¿Cuál es la satisfacción laboral de los científicos de datos? ¿Para qué tipo de empresas ha trabajado o trabaja para ahora de alguna manera, y ahora es un científico de datos? ¿Qué responsabilidades e impacto ha influido en la empresa?

tldr: Cuando he sido tratado como un experto con un conjunto de habilidades especializadas y he tenido un trabajo desafiante, estoy muy satisfecho. Cuando he sido tratado como un interno o un analista de informes o he tenido un trabajo repetitivo y aburrido, no he quedado satisfecho. Creo que ahora he aprendido qué preguntas hacer durante el proceso de la entrevista para asegurarme de estar satisfecho antes de aceptar la oferta.

Actualmente estoy muy satisfecho, pero ha habido momentos en que estaba muy insatisfecho.

He trabajado en dos compañías de seguros, una empresa de consultoría, una agencia de publicidad, y actualmente trabajo para un sitio web de bienes raíces.

En las compañías de seguros, no estaba ni satisfecho ni insatisfecho. Estuvo bien. Esos trabajos eran bastante poco estresantes, pero el trabajo era muy aburrido, en gran parte debido a cuán estrictamente reguladas están las cosas de seguros; Debido a que todo tenía que ser aprobado por los reguladores que no eran muy sofisticados técnica o matemáticamente, las cosas eran muy complicadas. Se volvió aburrido muy rápidamente, y rápidamente seguí adelante.

La agencia de publicidad fue una pesadilla. Una especie de estudio de caso sobre cómo no tratar a los científicos de datos. Teníamos gerentes de cuentas sin antecedentes matemáticos que nos indicaran qué métricas de evaluación usar. (No es broma, una vez se nos exigió usar RMSE para un clasificador binario, porque esa es la única métrica que las personas pueden explicar a un cliente, y no estaban dispuestas a aprender más). Microgestión extrema del liderazgo que nunca había tratado profesionales altamente educados antes. Tuvimos vendedores que prometieron que construiríamos un modelo completo utilizando datos de una fuente desconocida en 2 o 3 días, y cuando hablamos, nos dijeron que simplemente no éramos jugadores de equipo y que necesitábamos cambiar nuestra actitud. Casi nada de lo que hicimos en realidad se implementó y vendió. De los cuatro que estábamos allí, solo uno se quedó un año completo, y su mandato fue de solo 14 meses. De los otros cuatro científicos de datos que emplearon cuando no estaba allí, ninguno duró un año completo.

Amo mi trabajo actual. Básicamente es exactamente lo contrario de la agencia de publicidad en todos los niveles. No tengo laicos que me digan cómo hacer mi trabajo, la actitud del liderazgo hacia mí es “nos mantendremos fuera del camino y le dejaremos hacer lo suyo hasta que necesite algo”. Los plazos son razonables. Todo lo que hago se implementa. El liderazgo escucha mis puntos débiles y me permite corregirlos el 100% del tiempo. Me he enfrentado a cero resistencia en contratar más científicos de datos cuyas habilidades complementan las mías. Tengo la libertad de rechazar proyectos que son de bajo impacto y / o poco interesantes para que valga la pena, es decir, el liderazgo me difiere acerca de lo que es un proyecto apropiado para el equipo de ciencia de datos.

Una cosa que puede aumentar la satisfacción laboral es el enorme nivel de impacto.

Hay muchas compañías que realmente no han aprovechado sus datos. Puede haber una gran cantidad de fruta y soporte analítico que pueden ayudar a descubrir ideas de las que nadie se había dado cuenta antes. Estas ideas realmente pueden beneficiar a la empresa y ganar la influencia y el respeto del científico de datos.

Por otro lado, una cosa que puede disminuir la satisfacción laboral es la etapa incipiente de las herramientas de datos.

Hoy en día, hay TONELADAS de nuevas empresas que intentan simplificar y mejorar todas las etapas de la tubería de ciencia de datos, pero hasta que se usen comúnmente, habrá muchas cosas que se deben construir, muchos datos que deben ser movido, y muchas cosas que se romperán antes de que uno siquiera juegue con los datos.

Diría que hay dos cosas que me brindan la mayor satisfacción laboral:
1. Entrega de valor. Haciendo un impacto real.
2. Estar en un entorno impulsado por los datos y que los acepta, donde, en lugar de sentirte como un extraño geek, eres apreciado por tu mente.

Tengo la suerte de trabajar para una empresa basada en datos. No significa necesariamente que los datos estén limpios y perfectos, no significa que todas las personas con las que trabajo entiendan cómo pensar en los datos y leerlos, pero sí significa que si tengo los datos para probarlos, yo puedo hacer cualquier reclamo y sugerir cualquier idea que quiera y seré escuchado.

