Нам нужны не дата-саентисты, а дата-инженеры
- Перевод
Данные. Они повсюду и их становится только больше. За последние 5-10 лет data science привлекла множество новичков, пытающихся ощутить вкус этого запретного плода.
Но как сегодня выглядит ситуация с наймом в data science?
Вот краткое изложение статьи в двух предложениях.
TLDR: в компаниях на 70% больше вакансий на должности дата-инженеров, чем на должности дата-саентистов. Так как мы обучаем новое поколение практиков в сфере обработки данных и машинного обучения, давайте сделаем больший упор на инженерные навыки.
Так как моя работа заключается в разработке обучающей платформы для профессионалов в области данных, я много думаю о том, как эволюционирует рынок вакансий, связанных с данными (машинное обучение и data science).
Общаясь с десятками перспективных новичков в сфере данных, в том числе и со студентами лучших вузов мира, я увидел серьёзное недопонимание того, какие навыки являются наиболее важными, помогают выделиться из толпы и подготовиться к карьере.
Дата-саентист может работать в любом сегменте следующих сфер: моделирование машинного обучения, визуализация, очистка и обработка данных (например, преобразование данных для SQL), проектирование и развёртывание на производстве.
С чего вообще начинать рекомендации курса обучения для новичков?
Данные говорят громче слов. Поэтому я решил провести анализ должностей в сфере данных, на которые есть вакансии у компаний, выходивших из Y-Combinator с 2012 года. Вопросы, которыми я руководствовался в своих исследованиях: