Мнение

Стоит ли вам стать специалистом по анализу данных в 2021 году?

Глубокое погружение в перспективы на 2021 год и дальнейшие перспективы.

Оглавление

  1. Вступление
  2. Перспективы работы
  3. Платить
  4. Удаленный
  5. Резюме
  6. использованная литература

Вступление

С каждым новым годом мы все больше узнаем о звании Data Scientist. С течением времени мне не нужно объяснять, чем я занимаюсь изо дня в день, а также чем я занимаюсь в целом как специалист по анализу данных. В дополнение к университетским курсам, учебным лагерям и онлайн-видеообразованию, кажется, что широкая публика улавливает, что на самом деле представляет собой Data Scientist, а также как им стать. Имея это в виду, как будет выглядеть ландшафт 2021 года для специалистов по данным? Несмотря на то, что мы, как специалисты по данным, теперь можем думать, что существуем уже довольно давно, в должностных инструкциях различных компаний, кажется, преобладает то, что потребность все еще существует - прогноз положительный. По каким причинам вы сейчас занимаетесь исследованием данных, и если вы им еще не стали, то почему вы хотите стать специалистом по данным? 2021 год - хороший год для специализации специалиста по данным? На эти вопросы я отвечу или буду обсуждать в следующих разделах. Прочтите, если вы хотите узнать больше о перспективах карьеры в области Data Science от профессионального специалиста по данным.

Перспективы работы

Лично я видел, как появлялось больше вакансий, и слышал от других, что в различных компаниях появляется больше вакансий. Но как специалист по данным я хочу посмотреть на сами данные. Согласно Руководству по профессиональным перспективам [3] для ученых, занимающихся компьютерными и информационными исследованиями, прогнозируется, что в следующие годы, включая 2021 год, прогноз будет расти.

Вот официальные данные по прогнозу:

  • 15% рост с 2019 по 2029 год
  • Занятость в 2019 году: 32700 должностей
  • 2029 г. трудоустройство: 37,7 тыс. Должностей

Как видите, численное увеличение прогнозируемой занятости составляет 5000 человек. Наряду с компьютерными и информационными исследованиями, специалисты по данным также могут относиться к другим категориям должностей, таким как разработка программного обеспечения и статистика, которые также демонстрируют рост. Важно отметить, что ожидаемый темп роста выше среднего по всем профессиям, который составляет 4%.

В частности, для специалистов по анализу данных и других профессий в области математических наук темпы роста прогнозируются на уровне 31%, что является одним из самых высоких показателей в Соединенных Штатах. Здесь [4] - еще один источник прошлой занятости и заработной платы для Data Scientists на еще более детальном уровне, включая отраслевые разбивки и карты штатов США.

Как специалист по анализу данных, у меня есть некоторые гипотезы или общие ожидания относительно того, чего ожидать в 2021 году. Поскольку 2020 год стал невероятно тяжелым годом, его также стало трудно прогнозировать для компаний. В 2021 году мы постараемся выяснить, как данные за 2020 год повлияют на их проекты 2021 года. Кроме того, компании будут появляться или расти в разных сферах бизнеса из-за ограничений, наложенных на них текущими событиями. Например, при выпуске нового фильма кинокомпании взвешивают плюсы и минусы кинотеатра и потоковой передачи. Есть ли представители определенного населения, которые с большей вероятностью пойдут в театр, если они открытые? Неужели некоторые люди с большей вероятностью купят более дорогой новый фильм дома с потоковой передачей? Вы можете увидеть тонны новых вопросов, которые могут быть поднятым от эффектов 2020 года.

На некоторые из этих вопросов могут ответить специалисты по данным, которые будут использовать новые данные и работать с новыми вариантами использования с алгоритмами машинного обучения, чтобы помочь предсказать или сделать новый процесс более эффективным.

Например, можно ожидать, что компания нацелит маркетинг на определенные округа штата, чтобы получить больше личного опыта в кинотеатрах, или обратное можно сказать о нацеливании на другие округа для просмотра новых фильмов дома. Многие из этих новых задач Data Science будут сосредоточены не только на прогнозировании, но и на оптимизации с большей степенью детализации, чем когда-либо прежде.

Платить

Помимо 2020 года, несколько независима оплата специалиста по данным или ученого, занимающегося компьютерными и информационными исследованиями. Статистических данных об этих ожиданиях по заработной плате очень много. Тем не менее, даже имея представленные данные, важно проанализировать, на какую должность вы претендуете или на которую претендуете, и изучить реалистичные ожидания относительно заработной платы на вашем следующем или даже текущем рабочем месте. Как человек, который подал заявку на несколько должностей в области Data Science за последние несколько лет, я был шокирован размахом зарплаты на этой должности, поэтому очень важно знать, какую роль вы выполняете. Некоторые должности, к сожалению, будут скрывать настоящую работу Data Science в описании и интервью, и вы ожидаете, что роль будет вводной, когда она будет на более высоком уровне, и наоборот. Какие еще факторы влияют на выбор оплаты? Как видите, этот вопрос сам по себе является проблемой Data Science - можете ли вы предсказать, сколько будет предложения от компании ? Итак, давайте рассмотрим этот вопрос как проблему науки о данных и представим особенности, которые важны для объяснения переменной заработной платы.

