla siebie.

Czym kierować się przy wyborze pracodawcy?

Decydując się na zawód data scientist przy wyborze pracodawcy warto przeanalizować takie kwestie jak: przetwarzanie dużych zbiorów danych w codziennej działalności tej firmy oraz możliwość mierzenia się ze złożonymi wyzwaniami biznesowymi. Ważnym czynnikiem jest również gotowość i umiejętność wykorzystania wiedzy uzyskanej z danych w praktyce w celu transformacji procesów i zwiększenia innowacyjności organizacji.

- Bardzo istotnym aspektem pracy specjalisty data science jest dostęp do innowacyjnych i zaawansowanych technologii, które umożliwiają szybką i wszechstronną analizę różnych rodzajów danych, najlepiej w czasie rzeczywistym. Ważne jest również, aby pracodawca zapewniał udział w ciekawych i nowatorskich projektach w różnych branżach i obszarach biznesowych. W swojej pracy mam okazję uczestniczyć w nowatorskich wdrożeniach systemów Big Data, Enterprise Fraud Management, Enterprise Risk Management, Real-Time Integrated Marketing Management, które dają mi szansę na intensywny rozwój oraz podejmowanie złożonych wyzwań z obszaru data science. – mówi Aneta Maksymiuk, Analytical Consultant w SAS Institute Polska.

Zawód data scientist jest doskonałym przykładem na to, jak rozwój nowych technologii w coraz większym zakresie wpływa na zmiany na rynku pracy. Wraz z rosnącym zapotrzebowaniem na innowacyjne rozwiązania, rośnie zapotrzebowanie przedsiębiorstw na nowe kompetencje i specjalizacje. Zaledwie dekadę temu nikt nie miał pojęcia o zawodzie data scientist. Tymczasem teraz dla przedsiębiorców najważniejsze staje się zidentyfikowanie talentów i przyciągnięcie ich do swojej firmy, a następnie szybkie przeszkolenie i wdrożenie w realizację zaawansowanych projektów. Nagła popularność tego zawodu pokazuje również, że organizacje coraz bardziej zmagają się z „armagedonem” danych i potrzebują skutecznego, a także kreatywnego połączenia różnego rodzaju analiz. Data scientist przychodzi tu z pomocą.