Esto no es un hecho.
El otro día vi una cita, algo en la medida de “Algunas compañías piensan que los científicos de datos son costos. Otros entienden que es una ventaja competitiva”. Sin embargo, en estos días escuchará sobre compañías que realmente no comprenden para qué sirve el análisis de datos, y no ven la necesidad de analizar las formas en que se hacen sus negocios y el cielo no permite pensar de forma inmediata.

También en mi vida personal, muchas veces tuve la sensación de que la gente pasaba demasiado tiempo y esfuerzo investigando números y dándoles sentido en lugar de hacer algo “productivo”, o aceptar ciertas cosas como son sin preguntar por qué.

Ahora estoy en un lugar donde excavar en números (y también hay mucho trabajo duro. Mucho. Ver: The New York Times) es apreciado, y parte de mi trabajo tuvo un profundo impacto en la compañía. Eso es satisfactorio :).

Estoy trabajando para una empresa de comercio electrónico.

  • El que lo hace es el que aprende: hay muchas habilidades que debes aprender para hacer las cosas, te ensucias las manos todo el tiempo, desde ideas hasta hacks, desde comunicación hasta productos reales, no es solo programación, es ejecución, es el resultado final. Otra cosa es que obtuve una gran cantidad de conocimiento de mis colegas, así como también dominio comercial y experiencia técnica.
  • Interna y externa: el impacto es sorprendente, tasa de conversión, ingresos, etc. Es divertido ver esos números todos los días. El impacto no es solo externo, hacer felices a los clientes, sino también interno, ya que tiene datos reales y una mejor comprensión de la salud de su empresa, esa es la base de cualquier conversación, y así es como convence a su jefe de creer en usted y darle el derecho tomar decisiones.

Segunda respuesta

La razón por la que elijo NO entrar en Data Science es porque las compañías rara vez saben cómo usarlo; y las empresas (casi por completo) pasan por alto la importancia del Servicio al Cliente.

Hace veinte años recogí un libro, Data Warehousing , de Oracle. Explicó cómo una empresa de alquiler de automóviles (creo que era Hertz), capturó los datos de sus clientes y los utilizó.

Hertz sabía por sus hábitos de alquiler anteriores, qué tamaño de automóvil probablemente querría. Sabía si tendrías un seguro adicional. Sabía dónde recogerías tu coche (aeropuerto, etc.). Sabía cómo pagaría el alquiler y sabía en qué tipo de hotel se hospedaría.

Después de leer el libro, pensé: “Dios mío, este es el futuro. Todos lo harán”. Veinte años después me di cuenta: “No, todas las cosas que aprendió Hertz se sumarían a la satisfacción de los clientes. Y las empresas estadounidenses no se preocupan por la satisfacción del cliente” .

¿Cuántas veces ha visitado un sitio web e intentado encontrar una dirección de correo electrónico o un número de teléfono, solo para descubrir que esto es Ninguno? Pasé 3 horas anoche tratando de encontrar el sitio de ayuda de Barnes + Nobles, para poder usar el certificado de regalo que me dieron. Audios BN, la vida es corta.

Los analistas de datos tienen una demanda extremadamente alta en este momento. El número de científicos de datos se ha duplicado en los últimos 4 años (estudio de LinkedIn). Este aumento en el lado de la oferta refleja una respuesta directa al rápido aumento de la demanda de científicos de datos para diversos roles que requieren habilidades sofisticadas de análisis de datos, combinando la programación de computadoras con estadísticas. En base a los datos e informes disponibles de LinkedIn, RJMetrics, Udacity Indeed, etc., hemos analizado las tendencias emergentes en la contratación de Data Science.

http://www.learnunbound.com/arti

¿Cuál es la satisfacción laboral de los científicos de datos?
Para mí, ha sido bastante alto. La mayoría de los puestos que he ocupado han sido agradables la mayor parte del tiempo: proyectos interesantes, equipos inteligentes …

¿Para qué tipo de empresas ha trabajado o trabaja para ahora de alguna manera, y ahora es un científico de datos?
Hasta ahora he trabajado en investigación médica, biotecnología, atención médica y en el aspecto comercial y académico de la educación. Disfruto de la variedad de problemas comerciales, así como de los desafíos matemáticos de los datos biotecnológicos y la genómica.

¿Qué responsabilidades e impacto ha influido en la empresa?
Miríada. En la mayoría de las empresas, he sido el único científico de datos / científico de aprendizaje automático, por lo que la mayoría de estas tareas me han correspondido (¡lo cual es genial!). La mayoría de los análisis se presentan a las partes interesadas clave, que luego actúan de acuerdo con el conocimiento (la mayoría de las veces, a veces lleva un tiempo).