Николай Акуленок - What’s next? Профессии будущего. Путеводитель по профессиям будущего

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.

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»

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.

«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.