Data Scientist, levels

Практически на каждой встрече с новыми людьми, выбравшие или выбирающие путь Big Analytics, приходится объяснять ограниченность и тупиковость публичных курсов (Coursera, DataCamp, …) и корпоративных (ШАД, Билайн, Сбер, …) курсов-тренингов.

Сегодня встретилась инфографика, наглядно показывающая разницу между профессиональным развитием DSA (Data Science & Analytics) и “местячковостью” курсового/прикладного подхода:

Data Science: Nature and Pitfalls. IEEE Intelligent Systems, Volume: 31, Issue: 5, 66–75, 2016.

Нижние, “цеховые”, уровни — публичные курсы и корпоративные тренинги — позволяют получить ПРАКТИКУ, грубо говоря — стать винтиком в существующих потребностях компаний и корпораций.

Начальный уровень (зачем-то обозван умным словечком бакалавриат) предполагает ПОИСК и ПРИМЕНЕНИЕ для практических задач и решений, что позволяет получить теоретическую базу НУЖНОГО, а не то, что ЗНАЕТ преподаватель, а также — способность коммуницировать (понимать и изъясняться) в экспертном информационном поле.

Следующий уровень “познания” (Master) — предполагает ПОНИМАНИЕ процессов появления задач и запросов, т.е. может взаимодействовать с миром и понимать его.

Верхний уровень (шаблонная терминология PhD) — новатор, изобретатель и создатель нового.