Este Data Science o bulă care așteaptă să izbucnească?

Imagine de autor

Am vorbit odată cu un tip care s-a lăudat că, înarmat doar cu niște cursuri gratuite pe LinkedIn și cu un curs învechit de introducere în SQL, a reușit să obțină o slujbă de șase cifre în știința datelor. În zilele noastre, majoritatea oamenilor care se luptă să obțină un loc de muncă bun în știința datelor vor fi de acord că este puțin probabil să se întâmple. Înseamnă asta că categoria de locuri de muncă în domeniul științei datelor este o bulă explozită – sau, mai rău, că încă nu a izbucnit, dar este pe cale să o facă?

Pe scurt, nu. Ceea ce s-a întâmplat este că știința datelor a fost un subsaturat câmp, ușor de accesat dacă ați folosit cuvintele cheie potrivite în CV. În zilele noastre, angajatorii sunt puțin mai pretențioși și au adesea în minte seturi de abilități specifice pe care le caută.

Bootcamp-urile, cursurile gratuite și proiectele „Hello World” nu se mai opresc. Trebuie să dovediți expertiză specifică și să obțineți interviul pentru știința datelor, nu doar să renunțați la cuvinte la modă. Nu numai asta, dar strălucirea „scientist de date” a dispărut puțin. Multă vreme, a fost cea mai sexy slujbă de acolo. Acum? Alte domenii, cum ar fi AI și învățarea automată, sunt doar puțin mai sexy.

Acestea fiind spuse, există încă mai multe deschideri în știința datelor decât există solicitanți, iar indicatori de încredere spun că domeniul crește, nu se micșorează.

Nu sunteți convins? Să ne uităm la date.

Big Picture

Pe parcursul acestui articol, voi analiza mai multe grafice, diagrame, cifre și procente. Dar să începem cu doar un procent dintr-o sursă remarcabilă de reputație: Biroul de Statistică a Muncii.

BLS prezice că va exista o schimbare de 35% a ocupării forței de muncă din 2022 până în 2032 pentru oamenii de știință de date. Pe scurt, în 2032, vor fi cu aproximativ o treime mai multe locuri de muncă în știința datelor decât în ​​2022. Pentru comparație, rata medie de creștere pentru toate locurile de muncă este de 3%. Țineți cont de acest număr în timp ce parcurgeți restul acestui articol.

BLS nu crede că știința datelor este o bulă care așteaptă să izbucnească.

Disponibilizările

Acum putem începe să intrăm în niște chestiuni. Primele semne pe care oamenii le indică ca semne ale unei bule de bule de explozie sau iminente sunt disponibilizările în masă din știința datelor.

Este adevărat că cifrele nu arată bine. Începând din 2022 și continuă până în 2024, sectorul tehnologic în general cu experienţă 430 concedieri. Este dificil să scoți din acele cifre date specifice științei datelor, dar cele mai bune presupuneri sunt că aproximativ 30% dintre acestea erau în știința datelor și inginerie.

Sursa: https://techcrunch.com/2024/04/05/tech-layoffs-2023-list/

Cu toate acestea, aceasta nu este o bule de explozie a științei datelor. Are o amploare puțin mai mică decât atât – este a pandemie izbucnirea bulelor. În 2020, pe măsură ce mai mulți oameni au rămas acasă, profiturile au crescut și banii erau ieftini, companiile FAANG și adiacente FAANG au adunat un număr record de lucrători din domeniul tehnologiei, pentru a-i concedia pe mulți dintre aceștia doar câțiva ani mai târziu.

Dacă micșorați și vă uitați la imaginea mai amplă a angajărilor și disponibilizărilor, veți putea vedea că scăderea post-pandemie este o scădere într-o linie generală în creștere, care chiar și acum începe să se recupereze:

Sursa: https://www.statista.com/

Puteți vedea clar scăderea uriașă a disponibilizărilor din domeniul tehnologiei în cursul anului 2020, pe măsură ce piața s-a înăsprit, și apoi creșterea uriașă care a început în primul trimestru al anului 1, când au început disponibilizările. Acum, în 2022, numărul disponibilizărilor este mai mic decât în ​​2024.

Ofertele de locuri de muncă

O altă statistică înfricoșătoare deseori promovată este că companiile FAANG și-au închis locurile de muncă cu 90% sau mai mult. Din nou, aceasta este cea mai mare reacție la un număr foarte mare de locuri de muncă deschise în timpul pandemiei.

Acestea fiind spuse, locurile de muncă deschise în sectorul tehnologic sunt încă mai mici decât erau înainte de pandemie. Mai jos, puteți vedea un grafic ajustat care arată cererea de locuri de muncă în domeniul tehnologiei în raport cu februarie 2020. Este clar să vedeți că sectorul tehnologic a primit o lovitură de la care nu își mai revine curând.

