Z artykułu dowiesz się:

2,5 tryliona bajtów dziennie – to trzeba ogarnąć!

Obecnie świat jest w fazie dynamicznej cyfrowej rewolucji. Potwierdzają to szacunkowe dane, z których wynika, że 90% danych na świecie powstało w ciągu ostatnich kilku lat. Na pewno przyczyniły się do tego media społecznościowe, które stały się prawdziwą żyłą złota dla wszystkich głodnych danych analityków, którzy doskonale wiedzą, jak wykorzystać je w codziennej strategii biznesowej. Już sami użytkownicy Facebooka średnio w każdą godzinę przesyłają ok. 10 milionów zdjęć. Można je po prostu tak zostawić lub poddać dogłębnej analizie i znaleźć w nich to, co będzie miało ogromne znaczenie dla rozwoju konkretnej firmy – nawyki, przyzwyczajenia i codzienność osób pasujących do jej grupy docelowej.

Dzięki danym wiemy, jak funkcjonuje współczesne społeczeństwo, czego oczekuje, jak żyje, jakie ma nawyki, co go interesuje. Odpowiednio wykorzystane dostarczają przedsiębiorstwom wymiernych korzyści, pozwalają na stworzenie oferty, produktu i usługi, której faktycznie potrzebuje ich klient. W sieci zostawiamy ogrom danych, które niepoukładane wegetują w chaosie. Na szczęście dzisiaj już nie tylko wiemy, że trzeba nad nimi zapanować, ale też potrafimy to robić. Jak wynika z danych Forbes, internauci generują aż 2,5 tryliona bajtów na dobę. Specjaliści pozwalają sobie na odważne spekulacje, ponieważ szacują, że do 2025 roku globalny wolumen big data sięgnie pułapu 175 zetabajtów, co teraz na pewno trudno jest nam sobie wyobrazić.

Analityka danych od wielu lat jest w kręgu zainteresowań branży IT. Według raportu Dev Skiller TOP IT Report w Polsce Data Science w 2021 roku było najszybciej rosnącą umiejętnością IT z przyrostem 295% w stosunku do roku 2020. Duży wpływ miała na to na pewno pandemia, która przyśpieszyła proces digitalizacji. Z tegorocznego raportu DevSkillers Digital&IT Skills Report dowiadujemy się, że Data Science jest obecnie na 6. miejscu najpopularniejszych technologii. Jest duże prawdopodobieństwo, że w przyszłym roku wskoczy do pierwszej 5.

Popularność i zapotrzebowanie na Data Scientist potwierdza także pozycja lidera Pythona. W najnowszym rankingu Tiobe zajmuje 1. miejsce i tym samym jest uznawany za najpopularniejszy język programowania. Python jest najczęściej wykorzystywanym język do pracy z danymi. W ostatnich latach przeżywa swój prawdziwy rozkwit, a jego znajomość to przepustka do naprawdę rozwojowej pracy.

W świecie danych. Czego możesz się spodziewać na stanowisku Mistrza Danych?

Data Scientist to specjalista obracający się w środowisku danych. Zajmuje się ich gromadzeniem i analizą, automatyzacją procesów raportowania, a także tworzeniem dashboardów. Mistrz Danych rozwija także narzędzia, które są przeznaczone do analizy danych. Jego rola nie zaczyna się i nie kończy na przygotowywaniu danych, ale obejmuje też ich analizę, a następnie wyciąganie konkretnych wniosków na ich podstawie. Z tego powodu bardzo często rola Data Scientist jest utożsamiana z zadaniami Data Analyst, a to bardzo duże uproszczenie. Analityk Danych przetwarza i eksportuje istniejące informacje, z kolei Data Scientist odpowiada za cały proces pracy z danymi.

