Рост актуальности Больших Данных породил появление новой категории специалистов по бизнес-технологиям — data scientist. Задача этих экспертов заключается в переводе большого объема на первый взгляд малосвязанных данных в предсказательные «догадки», способные принести реальные результаты. Как отмечают в EMC, эти специалисты крайне востребованы на рынке: в США стартовый доход такого специалиста может составлять до 300 тыс. долл.
Разумеется, такие специалисты в большом дефиците. В последние 20 лет много говорилось о дефиците ИТ-специалистов, программистов и инженеров, способных обеспечивать развитие всей индустрии высоких технологий. Однако неожиданно обнаружился дефицит аналитиков, необходимых для извлечения пользы из данных, накопленных ИТ-системами.
Главная проблема, с которой приходится сталкиваться, заключается в том, что эксперты data science требуют гораздо более глубокого образования. Проведенное исследование показало, что 40% из них имеют хотя бы кандидатскую степень, а 10% — докторскую. Для сравнения, докторскую степень имеют лишь 1% экспертов по бизнес-аналитике.
Более того, нынешние профессионалы BI по большому счету даже не рассматриваются в качестве источника кадров для data science. Скорее, речь может идти о студентах, проходящих подготовку по программам бизнес-аналитики.
Различия начинаются с самого фундамента: наиболее предпочтительным бэкграундом для специалистов BI всегда считалось бизнес-образование. Для экспертов data science, напротив, наиболее популярным считается ИТ-образование. Далее в списке наиболее перспективных направлений следуют инженеры и математики.
В любом случае, востребованность таких специалистов во много превышает их предложение, поэтому необходимо создать все условия по их подготовке. Без специалистов data science не произойдет никакой «революции Больших Данных», о которой говорят многие.
.jpg)
.png)