Skoro internet coraz częściej przypomina zabałaganiony magazyn, siłą rzeczy musiało pojawić się zapotrzebowanie na sieciowego magazyniera. Nie widzimy ich, ale każdego dnia odczuwamy skutki ich pracy – to oni analizują dane o transakcjach bankowych , które pomagają podjąć decyzję o przyznaniu nam kredytu, to oni również badają w jaki sposób zachowujemy na stronach internetowych, dzięki czemu na ekranie naszych monitorów dziwnym trafem pojawia się to, czego aktualnie szukamy. To data scientist – jeden z bardziej pożądanych pracowników w Polsce.
IBM szacuje, że 90 procent istniejących danych na świecie zostało przez nas wytworzonych w ciągu ostatnich dwóch lat. Duże korporacje wszystkie te informacje skrzętnie magazynują, ale jest ich zbyt wiele. Jak opowiadał w rozmowie z nami Michał Grams z Together Data, nawet duże korporacje mają czasami problem z przerobieniem tego materiału, a znalezienie osób, które mogłyby w tym pomóc nie jest takie proste.
– Część firm wychodzi z założenia: „Znajdźmy kumatych ludzi i niech czerpią od pracowników, których już mamy”. To sytuacja podobna do tej, jaką pewien czas temu można było dostrzec u programistów – zauważa Grzegorz, jeden z data scientist z Together Data.
On sam w tym zawodzie może robić już za weterana. W roli „władcy danych” pracuje już od 10 lat.
Wcześniej zajmował się budowaniem system reklamy internetowej. Od wyświetlania banerów płynnie przeszedł do miejsc w którym analizuje się dane, które te wyświetlanie usprawniają. Zapytany o charakter swojej pracy ma jednak początkowo problemy z doborem słów.
– Jeżeli chcielibyśmy policzyć ile jest ziarenek pisaku w piaskownicy, to powinniśmy wziąć go w garść i policzyć ile znalazło się w niej czarnego, a ile żółtego piasku. A następnie przeskalować to na całą piaskownicę - tłumaczy. Jego zdaniem tej umiejętności nie da się nauczyć. – Trzeba ją wyczuć, wprowadzić umysł w stan algorytmicznego myślenia i rozwiązywania problemów – wyjaśnia.
Nic dziwnego, że dobry data scientist to dzisiaj jeden z bardziej poszukiwanych ludzi w Polsce. Po wpisaniu zdawałoby się dość niszowego zawodu do wyszukiwarki pracuj.pl wyskakuje nam prawie 300 ofert. Coś jak programista Javy. Podczas gdy na rynku jak grzyby po deszczy wyrastają coraz to nowe szkoły, które oferują nabycie umiejętności programowania, rekrutacja wśród data scientist wciąż bywa określana jako poszukiwanie...jednorożca.
Z czego wynika ten problem? O ile w odniesieniu do charakteru pracy przydatne było porównanie z magazynierem, pod względem wymaganych kompetencji data scientist zbliża się do komandosa.
– Statystyk, programista, projektant oprogramowania i gawędziarz – idealny data scientist powinien łączyć w sobie wszystkie te cechy – podkreśla Maciej Sawa z Cloud Technologies.
Dlaczego gawędziarz? – Ludzi o ścisłych umysłach powinno się przekonać do tego żeby wysławiali się w prosty, zrozumiały dla przeciętnego człowieka sposób. W dzisiejszych czasach jest to w zasadzie konieczność – muszą potrafić swobodnie się wysławiać i w przystępny sposób wyjaśniać klientom biznesowym oraz swoim przełożonym w jaki sposób dochodzą do pewnych rezultatów – dodaje ekspert. W tej sytuacji ciężko się dziwić, że polskie firmy cenią sobie ich usługi. Osoba z doświadczeniem może liczyć na 9 do 17 tys. złotych netto miesięcznie.
Polskim „władcą danych” i tak daleko jest jednak do swoich amerykańskich odpowiedników. W ubiegłym roku firma Glassdoor opublikowała bowiem raport, w którym analizowała profesje pod względem liczby ogłoszeń o pracę, średnich zarobków i poziomu zadowolenia. Konkluzja? – Data scientist to najlepsza praca w Ameryce – ogłoszono.
Zdaniem Macieja Sawy w Polsce sytuacja data scientist nie jest jednak aż tak komfortowa. Wiele polskich przedsiębiorstw wciąż waha się bowiem przed inwestycjami w Big Data. Choć to za niedługo zapewne się zmieni. W raportu firmy InsightExpress dowiadujemy się bowiem, że aż 78 proc. polskich menadżerów jest przekonanych, że analiza dużych zbiorów danych Big Data będzie najważniejszym składnikiem działalności ich firm w ciągu najbliższych czterech lat.
Ekspert zwraca również uwagę na to, że od kilku lat coraz więcej uczelni otwiera kierunki które kształcą data scientist. Jako pierwsza wystartowała dwa lata temu Szkoła Główna Handlowa w Warszawie z podyplomowym kierunkiem Inżynieria Danych – Big Data. Na jesieni tego roku podobna specjalizacja ruszy również na Politechnice Warszawskiej. Polska nauka z lekkim opóźnieniem zareagowała więc na potrzeby pracodawców.
– Na rynku pojawiają się już pierwsi absolwenci. Nie grozi nam więc dramatyczny niedobór kadr – zapewnia Sawa.