What’s next? Профессии будущего. Путеводитель по профессиям будущего

Дарья Назарова

Кто научит взаимопониманию робота и человека? Зачем компаниям специалист по внутреннему благосостоянию сотрудников? Правда ли, что визионер будет каждый день предсказывать будущее для корпораций? Команда студентов НИУ ВШЭ создала книгу о профессиях будущего на основе подкаста Forbes и X5 Group. Чему учиться сейчас, чтобы не оказаться за бортом в следующем десятилетии? Как изменится рынок труда и какие новые специальности будут нужны человечеству? Ответы в этой книге. Будущее уже рядом. Проверим?

Дата-сайентист

Как информация стала главной ценностью и ключом ко всему в современном мире

«Вопрос, который я ставлю, очень прост: почему конфиденциальность нашей личной информации в интернете должна отличаться от конфиденциальности того, что мы храним в ящике стола? Не может быть никакой разницы между цифровой информацией и информацией физической. Но США и многие другие страны стремятся эту разницу узаконить».

Эдвард Сноуден, бывший сотрудник АНБ США

Дата-сайентист — профессия относительно новая, но уже сегодня она становится все более востребованной. Так, по версии рекрутинговой веб-платформы Glassdoor, в 2020 году эта специальность заняла второе место в рейтинге самых перспективных и высокооплачиваемых профессий в США. Понятие data science настолько обширно и универсально, что сложно дать ему краткое определение. Чтобы представить себе, что это, вообразите следующую картину: существует некий огромный архив с личным делом на каждого интернет-пользователя, куда заносится не только информация из профилей социальных сетей, но и любая деятельность человека в веб-пространстве. Посещаемые сайты, интернет-покупки, электронные письма, геолокация и даже платежные операции по банковской карте — все заносится в вашу «папку». В архиве хранятся миллионы, если не миллиарды личных дел. Что же делать с таким объемом информации? В этом и состоит задача дата-сайентиста — не просто структурировать его, но создать некий алгоритм, отвечающий за то, чтобы приспособить необходимые данные под нужды компании или работодателя. Как наука о больших данных успела проникнуть во все сферы нашей жизни и почему не стоит этого бояться? Ответы на эти вопросы есть у руководителя глобальной штаб-квартиры Group-IB в Сингапуре Сергея Никитина и у исследователя искусственного интеллекта компании «Яндекс», доцента НИУ ВШЭ Ивана Ямщикова.

Ваше «личное дело»

«Мы так привыкли к тому, что наши мысли известны только нам самим».

Айзек Азимов, «Я, робот»

Профессия дата-сайентиста предполагает знание важнейших основ взаимодействия с электронной информацией. Мы живем в цифровую эпоху, и в основном наша коммуникация происходит в интернет-пространстве. Поэтому стоит помнить основные правила поведения в сети.

Пост — не воробей

Интернет помнит все! Наверняка многие не раз сталкивались с новостями, что какая-то медийная личность, будь то артист или политик, руководствуясь эмоциональным порывом или же просто не подумав, поделилась в соцсетях какой-либо информацией, о чем позже могла пожалеть. После моментального редактирования личного профиля нежелательный пост исчезал со страницы владельца. Но не из интернета (как минимум, благодаря скриншотам)! Подобные прецеденты относятся не только к знаменитостям: любая информация, которая фигурировала в сети, навсегда останется в чьих-то руках.

Если вы уверены, что бороться с интернетом — хорошая идея, просто введите в поисковой строке запрос «удаленная фотография Бейонсе». Знаменитая исполнительница долгое время судилась, чтобы неудачное фото с ее выступления навсегда было удалено из сети, но добилась противоположного результата: кадры растиражировали по всему интернету. Этот случай стал одним из самых ярких примеров «эффекта Стрейзанд», доказавшим, что попытки изъять информацию из общего доступа вызывают всплеск интереса к ней и вирусное распространение.

Цифровой профиль, или «Береги честь в сети смолоду»

«Современные дети рождаются в эпоху 5G, когда интернет есть везде. Им с самого детства придется вести цифровой профиль, который будет с ними всегда, и он напрямую будет отражаться на качестве их жизни.

Если Вы интересовались вакансиями SMM-менеджера, то наверняка замечали, что работодатель первым делом обратит внимание даже не на ваше резюме — он обязательно проверит ваши личные странички, которые зачастую расскажут о вас гораздо больше, чем CV. Сегодня это касается даже не эстетичного оформления аккаунта и его активности, а именно личной информации, которой вы делитесь публично. Грубо говоря, фотографии с вечеринки в 2014 году могут помешать устроиться на работу в 2022».

— Сергей Никитин

Если для поколения миллениалов это не играет столь важной роли, то детям, рожденным в эпоху интернета, уже приходится вести соцсети как собственное портфолио.

Экономика внимания

Личные переписки тоже становятся источником прибыли для крупных IT-компаний. Если вы ознакомитесь с любым соглашением конфиденциальности Google, то узнаете, что компания читает все ваши электронные письма при помощи автоматизированных алгоритмов. Делается это для того, чтобы контекстно собирать информацию о предпочтениях пользователя.

«Экономика внимания» в данный момент стала основной бизнес-моделью успешных корпораций, и все мы так или иначе в ней участвуем. Помните цитату из документального фильма Netflix The Social Dilemma: если мы не платим за товар, то товаром становимся мы сами? Пожалуй, данное высказывание лучше всего описывает алгоритм «экономики внимания». Пользуясь любым приложением или сервисом, мы всегда заключаем сделку, в которой платой становятся наши данные, позже используемые в target-стратегиях. И, что самое интересное, все это прописано в лицензионных соглашениях, с которыми мы обычно соглашаемся, даже не читая. Для неподготовленных пользователей это становится откровением. Но ведь и сами пользователи порой забывают, что получают в обмен на свои данные огромный спектр возможностей! Чем больше сервисов вы используете, тем больший «фидбек» получаете от IT-корпораций.

