DJ Patil, die eerste data-wetenskaplike van die Withuis onder voormalige president Barack Obama.abin Botsford / The Washington Post via Getty Images As u die afgelope tyd selfs die minste aandag aan die arbeidsmark gegee het, sou u deesdae 'n ontstellende tendens gesien het in diensneming: elke werwer, van groot ondernemings en klein ondernemings, wil 'n pos beklee met die naam data-wetenskaplike. As u dit van naderby beskou, is dit waarskynlik dat sommige van u vriende, sonder enige wetenskaplike agtergrond, reeds die buzz ingehaal het en hul professionele self as datawetenskaplikes op LinkedIn herbenoem het.
Die term datawetenskaplike, wat 'n paar jaar gelede feitlik ongehoord is, lewer nou meer as 25 000 resultate op die Jobs-bladsy van LinkedIn - dit is 'n stewige 2000 meer as die soekresultate van die universeel nuwerwets finansiële ontleder (ten minste vir ons New Yorkers).
Waarom die skielike toename in belangstelling? En wat beteken dit selfs, soos wat doen wetenskaplikes? Ek het hierdie vrae geneem aan die persoon wat volgens my die geskikste is om dit te beantwoord: die man wat die term datawetenskaplike geskep het.
DJ Patil, 'n voormalige direkteur van LinkedIn (van 2008 tot 2011), wat later as president van die Withuis onder data-president onder president Barack Obama gedien het, staan bekend as die allereerste data-wetenskaplike in die VSA. Sy regeringsrol is geskep as deel van 'n omvattende digitaliseringspoging binne die regering onder leiding van Obama, maar die keuse van woorde wat gebruik word om hierdie rol te beskryf, is tydens sy dae by LinkedIn beslis.
Ek was by LinkedIn besig om die data-span te bou, en Jeff Hammerbacher [medestigter van Cloudera] was besig met Facebook se dataspan, en ons sou soms saamwerk en notas vergelyk. Een van die dinge wat ons besef het, was dat ons nie weet wat ons self moet noem nie, het Patil verlede maand in 'n onderhoud met Braganca gesê.
Noem jy jouself 'n ontleder? Dit voel te Wall Street. 'N Navorsingswetenskaplike of statistikus? Hy voel te akademies. Maar omdat ek by LinkedIn gewerk het, het ek net al die titels getoets waaraan ons kon dink om te sien watter een die meeste belangstelling by werksaansoekers sou kry. Dit blyk dat almal 'n datawetenskaplike wou wees, dus is dit goed wat ons onsself sal noem.
Die titel klink gesofistikeerd en net vaag genoeg om industrieë te oorskry en ernstig opgeneem te word, selfs deur mense wat geen idee het wat dit is nie.
Ek dink die fundamentele rede waarom dit begin het, is omdat mense nie regtig seker is wat dit beteken nie. En dit is die krag, het Patil gesê. As u uself as iets bestempel, merk mense ook wat u nie moet wees nie. As u dus in 'n kamer is en sê dat u 'n dataontleder is, sal hulle dink dat u nie op hierdie vlakke van vergaderings moet wees nie. Maar as u sê dat u die data-wetenskaplike is, sal dit lyk, dankie tog dat ons die slim mense hier het.
Die vraag na datawetenskaplikes is deels te wyte aan die ongekende oorvloed van data wat ons in die era van die internet versamel het, wat 'n oplewing van groot data-verwante werksgeleenthede in verskillende bedrywe aangevuur het. Die sexy klinkende titel het dit maklik gemaak vir werwers om werkadvertensies op te stel, en dit is maklik vir werksoekers om hulself te bevorder. Maar die inherente dubbelsinnigheid daarvan het ook kritiek ontlok by diegene wat verward is oor wat dit eintlik beteken.
Clint Chegin, 'n produkbestuurder van loopbaanwebwerf Indeed, het sy frustrasie in 'n Medium pos getiteld, There’s No Such Thing as a Data Scientist.
Die oorgrote meerderheid van die beskrywings van die datawetenskap gee nie die werklike vereistes van die posisie wat hulle adverteer aan nie. geskryf het Jeremie Harris, stigter van die loopbaanmentorskap-platform SharpestMinds.
Ek is oor die algemeen daarteen gekant om dit te streng te definieer, het Patil gesê. Die belangrikste is hoe u data gebruik om met die wêreld te kommunikeer, dit te bestudeer en met nuwe dinge vorendag te kom.
Sommige van hierdie dinge is nuwe produkte, soos 'n selfbesturende motor of u weer app . Ander is data-ontledings wat gebruik word om mense te help beoordeel vir alles, van lenings tot gesondheidsorgbesluite, het hy voortgegaan. Daar is allerlei datawetenskaplikes.Miskien oorleef die titel en verander dit miskien in iets anders. Maar ek dink die kragtigste ding hier is dat ons data op nuwe maniere gebruik om dinge te bou.
