весь оптимизм (и большие потенциальные зарплаты, о которых пишут в новостях) в отношении Data Science, легко понять, почему эта сфера дает привлекательные возможности для карьерного роста, особенно если учесть, что диапазон и количество должностей в DS продолжают расти. Однако начинающему специалисту важно иметь реалистичное и детальное представление о том, как будет развиваться рынок Data Science в ближайшую пару лет, и в соответствии с этим корректировать свои решения.
Сегодня на сферу науки о данных влияет несколько основных тенденций. Во-первых, Data Science как область знаний существует уже десять лет и за это время прошла через ранние стадии цикла хайпа: ажиотаж в СМИ, быстрое внедрение и консолидация. Вокруг DS было много шума, ее обсуждали в медиапространстве, внедряли компании Кремниевой долины и не только, и сейчас мы находимся на этапе быстрого развития области в крупных компаниях и стандартизации таких программных средств обработки данных, как Spark и AutoML.
Во-вторых, в результате быстрого развития отрасли возник избыток новых специалистов, пришедших после изучения новых программ в университетах, буткемпах или на онлайн-курсах. Число кандидатов на любую должность в области Data Science, особенно на начальном уровне, выросло с 20 человек на место до 100 или более. Теперь нередко можно увидеть даже 500 резюме на одну вакансию.
В-третьих, стандартизация наборов программных средств, обеспеченность рабочей силой и спрос на специалистов с опытом работы привели к изменениям в порядке распределения рабочих мест и к созданию иерархии должностей и функциональных обязанностей в Data Science. Например, в одной компании дата-сайентист может заниматься созданием моделей, а в другой – главным образом выполнением анализа SQL, что соответствует, скорее, должности аналитика.
Для тех, кто хочет прийти в Data Science с нуля, это означает несколько вещей. Во-первых, и это самое важное, они увидят, что рынок труда наполнен конкурентами. Особенно это касается тех, кто, в принципе, только начинает работать (например, выпускников колледжей), либо тех, кто пришел в отрасль из какой-либо другой сферы и конкурирует за место с тысячами таких же соискателей. Во-вторых, они могут претендовать на вакансии, которые не совсем соответствуют тому образу Data Science, который создается в СМИ, будто это исключительно написание и внедрение алгоритмов.
Учитывая эти тенденции, важно понимать, что изначально может быть непросто выделиться среди других кандидатов и попасть на финальный этап собеседования. И хотя стратегии, приведенные в этой книге, могут показаться сложными, они помогут вам привлечь внимание, а это необходимо в сложившихся условиях высокой конкуренции.
Инженер-исследователь
Ученый-исследователь разрабатывает и внедряет новые программные средства, алгоритмы и методологии, которые часто используются другими дата-сайентистами в компании. Такие должности почти всегда требуют наличия кандидатской степени, обычно в области информатики, статистики, количественных социальных наук или в смежных направлениях.