Kariera Data Scientist na pewno wymaga solidnych fundamentów. Bardzo dużo mówi się dzisiaj o trendzie przebranżawiania do IT. Dostrzegając potencjał i stabilność tej branży, trudno jest się więc oprzeć chęci zmiany, która skutkuje stosunkowo dużym bezpieczeństwem pracy, a także satysfakcjonującymi zarobkami. Aby jednak zostać Data Scientist, nie można przeskoczyć etapu edukacji, chociaż warunkiem wcale nie są studia kierunkowe. Oczywiście one znacznie ułatwiają start na rynku pracy, ale zdarza się często, że młody człowiek miał kiedyś na siebie zupełnie inny plan, który zweryfikowała przyszłość. Wtedy umiejętności niezbędne do pracy z danymi można zdobyć na kursach stacjonarnych lub online. Kluczowe jest, aby łączyły one teorię z praktyką, pozwalały na stworzenie swojego portfolio, a także kończyły się certyfikatem. Do podstawowych wymagań na to stanowisko zalicza się również znajomość języka angielskiego, a każdy kolejny to dodatkowy plus. Trudno jest myśleć o zatrudnieniu jako Data Scientist bez rozeznania w temacie języków programowania. Trzeba znać przynajmniej jeden z nich, najlepiej Python, SQL i C++.

A poza tym trzeba wykazać się umiejętnością pracy na dużych zbiorach danych, tworzenia dashboardów, analitycznego myślenia i posługiwania się narzędziami do analiz biznesowych i raportowania. Jest duże prawdopodobieństwo, że podczas rekrutacji niektóre wymagane umiejętności będą weryfikowane w praktyce. Szansę na pozytywne rozpatrzenie aplikacji na to stanowisko w znaczącym stopniu zależy więc od wymagań pracodawcy, czy jest to praca dla początkujących specjalistów z możliwością przyuczenia czy już prawdziwych wyjadaczy danych.

Duże możliwości zatrudnienia Data Scientist

To jedno z największych przywilejów Data Scientist – może on pracować w firmach o naprawdę różnych profilach. Dane przecież są przetwarzane, a przynajmniej być powinny, w każdym przedsiębiorstwie. Im lepiej się to robi, tym strategia zdecydowanie lepiej się sprawdza i pozwala osiągnąć cele biznesowe.

Jako Data Scientist możesz liczyć na zatrudnienie we wszelkiego rodzaju firmach technologicznych. Poza tym Data Science odgrywa ważną rolę w optymalizacji zarządzania łańcuchem dostaw, więc taki specjalista może liczyć na pracę w firmach produkcyjnych. Jak już wiesz, analiza danych ma znaczenie dla tworzenia dopasowanych do grupy docelowej ofert produktów i usług, więc jest nieocenionym procesem w branży e-commerce. Pomaga w planowaniu reklam i całej strategii sprzedażowej tak, aby w możliwie jak najlepszy sposób dostarczać klientom rozwiązań, które odpowiadają na ich często zmieniające się potrzeby. Data Scientist zatrudniany jest również w firmach ubezpieczeniowych i z szeroko pojętej branży finansowej. Przykładowo dane są potrzebne do przeanalizowania sytuacji finansowej klienta, który ubiega się o pożyczkę lub kredyt. Kolejnym obszarem, w którym działają Data Scientist jest spedycja i logistyka. Dzięki zarządzaniu danymi możliwe jest zoptymalizowanie tras i harmonogramu dostaw.

Jak nie pogrzebać swojej kariery Data Scientist? Krótko o mitach tego zawodu

Popularność Data Scientist jest tak duża, że już zdążyło powstać o nim wiele mitów, które szybko się rozeszły i zakorzeniły w ludzkiej świadomości. Jednym z nich jest to, że specjalista od danych musi umieć programować. No właśnie umiejętności programowania przypisuje się wszystkim specjalistom IT, a tak naprawdę nie potrzeba jej na wielu stanowiskach. Programowanie to profesja programisty i tego się trzymajmy. Data Scientist musi potrafić pracować z danymi i wymaga się od niego znajomości niektórych języków programowania, które właśnie są ukierunkowane na analizę danych, a nie pisanie kodu. Analityk danych pozyskuje je z różnych źródeł, porządkuje je i na tej podstawie wyciąga wnioski. Musi wykazać się zdolnością kojarzenia faktów. Ma dane, które trzeba ze sobą połączyć, aby można było podjąć trafną decyzję w celu usprawnienia konkretnych procesów.

