Kiedy to w 2012 roku „Harvard Business Review” ogłosił, że data scientist zostanie najseksowniejszym zawodem XXI wieku, mało kto w Polsce zdawał sobie sprawę z tego, co kryje się pod tą anglojęzyczną nazwą [1]. Dosłowne tłumaczenie „naukowiec danych” nijak bowiem nie oddawało (i nie oddaje) specyfiki tego coraz to bardziej prestiżowego zawodu. Kim zatem jest data scientist? Analitykiem? Programistą? Statystykiem? A może jeszcze kimś innym?
Data scientist zawiera w sobie cechy wszystkich tych zawodów, nie ograniczając się jedynie do branży technologicznej. Tym mianem określa się specjalistę, który wykorzystując różnorodne interdyscyplinarne techniki i narzędzia, poszukuje wzorców w dużych zestawach danych.
Jak nieco przewrotnie stwierdził Josh Blumenstock: „A data scientist is someone who knows more statistics than a computer scientist and more computer scientist than a statistican” [2].
Nie tylko pisanie kodu
B. Godsey w książce Think like a data scientist zauważa, że: „w ramach zdobytej wiedzy ważne jest, by oddzielić fakt od opinii, by nie dopuścić do tego, by nadmierny optymizm oślepiał przeszkody i trudności” [3]. W jaki sposób to zrobić? Aby zrozumieć oczekiwania klienta, należy nauczyć się zadawania pytań, które poprzez pouczające odpowiedzi doprowadzą do poprawy wyników. Umiejętności, które stereotypowo niewiele mogą mieć wspólnego ze „światem danych”, w przypadku tego zawodu są na miarę złota.
Konkretna wiedza ściśle łączy się z umiejętnościami miękkimi, bazując na 3 filarach:
- dogłębnej wiedzy teoretycznej na temat statystyki i obliczalności,
- praktycznej wiedzy o różnorodnych narzędziach do analizy danych (i umiejętności ich tworzenia w razie potrzeby),
- umiejętności skutecznego komunikowania się z osobami bez wiedzy technicznej na temat bardzo skomplikowanych materiałów technicznych [4].
Sam zawód można więc zdefiniować poprzez krótkie równanie:
data scientist = statystyk + programista + coach + storyteller + artysta.
Czego wymaga się od specjalistów w tym zakresie?
S. Argamon zwraca uwagę na kilka podstawowych cech, które charakteryzują profesjonalistę:
- umiejętność kreatywnego korzystania z istniejących narzędzi analizy danych i dostosowywania ich do własnych potrzeb,
- wiedza statystyczna,
- umiejętności programowania,
- znajomość odmian danych, wiedza na temat ich gromadzenia, analizy, gdyż: „Dane w prawdziwym świecie nigdy nie są umieszczane na srebrnym talerzu, a data scientist muszą wiedzieć, jak znaleźć odpowiednie dane i przygotować je do użycia” [4],
- umiejętności komunikacyjne, a w szczególności: aktywne słuchanie, opowiadanie historii,
- umiejętności wizualizacji,
- otwartość na pracę z różnymi osobami, często z odmiennych środowisk, o różnych umiejętnościach [4].
Kusząca zapłata
Odpowiednie kwalifikacje dają wiele możliwości. W poszukiwaniu pracy nie ograniczają bowiem ani język (choć oczywiście rolę języka dominującego przejmuje angielski) ani (co najważniejsze) miejsce zamieszkania. W związku z coraz to większym zapotrzebowaniem na wykwalifikowanych specjalistów, wynagrodzenia w wielu obszarach IT wciąż rosną, a data scientist plasuje się na 10 miejscu najlepiej zarabiających profesji IT w 2020 roku [5].
A jak jest w Polsce?
- Z raportu płacowego Sedlak & Sedlak dla branży IT – 2018 wynika, że osoby rozpoczynające swoją karierę w tym zawodzie otrzymują wynagrodzenie od 5,2 tys. zł do 6,4 tys. zł brutto miesięcznie.
- Doświadczeni specjaliści zarabiają od 6,7 tys. zł do 8,8 tys. zł, natomiast starsi specjaliści mogą liczyć na zarobki od 9,8 tys. zł do 14,1 tys. zł [6].
- Ponadto pracownikom oferowane są świadczenia pozapłacowe, jak: zajęcia sportowo-rekreacyjne, dodatkowa opieka medyczna, szkolenia zawodowe i językowe, elastyczny czas pracy, praca zdalna i inne.
- Jednocześnie należy zaznaczyć, że badanie przeprowadzono od stycznia do maja 2018 roku, wskazując na potencjalny wzrost zarobków w okresie luty 2018 r. – styczeń 2019 r. przeciętnie o około 5,5%. Jak łatwo zatem obliczyć dziś specjaliści mogą wymagać wyższych pensji oraz większej liczby dodatkowych świadczeń.
Globalizacja pracy
Jedną z najważniejszym korzyści pracy w tym zawodzie jest brak barier lokalizacyjnych. Jeśli jesteś specjalistą to bez problemu znajdziesz pracę w Polsce oraz poza jej granicami. W trzecim rozdziale najnowszego raportu Kaggle (platformy zrzeszającej specjalistów z zakresu data science oraz praktyków uczenia maszynowego) zatytułowanym „Kierunek” znaleźć można wyszukiwarkę przedstawiającą analizę prawie 60 najbardziej liczących się krajów na rynku data science (dodatkowo pojawia się także rubryka „Inne”).
W panelu można wybrać dowolny kraj i porównać dane na wspólnym wykresie, dodatkowo filtrując odpowiedzi, określając pozycję oraz wiek badanych [7]. Poznanie specyfiki pracy w różnych miejscach daje wiele możliwości, nic więc dziwnego, że data scientist często bywa określany jako „zawód migracyjny” [7].
Inną opcją jest także praca zdalna, dzięki której z własnego mieszkania możesz pracować dla dowolnej firmy na świecie. A co jeśli w pracy stawiasz na indywidualizm albo dopiero się uczysz? Na wielu specjalnie stworzonych platformach, jak chociażby Kaggle czy IDAO można znaleźć konkursy, które są idealnym sposobem do nauki najlepszych praktyk, przekraczania granic i podnoszenia umiejętności w różnych dziedzinach związanych z danymi (a jest o co walczyć, w aktualnych konkursach znaleźć można także taki, którego nagrodą jest 1 000 000 dolarów) [8].
Warto zajrzeć:
- T.H. Davenport, D.J. Patil, Data Scientist: The Sexiest Job of the 21st Century, „Harvard Business Review, 2012, https://hbr.org/2012/10/data-scientist-the-sexiest-job-of-the-21st-century
- J. Blumenstock, [w:] J. Grus, Data Science from Scratch: First Principles with Python, O’Reilly Media, Sebastopol 2015, s. 20.
- B. Godsey, Think like a data scientist, Manning Publications, Nowy Jork 2017.
- S. Argamon, The Well-Rounded Data Scientist, https://www.information-management.com/news/the-well-rounded-data-scientist
- The 13 Highest-Paying IT Jobs in 2020, https://www.roberthalf.com/blog/salaries-and-skills/the-13-highest-paying-it-jobs-in-2019
- I. Wabik-Szuba, Wynagrodzenia specjalistów Data Scientist, https://wynagrodzenia.pl/artykul/wynagrodzenia-specjalistow-data-scientist
- https://www.kaggle.com/
- B. Neo, 10 Data Science Competititions for you to hone your skills for 2020, https://towardsdatascience.com/10-data-science-competitions-for-you-to-hone-your-skills-for-2020-32d87ee19cc9