Самая сексуальная IT-профессия. Как живут “новые нефтяники”?
Data scientist — относительно новая профессия, ставшая практической сферой деятельности только в 10-ых годах. Но за это короткое время она уже успела занять престижное место в пантеоне IT-специализаций. И неудивительно, ведь дата-сайентисты работают с данными — “нефтью” 21 века.
В начале прошлого десятилетия журнал Harvard Business Review, предвидя успех этого направления, назвал Data Scientist самой сексуальной профессией XXI века. Уже тогда многие эксперты считали, что за дата-сайентистами будущее — ведь представители этой молодой специализации занимаются большими данными: находят закономерности и делают на их основе полезные для своей компании выводы и решения.
Сейчас ни одна большая компания не обходится без Big Data. Даже цифровизация нашей страны — например, проекты умных городов — строится на аналитике огромных массивов информации, а всё это невозможно без дата-сайентистов. Как и все профессии, достигшие признания и популярности, работа с данными привлекает всё больше и больше людей в свои ряды. Поэтому эта статья будет особенно интересна тем, кто решил найти себя в сфере data science — и всё благодаря исследованию компания Kolesa Group, которая решила составить подробный портрет казахстанского дата-саентиста.
Исследователи Kolesa Group опросили больше 300 специалистов, и они подробно изучили и разложили по полочкам все аспекты жизни наших дата-саентистов: от уровня зарплат и навыков, до личной мотивации и гендерных признаков.
Выяснилось, что больше всего дата-саентистов обитает в Алматы (75,1%), а общее количество мужчин в профессии сильно доминирует над женщинами (76,6%), но это пока что. Не будем забывать, что число женщин в IT постоянно растёт. Поэтому не удивимся, что совсем скоро картина изменится.
Большая часть аналитиков и специалистов по data science — обучались в казахстанских вузах.
"Python — общедоступный, абсолютно бесплатный и быстро развивающийся язык программирования. Он обладает четким и последовательным синтаксисом, продуманной модальностью и масштабируемостью, благодаря чему исходный код написанных на Python программ легко читается. Еще одна особенность Python — наличие большого количества готовых библиотек для решения самых разных типов задач. Python популярен и среди гигантов по работе с данными: Spotify, Amazon, Google, Netflix, YouTube и Instagram.
Но Python не панацея. Для создания полномасштабных промышленных решений его следует его следует комбинировать с другими предложениями от крупных поставщиков." - Думан Уватаев Chief Data Officer в Kaspi Bank
Некоторые участники исследование считают, что им недостает технических знаний и скиллов.
С полной версией отчета можно ознакомиться здесь.
Исследование Kolesa Group даёт возможность оценить нынешнее состояние Data Scientist и понять, в какую сторону индустрия будет меняться. Не у всех профессий есть такое подспорье. Надеемся, что этот материал полезен не только уже готовым специалистам, но и тем, кто только собирается замарать руки по локоть в данных.