Survey statisztika és adatanalitika szakkal hol lehet elhelyezkedni?

Ezzel a szakkal olyasmiket lehet csinálni, mint

- Data Analyst

- Data Scientist

- Machine Learning Engineer

- Data Engineer

Ezenkívül a hagyományos szakmákat is természetesen (piackutató ügynökségeknél, piackutatási menedzser multiknál), de most a fentiekre szeretnék koncentrálni.

A Data Science azaz adattudomány "a 21. század legszexibb foglalkozása", ahogyan a mondás tartja, és valóban: az adattudománytól ég lázban az egész nyugati (és távol-keleti) világ, a cégek nagyüzemben alakulnak át adatvezérelt vállalatokká, és ebben az adattudósok játsszák a vezető szerepet.

Annyira durván sok a munka, hogy adattudósként szó szerint pályáznod se kell sehova, özönlenek a megkeresések maguktól... nem vicc.

A fizetések pedig IT-hez méltóak. Annyit keresnek a data scientistek kb. mint egy gyakorlott Java programozó és később Architect. Sokat.

Menj fel az indeed.comra és keress rá arra, hogy data scientist...

Hogy a munka mit is takar? Gyakorlatilag "programozó statisztikus". Azaz adatelemzés, vizualizáció, üzleti problémák megértése, algoritmusok "idomítása" és fejlesztése, stb.

Nem könnyű szakma, de nagyon változatos, érdekes, és hatalmas kereslet van rá!

Hú ezen rengeteget rágódik az Internet népe, teljes a káosz...

Az amerikai munkaerőpiacon egyértelműbbek ezek a szerepek, ott:

- Data Analyst: adatokat összegez, riportokat készít, azaz ez a belépő szint

- Data Scientist: üzleti problémákra algoritmusokat fejleszt

- Machine Learning Engineer: a data scientist által fejlesztett algoritmusokat üzembe helyezi, azaz a programozáson van a hangsúly

Európában ezek a szerepek teljesen összecsúsznak. Itt Data Scientistnek hívják azt is, amit Amerikában a MLE csinál, azaz a Data Scientist végig csinálja az egész pipeline-t az adatelemzéstől kezdve a modellezésen át a programozásig és üzembe helyezésig. Az üzembe helyezésben minket általában erre specializálódott mérnökök segítenek, akiknek a feladata az architektúra kitalálása és létrehozása. Azokban a csapatokban, ahol én dolgoztam, ez a két fő szerep volt (Data Scientistnek nevezett MLE-k és Data Engineernek nevezett MLOps mérnökök.)

A Data Analyst ebben az egészben vagy egy belépő szintű Data Scientist, vagy pedig egy hagyományos értelemben vett riportoló ember, aki Tableau-ban, MS Power BI-ban adatokat összegez és vizualizációkat készít.

Ha engem kérdezel, akkor nem érdemes eleve a Data Analyst szerepre gyúrni, érdemes egyből a Data Scientist szerepet megcélozni.