DJ Патил, первый главный специалист по анализу данных Белого дома при бывшем президенте Бараке Обаме.Эбин Ботсфорд / The Washington Post через Getty Images Если в последнее время вы уделяли рынку труда хоть малейшее внимание, то, возможно, заметили волнующую тенденцию в найме в наши дни: каждый рекрутер, как в крупных корпорациях, так и в крошечных стартапах, стремится занять должность, называемую специалистом по данным. Если вы присмотритесь, вполне вероятно, что некоторые из ваших друзей, не имеющих никакого научного образования, уже успели уловить эту шумиху и переименовали себя в специалистов по анализу данных в LinkedIn.
Термин «специалист по данным», о котором еще несколько лет назад практически никто не слышал, теперь дает более 25 000 результатов на странице вакансий в LinkedIn - на 2 000 больше, чем результаты поиска всемирно модного финансового аналитика (по крайней мере, для нас, жителей Нью-Йорка).
Почему внезапный всплеск интереса? И что это вообще значит, например, чем занимаются специалисты по данным? Я передал эти вопросы человеку, который, как я полагал, наиболее квалифицирован, чтобы на них ответить: парню, придумавшему термин «специалист по данным».
DJ Патил, а бывший руководитель LinkedIn (с 2008 по 2011 год), который позже работал в Белом доме в качестве главного специалиста по обработке данных при президенте Бараке Обаме, известен как первый специалист в области данных в США. Его роль в правительстве была создана в рамках масштабных усилий по цифровизации внутри администрации, возглавляемой Обама, но выбор слов, используемых для описания этой роли, был решен во время его работы в LinkedIn.
Я был в LinkedIn, создавая группу данных, а Джефф Хаммербахер [соучредитель Cloudera] суетился в группе данных Facebook, и мы иногда сотрудничали и сравнивали заметки. «Одна из вещей, которую мы поняли, заключалась в том, что мы не знали, как себя называть, - сказала Патил в интервью Braganca в прошлом месяце.
Вы называете себя аналитиком? Это слишком похоже на Уолл-стрит. Ученый-исследователь или статистик? Он напомнил, что это слишком академично. Но поскольку я работал в LinkedIn, я просто протестировал все названия вакансий, которые мы могли придумать, чтобы увидеть, какая из них вызовет наибольший интерес соискателей. Оказывается, все хотели быть специалистами по данным, поэтому мы говорим: «Хорошо, так мы себя и будем называть».
Название звучит сложно и достаточно расплывчато, чтобы выходить за рамки индустрии и восприниматься всерьез даже людьми, не имеющими представления о том, что это такое.
Я думаю, что основная причина его популярности в том, что люди не совсем понимают, что это значит. - В этом вся сила, - сказала Патил. Когда вы навешиваете на себя ярлык, люди также навешивают ярлык на то, кем вы не должны быть. Итак, когда вы находитесь в комнате и говорите, что вы аналитик данных, они подумают, что вы не должны присутствовать на собраниях такого уровня. Но когда вы скажете, что вы специалист по данным, они скажут: «Слава богу, у нас здесь есть умные люди».
Рост спроса на специалистов по обработке данных отчасти объясняется беспрецедентным обилием данных, которые мы накопили в эпоху Интернета, что вызвало бум рабочих мест, связанных с большими данными, в различных отраслях. Сексуально звучащее название должности позволило рекрутерам легко размещать объявления о работе, а соискателям - продвигать себя. Но присущая ему двусмысленность также вызвала критику со стороны тех, кто не понимает, что это на самом деле означает.
Клинт Чегин, менеджер по продукту на сайте карьеры Indeed, выразил свое разочарование в Средний пост под названием «Нет такого понятия, как специалист по данным».
Подавляющее большинство описаний должностей в области науки о данных не отражают фактических требований к рекламируемой должности. написал Джереми Харрис, основатель платформы карьерного наставничества SharpestMinds.
«Я вообще против того, чтобы давать слишком строгое определение», - сказала Патил. Важно то, как вы используете данные, чтобы взаимодействовать с миром, изучать его и пытаться придумывать новые вещи.
Некоторые из этих вещей являются новыми продуктами, например, беспилотный автомобиль или ваш приложение погоды . Другие - это анализ данных, который помогает людям оценить все, от ссуд до решений в области здравоохранения, - продолжил он. Есть самые разные специалисты по данным.Может быть, название сохранится, а может, превратится во что-то другое. Но я думаю, что самое сильное здесь то, что мы используем данные по-новому для построения вещей.
