3 modi per proteggere il tuo lavoro di Data Science dai licenziamenti nel 2025

Il World Economic Forum si aspetta Il 41% delle aziende in tutto il mondo Riducendo la sua forza lavoro a causa dell'ascesa dell'intelligenza artificiale entro il 2030, mentre aziende come Meta hanno annunciato Piani per ridurre il numero di personale quest'anno.

Ciò significa una cosa: Altri licenziamenti nel settore tecnologico nel 2025.

Conosco personalmente diversi colleghi che sono stati colpiti dai licenziamenti nel settore tecnologico l'anno scorso. Ciò mi rese sempre più ansioso riguardo alla mia carriera da data scientist, così iniziai a fare delle ricerche. Ho parlato con data scientist senior e team leader, nonché con ingegneri del software e product manager, per comprendere l'impatto dei licenziamenti nel settore tecnologico sulla scienza dei dati.

Avevo due domande urgenti:

Come posso proteggere il mio lavoro come data scientist dai licenziamenti?
Vale ancora la pena diventare uno scienziato dei dati nel 2025?

Sulla base delle informazioni che ho raccolto e della mia esperienza personale, ritengo che i lavori nel campo della scienza dei dati esisteranno ancora nei prossimi cinque anni. Tuttavia, rimarranno solo gli “scienziati dei dati che aggiungono valore”, mentre coloro che non miglioreranno i profitti dell’azienda verranno licenziati.

Sebbene nessun lavoro sia al 100% al sicuro dai licenziamenti, condividerò con voi 3 modi per diventarlo Data scientist indispensabile.

Alla fine di questo articolo imparerai:

Come ottenere e mantenere un lavoro ben pagato nel campo della scienza dei dati
Come proteggere la tua carriera in Data Science dai licenziamenti e dalla rapida ascesa a posizioni dirigenziali

1. Costruire una base solida

Come data scientist dovresti concentrarti sulla costruzione di solide basi in statistica, apprendimento automatico e matematica. Sebbene gli strumenti e i linguaggi di programmazione siano in continua evoluzione, i concetti di base rimangono gli stessi. Come sapete, i modelli di intelligenza artificiale possono aiutare le aziende a prendere decisioni più rapide utilizzando l'apprendimento automatico e la programmazione.

Tuttavia, nessuna azienda si affiderà esclusivamente al lavoro di un modello di intelligenza artificiale per prendere decisioni multimilionarie. Le aziende dovranno assumere data scientist, esperti in grado di guidare l'intelligenza artificiale, correggere gli errori e fornire rapidamente informazioni. Lo scienziato dei dati discuterà le migliori tecniche da utilizzare, cambierà rotta quando un approccio non funziona e validerà tutti i risultati forniti dall'intelligenza artificiale.

Tuttavia, grazie alla maggiore efficienza garantita dall'intelligenza artificiale, l'azienda avrà bisogno di meno persone per svolgere il lavoro. Questi data scientist saranno ben pagati, ma dovranno avere una solida conoscenza dei concetti fondamentali relativi alla statistica e all'apprendimento automatico, oltre a spiccate capacità di logica e ragionamento. Mentre oggi la maggior parte delle aziende si concentra su esecuzione e velocità, le organizzazioni inizieranno a privilegiare gli scienziati dei dati con solide conoscenze teoriche dei modelli di apprendimento automatico.

Ecco alcune risorse gratuite che consiglio per apprendere la matematica e la teoria alla base delle applicazioni della scienza dei dati:

Canale YouTube 3Blue1Brown Per concetti matematici quali algebra lineare, calcolo e reti neurali.
Playlist di apprendimento automatico di Krish Naik Per comprendere i concetti base dell'apprendimento automatico
Canale YouTube di Statquest Per le statistiche

2. Scegliere ruoli incentrati sul business.

Ogni dipendente che genera direttamente fatturato per l'azienda è un dipendente prezioso. Sfortunatamente, molti ruoli nel campo della scienza dei dati si concentrano sull'impatto futuro piuttosto che sui guadagni immediati.

