Если вы думаете о том, чтобы нанять программиста в качестве специалиста по данным, возможно, вы захотите сделать резервную копию. Хотя у этих двух профессий много общего - написание программ, работа со сложными машинами, создание продуктов, обеспечивающих ценность для бизнеса, - добавление слова «программист» в описание вашей работы и надежда на специалиста по данным может оказаться неприятным занятием.
Если у вас возникнет соблазн объединить эти две позиции, вы можете упустить те качества, которые делают хорошего специалиста по данным или хорошего программиста. Давайте выясним, какая должность вам действительно нужна, чтобы вы могли набрать нужного человека в свою команду.
[Статья по теме: специалисты по данным против статистиков]
Строим или анализируем?
Программисты обладают огромной силой в своих кодах. Они могут создать ваше следующее приложение, интеграцию или услугу и заставить ваши Agile-спринты работать в постоянных инновациях. Они несут ответственность в первую очередь за создание продукта или услуги и поддержание этого продукта или услуги по мере изменения технологий.
Специалисты по обработке данных, с другой стороны, действительно создают вещи, но основная цель построения - осмысление информации. Отчасти благодаря достижениям программистов, теперь у нас есть доступ к беспрецедентным объемам данных, большему, чем мы когда-либо могли проанализировать с помощью традиционных средств, управляемых человеком. Специалисты по обработке данных строят не как конечную цель, а как инструмент, позволяющий разобраться в этих данных.
Если вы укажете общие навыки программирования в своей должностной инструкции, вы можете получить много кандидатов, которые являются высококвалифицированными программистами, но не обладают знаниями в области анализа данных. Точно так же, если вы рекламируете науку о данных из-за необходимости запустить какую-то инициативу по работе с данными, но вам нужен программист, который сможет поддерживать ваш продукт, вы не попадете в цель.
Ценность для клиента или ценность для бизнеса
Это своего рода заблуждение, потому что эти две вещи неразрывно связаны, но выслушайте меня. Инженеры-программисты создают ценность для бизнеса напрямую, обеспечивая ценность для клиентов. Приложение позволяет клиентам лучше взаимодействовать с продуктом или услугой компании, повышая вероятность того, что они останутся. Продукт решает проблему клиента и обеспечивает источник дохода (ценности) для бизнеса. В конце концов, программирование часто само по себе является конечным продуктом, начиная с клиента и кончая ценностью для бизнеса.
Ученые, занимающиеся данными, имеют противоположный эффект. Путем поиска ответов в данных они могут указать предприятиям направление, в котором они могут приносить пользу потребителю. Заказчик не взаимодействует с самим решением для обработки данных. Вместо этого это решение помогает предприятиям создавать решения для клиентов, косвенно обеспечивая ценность для клиентов через бизнес-операции. Он начинается непосредственно с мыслей о компании и заканчивается косвенной потребительской ценностью.
Детерминированный или вероятностный?
В конце концов, задача программиста - создать продукт. У каждого спринта и итерации есть конечная цель. Хотя всегда есть место для просмотра данных в целях тестирования или производительности, обычно цель - это финишная черта. Даже если вы ищете инженера по данным, в его обязанности входит создание структуры и конвейеров, которые будут направлять идеи специалиста по данным.
Специалист по данным работает с вероятностями. Цель - не конечная цель. Вместо этого информация, предоставленная специалистом по обработке данных, сообщает конечную цель других отделов. Например, они не создают процесс последовательной проверки личности, а рассматривают предоставленную информацию, чтобы выяснить, на что бизнес может направить больше своих маркетинговых усилий.
Они перекрываются? В поисках единорога
Должности в разных организациях могут сильно различаться, поэтому эти различия являются рекомендациями, а не жесткими правилами. Поскольку большие данные выходят на первый план в видении бизнеса, возможно, что для некоторых малых предприятий, у которых нет ресурсов для найма всей команды, программист и специалисты по данным могут дублировать обязанности.
Если вам сейчас нужно совмещать должности, вот некоторые навыки, которые нужно искать у программиста, чтобы это сработало. Также может быть стоит инвестировать в повышение квалификации программистов, которых вы любите.
- Визуализация: все программисты в той или иной степени способны на визуализацию. Вы должны представить, как будет выглядеть продукт, чтобы создать его с чистым кодом. Однако визуализация данных требует умения не только с внешним видом, но и с сюжетом. Ваш программист / специалист по данным должен иметь четкое представление о том, как визуальные эффекты улучшают данные и манипулировать ими, а также передовые методы добросовестной визуализации аналитических данных.
- ML / DL: неструктурированные данные это следующая волна понимания бизнеса, поэтому ваш программист должен понимать принципы машинного обучения для анализа структурированных данных и принципы глубокого обучения для доступа к неструктурированным данным. В зависимости от размера и цели вашего бизнеса вам может не понадобиться и то, и другое, но подумайте о том, как вы будете масштабироваться, когда (а не если) вопросы о больших данных станут приоритетными.
[Статья по теме: Разница между специалистами по данным и специалистами по обработке данных]
Подумайте, что будет с вами при приеме на работу
Будет только труднее заставить компьютерных программистов и специалистов по обработке данных выполнять одну-единственную работу. Поскольку обработка больших данных и глубокое обучение становятся повсеместной частью бизнес-операций, многие эксперты настоятельно рекомендуют вам платить специалистам по данным, чтобы они делали то, что они делают лучше всего, и платить программистам за то, что они делают лучше всего. Принуждение одного человека осваивать все тонкости обеих позиций может быть очень недальновидным решением.
Ваш бизнес хочет быть в выигрыше от сбоев, поэтому обратитесь к специалисту по данным, который предложит критически важную информацию о том, как это может произойти, и к программисту, чтобы создать великолепный продукт или услугу, в которых нуждаются ваши клиенты. Решение раз и навсегда прекратить практику «программистов как специалистов по обработке данных» может помочь вам подорвать вашу отрасль.
Прочтите больше статей по науке о данных на OpenDataScience.com, включая учебные пособия и руководства от новичка до продвинутого уровня! Подпишитесь на нашу еженедельную рассылку здесь и получайте последние новости каждый четверг.
