Når var sist gang du plukket opp telefonen din og rullet gjennom Instagram-feeden din? Har du sjekket en historie på Snapchat? Kjøpte du noe fra Amazon?
Det du kanskje ikke har innsett at driveren for alle disse programmene er data.
Og for å holde seg relevant bruker selskaper nevnte data for å spå hva som blir den neste store tingen. Folket i sentrum for all den handlingen? Data forskere.
Så det er ikke rart at en rapport fra 2012 i Harvard Business Review kalte yrket "den mest sexy jobben i det 21. århundre."
Det er spådd at etterspørselen etter dataforskere vil øke med 28% innen 2020, ettersom selskaper samler inn data fra en lang rekke kilder og trenger å analysere dem for å gi bedre utfall: klikk online, husholdningsvannmålere, kjøp av mathandel, helsejournaler. Men å bare samle inn data er ikke nok. Noen trenger å gi mening om alle disse tallene og finne mønstre å jobbe med. Hvilket er det dataforskere gjør, de analyserer data for mønstre og bruker historie som en prediktor for fremtidige resultater.
Så nå som vi er klare på hva en dataforsker gjør og hvor sexy den er, hvordan blir du en?
Må elske data
Det høres kanskje opplagt ut, men for å være dataforsker må du elske data, sier Mary L., dataviter i New York Life. Mary var alltid flink i matematikk og innrømmer at hun “i utgangspunktet var gift med matematikkavdelingen” på videregående.
Jeremy B., fra New York Livs Enterprise Data Management-team, sier at hans lidenskap for data startet da han begynte å forutsi problemer i et tidligere selskaps plattform slik at problemer kunne løses proaktivt.
Mens Mary setter pris på at kollegene er fra forskjellige kulturer og treningsbakgrunn fra finansmatematikk til aktuariell vitenskap, er de alle forent av sin kjærlighet til data. Mary var selv statistiker lenge før begrepet dataforsker ble populær og hun antyder at det å være komfortabel med å jobbe med data uten tvil er det viktigste aspektet av jobben.
Imidlertid råder Jeremy potensielle data-forskere til å legge programmering til verktøyet sitt hvis de kan: “det er ferdigheter som kan foredles og utvikles rundt programmering, enten det er forskjellige språk som Java eller Python eller til og med evnen til å gå gjennom og skrive standard SQL-spørsmål. "
Skille seg ut i en skare
Å skille seg ut i en pool av søkere er alltid en god ting, og det stemmer også for jobber innen datavitenskap.
Jeremy påpeker at fordi datavitenskap fremdeles er et begynnende felt, er det ingen standard for hva man trenger å vite for å lykkes i bransjen. "Det vi virkelig ser etter er mennesker som er intellektuelt nysgjerrige, " sier han, "folk som er villige til å grave dypere, som fortsetter å ønske å gjøre seg selv og selskapet bedre gjennom fremskritt innen datateknologi."
I New York Life, for eksempel, siden dataforskere jobber med kolleger som har ulik bakgrunn, bringer de sine egne perspektiver til bordet, som alltid verdsettes, sier Raul H., fra Customer Relationship Management-teamet i New York Life. På slutten av dagen "kommer det ned til å ha en lidenskap for data og faktisk ønske å grave i, trekke datasett fra hverandre og virkelig bli en ekspert på datasettet du evaluerer, " legger Jeremy til.
Hovedpoenget: I likhet med andre jobber kan du skille deg ut ved å vise at du er en lagspiller og er villig til å komme deg ned i skyttergravene og få skitne hender.
"Du vil bruke ferdighetene og kunnskapene dine for å hjelpe deg med å vokse. Så du vil føle eierskap og lære deg samtidig, sier Jeremy og legger til at det nyskapende datavitenskapelige arbeidet i New York Life gir det en oppstart-stemning.
Fremfor alt må du ha en lidenskap for data. Det er den eneste måten å forme karrieren din på i et blomstrende, utviklende og ja, sexy felt.
Så om vi har overbevist deg om at datavitenskap er din drømmejobb eller om du fremdeles er på gjerdet, avrundet vi noen av de vanligste teknologirollene (data science inkludert), og hvordan du kan lande dem.
Infografisk design av Mary Schafrath.
