Mikor utoljára vették fel a telefont, és végiggördültek az Instagram-hírcsatornán? Nézze meg a történetet a Snapchat-on? Vettem valamit az Amazon-ról?
Nos, amit valószínűleg nem is vette észre, az ezen alkalmazások mindegyikének hajtóereje az adatok.
És annak érdekében, hogy továbbra is relevánsak legyenek, a vállalatok az említett adatokat arra használják, hogy megjósolják, mi lesz a következő nagy dolog. Az emberek ezen akció középpontjában? Adattudósok.
Tehát nem csoda, hogy a Harvard Business Review egy 2012. évi jelentése a szakma „a 21. század legszexisebb munkahelye” elnevezésű bevezetését nevezte el.
Az előrejelzések szerint az adattudósok iránti kereslet 2020-ig 28% -kal fog növekedni, mivel a vállalatoknak sokféle forrásból kell adatokat gyűjteniük, és a jobb eredmények elérése érdekében ezeket elemezniük kell: online kattintások, háztartási vízmérők, élelmiszervásárlási vásárlások, egészségügyi nyilvántartások. De az egyszerű adatgyűjtés nem elég. Valakinek értenie kell ezeket a számokat, és meg kell találnia a mintákat, amelyekkel dolgozni lehet. Amit az adatok tudósai tesznek, elemezik az adatok mintázatát, és a történelem segítségével előrejelzik a jövőbeli eredményeket.
Tehát most, hogy tisztában vagyunk azzal, mit csinál egy adattudós, és milyen szexi ez, hogyan válhat ilyengé?
Szeretni kell az adatokat
Nyilvánvalónak tűnhet, de ahhoz, hogy adattudós tudjon lenni, szeretnie kell az adatokat - mondja Mary L., a New York Life adattudósa. Mary mindig jó volt a matematikában, és beismeri, hogy középiskolában „alapvetően házas volt a matematikai osztálynál”.
Jeremy B., a New York Life vállalati adatkezelő csapatából azt állítja, hogy az adatok iránti szenvedélye akkor kezdődött, amikor elkezdett előre jelezni a problémákat egy korábbi vállalati platformon, hogy a kérdéseket proaktív módon lehessen rögzíteni.
Míg Mary értékeli, hogy kollégái különböző kultúrákból és képzési háttérből állnak, a pénzügyi matematikától a biztosításmatematikai tudományig, mindazokat egyesíti az adatok iránti szeretetük. Maga Mary statisztikus volt jóval azelőtt, hogy az adattudós kifejezés népszerűvé vált, és azt sugallja, hogy a munka legfontosabb szempontja vitathatatlanul az adatokkal való kényelmes munka.
Jeremy azonban azt tanácsolja a potenciális leendő adattudósoknak, hogy adják hozzá a programozást eszközkészletükhöz, ha képesek: standard SQL lekérdezések. ”
Kitűnni a tömegből
A pályázók körében való kiegyenlítés mindig jó dolog, és ez igaz az adattudomány területén is.
Jeremy rámutat arra, hogy mivel az adattudomány még mindig egy újonnan megjelenő terület, nincs szabvány arra vonatkozóan, hogy mit kell tudni az iparágban való sikeres megvalósításhoz. "Amit igazán keresünk, az intellektuálisan kíváncsi emberek - mondja" - az emberek, akik hajlandók mélyebbre ásni, akik továbbra is azt akarják, hogy jobbá tegyék magukat és a társaságot az információs technológiák fejlesztése révén. "
Például a New York Life életében, mivel az adattudósok különböző háttérrel rendelkező kollégákkal dolgoznak, saját perspektíváikat hozzák az asztalra, amelyet mindig értékelik - mondja Raul H., a New York Life ügyfélkapcsolat-kezelő csoportjából. A nap végén „szenvedély van az adatok iránt, és valójában azt akarja, hogy beáskozzon, szétválasztja az adatkészleteket, és valóban szakértővé váljon az Ön által értékelt adatkészletben” - tette hozzá Jeremy.
A lényeg: A többi munkahez hasonlóan kiemelkedhet azzal, hogy megmutatja, hogy csapatjátékos vagy, hajlandó lemenni az árkokba, és piszkos a kezed.
„A készségeit és tudását a gyakorlat növekedéséhez fogja alkalmazni. Tehát úgy fogja érezni, hogy tulajdonosa van, és ugyanakkor tanulni fog ”- mondja Jeremy, és hozzáteszi, hogy a New York Life élvonalbeli adattudományi munkája induló hangulatot kölcsönöz neki.
Mindenekelőtt szenvedélyesnek kell lennie az adatok iránt. Csak így formálhatja karrierjét virágzó, fejlődő és igen, szexi területen.
Tehát függetlenül attól, hogy meggyőztük Önt abban, hogy az adattudomány az álmai feladata, vagy még mindig a kerítésen tartózkodik - kerekítettük a leggyakoribb tech-szerepeket (beleértve az adattudományt is), és hogyan lehet őket lerakni.
Infographic tervező: Mary Schafrath.
