W zasadzie to po co mi Data Scientist ? – część II

Wczoraj zupełnie nieplanowanie zacząłem temat dotyczący Data Scientist i roli takiej osoby w organizacji. Udało się nawet określić podstawowe i wydaje się jednocześnie niezbędne umiejętności,a także czym osoba na stanowisku Data Scientist w organizacji może czy też faktycznie zajmuje się, wykonując swoje obowiązki.Jaką zatem drogę należy wykonać i jakie doświadczenie należałoby zdobyć, aby pretendować do roli Data Scientist.

Niewątpliwie skierowanie swojej ścieżki rozwoju zawodowego w kierunku obszaru danych i szeroko pojętego obszaru data science to bardzo mądre posunięcie. Przy rosnącej roli danych w organizacji, złożoności źródeł danych i ich olbrzymim wpływie na funkcjonowanie biznesu, role typu Data Scientist będą i już bardzo dynamicznie zyskują na znaczeniu. Dodatkowo kierunek data science to w zasadzie nieograniczone możliwości pracy w nowoczesnych technologiach i obszarze biznesowym, gdzie kreatywność i umiejętność prowadzenia eksperymentów stanowią olbrzymi atut.

Oczywiście chcąc wejść w rolę Data Scientist, należy obrać pewien kierunek rozwoju. O ile w przypadku studentów wydaje się, że  jest (lub może być ) nieco łatwiej – część szkół wyższych uruchomiła już odpowiednie kierunki – to w przypadku osób, które pracują już od jakiegoś czasu, trzeba przygotować właściwy plan doskonalenia i dojścia do wyznaczonego celu (o tym jak wyznaczać cele i je realizować najlepiej opowiada Mirek Burnejko(@miroburn) w swoich daily vlogach). Powstaje również sporo kursów, które mogą pomóc w osiągnięciu  odpowiedniego poziomu wiedzy pomagających dotrzeć do roli Data Scientits

Co bardzo interesujące, przeglądając profile osób, które występują w roli Data Scientist można natrafić na sporą grupę osób, które w zasadzie w trakcie swojej kariery zawodowej, nie miały zbyt wiele wspólnego z technicznymi aspektami pracy z danymi, jak również, nie wcielały się w rolę analityków danych. Kim zatem są obecni Data Scientist?

To ludzie, którzy bardzo dobrze czują się w świecie danych, jednak często w świecie danych wykorzystywanych w konkretnych obszarach np. zarządzanie czy ekonomia. Dlatego osobiście uważam, że nie ma jednej  ścieżki rozwoju zawodowego, która może doprowadzić do roli Data Scientist. To co jest ważne, to że wszystkich, którzy rozpoczynają przygodę z danymi i chcą ją, kontynuować łączy kilka charakterystycznych cech:

  • umiejętność rozwiązywania problemów
  • komunikatywność
  • niczym nie pohamowana ciekawość dotycząca funkcjonowania różnych mechanizmów

A czego powinien nauczyć się Data Scientist przed nazwaniem się tym tytułem – o tym w części III.

No i oczywiście – istotne jest również (jeśli nie najbardziej), aby obierając pewien kierunek mieć świadomość czy warto inwestować  swój czas – pisząc ten wpis dokonałem szybkiego przeszukania aktualnych ogłoszeń LinkedIn dot. poszukiwania Data Scientist. Tylko w Polsce i tylko na portalu LinkedIn jest ponad 110 ogłoszeń z bardzo ciekawych firm 🙂

2 Replies to “W zasadzie to po co mi Data Scientist ? – część II”

Comments are closed.