На современном рынке труда вакансии data scientist появляются все чаще. Их уже довольно много, а экспертами прогнозируется еще большее увеличение. Связано это с тем, что специалисты данной области высоко ценятся компаниями, в том числе и международными. Как в Украине, так и за рубежом наблюдается серьезный дефицит таких сотрудников, а потому компании предлагают поистине солидные заработные платы и лучшие условия труда.
Чем же вызвана нехватка data scientist? Тут есть целый ряд причин, и среди главных можно перечислить следующие:
- Сложность работы. И это не преувеличение. Заниматься подобной деятельностью сможет далеко не каждый человек. Известны случаи, когда даже программисты пробовали свои силы в дата-сайентист, но возвращались к привычным разработкам;
- Высокий уровень ответственности. Если допустить ошибку в поиске и анализе данных, либо же в создании модели прогнозирования, то это чревато огромными убытками. Компания, где data scientist допустил ошибку, может в одночасье потерять миллионы долларов;
- Необходимость обладать знаниями в самых разных областях деятельности, начиная от программирования и заканчивая финансами. Опять же, человеку проще сосредоточиться на одном-двух направлениях, чем пытаться охватить сразу несколько.
Исходя из этого, становится понятно, что мало кто способен работать в данной сфере. Ведь это требует не только знаний и усидчивости, но и стрессоустойчивости, способности выдерживать профессиональные трудности психологически. Высокая зарплата, конечно, компенсирует моральные затраты, но таким работникам чаще других требуется отпуск, хороший отдых, комфортные условия труда.
Стоит ли учиться на data scientist
Если нет интереса конкретно к точным наукам и математическому анализу, то лучше присмотреть другую вакансию https://jobitt.com/ru/job-openings/technical/lead. Иначе можно выгореть, потерять интерес не только к работе, но и к жизни в целом.
Если же трудности не пугают, а математика кажется интересной и привлекательной, как и написание кода, алгоритмов, сбор огромных объемов информации, то есть смысл освоить данную профессию. Для этого понадобится трудолюбие, настойчивость, скрупулезность, дотошность, внимательность к деталям, коммуникабельность. А еще нужно уметь объяснять простыми словами даже наиболее сложные вещи. И, конечно, необходимо уметь пользоваться статистическими инструментами и технологиями.