¿Es esto con lo que tienen que lidiar los científicos de datos?

Cada vez que revise un nuevo trabajo, debe tener cuidado de comprender la diferencia entre dos cosas:

  1. Las calificaciones intrínsecas del trabajo, que son relativamente independientes de la empresa; y
  2. Los requisitos actuales del puesto, que es situacional y depende en gran medida del contexto en el que se abrió el trabajo.

Si se está preparando para una carrera, y antes de solicitar cualquier trabajo, debe comprender la diferencia entre el n. ° 1 y el n. ° 2. El primero se aprende estudiando el campo en profundidad; el último se adquiere principalmente a través de la práctica e incluye una parte justa de los negocios, las relaciones humanas y el conocimiento político (nota: también puede estudiar estas cosas, pero aquí no hay nada mejor que la experiencia).

En el ejemplo que publicó, muchos de los requisitos son claramente una situación (ver # 2), y cambiarán mucho si solicita un puesto en otra compañía, o incluso en la misma compañía en el futuro.

Si eres un novato o un estudiante, descubrir este tipo de cosas puede ser aterrador, pero es la realidad, especialmente a medida que creces en tu carrera.

Mis dos centavos:

Esto suena como la descripción de implementar una solución centrada en datos para toda la empresa en una empresa que anteriormente no había invertido en esta metodología y tecnología de decisión. Pasar a una infraestructura más nueva y reorganizarse son cosas que normalmente se ven en compañías más grandes y mejor establecidas que buscan actualizarse como parte de su plan competitivo. Como tal, puede esperar ver muchos retrocesos de departamentos / roles tradicionalmente importantes cuyos trabajos dependen y existen básicamente debido a soluciones tecnológicas obsoletas.

Dicho esto, no todos los científicos de datos van a derribar viejos muros durante la mayor parte de su mandato en una empresa. Las empresas que ya han invertido y obtenido beneficios para toda la empresa de dichos programas tendrán metodologías más establecidas y un entorno más adecuado para hacer lo que podríamos considerar como “ciencia de datos”.

Básicamente, si está en una empresa que está implementando estas cosas por primera vez, parece que podría ser preciso, pero a medida que se muda a empresas que tienen programas bien establecidos, esta descripción se vuelve cada vez menos precisa.