Zapotrzebowanie na informację uzyskaną w wyniku analizy danych nigdy nie było tak silne jak teraz. Rozwój technologii pozwala na zbieranie, opracowywanie, przetwarzanie i uzyskiwanie nowej jakości informacji – specjalizują się w tym „naukowcy od danych”. Na czym polega ten pożądany zawód, jakie daje możliwości i przede wszystkim jak zostać Data Scientist?
Osoby, które pełnią rolę Data Scientist w firmach łączą kompetencje z obszaru statystyki, analizy danych i programowania, aby na podstawie istotnych dla przedsiębiorstwa danych wyciągać wnioski, które mają dla tych firm potencjalnie dużą wartość biznesową. Z wielu źródeł słyszymy, że to zawód przyszłości, najbardziej pożądana rola w IT, a jednocześnie ciekawa ścieżka kariery, pełna wyzwań i ciekawych problemów do rozwiązania. Z analizy wielkich zbiorów danych korzystają korporacje, prywatne firmy i instytucje państwowe, a tacy analitycy poszukiwani są w wielu branżach, np. w finansach, sprzedaży, marketingu. Czego oczekuje się od kandydatów do takiego zawodu marzeń?
Data Scientist łączy kompetencje wielu różnych, pozornie odrębnych specjalności, matematyki i statystyki, programowania oraz znajomości danej dziedziny. Wymaga także zdolności komunikacyjnych niezbędnych do prezentowania danych i opowiadania ich historii, a także dociekliwości w ocenie korelacji, przyczyn i skutków a także intuicji w stosunku do zastosowań tych danych – tłumaczy Łukasz Kobyliński, członek rady programowej bootcampów Kodołamacz i członek zarządu Sages – To niewątpliwie duże wyzwanie dla działów rekrutacji, stąd wiele na wpół ironicznych porównań poszukiwania Data Scientists do poszukiwania jednorożca.
Czy to się opłaca?
Zapotrzebowanie na pracowników z takimi kompetencjami jest bardzo duże, a osób gotowych do podjęcia pracy stosunkowo niewiele. Zarobki analityków big data znacznie przekraczają średnią zarówno w Polsce, jak i na świecie. W naszym kraju nierzadko jest to kwota ok. 200 tys. zł rocznie, podczas gdy w Stanach Zjednoczonych są to sumy rzędu nawet rzędu 200 tys. dolarów.
Bootcamp, czyli jak w kilka tygodni zostać Data Scientist
Jeszcze do niedawna specjaliści dzielili się na tych, którzy zdobyli swoje kompetencje na uczelniach oraz na tych, którzy sami przyuczyli się do zawodu w czasie pracy. Obecnie obserwujemy zupełnie nowe trendy w edukacji, zwracające uwagę na przewagę alternatywnych sposobów zdobywania wiedzy w stosunku do studiów wyższych oraz na konieczność ciągłego aktualizowania swojej wiedzy. Bootcampy to intensywne kursy skoncentrowane na przekazaniu uczestnikom bardzo praktycznej wiedzy, umożliwiającej im rozpoczęcie pracy w zawodzie. Tę formę kształcenia spopularyzowały pierwsze tego rodzaju przedsięwzięcia w Stanach Zjednoczonych, w szczególności Dev Bootcamp w San Francisco i General Assembly w Nowym Jorku. Uczestnicy bootcampu uczą się pracując przynajmniej 8 godzin dziennie pod nadzorem mentora, rozwiązując praktyczne problemy, które pojawiają się w firmach. Absolwenci bootcampów mają zdecydowaną przewagę na rynku pracy, posiadając dokładnie te kompetencje, które poszukiwane są przez pracodawców.
Bootcampy nie są bezpośrednim zamiennikiem kilkuletnich studiów na poziomie magisterskim, czy nawet inżynierskim. Pozwalają szybko zdobyć podstawowe kompetencje praktyczne, tak aby móc rozpocząć pracę i dalej rozwijać swoje umiejętności już w trakcie realizowania codziennych zadań – mówi Łukasz Kobyliński.
Przedsięwzięcia typu bootcamp Data Science pozwalają szybko uzupełnić brakujące kompetencje osobom, które do tej pory pełniły role programistów, czy analityków w firmach, ale także absolwentom innych kierunków, którzy nie mają doświadczenia w przetwarzaniu danych w kontekście biznesowym. A co za tym idzie – znaleźć nową, lepszą pracę, tak jak stało się w przypadku Klaudii Jankowskiej, uczestniczki bootcampu w Warszawie. Absolwentka ekonomii i arabistyki oraz studiów podyplomowych Pomocy Humanitarnej na Uniwersytecie Warszawskim bardzo długo próbowała znaleźć dla siebie ścieżkę rozwoju, która łączyłaby wiedzę z różnych kierunków studiów i pozwalała wykorzystywać ją do pomocy humanitarnej. Dzięki umiejętnościom zdobytym na kursie Data Science rozpoczęła pracę w Międzynarodowej Federacji Towarzystw Czerwonego Krzyża i Czerwonego Półksiężyca (IFRC) w Genewie.
Zastosowanie najnowszych technologii przyczynia się do poprawy szeroko rozumianej jakości sektora humanitarnego, stąd moja decyzja o uczestnictwie w bootcampie data science. Nie miałam wcześniej większego doświadczenia z programowaniem, więc był to dla mnie skok na bardzo głęboką wodę. Dziś w swojej pracy monitoruję działania misji – zbieram i analizuję dane dotyczące beneficjentów, naszych działań, ich potrzeb i satysfakcji ze świadczonej pomocy. Bez dostępu do takich danych nie bylibyśmy w stanie ocenić potrzeb a tym samym skuteczności i jakości niesionej pomocy – mówi Klaudia Jankowska.
Rekrutacja
24 lutego ruszy pierwszy weekendowy bootcamp Kodolamacz.pl w Krakowie. Całe szkolenie potrwa 256 godzin, obejmie również 240 godzin warsztatów oraz dwudniowe szkolenie z rekruterem. Pożądane u kandydatów umiejętności to podstawy programowania w dowolnym języku oraz znajomość głównych pojęć ze statystyki. Jednak liczą się przede wszystkim predyspozycje, a te weryfikowane są w ramach testów rekrutacyjnych. Wymagana jest natomiast znajomość języka angielskiego na poziomie co najmniej średnio zaawansowanym niezbędna do pracy w tym zawodzie z uwagi na źródła i dokumentację dostępną przede wszystkim w tym języku. Przed rozpoczęciem zajęć uczestnicy otrzymają materiały wstępne do przygotowania się do zajęć samodzielnie w domu, co umożliwi szybkie przejście od teorii do części warsztatowej bootcampu już od pierwszego dnia.