Nieuwe wegen naar de lucratieve wereld van datawetenschap

Nieuwe wegen naar de lucratieve wereld van datawetenschap

Door Michael Dempsey
Technology of Business verslaggever

Gepubliceerd3 dagen geledenDelencloseDeel paginaKopieer linkOver delenBeeldbron, Getty ImagesBeeldbijschrift, Datawetenschap is een veelgevraagd en goed betaald veld geworden

Wat is een datawetenschapper? De functietitel kwam uit het niets toen technologiebedrijven de afgelopen tien jaar probeerden mensen te vinden om geavanceerde analytische taken uit te voeren.

Rapporten van zescijferige salarissen waren overvloedig toen bedrijven streden om personeel om gegevens te snijden en te dobbelen op zoek naar zakelijke lessen en opkomende trends.

Wervingsbureau PageGroup noemt jaarsalarissen voor datawetenschapswerk tussen £ 60.000-150.000, terwijl het waarschuwt dat de functietitel een enorm scala aan disciplines en verantwoordelijkheden dekt.

De grens tussen datawetenschap en andere taken zoals data-analyse is vervaagd. James Hobson, een technologiespecialist bij PageGroup merkt op dat “er verschillende interpretaties zijn van wat een datawetenschapper is”.

Wat de titel ook is, de vraag naar personeel is groter dan het aanbod van degenen die traditioneel geschikt werden geacht voor het werk, meestal kandidaten met een doctoraat in de informatica.

Een 2020-rapport van LinkedIn over opkomende banen in de VS schatte dat het aantal vacatures voor datawetenschap met 37% per jaar groeide.

Afbeeldingsbron, MclarenAfbeelding bijschrift, Edward Green gebruikt software om autoracegegevens te analyseren

Nieuwe toetreders betreden dus het veld via onorthodoxe routes, geholpen door nieuwe softwarepakketten. Edward Green en Balraj Oates zijn er twee van, hoewel ze allebei aarzelen over het label van datawetenschapper.

Voor de heer Green begon zijn datawetenschappelijke reis op 15-jarige leeftijd toen hij begon aan een reeks langere verblijven in het Great Ormond Street Hospital in Londen, terwijl hij werd behandeld voor een complex medisch probleem dat drie operaties gedurende twee en een half jaar vereiste.

De meesten van ons zouden zo’n beproeving liever vergeten. Maar Mr Green herinnert zich het als zijn toegangspoort tot een carrière in de technologie. “De dag dat ik mijn eerste operatie onderging, was de dag dat de iPad werd uitgebracht”, zegt hij.

Hij werd lid van de patiëntenraad van het ziekenhuis en begon medische gegevens op een iPad vast te leggen, zodat deze aan patiënten konden worden getoond. Bij dit experiment ging hij van school rechtstreeks naar de IT.

Zijn chirurg had met McLaren gewerkt en bestudeerde de toepassing van F1-pitstoptechnieken op de verplaatsing van patiënten van en naar de intensive care. Dus autoracen – en werken in het technologiecentrum van McLaren net buiten Londen waar gegevens van auto’s worden geanalyseerd – was zijn volgende stap.

Afbeeldingsbron, Getty Images Afbeelding bijschrift, F1-motorraceteams zoals McLaren genereren enorme hoeveelheden gegevens

Bij McLaren gebruikt hij datawetenschapssoftware van het Amerikaanse bedrijf Alteryx, dat een eigen zelfbedieningstool heeft ontwikkeld die mensen kan helpen om data-experts te worden.

Voor de heer Green heeft het hem getraind om met enorme hoeveelheden gegevens te jongleren. In het geval van McLaren betekent dat dat er van elke race 1,5 terabyte wordt verzameld. “Soms hebben de chauffeurs het gevoel dat ze deze gegevens niet nodig hebben, maar dat hebben ze wel”, zegt hij.