Sursa: https://www.hiringlab.org/2024/02/20/labor-market-update-tech-jobs-below-pre-pandemic-levels/

Cu toate acestea, să ne uităm puțin mai îndeaproape la unele numere reale. Privind graficul de mai jos, în timp ce locurile de muncă deschise sunt fără îndoială în scădere față de vârful din 2022, numărul total de locuri de muncă este în creștere – cu 32.4% față de cel mai scăzut punct.

Sursa: https://www.trueup.io/job-trend

Narațiunea

Dacă te uiți la orice rapoarte de muncă și de știri online, vei vedea că se întâmplă un pic de reacție anti-remotă, anti-tehnologie în acest moment. Meta, Google și alte companii FAANG, înspăimântate de puterea de negociere de care se bucurau angajații în perioada de vârf a pandemiei, solicită acum mandate de revenire la birou (slujbele în domeniul științei datelor și alte locuri de muncă în tehnologie sunt adesea îndepărtate) și concediază cantități mari de angajații oarecum inutil, judecând după rapoartele lor de venituri și profit.

Doar pentru a da un exemplu, compania-mamă a Google Alphabet concediat peste 12,000 de angajați pe parcursul anului 2023, în ciuda creșterii în diviziile sale de anunțuri, cloud și servicii.

Aceasta este doar o fațetă cu care să examinăm datele, dar o parte din motivul pentru care companiile efectuează aceste concedieri este mai degrabă de-a face cu bucuria consiliului, decât cu orice nevoie redusă de oameni de știință ai datelor.

Cererea

Găsesc că oamenii care cred că ne aflăm într-un balon al științei datelor sunt cel mai adesea cei care nu știu cu adevărat ce fac oamenii de știință ai datelor. Gândiți-vă la acea statistică BLS și întrebați-vă: de ce această agenție guvernamentală bine informată crede că există o creștere puternică în acest sector?

Este pentru că nevoie pentru că oamenii de știință nu pot pleca. Deși numele ar putea fi schimbate – expert AI sau Specialist ML Cloud, mai degrabă decât Data Scientist – abilitățile și sarcinile pe care le îndeplinesc oamenii de știință de date nu pot fi externalizate, abandonate, diminuate sau automatizate.

De exemplu, modelele predictive sunt esențiale pentru companii pentru a prognoza vânzările, a prezice comportamentul clienților, a gestiona inventarul și a anticipa tendințele pieței. Acest lucru permite companiilor să ia decizii în cunoștință de cauză, să planifice strategic pentru viitor și să mențină avantajele competitive.

În sectorul financiar, știința datelor joacă un rol crucial în identificarea activităților suspecte, prevenirea fraudei și diminuarea riscurilor. Algoritmii avansați analizează tiparele tranzacțiilor pentru a detecta anomalii care pot indica fraudă, ajutând la protejarea companiilor și a consumatorilor deopotrivă.

NLP permite mașinilor să înțeleagă și să interpreteze limbajul uman, alimentând aplicații precum chatbot, analiza sentimentelor și servicii de traducere a limbii. Acest lucru este esențial pentru îmbunătățirea serviciului pentru clienți, analiza sentimentului rețelelor sociale și facilitarea comunicării globale.

Aș putea enumera alte zeci de exemple care demonstrează că știința datelor nu este un moft, iar oamenii de știință din date vor fi întotdeauna la cerere.

De ce ne simțim ca și cum suntem într-o bula?

Revizuirea anecdotei mele de mai devreme, o parte din motivul pentru care ne simțim într-o bulă care fie se deschide, fie este pe cale să apară, este percepția despre știința datelor ca o carieră.

În 2011, Harvard Business Review a numit-o cel mai sexy job al deceniului. În anii care au urmat, companiile au angajat mai mulți „oameni de știință de date” decât știau cu ce să facă, adesea nesigure cu privire la ceea ce au făcut de fapt oamenii de știință de date.

Acum, un deceniu și jumătate mai târziu, domeniul este puțin mai înțelept. Angajatorii înțeleg că știința datelor este un domeniu larg și sunt mai interesați să angajeze specialiști în învățarea automată, ingineri în pipeline de date, ingineri cloud, statisticieni și alte specialități care se încadrează în general sub pălăria științei datelor, dar sunt mai specializate.