Вот возможные важные особенности или факторы, о которых следует подумать при переговорах о зарплате на 2021 год:

Личные факторы

  • лет опыта / стаж (например, 1-2 года, 10+ лет)
  • уровень образования (например, учебный курс, статистика, степень магистра?)
  • навыки (например, SQL, TensorFlow, Deep Learning)
  • предыдущая оплата (например, ожидание того же или большего количества денег для следующей роли)

Факторы компании

  • местоположение в целом (например, Сан-Франциско)
  • промышленность (например, фильмы)
  • тип местоположения (например, город или село?)
  • другие специалисты по анализу данных в команде (например, ограничивающим фактором является чья-то зарплата)
  • должность (например, старший менеджер по обработке данных, младший инженер по машинному обучению)

Таким образом, даже несмотря на то, что средняя годовая заработная плата может быть определенным числом, вам придется подумать о вышеупомянутых факторах, а также о некоторых других, чтобы определить как вашу компанию, так и личные ожидания в отношении заработной платы.

Ниже представлена ​​задокументированная статистика заработной платы.

Средняя годовая заработная плата

* 2019 May: $122,840
* Lowest 10%: $69,990
* Highest 10%: $189,780
I would expect these values to stay the same or increase for 2021

Конечно, неудивительно, что наука о данных хорошо оплачивается, поскольку она требует самых разных навыков, а ее влияние может быть значительным. 2021 год не будет ожиданий.

Удаленный

Текущие события заставили многих работать удаленно, если они могут. По мере того, как со временем становится все более доказанным, что работа на дому не останавливает прогресс, в 2021 году можно ожидать, что все больше рабочих мест будут удаленными. Независимо от того, предпочитаете вы или не предпочитаете работать из дома, вы не ограничены удаленной работой только специалистом по данным. Большая часть работы, необходимой в Data Science, в простейшей форме - это программирование (своего рода), то есть физически для выполнения ваших работа, вам действительно нужен только ваш ноутбук, программное обеспечение и возможность кодировать и делиться. Есть и другие аспекты науки о данных, которые могут быть полезны при личной работе, но теперь они также могут выполняться дома с помощью программных приложений для видео в реальном времени. Конечно, если вы предпочитаете лично или в офисе, этот вариант также может стать доступным в 2021 году.

Я бы ожидал, что в 2021 году станет больше удаленных вакансий. Конечно, у работы из дома есть недостатки, но в 2021 году у нас может не быть роскоши работать в офисе или беспокоиться об этом. Поэтому я сосредоточусь на преимуществах работы на дому.

Вот некоторые из преимуществ работы из дома:

  • нет поездок на работу
  • не устал от поездок на работу
  • больше времени на работу - если хочешь
  • меньше отвлекающих факторов - в зависимости от вашей ситуации
  • меньше времени на прогулки на собрания (например, иногда мне приходилось ездить на собрания в качестве специалиста по данным в прошлом)
  • безопасно путешествовать / работать в безопасных, разных, мотивирующих местах

Из-за того, что у вас больше времени не на работу -

  • больше времени на тренировку
  • больше времени на сон
  • больше времени, чтобы быть здоровым

Как видите, есть несколько преимуществ работы на дому в качестве специалиста по данным, независимо от года, однако в 2021 году для специалистов по данным может появиться больше возможностей для работы на дому, даже после 2021 года.

Резюме

В 2021 году у Data Science может быть другой ландшафт с другими возможностями. Тем не менее, вы все равно можете ожидать роста в этой области, а также конкурентоспособной заработной платы, а также преимуществ работы из дома.

В этой статье я обсудил следующее, отвечая на вопрос «Стоит ли вам стать специалистом по данным в 2021 году?»:

* job outlook — 2021 and beyond
* pay/salary 
* remote/working from home

Если вы хотите узнать больше о 5 основных причинах, по которым стоит стать специалистом по анализу данных, я написал более подробную статью, в которой описаны преимущества, которые могут быть применены и к 2021 году [7]:



5 основных причин стать специалистом по анализу данных
… в 2020 году в сторонуdatascience.com



Спасибо за внимание! Надеюсь, вы нашли эту статью интересной и полезной. Пожалуйста, оставьте комментарий ниже и обсудите свои ожидания от Data Science в 2021 году.

Будет интересно узнать, как вы относитесь к работе из дома в качестве специалиста по данным, а также о том, если вы думаете, что наука о данных останется такой же популярной, как сейчас.

использованная литература

[1] Фотография Келли Сиккема на Unsplash, (2020)

[2] Фотография Seb Mooze на Unsplash, (2019)

[3] Бюро статистики труда, Министерство труда США, Руководство по профессиональным перспективам, Ученые, занимающиеся компьютерными и информационными исследованиями,
на странице https://www.bls.gov/ooh/computer-and-information-technology/computer. -and-information-research-science.htm (посещение 1 декабря 2020 г.).

[4] БЮРО ТРУДОВОЙ СТАТИСТИКИ США, Профессиональная занятость и заработная плата, май 2019 г., 15–2098 г. Специалисты по обработке данных и профессии в области математических наук, все прочие, (посещение в 2020 г.)

[5] Фото Вячеслава Бублыка на Unsplash, (2019)

[6] Фотография Роберто Никсон на Unsplash, (2019)

[7] М.Прибыла, 5 основных причин, чтобы стать специалистом по анализу данных, (2020)