Wie man einen Job in der Datenwissenschaft findet

Ich wurde kürzlich eingeladen, einen Vortrag auf dem PyData Amsterdam Meetup zu halten¹. Dort habe ich darüber gesprochen, wie Sie einen Job in der Datenwissenschaft bekommen können.

Der Vortrag fand am 16. Januar (2017) statt. Er war ein großer Erfolg, mit der höchsten Teilnahmequote (> 80%), die wir je bei einem Meetup hatten, dem höchsten Engagement auf der Meetup-Seite, und auf Twitter.

Das ist nicht weiter verwunderlich, denn Jobs in der Datenwissenschaft sind "heiß" auf dem Markt und viele Menschen fühlten sich von der Aussicht angezogen, zu wissen, wie man einen solchen bekommt.

Für sie könnte der Vortrag eine Enttäuschung gewesen sein (siehe Folien unten und hier), da die Botschaft lautete, dass man gute Softwareentwicklungskenntnisse braucht, um ein guter Datenwissenschaftler zu sein. Und wenn Sie bereits über gute Kenntnisse in der Softwareentwicklung verfügen, war der Vortrag für Sie wahrscheinlich von vornherein uninteressant.

Wir können endlos darüber diskutieren, was ein guter Datenwissenschaftler ist, aber meiner Meinung nach ist es jemand, der auch in der Lage ist, in Bezug auf die Produktion von Code zu denken und die Kompromisse, die die Produktion mit sich bringt. Das ist im wirklichen Leben viel differenzierter (ich erwähne das in der Präsentation), aber es ist ein guter Ausgangspunkt.

Das Publikum hatte am Ende viele Fragen, aber eine Kategorie von Fragen stach heraus:

Wie kann ich mit maschinellem Lernen beginnen, wenn ich einen Hintergrund in Softwaretechnik oder Informatik habe?

Meine Antwort darauf war: Versuchen Sie nicht, ein Experte für maschinelles Lernen zu werden. Machen Sie sich mit der Materie vertraut und versuchen Sie dann, ein Machine Learning Engineer zu werden. Dieses Profil hilft den Datenwissenschaftlern dabei, Modelle in Produktion zu bringen, wählt den richtigen Datenspeicher für die Ein- und Ausgabe des Modells aus, berät zu den APIs, usw.

Dies sind alles Bereiche, in denen Softwareingenieure viel stärker sind als der typische Datenwissenschaftler, und ich kann ihren Mehrwert nicht genug betonen.

Es besteht ein extremer Mangel an diesem Profil: GoDataDriven und viele andere Unternehmen versuchen ständig, sie einzustellen, und zwar dringender als Datenwissenschaftler! Irgendwie sind sie jedoch seltener als Einhörner!

Falls Sie einer von ihnen sind oder es werden wollen, vergessen Sie nicht, unsereKarriereseite zu besuchen.

Lassen Sie mich wissen, was Sie denken, vor allem, wenn Sie nicht zustimmen (ich bin @gglanzani auf Twitter, wenn Sie mich erreichen wollen!).

Wir stellen ein