DJ Patil, kepala ilmuwan data Gedung Putih pertama di bawah mantan Presiden Barack Obama.abin Botsford/The Washington Post melalui Getty Images Jika Anda telah memberi sedikit perhatian pada pasar kerja akhir-akhir ini, Anda mungkin telah memperhatikan tren yang menarik dalam perekrutan akhir-akhir ini: setiap perekrut, dari perusahaan besar dan startup kecil, mencari untuk mengisi posisi yang disebut ilmuwan data. Jika Anda melihat lebih dekat, kemungkinan beberapa teman Anda yang tidak memiliki latar belakang sains sama sekali telah mengikuti buzz dan telah mengubah citra profesional mereka sebagai ilmuwan data di LinkedIn.
Istilah ilmuwan data, yang hampir tidak pernah terdengar beberapa tahun yang lalu, sekarang mengembalikan lebih dari 25.000 hasil di halaman Pekerjaan LinkedIn — itu 2.000 lebih banyak daripada hasil pencarian analis keuangan yang trendi secara universal (setidaknya bagi kami warga New York).
Mengapa tiba-tiba lonjakan minat? Dan apa artinya, seperti, apa yang dilakukan ilmuwan data? Saya membawa pertanyaan-pertanyaan ini kepada orang yang menurut saya paling memenuhi syarat untuk menjawabnya: orang yang menciptakan istilah ilmuwan data.
DJ Patil, a mantan eksekutif LinkedIn (dari 2008 hingga 2011) yang kemudian menjabat sebagai kepala ilmuwan data Gedung Putih di bawah Presiden Barack Obama, dikenal sebagai ilmuwan data pertama di AS Peran pemerintahnya diciptakan sebagai bagian dari upaya digitalisasi menyeluruh dalam pemerintahan yang dipimpin oleh Obama, tetapi pilihan kata yang digunakan untuk menggambarkan peran ini diputuskan selama hari-harinya di LinkedIn.
Saya berada di LinkedIn membangun tim data, dan Jeff Hammerbacher [co-founder Cloudera] sibuk di tim data Facebook, dan kami terkadang berkolaborasi dan membandingkan catatan. Salah satu hal yang kami sadari adalah bahwa kami tidak tahu harus menyebut diri kami apa, kata Patil dalam sebuah wawancara dengan Braganca bulan lalu.
Apakah Anda menyebut diri Anda seorang analis? Rasanya terlalu Wall Street. Seorang ilmuwan riset atau ahli statistik? Terasa terlalu akademis, kenangnya. Tetapi karena saya bekerja di LinkedIn, saya hanya menguji semua jabatan pekerjaan yang dapat kami pikirkan untuk melihat mana yang paling diminati oleh pelamar kerja. Ternyata semua orang ingin menjadi ilmuwan data, jadi kami seperti, oke, itulah yang akan kami sebut diri kami sendiri.
Judulnya terdengar canggih dan cukup samar untuk melampaui industri dan dianggap serius, bahkan oleh orang-orang yang tidak tahu apa itu.
Saya pikir alasan mendasar itu lepas landas adalah karena orang tidak begitu yakin apa artinya. Dan itulah kekuatannya, kata Patil. Ketika Anda melabeli diri Anda sebagai sesuatu, orang juga melabeli Anda yang tidak seharusnya. Jadi, ketika Anda berada di sebuah ruangan dan mengatakan bahwa Anda adalah seorang analis data, mereka akan berpikir bahwa Anda tidak seharusnya berada di tingkat pertemuan ini. Tetapi ketika Anda mengatakan Anda adalah ilmuwan data, mereka akan seperti, syukurlah kami memiliki orang-orang pintar di sini.
Naiknya permintaan ilmuwan data sebagian disebabkan oleh kelimpahan data yang belum pernah terjadi sebelumnya yang telah kami kumpulkan di era internet, yang telah memicu ledakan pekerjaan terkait data besar di berbagai industri. Jabatan yang terdengar seksi telah memudahkan perekrut untuk memasang iklan pekerjaan dan nyaman bagi pencari kerja untuk mempromosikan diri mereka sendiri. Tetapi ambiguitas yang melekat juga telah menuai kritik dari mereka yang bingung tentang apa artinya sebenarnya.
Clint Chegin, seorang manajer produk di situs karir Memang, mengungkapkan rasa frustrasinya dalam a Postingan sedang berjudul, Tidak Ada Hal Seperti Ilmuwan Data.
Sebagian besar deskripsi pekerjaan ilmu data tidak menyampaikan persyaratan sebenarnya dari posisi yang mereka iklankan, menulis Jeremie Harris, pendiri platform bimbingan karir SharpestMinds.
Saya biasanya menentang untuk mencoba mendefinisikannya terlalu ketat, kata Patil. Yang penting adalah bagaimana Anda menggunakan data untuk berinteraksi dengan dunia, mempelajarinya, dan mencoba menghasilkan hal-hal baru.
Beberapa di antaranya adalah produk baru, seperti mobil self-driving atau Anda aplikasi cuaca . Lainnya adalah analisis data yang digunakan untuk membantu orang membuat penilaian untuk segala hal mulai dari pinjaman hingga keputusan perawatan kesehatan, lanjutnya. Ada semua jenis ilmuwan data.Mungkin judulnya bertahan dan mungkin berubah menjadi sesuatu yang lain. Tapi saya pikir hal yang paling kuat di sini adalah kita menggunakan data dengan cara baru untuk membangun sesuatu.
