Многие компании на рынке, вероятно после участия их IT в конференциях или начитавшись зарубежной литературы/прессы начали подбирать себе персонал, имеющий соответствующий опыт на позицию Data Scientist (Data – аналитик). Самое смешное, что сейчас многие просто меняют название вакансий аналитиков, добавляют в требования в Python и R, все, получается Data Scientist.

Не знаю, конечно, какую они цель преследуют и какие конкретно задачи решают, но после детального изучения таких вакансий заметил одну интересную особенность.

  • Практически в 95% случаев требуется знание Python и R, иногда требуется знание SQL. Как будто другой инструментарий компании попросту игнорируют или не хотят использовать. Причем иногда это именно обязательные требования. Мне очень странно это видеть, понятно, что это все Open-source инструменты (бесплатные), достаточно скачать интерпретаторы, но ведь очевидно, что поддерживать это хозяйство достаточно затратно с точки зрения персонала, документации кода и т.д.  Ок, я не против, но мне как-то режет это слух. Т.е. если человек использует какой-то другой пакет статистики он уже не Data scientist, open-source решений с визуальным интерфейсом полно, скорость обработки возрастает в разы, поддержка и передача функционала много проще, но главное требование умение писать код.  
  • Практически все требуют опыт от года. Хорошее требование, ничего не скажешь, но учитывая что в России практического использования все-таки не так много, переход на Open-source идет слабовато. Маленькие компании, которые могли бы этим заниматься особо этим и не занимаются, а большие достаточно состоятельные, чтобы использовать коммерческие решения, остаются только IT компании. Их не так много, соответственно есть дефицит.
  • Мало кто в требованиях пишет наличие отраслевого опыта. Предполагается, что любой Data Scientist придет и сразу врубиться в специфику бизнеса. Спешу расстроить, в некоторых компаниях вход нового сотрудника идет от полугода, соответственно чего он там настроит не понятно. И как будет интерпретировать модели. Мне достаточно часто приходилось видеть проблемы аналитиков, которые имеют маленький опыт и не учитывают множество факторов. Чаще всего проблемы возникают при интерпретации и проверках «от дурака», когда модель выдает совершенно немыслимый результат на фактических данных. Например, может получиться абсолютно нереальная величина, например, по длительности разговоров. Т.е .прогнозируемая величина может оказаться выше максимально возможной длительности в сутках. Я таких примеров могу привести множество. И хотя я сторонник универсальности аналитиков, я все же понимаю в этом случае, что опыт работы аналитиком достаточный, чтобы не делать элементарные ляпы в виде таких примеров. 
  • Самый на мой взгляд важный момент в этой профессии – интерпретация полученного в результате моделирования результата и умение обосновать и защитить полученный результат – я видел в описании лишь одной вакансии и то на английском языке. На мой взгляд, это должно быть самым главным требованием. Если «ученый данных» что-то там смоделировал, но даже на русском языке не может сформулировать, как этот результат может быть использован, то грош цена таким результатам.
Недавно в одной статейке на английском языке читал, что компании должны вкладывать в понятие Data Scientest и там конечно требования достаточно огромны, начиная от знания математического аппарата, умения программировать, знания Hadoop, R, Python, заканчивая знаниями отраслевой специфики, умением интерпретировать полученные результаты, умением защищать полученные результаты и презентовать их руководителям на «человеческом» языке. А если потенциальный претендент не обладает хотя бы одним навыком, то он не может называть себя Data Scientest. 
Если сравнить требования вакансий и требования, описанные в этой статье, то ни одна их этих вакансий вообще не соответствует этим требованиям, некоторые соответствуют процентов на 50%.
А если еще и посмотреть на реальность внутри компаний, на поверку окажется что для решения 95% задач абсолютно не требуются искомые в вакансии компетенции, то можно прийти к неутешительному выводу, что нам еще далековато до «ученых данных». Вероятно такие есть в университетах, может даже в IT-компаниях. Но уверен в реальности и не все они соответствуют требованиям, таких единицы.
Что самое интересное, что для компетентных специалистов и вакансий таких-то нет, т.е. либо задачки слабоваты либо уровень оплаты.
Вот и остается им участвовать в конкурсах Kaggle.
Надеюсь когда-нибудь дорастем.
Удачи вам!