I 10 principali motivi per diventare un data scientist
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"Data scientist" sembra essere il lavoro IT del momento. Ma quanto di ciò che hai sentito è hype e congetture, e quanto di esso si basa sui fatti? Di solito, quando qualcosa sembra troppo bello per essere vero, probabilmente lo è. Tuttavia, la domanda di scienza dei dati sta prendendo d'assalto il mondo e le aziende, grandi e piccole, chiedono a gran voce di trovare dipendenti in grado di comprendere e sintetizzare i dati, e quindi comunicare questi risultati in un modo che si rivela vantaggioso per l'azienda. Di seguito sono riportati i 10 principali motivi per considerare di perseguire una carriera nel campo della scienza dei dati.
# 1 La prospettiva del lavoro
Non aspettarti che questa bolla esploda presto. Secondo un rapporto di McKinsey & Company, entro il 2018, gli Stati Uniti avranno da 140.000 a 180.000 in meno di data scientist in meno rispetto a quanto necessario. E la carenza di responsabili della scienza dei dati è ancora maggiore. Entro il 2018 saranno necessari circa 1,5 milioni di responsabili del processo decisionale in materia di dati. A un certo punto, il ritmo frenetico con cui i datori di lavoro perseguiranno i data scientist rallenterà, ma non accadrà presto.
# 2 Gli stipendi
Secondo un sondaggio sullo stipendio di O'Reilly per la scienza dei dati, lo stipendio base annuale degli intervistati con sede negli Stati Uniti era di $ 104.000. La guida tecnica di Robert Half colloca l'intervallo tra $ 109.000 e $ 153.750. E nel sondaggio sulla retribuzione della scienza dei dati di Burtch Works, lo stipendio base mediana varia da $ 97.000 per i contributori di livello 1 a $ 152.000 per i contributori di livello 3. Inoltre, i bonus mediani partono da $ 10.000 per i partecipanti di livello 1. Come punto di confronto, l'Ufficio di statistica del lavoro degli Stati Uniti (BLS) riferisce che gli avvocati guadagnano un salario annuale mediano di $ 115,820.
# 3 Gli stipendi della direzione
I responsabili della scienza dei dati possono guadagnare quasi - e talvolta più - dei medici. Burtch Works rivela che i manager di livello 1 guadagnano uno stipendio base medio annuo di $ 140.000. I manager di livello 2 guadagnano $ 190.000 e i manager di livello 3 guadagnano $ 250.000. E questo li mette in ottima compagnia. Secondo il BLS, pediatri, psichiatri e medici di medicina interna guadagnano un salario annuale mediano tra $ 226.408 e $ 245.673. Quindi, senza anni di scuola di medicina, residenze e debito medico, potresti guadagnare di più della persona che tiene la vita tra le mani sul tavolo operatorio. Freddo. Spaventoso, ma figo.
E quando si tiene conto dei bonus annuali mediani, i responsabili della scienza dei dati guadagnano molti chirurghi. I bonus medi annuali per i manager di livello 1, 2 e 3 sono $ 15.000; $ 39.900; e $ 80.000, rispettivamente.
# 4 Le opzioni di lavoro
Quando diventi uno scienziato di dati, puoi lavorare praticamente ovunque desideri il tuo cuore. Mentre il 43% di questi professionisti lavora sulla costa occidentale e il 28% si trova nel nord-est, sono impiegati in tutte le regioni del paese e all'estero. Tuttavia, potresti essere interessato a sapere che i salari più alti negli Stati Uniti sono sulla costa occidentale.
E probabilmente non sei sorpreso dal fatto che l'industria tecnologica impieghi la maggior parte dei data scientist, ma lavorano anche in altri settori che vanno dall'assistenza sanitaria / farmaceutica al marketing e dai servizi finanziari alle società di consulenza alle industrie di vendita al dettaglio e CPG. In effetti, i data scientist lavorano anche per le industrie dei giochi e l'1% lavora per il governo.
# 5 The Sex Appeal
La prestigiosa Harvard Business Review ha salutato lo scienziato di dati come il lavoro più sexy dei 21st Secolo. Come mai è possibile? I data scientist pongono in modo suggestivo i dati davanti ai loro datori di lavoro? Stanno sussurrando dolci algoritmi nell'orecchio del loro datore di lavoro? No (almeno non la penso così), ma alcuni di loro lavorano con start-up interessanti e anche aziende gigantesche come Google, LinkedIn, FaceBook, Amazon e Twitter. In sostanza, il loro appello sessuale sta nel fatto che tutti li vogliono, ma sono difficili da acquisire.
# 6 Il fattore esperienza
"Esperienza" è probabilmente una delle parole più comuni che si trovano in una descrizione del lavoro e, francamente, le aziende di solito vogliono dipendenti con una tonnellata di esso. Tuttavia, la scienza dei dati è un campo relativamente nuovo che Burtch Works riferisce che il 40% dei data scientist ha meno di 5 anni di esperienza e il 69% ha meno di 10 anni di esperienza. Quindi scorrere fino al motivo n. 2: stipendi per abbinare i salari ai livelli di esperienza. I singoli collaboratori di livello 1 hanno in genere 0-3 anni di esperienza. I contributori individuali di livello 2 hanno di solito da 4 a 8 anni di esperienza e i collaboratori individuali di livello 3 hanno 9+ anni di esperienza.
# 7 La varietà di laureati
Dal momento che la scienza dei dati è una novità così importante, molte università si stanno arrampicando per creare programmi di laurea. Nel frattempo, i data scientist provengono da un assortimento di background accademici, tra cui matematica / statistica, informatica, ingegneria e scienze naturali. Inoltre, alcuni data scientist hanno una laurea in economia, scienze sociali, economia aziendale e persino medicina.
# 8 La varietà di opzioni educative
Se persegui un Master online in Data Science, non devi sederti in classe tutto il giorno. Puoi seguire corsi online da qualsiasi parte del mondo, con il lusso di studiare al tuo ritmo.
# 9 La mancanza di concorrenza
Non solo c'è una carenza di data scientist, ma i professionisti di altri settori non vogliono necessariamente fare progressi. Secondo un recente rapporto congiunto di Robert Half e dell'Institute of Management Accountants, i datori di lavoro sono alla ricerca di candidati contabili e finanziari in grado di estrarre ed estrarre dati, identificare le tendenze chiave dei dati e essere esperti nella modellistica statistica e nell'analisi dei dati. Ma il rapporto rivela che la maggior parte dei candidati in contabilità e finanza non possiede nessuna di queste competenze - in effetti, molti college non insegnano nemmeno questo livello di analisi agli studenti che si specializzano in una disciplina finanziaria.
