Что такое специалист по данным? Изобретатель Buzzword DJ Патил проливает свет на все
DJ Патил, первый главный специалист по анализу данных Белого дома при бывшем президенте Бараке Обаме. Эбин Ботсфорд / The Washington Post через Getty Images
Если вы в последнее время обращали хоть малейшее внимание на рынок труда, то, возможно, заметили волнующую тенденцию в найме в наши дни: каждый рекрутер, от крупных корпораций и крошечных в равной степени стартапы стремятся занять должность под названием «специалист по данным». Если вы присмотритесь поближе, вполне вероятно, что некоторые из ваших друзей, не имеющих никакого научного образования, уже уловили эту шумиху и переименовали себя в специалистов по данным в LinkedIn.
Термин «специалист по данным». , »Практически неслыханный всего несколько лет назад, теперь возвращает более 25 000 результатов на странице вакансий LinkedIn - это солидные 2 000 больше, чем результаты поиска всемирно модного« финансового аналитика »(по крайней мере, для нас, жителей Нью-Йорка).
СМОТРИ ТАКЖЕ: ключ к победе над крупными технологиями? Сообщите пользователям, сколько стоят их данные
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, бывший руководитель LinkedIn (с 2008 по 2011 год), который позже при президенте Бараке Обаме занимал должность главного специалиста по обработке данных в Белом доме, известен как первый специалист в области данных в США. Его роль в правительстве была создана в рамках масштабных усилий по оцифровке в рамках администрации, возглавляемой Обамой, но использованные слова описать эту роль было решено 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 будем сотрудничать и иногда сравнивайте заметки. Одна из вещей, которую мы поняли, заключалась в том, что мы не знали, как себя называть, - сказала Патил в интервью Observer в прошлом месяце.
«Вы называете себя аналитиком? Это слишком похоже на Уолл-стрит. Ученый-исследователь или статистик? Слишком академично, - вспоминал он. «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 стать специалистами по обработке данных, поэтому мы подумали: «Хорошо, так мы и будем называть себя».
Название звучит сложно и достаточно расплывчато, чтобы выйти за рамки отрасли и принять всерьез. даже людьми, которые понятия не имеют, что это такое.
«Я думаю, что основная причина, по которой он стал популярным, заключается в том, что люди не совсем понимают, что это значит. И в этом 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 есть умные люди».
Рост спроса на специалистов по данным отчасти объясняется беспрецедентным обилием данных, которые мы накопились 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 вакансий Indeed, выразил разочарование в посте Medium под названием «Такого нет». Вещь как специалист по данным ».
« Подавляющее большинство описаний должностей в области науки о данных не отражают фактических требований той должности, которую они рекламируют », - написал Джереми Харрис, основатель платформы карьерного наставничества SharpestMinds. / p>
«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 ваше приложение погоды. Другие - это анализ данных, который помогает людям оценить все, от кредитов до решений в области здравоохранения », - продолжил он. «Есть 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 ».
комментариев