Data Science - Карьерный путь
Username:
Password:

Добро пожаловать на форум YupTalk.ru!
Обсуждаем международную карьеру, профессиональный рост, бизнес-образование,
транснациональные корпорации, стажировки, консалтинг, финансы, аудит, маркетинг и работу в целом.


О САЙТЕ | РЕКЛАМА | ПРАВИЛА | КОНТАКТЫ | RSS ПОДПИСКА | | | БЛОГ

Подписка на все новые сообщения по почте:
Страницы: 1
  Печать  
Автор Тема: Data Science  (Прочитано 3671 раз)
Sasha
Новичок
*

Карма: 0
Оффлайн Оффлайн

Сообщений: 9


« : 25 Декабрь 2017, 11:55:48 »

Какие перспективы карьерного роста у Data Scientist/Бизнес-аналитика? Хочу развиваться в этой области, но боюсь cтеклянного потолка.

Есть ли возможность пробиться в управленческие позиции или дают возможность расти только как эксперт?
Записан
SergeyErn
Старожил
****

Карма: -37
Оффлайн Оффлайн

Сообщений: 276



« Ответ #1 : 25 Декабрь 2017, 14:14:31 »

Дают, потом догоняют и еще раз дают. Хотя тебе могут и не дать.  :o ;)
Записан
Bobby
VIP
Старожил
*

Карма: 94
Оффлайн Оффлайн

Сообщений: 271



« Ответ #2 : 25 Декабрь 2017, 14:37:26 »

Тема однозначно очень крутая и есть интересные истории в смежных отраслях - например, Big Data Factory в Яндексе, или же Сберовские проекты по Big Data. Так как это относительно новое явление для нашего рынка, сложно сказать, какой будет путь, но до руководителя отдела дожить, конечно же, будет возможность. Без всяких там стеклянных потолков.
Записан
Sancho_panchoo
Постоялец
***

Карма: 22
Оффлайн Оффлайн

Сообщений: 165


« Ответ #3 : 25 Декабрь 2017, 18:42:44 »

Стеклянных потолков нет. Но нет и таких крутых карьерных и денежных перспектив, как в ib и страт консалтинге. Лестница роста сильно зависит от уровня развития культуры аналитики в компании. Чем она более развита - тем выше может подняться data scientist. Если финансовые успехи компании очень крепко завязаны на data science (как, например, в Яндексе), то перспективы очень хорошие. Во многих компаниях есть позиции директора по аналитике/chief data scientist. Но при этом для большинства компаний сейчас ds - скорее инвестиции в r&d и поиск возможностей применения результатов (редко успешный).

Вообще, работа специфическая, надо постоянно самостоятельно учиться, что, с одной стороны, интересно, а с другой - все же утомительно. Да и в работе непосредственно на моделирование уходит зачастую меньше времени, чем на подготовку и чистку данных. Чем ближе задачи к исследовательским, тем интереснее и вместе с этим сложнее, но и тем туманнее перспективы коммерциализации результатов, как правило.

ps По деньгам выигрыша у разработчиков на актуальных технологиях особого нет, но в целом ds платят хорошо, иногда - очень хорошо. Для успеха нужно знать сам ds, технологии и языки программирования и уметь общаться с людьми. Золотых гор в ds нет, если ты не звезда, а знать нужно реально много.

pps Думаю, смогу попробовать ответить на вопросы по теме, если они есть.
Записан
ElKario
VIP
Постоялец
*

Карма: 27
Оффлайн Оффлайн

Сообщений: 154


« Ответ #4 : 25 Декабрь 2017, 20:35:08 »

DS в РФ сейчас напоминает дикий запад. Все стараются во что горазды, опытных chief или просто хэдов очень мало (десятки, по моим прикидкам, то человек 30-50), соответственно, для входа в отрасль есть две проблемы: очень мало, кто готов растить бойца, все ищут кого-то, кто закроет стрим, и, как следствие, хренова туча wannabedatascientist и практически полное отсутствие миддлов.

Компаний, где интересно работать, достаточно много, от уже упомянутого Сбербанка (там зп очень даже, они народ перекупают, chief ds конкретного бизнес-юнита может получать и 600к) до специальных отделов в e-commerce.

Из приятностей: релокация очень проста, иностранные рекрутеры пишут часто и стабильно.
Записан
ElKario
VIP
Постоялец
*

Карма: 27
Оффлайн Оффлайн

Сообщений: 154


« Ответ #5 : 25 Декабрь 2017, 20:40:30 »

Насчет потолка и роста: если хэд и команда молодцы, то рост приходит сам собой, коррелируя с деньгами, которые они приносят компании. Чем больше денег, тем выше вероятность, что в компании просто учредят позицию Chief Data Officer или Director of Data Science, ибо кому охота терять курицу с ее золотыми яйцами. Если же результаты так себе, то команды часто расформировывают и собирают заново (видел пару раз и не только в российских компаниях). Если результат as expected, значит ваш хэд или плохо ставит задачу/снабжает ресурсами или же у него плохо с expectations management ;)
Записан
ElKario
VIP
Постоялец
*

Карма: 27
Оффлайн Оффлайн

Сообщений: 154


« Ответ #6 : 25 Декабрь 2017, 20:45:37 »

Чем реально интересен data science: очень быстрое дисконтирование знаний/skilloв, соответственно, библиотечные дни - необходимость, возможность реально работать со state-of-the-art штуками, в конце концов, это просто очень азартно, так как ты все время борешься с метрикой, пытаешься принести еще круче результат
Записан



Страницы: 1
  Печать  
 
Обычная тема
Популярная тема (более 75 ответов)
Очень популярная тема (более 100 ответов)
Заблокированная тема
Прикрепленная тема
Голосование