Вызовы и угрозы

«Предположим, вы зарегистрировались на форуме любителей котиков или, например, вкусной еды, и тут из-за того, что вы не знали, как обезопасить личные данные, логин и пароль оказываются в руках мошенников. Злоумышленники сразу попробуют применить эту связку на ваши соцсети и все возможные аккаунты. Если вы везде используете один и тот же пароль, где-то у них будет успех. Но, даже просто зная пароль и то, как человек его генерирует, очень часто можно догадаться и о других комбинациях. Это лишь малая часть того, что можно о нас узнать, то, о чем мы даже не задумываемся. Сейчас огромное количество преступлений ушло в Интернет, цифровизировалось».

— Сергей Никитин

На просторах сети не стоит забывать о личной безопасности. Интернет уже тесно связан с нашей жизнью, а это значит, что информация всегда может попасть не в те руки. Количество и качество киберпреступлений возрастает с каждым годом, и на сегодняшний день любой благоразумный пользователь интернета должен уметь защищать свою информацию. Для этого уже существует множество сервисов по защите личных данных. Помните: если дата-сайентисту ничего не стоит узнать о ваших предпочтениях, то мошенникам будет легко ими воспользоваться.

Дата-сайентист — властитель данных

«Информация и знание — две валюты, которые никогда не выходили из моды».

Нил Гейман, «Американские Боги»

Получается, профессия дата-сайентиста напрямую связана со сбором и сортировкой данных. Опытный профессионал может не только отыскать в базе любую мелочь, но и на основе найденной информации составить прогноз о поведении пользователя. Но эта специальность не связана с бизнес-аналитикой, а лишь является ее вспомогательным и теперь уже неотъемлемым инструментом. Вместе со спросом на профессионалов в сфере data science возрастает также и уровень их ответственности. А у профессии появляются разновидности.

«Кажется, сейчас специалисты во многих сферах со страхом ждут: вот сейчас придут дата-сайентисты. И в шутку нас, например, на работе называют «дата-сатанистами», потому что есть в этом что-то мефистофелевское: «Я сейчас тут покручу-поверчу, и смотрите, у меня все есть!».

— Павел Волощук, ведущий подкаста «Андроиды и электроовцы»

Основные профессии Data Science

Дата-археолог

Сегодня объем информации растет с каждым днем и кому-то необходимо ее структурировать. Овладев этой специальностью, вы сможете стать «хроникером» интернета.

Дата-детектив

Мечтаете бороться с киберпреступлениями? Тогда эта должность для вас! Даже в веб-пространстве мошенники оставляют зацепки, по которым можно организовать целую поисковую цепь. Возможно, именно о вас напишут роман «Кибер-Шерлок Холмс»!

Дата-программист

Дата-сайентист собирает данные отнюдь не вручную, для этого у него в арсенале огромное количество программ и алгоритмов. А вы можете стать их создателем!

Специалист по Machine-Learning

Сегодня сбор данных — почти полностью автоматизированный процесс. IT-гиганты давно используют в этой сфере роботов, но даже искусственный интеллект нуждается в обучении и доработках.

Обучение или опыт?

«Мне кажется, идея, что чему-то можно научиться за три месяца, — плохая идея. Дата-сайентист — это такая профессия, где ответственность постоянно будет расти по мере проникновения тех или иных продуктов на основе данных во все сферы жизни. Ты можешь получить минимальные навыки и запустить какую-нибудь модель на „Питоне“, но это не делает тебя дата-сайентистом. Люди ожидают решений, которые будут работать».

— Иван Ямщиков

Для обучения основам data science уже существует огромное количество бесплатных курсов. Многие специалисты, которые сегодня работают в огромных корпорациях, именно так и начинали свою карьеру несколько лет назад, так что вы уже можете приступать! Однако с каждым днем ответственность и требования к специалистам в этой области растут, поэтому будьте готовы к постоянному совершенствованию своих знаний и навыков. По процессу обучения data science схожа с журналистикой: наилучшим решением будет идти в эту отрасль с какой-либо базой, профессиональным бэкграундом. Эта специальность идеально подходит людям, которые решили переквалифицироваться после работы в других отраслях. Среднее время овладения профессией составляет год, но есть некоторые аспекты, которые лучше освоить до начала обучения: например, не будет лишним знание основ программирования и различных дисциплин computer science — это поможет быстро разобраться и вникнуть в процесс.

Более того, в освоении data science вам поможет работодатель. Google и Amazon уже создали целый спектр онлайн-школ и буткемпов (то есть интенсивных курсов для IT-специалистов) по освоению тонкостей data science. При должном уровне старательности и усидчивости уже через год вы станете специалистом уровня Junior и получите свое рабочее место в корпорации.

«Если человек уже профессионал в какой-то сфере — например, в химии — и заинтересовался data science, стоит изучить, где можно применять анализ данных в химии. В 30 лет у человека уже есть бэкграунд, и он просто может сразу идти учиться на дата-сайентиста. А если это студент, то я бы советовал брать сферу пошире — например, computer science, это сейчас на пике, об этой специальности все говорят, там много конкретных денежных предложений».

— Иван Ямщиков

«Мы тонем в информации, при этом нам остро не достает мудрости. Миром впредь будут управлять синтезаторы — люди, обобщающие нужную информацию в нужное время, критически оценивающие ее и принимающие мудрое решение».

Эдвард Уилсон, биолог