Wanneer heb je voor het laatst je telefoon gepakt en door je Instagram-feed gescrold? Een verhaal uitgecheckt op Snapchat? Iets gekocht van Amazon?
Nou, wat je misschien niet besefte, is dat het stuurprogramma van al die applicaties data is.
En om relevant te blijven, gebruiken bedrijven deze gegevens om te voorspellen wat het volgende grote ding zal zijn. De mensen in het centrum van al die actie? Data wetenschappers.
Het is dus geen wonder dat een rapport uit 2012 in de Harvard Business Review het beroep "de meest sexy baan van de 21ste eeuw" noemde.
Er wordt voorspeld dat de vraag naar gegevenswetenschappers tegen 2020 met 28% zal stijgen, omdat bedrijven gegevens verzamelen uit een breed scala aan bronnen en deze moeten analyseren om betere resultaten te bieden: online klikken, watermeters voor huishoudelijk gebruik, aankopen van levensmiddelen, gezondheidsdossiers. Maar eenvoudigweg gegevens verzamelen is niet voldoende. Iemand moet al die cijfers begrijpen en patronen vinden om mee te werken. Dat is wat datawetenschappers doen, ze analyseren gegevens voor patronen en gebruiken geschiedenis als voorspeller voor toekomstige resultaten.
Dus nu we duidelijk zijn over wat een datawetenschapper doet en hoe sexy het is, hoe word je er dan een?
Must Love Data
Het klinkt misschien vanzelfsprekend, maar om datawetenschapper te zijn, moet je wel van data houden, zegt Mary L., Data Scientist bij New York Life. Mary was altijd goed in wiskunde en geeft toe dat ze 'eigenlijk getrouwd was met de wiskundeafdeling' op de middelbare school.
Jeremy B. van het Enterprise Data Management-team van New York Life zegt dat zijn passie voor data begon toen hij problemen begon te voorspellen in het platform van een eerder bedrijf, zodat problemen proactief konden worden opgelost.
Hoewel Mary waardeert dat haar collega's uit verschillende culturen en opleidingsachtergronden van financiële wiskunde tot actuariële wetenschappen komen, zijn ze allemaal verenigd door hun liefde voor data. Mary zelf was een statisticus lang voordat de term datawetenschapper populair werd en ze suggereert dat comfortabel werken met data misschien wel het belangrijkste aspect van het werk is.
Jeremy adviseert potentiële potentiële data-wetenschappers echter om programmering aan hun toolset toe te voegen als ze kunnen: “er zijn vaardigheden die kunnen worden verfijnd en ontwikkeld rond programmeren, of dat nu verschillende talen zijn, zoals Java of Python of zelfs de mogelijkheid om door te gaan en te schrijven standaard SQL-vragen. "
Val op in een menigte
Opvallen in een pool van sollicitanten is altijd een goede zaak en dat geldt ook voor banen in de gegevenswetenschap.
Jeremy wijst erop dat, omdat data science nog steeds een nieuw veld is, er geen norm is voor wat men moet weten om succesvol te zijn in de industrie. "We zijn echt op zoek naar mensen die intellectueel nieuwsgierig zijn, " zegt hij, "mensen die bereid zijn dieper te graven, die zichzelf en het bedrijf willen blijven verbeteren door vooruitgang in datatechnologieën."
Bij New York Life bijvoorbeeld, werken datawetenschappers samen met collega's met verschillende achtergronden. Ze brengen hun eigen perspectieven naar voren, die altijd wordt gewaardeerd, Raul H., van het Customer Relationship Management-team van New York Life. Aan het eind van de dag komt het erop neer dat je een passie voor gegevens hebt en eigenlijk wilt ingraven, gegevenssets uit elkaar wilt halen en echt een expert wilt worden in de gegevensset die je evalueert, voegt Jeremy toe.
Het komt erop neer: net als andere banen, kunt u opvallen door te laten zien dat u een teamspeler bent en bereid bent om in de loopgraven te komen en uw handen vuil te maken.
“Je zult je vaardigheden en kennis toepassen om de praktijk te laten groeien. Dus je zult je eigenaar voelen en tegelijkertijd leren, ”zegt Jeremy, eraan toevoegend dat het geavanceerde data science-werk bij New York Life het een opstartende sfeer geeft.
Boven alles moet je een passie hebben voor data. Het is de enige manier om je carrière vorm te geven in een bloeiend, evoluerend en ja, sexy veld.
Dus, of we je hebben overtuigd dat data science je droombaan is of je nog steeds aan het hek zit, we hebben een aantal van de meest voorkomende technische rollen (inclusief data science) verzameld en hoe je ze kunt landen.
Infographic ontwerp door Mary Schafrath.
