Я знаю, что это не самое популярное высказывание в наши дни. Наука о данных — «самая сексуальная работа 21 века», по мнению LinkedIn и McKinsey. СМИ пестрят историями о том, как технологические компании борются за специалистов по данным, которые могут требовать шестизначные зарплаты и подписываться на корпоративные привилегии, такие как бесплатные обеды и массаж. Даже моя мама хочет, чтобы я продолжал делать эту работу, потому что она думает, что это звучит круто и прибыльно.
Правда в том, что работа исследователем данных может быть полезной, но в то же время удручающе скучной. Прежде всего, это не то, на что я подписался, когда пошел в эту область. Когда меня спрашивают, чем я занимаюсь, я обычно отвечаю: «Я статистик». Они думают, что это тоже звучит скучно, но на самом деле это не так уж далеко от истины.
Вот несколько причин, почему я ушел:
1. Наука о данных — это не то, что я думал
Когда я впервые начал изучать науку о данных, я думал, что это потребует работы с большими объемами данных, чтобы найти идеи, которые могли бы помочь компаниям принимать более правильные решения. На самом деле, это именно то, что думает большинство людей, когда они слышат термин «ученый по данным» — и именно поэтому за последние несколько лет так много людей присоединились к этой победе.
Реальность такова, что большинство специалистов по данным тратят большую часть своего времени на выполнение более приземленных задач, таких как очистка данных, написание SQL-запросов и создание информационных панелей. Хотя эти вещи могут быть интересными, они не требуют глубокого понимания статистики или алгоритмов машинного обучения — достаточно базовых навыков программирования (которые обычно преподаются на вводных курсах). И хотя, безусловно, существуют возможности для более сложной работы, за нее часто приходится платить: вам, возможно, придется иметь дело с большими наборами данных (например, петабайтами), обработка которых на одной машине может занять недели; или вам может понадобиться доступ к дорогим суперкомпьютерам или графическим процессорам для выполнения вычислений в разумные сроки; или вам может понадобиться изучить новые языки программирования, такие как Python или R (или оба).
2. Рынок труда специалистов по данным стал перенасыщен
Когда я начинал свою карьеру специалиста по данным, было всего несколько человек с таким званием. Теперь вы можете найти сотни списков вакансий для специалистов по данным в любой день. Фактически, по данным Бюро статистики труда (BLS), количество рабочих мест для специалистов по данным и статистиков, по прогнозам, вырастет на 37% в период с 2016 по 2026 год. Это означает, что конкуренция будет больше, чем когда-либо прежде!
3. Вы должны жертвовать своей личной жизнью
Наука о данных — непростая область для проникновения. Потребуются годы учебы и тяжелой работы, прежде чем вы сможете назвать себя экспертом. Если вы надеетесь на работу с 9 до 5, где вы можете заканчивать работу в 17:00, то наука о данных может быть не для вас. Это круглосуточная работа, требующая постоянного внимания от исполнителей, даже когда они пытаются расслабиться в выходные! Подумайте, сколько времени требуется, чтобы быть в курсе всех последних разработок в области машинного обучения и искусственного интеллекта (ИИ).
4. Невозможно подняться по лестнице
Специалистов по данным обычно нанимают на младших должностях, а затем продвигают на должности среднего уровня. Тем не менее, есть очень мало возможностей для продвижения дальше этого. Мне сказали, что если я захочу стать руководителем в любой момент своей карьеры, мне придется основать собственную компанию или заняться управленческим консалтингом — ни то, ни другое меня совершенно не привлекало!
