Obra un lloc de treball en una indústria de ràpid creixement: la musa

Quan va ser la darrera vegada que va agafar el telèfon i es va desplaçar pel vostre feed d’Instagram? Fes una ullada a una història a Snapchat? Va comprar alguna cosa d'Amazon?

Bé, el que potser no us heu adonat és el controlador de cadascuna d’aquestes aplicacions són dades.

I, per mantenir-se rellevants, les empreses utilitzen aquestes dades per predir quina serà la propera cosa important. La gent al centre de tota aquesta acció? Científics de dades.

Així doncs, no és d'estranyar que un informe del 2012 a la Harvard Business Review anomenés la professió "la feina més sexy del segle XXI".

Es preveu que la demanda de científics de dades augmentarà un 28% el 2020, ja que les empreses recopilen dades d’una gran varietat de fonts i cal analitzar-les per obtenir millors resultats: clics en línia, comptadors d’aigua domèstics, compres d’aliments per a aliments, registres de salut. Però simplement recopilar dades no és suficient. Algú ha de tenir sentit de tots aquests números i trobar patrons per treballar. Què és el que fan els científics de dades, analitzen dades per a patrons i utilitzen l'historial com a predictor de resultats futurs.

Així doncs, ara que tenim clar què fa un científic de dades i què tan sexy és, com en convertiu?

Must Love Data

Pot semblar obvi, però, per ser una científica de dades, us ha d’encantar les dades, diu Mary L., Data Scientist de New York Life. Mary sempre va ser bona en matemàtiques i admet que estava "bàsicament casada amb el departament de matemàtiques" a l'escola secundària.

Jeremy B., de l'equip de gestió de dades empresarials de New York Life, assegura que la seva passió per les dades va començar quan va començar a predir problemes a la plataforma d'una empresa anterior, de manera que es podrien solucionar de manera proactiva els problemes.

Si bé Mary aprecia que els seus col·legues provenen de diferents cultures i formacions, des de les matemàtiques financeres fins a la ciència actuarial, tots ells estan units pel seu amor per les dades. La mateixa Maria era estadística molt abans que es popularitzés el terme científic de dades i suggereix que estar còmode per treballar amb dades és probablement l’aspecte més important de la feina.

Tot i això, Jeremy aconsella que els científics potencials de dades podrien afegir la programació al seu conjunt d’eines si poden: “Hi ha habilitats que es poden perfeccionar i desenvolupar al voltant de la programació, ja siguin diferents llenguatges com Java o Python o fins i tot la possibilitat de fer-ho i escriure. consultes SQL estàndard. "