O Data Scientist wciąż mówi się w kontekście zawodu przyszłości, a tak naprawdę trafniejszym określeniem jest zawód teraźniejszości. Zapotrzebowanie na specjalistów z tej dziedziny jest obecnie ogromne. Kluczowe jest określenie „teraz”, mówimy o czasie teraźniejszym, a nie przyszłym. Lepiej jest skoncentrować się na kierunku rozwoju analizy danych. Jak wynika z wielu badań i raportów, z roku na rok umiejętność pracy z danymi jest coraz bardziej pożądana, a ilość generowanych przez nas danych sukcesywnie wzrasta. Oznacza to, że Data Science się rozwija i być może nie osiągnęło jeszcze swojego szczytu, ale na pewno jest to dziedzina, która tu i teraz odgrywa kluczową rolę w analityce biznesowej.

Utarło się też, że Data Scientist to tylko analityk. Ma on dane podane na tacy i musi je uporządkować oraz na ich podstawie sfomułować wnioski. Ok, ale to tylko część jego pracy. Nie można zapominać, że dane nie zawsze są kompletne. Czasem potrzebny jest dogłębny research i krytyczne podejście do dostępnej bazy danych. Zakładając, że dostajemy od ręki wszystko to, co dostępne, może nas zapędzić w kozi róg.

Ile jest do zgarnięcia… czyli zarobki Data Scientist

Data Scientist znajdują się w czołówce najlepiej opłacalnych zawodów IT. Trudno jest się temu dziwić, ich rola w projekcie jest ogromna i to od nich w znaczącym stopniu zależy ich powodzenie. Z danych wynagrodzenia.pl wynika, że średnio Data Scientist zarabia 9 130 zł brutto. Im dłuższy staż pracy, tym oczywiście zarobki są wyższe. Junior, który dopiero zaczyna, średnio zarabia 6 210 zł brutto, chociaż zdarzają się propozycje na poziomie 8000 zł, co na start jest naprawdę świetną ofertą. Awansując na specjalistę, możesz liczyć na miesięczna pensję w wysokości 8 880 zł, ale jest również szansa na wynagrodzenie powyżej 11 000 zł. Z kolei starszy specjalista to już pensja w wysokości 12 530 zł. Są też bardzo hojni pracodawcy, którzy proponują ponad 16 000 miesięcznie.

A w jakim mieście można zarobić najwięcej? Wcale nie jest to Warszawa, która znalazła się tym razem na drugim miejscu, oddając pozycję lidera dla Krakowa. Czołówkę zaś zamyka Wrocław. Największe pensje oferują duże przedsiębiorstwa, zatrudniające 250–999 osób. Problemem, chociaż już coraz mniejszym, jest różnica w średnich wynagrodzeniach dla kobiet i mężczyzn. Panie zarabiają nieznacznie mniej, co jednak może wynikać z tego, że jest w ich gronie mniej seniorów. Kobiety dopiero się rozpędzają w branży IT.

Danych wciąż przybywa, ale również techniki i programy do ich analizy są coraz dokładniejsze. Firmy potrzebują Data Scientist, aby dotrzymać kroku rozpędzonej cyfryzacji. Nie wystarczy jednak danych mieć, trzeba jeszcze potrafić je umiejętnie przetworzyć i wyciągnąć na ich podstawie wnioski. Data Scientist nie jest więc tylko analitykiem o ścisłym umyśle, ale też człowiekiem dociekliwym i kreatywnym, którego potrzebują firmy teraz i będą potrzebować w przyszłości.