Meer technologie van het bedrijfsleven

Waarom Afrika dringend een eigen genetische bibliotheek nodig heeft Hoe het VK in de woestijnzon te steken Het Afrikaanse technologiebedrijf hoopt ruimtemissies van stroom te voorzien Hoe gigantische windturbines de grenzen verleggen Energie van de snelst bewegende objecten op aarde

Euan Davis doet onderzoek naar de toekomst van werk bij Cognizant, een technologiedienstengroep. Hij zegt dat de perceptie van het veld is veranderd.

“Data science was vroeger een heel droog beroep. Het werd gezien als nerdy, maar nu is het creatief. Communicatie is belangrijk omdat je moet verkopen wat je ontdekt en dat betekent verhalen vertellen rond data.”

De toekomst is net zo goed van mensen met soft skills als van degenen die harde data-analyse beheersen, zegt hij.

“De functie van datawetenschap wordt een hybride rol. Nu gaat het erom een ​​vertrouwde adviseur te zijn. De datawetenschapper moet de gegevens kunnen lezen op een manier die iets belangrijks vertelt voor bedrijfsleiders.”

Datavisualisatietools, software die complexe informatie vertaalt naar eenvoudige afbeeldingen, hebben het datawetenschapsspel veranderd, zegt de heer Davis: “De tools worden gebruiksvriendelijker en intuïtiever.”

Afbeeldingsbron, Getty ImagesAfbeelding bijschrift, Gegevens kunnen omzetten in een visueel formaat wordt een big business

Verschillende data-analysebedrijven zoals Tableau en Cloudera bieden dit soort programma’s aan, waarbij informatie wordt vertaald in eenvoudige grafieken en pictogrammen voor datawetenschappers en anderen.

Deze benadering erkent dat niet iedereen zich op zijn gemak voelt om duidelijke informatie te halen uit de verbijsterende kolommen met cijfers die in grote spreadsheets verschijnen.

Deze nieuwe technologie heeft een grijs gebied gecreëerd tussen het werk van een datawetenschapper en data-analist.

Traditioneel zou een data-analist meer tijd kunnen besteden aan routine-analyse en het verstrekken van regelmatige rapporten. Een datawetenschapper zou verantwoordelijk zijn voor de manier waarop gegevens worden gemanipuleerd.

Davis denkt dat deze technologie geruststellend zal zijn in een tijdperk waarin “onze banen veranderen rond machines en we gegevens moeten begrijpen”.

Afbeeldingsbron, Balraj OatesBijschrift afbeelding, Balraj Oates stapte over naar datawetenschap na het opvoeden van kinderen

Datawetenschap betekende een dramatische koerswijziging voor Balraj Oates.

Ze maakte kennis met de discipline via een competitief evenement, een hackathon waar spelers wereldwijde Covid-casegegevens analyseerden om regionale vergelijkingen van de pandemie te maken.

Met Alteryx-software kon ze pictogrammen slepen en neerzetten die gegevenssets zoals sterftecijfers vertegenwoordigen.

Belangrijk is dat ze, door iconen te manipuleren in plaats van pagina’s met berekeningen, de analysesnelheid van een statisticus in haar team kon evenaren. Ze vergelijkt het werken met data science-tools met het gebruik van een rekenmachine.

Dit, zegt ze, “begon mijn datareis”. Het stuwde haar terug in de werkende wereld na een onderbreking van 12 jaar met het opvoeden van drie kinderen.

Mevrouw Oates zag de hackathon op de website van Women Returners, die professionals helpt weer aan het werk te gaan na een lange loopbaanonderbreking.

Ze vertelde over haar ervaring met datawetenschap aan een andere moeder op de school van haar kinderen, die een specialist in dataontwikkeling bleek te zoeken.

Mevrouw Oates past haar nieuwe kennis nu toe in de financiële dienstverlening, terwijl haar oudste kind coderen studeert.

“Het is nooit te laat om na te denken over het ontwikkelen van een carrière en het is toegankelijker dan je denkt”, zegt mevrouw Oates, voordat ze eraan toevoegt hoe belangrijk het is om jezelf op de markt te brengen. “Ik kwam in dit werk terecht door een gesprek aan de schoolpoort!”

.