Ad esempio, una volta ho lavorato a un progetto di 4 mesi per segmentare la nostra base clienti per un targeting più mirato. Alla fine dei quattro mesi, il modello di segmentazione della clientela che avevamo creato non era più utilizzato in produzione perché non funzionava bene sui dati reali degli utenti. Alla fine abbiamo abbandonato l'intero progetto.

Molti ruoli nel campo della scienza dei dati sono simili a questo esempio: si concentrano sulla sperimentazione. Gli scienziati dei dati spesso creano Cose che potrebbero funzionare in futuro Invece di progetti che al momento stanno fruttando soldi. Di conseguenza, se si verifica un licenziamento e un'azienda deve prendere la decisione di licenziare qualcuno, probabilmente prenderà di mira il team di data science che non è essenziale per ottenere un impatto diretto sull'azienda.

Tuttavia, se scegli una posizione di data science vicina all'azienda, in cui lavori direttamente con le parti interessate e i team di vendita per prendere decisioni che generano fatturato, il tuo posto di lavoro sarà più sicuro. Ad esempio, se lavori in Google e sei in grado di consigliare il team di prodotto su quale funzionalità di ricerca genererà più entrate per l'azienda, il tuo lavoro avrà un impatto diretto sui ricavi. Ciò significa che sei più importante per l'azienda e che è meno probabile che tu venga sostituito.

3. Dare priorità alla chiarezza rispetto a tutto il resto.

Se vuoi mantenere il tuo posto di lavoro e ottenere una promozione, devi essere visibile. Questo vale per ogni ruolo, non solo per la scienza dei dati.

Vorrei illustrarlo con l'esempio di due colleghi, Pammy e Jim, che lavorano entrambi nel campo della scienza dei dati.

Jim è bravo a fare i calcoli. È un mago della programmazione e crea modelli di apprendimento automatico estremamente accurati e di grande valore per l'azienda. Ma Jim non promuove mai il suo lavoro. Di solito rimane in silenzio durante le riunioni e nessuno usa i suoi modelli perché non capiscono veramente cosa fa. Quando i team hanno bisogno dell'analisi di Jim, spesso si ritrovano a fissare i suoi fogli di calcolo, passando molto tempo a cercare di trasformare i suoi numeri in una decisione.

D'altro canto, Pami è brava a programmare e a fare calcoli. Ma passa ore a promuovere i suoi modelli in vari ambiti aziendali. Documenta ogni analisi che trovi tramite una presentazione o visualizzala in una dashboard, evidenziando informazioni importanti che aiutano i team a prendere decisioni. Esprime inoltre attivamente le sue idee durante le riunioni di gruppo e spiega in modo chiaro i concetti tecnici agli stakeholder aziendali. Di conseguenza, Pammy riceve costantemente valutazioni delle sue prestazioni migliori di quelle di Jim. La maggior parte dei team dirigenziali sa chi sono i propri dipendenti e ama lavorare con loro. Ottieni promozioni più rapide, quindi è meno probabile che tu venga licenziato quando l'azienda decide di tagliare i costi.

La capacità di comunicare e promuovere il proprio lavoro è qualcosa che tutti i professionisti della tecnologia devono sviluppare per scalare rapidamente la gerarchia della propria carriera, e gli scienziati dei dati non fanno eccezione.

i punti principali

Il mercato del lavoro è incerto e sembra che i licenziamenti nel settore tecnologico non cesseranno tanto presto. Per gli scienziati dei dati (o anche per gli aspiranti tali) questo può creare confusione.

Tuttavia, esistono ancora modi per rimanere competitivi in questo mercato del lavoro e raggiungere il successo: concentrarsi sui concetti chiave, collaborare a stretto contatto con i team di generazione del fatturato e promuovere la propria attività presso le parti interessate.