Acest lucru ajută, de asemenea, la explicarea de ce ideea de a intra într-un loc de muncă cu șase cifre direct de la o diplomă de licență a fost cazul - deoarece angajatorii nu știau mai bine - dar acum este imposibil de realizat. Lipsa locurilor de muncă „ușoare” în domeniul științei datelor face să se simtă că piața este mai strânsă. Nu este; datele arată că locurile de muncă deschise sunt încă mari și cererea este încă mai mare decât absolvenții care ies cu diplome adecvate. Însă angajatorii sunt mai pretențioși și nu sunt dispuși să-și asume o șansă cu absolvenți de facultate neprobați, fără experiență demonstrată.

Nevoia de știință a datelor nu a scăzut și nici nu a fost înlocuită

În cele din urmă, puteți arunca o privire asupra sarcinilor pe care le fac oamenii de știință de date și vă puteți întreba ce ar face companiile fără ca aceste sarcini să fie îndeplinite.

Dacă nu știți prea multe despre știința datelor, ați putea ghici că companiile pot pur și simplu să „automatizeze” această activitate sau chiar să renunțe. Dar dacă știți ceva despre sarcinile reale pe care le fac oamenii de știință în date, înțelegeți că jobul este, în prezent, de neînlocuit.

Gândiți-vă la cum au fost lucrurile în anii 2010: acel tip despre care am vorbit, cu doar o înțelegere de bază a instrumentelor de date, sa catapultat într-o carieră profitabilă. Lucrurile nu mai stau așa, dar această recalibrare nu este un semn de izbucnire a bulei, așa cum cred unii. În schimb, este domeniul științei datelor care se maturizează. Domeniul începător al științei datelor poate fi suprasaturat, dar pentru cei cu abilități specializate, cunoștințe profunde și experiență practică, domeniul este larg deschis.

În plus, această narațiune a unei „bule” este alimentată de o înțelegere greșită a ceea ce reprezintă de fapt o bula. O bula apare atunci când valoarea a ceva (în acest caz, un sector de carieră) este condusă mai degrabă de speculații decât de valoarea intrinsecă reală. Cu toate acestea, așa cum am abordat, propunerea de valoare a științei datelor este tangibilă și măsurabilă. Companiile au nevoie de oameni de știință de date, simplu și simplu. Nu există speculații acolo.

Există, de asemenea, o mulțime de senzaționalism media în jurul disponibilizărilor în tehnologia marilor. Deși aceste concedieri sunt semnificative, ele reflectă forțe mai largi ale pieței, mai degrabă decât un defect fundamental în disciplina științei datelor. Nu te lăsa prins în titluri.

În cele din urmă, este de remarcat și faptul că percepția unei bule poate proveni din modul în care știința datelor în sine se schimbă. Pe măsură ce domeniul se maturizează, diferențierea dintre roluri devine mai pronunțată. Titlurile postului precum ingineria datelor, analiza datelor, inteligența de afaceri, ingineria învățării automate și știința datelor sunt mai specifice și necesită un set de abilități mai de nișă. Această evoluție poate face ca piața muncii în domeniul științei datelor să pară mai volatilă decât este, dar, în realitate, companiile au doar o mai bună înțelegere a nevoilor lor în știința datelor și pot recruta pentru specialitățile lor.

Gânduri finale

Dacă vrei un loc de muncă în știința datelor, mergi. Există foarte puține șanse să fim de fapt într-o bulă. Cel mai bun lucru pe care îl puteți face este, așa cum am indicat, să vă alegeți specialitatea și să vă dezvoltați abilitățile în acest domeniu. Știința datelor este un domeniu larg, care se extinde în diferite industrii, limbi, titluri de post, responsabilități și vechime. Selectați o specialitate, pregătiți-vă abilitățile, pregătiți-vă pentru interviu și asigurați-vă postul.

Nate Rosidi este cercetător de date și în strategie de produs. De asemenea, este profesor adjunct care predă analize și este fondatorul StrataScratch, o platformă care îi ajută pe oamenii de știință ai datelor să se pregătească pentru interviurile lor cu întrebări reale de la interviuri de la companii de top. Nate scrie despre cele mai recente tendințe de pe piața carierei, oferă sfaturi pentru interviuri, împărtășește proiecte de știință a datelor și acoperă tot ce este SQL.

• Distribuție de conținut bazat pe SEO și PR. Amplifică-te astăzi.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Împuterniciți-vă. Accesați Aici.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Cunoștințe amplificate. Accesați Aici.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Mediu inconjurator, Solar, Managementul deșeurilor. Accesați Aici.
• PlatoHealth. Biotehnologie și Inteligență pentru studii clinice. Accesați Aici.
• Sursa: https://www.kdnuggets.com/is-data-science-a-bubble-waiting-to-burst?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=is-data-science-a-bubble-waiting-to-burst