Jobba som Data Scientist (samlingstråd)

Givet att du redan kan ett annat OOP-baserat språk så behöver du inte kunna mycket alls eftersom jag utgår från att du kan lära dig språket på jobbet. Sedan beror det väl också lite på rollen. Jag jobbar inte inom CV men har bekanta som gör det. Då är det t.ex. mycket viktigt att vara väldigt bra på typ C++ och OpenCV, men det är mer åt ML-hållet och inte lika mycket DS så är kanske inte så relevant för den här tråden.

Sant! Vad jag förstår är DS mycket mindre krävande inom programmering än machine learning engineer.

Rent generellt så är analytics/BI/DS etc mycket mindre moget när det gäller utveckling och process jämfört med mjukvaruutveckling. Det finns liksom ingen debatt kring versionshantering, QA, etc. Åtminstone inte om det är något man ska ha.

Jag har inte en enormt lång erfarenhet, men jag upplever mognadsgraden som mer spretig inom analytics jämfört med mjukvaruutveckling. Så val av företag som ny är viktigare om man ska jobba som DS.

Det verkar ha skrivits lite om det innan men svårt att få tjänst dom datasceintist direkt, är det någon i tråden som lyckats eller är det normen att jobba sig upp till en sån tjänst?

Sen, vad kan man tänka sig för ingångslön som datascientist eller dataanalytiker i stockholmsområdet om man har några års erfarenhet av andra branscher?

Jag kom in direkt. Har du relevant utbildning så är det ingen omöjlighet. Sen kan själva titeln innebära lite olika saker.

Ingångslön i Stockholm gissar jag på 32-40. Har du branscherfarenhet så kommer det nog bli högre. Om du t ex jobbat inom finansbranschen och sen tar ett DS jobb så kommer nog lönen också vara högre eftersom du kan branschen bättre.

Pluggar ingenjör men min svaga sida är programmeringen så jag får jobba upp det framöver. Lönen låter riktigt bra tycker jag.

Är det någon i tråden som kan förklara skillnaden mellan en data scentist och en ML-ingenjör? I platsannonser verkar det som att de har liknande kravställningar men att en ML-ingenjörsjobb verkar kräva mer programmeringsfokus inom andra språk än Python och R.

Svårt att svara på generellt då ML-ingenjör/ML-utvecklare och DS glider ihop på vissa arbetsplatser men ses som separata roller på andra (terminologin är alltså inte konsekvent) samt då det saknas en "riktig" definition. Överlag kan dock nämnas att ML-ingenjör är mer rent tekniskt, man jobbar i första hand med att implementera tekniker/algoritmer för ML samt fixa dataladdningar för dessa, medan en DS förväntas ha högre domänkunskaper samt nyttja dataanalysen i syfte att nå insikter för verksamheten (ofta med fokus på försäljningsstrategier, riskhantering samt kundbeteenden). Dvs. en DS är mer av en analytiker medan en ML-ingenjör/utvecklare är mer av en tekniker, om man ska generalisera (återigen, rollernas benämning är svävande och en strikt definition saknas).

Att de överlappar varandra är ett intryck jag fått också, samma med dataanalytikerrollen då de för dessa ibland söker folk med 5 års erfarenhet av python, SQL, implementering av ML/AI etc. vilket jag tycker inte passar riktigt alls för en dataanalytiker.

Skulle du säga att om man har samma teoretiska kunskaper och skills i programmering så kan man landa både ett DS och ett ML-ingenjörsjobb?

Nä, många roller glider ihop men syftar ofta på samma saker - t.ex. kan en utannonserad tjänst som DS, riskanalytiker, verksamhetsutvecklare samt kundanalytiker syfta på samma typ av roll.

Min uppfattning är att DS sällan kräver specifika programmeringstekniker men att man "helst" ska kunna Python, R samt SQL, det viktiga är dock inte språk utan att man har en bra kombo av domänkunskaper samt statistik tillsammans med dataanalys. ML-jobb tenderar att vara mer specifika i de tekniska kunskaper som anges samt verkar kräva fler språk, inte sällan ska man vara vass på C/C++ (detta ser jag aldrig i jobb för DS).

Tack för svar! Känns som, likt jag skrivit innan, en bra ingång i branschen är just som DA av något slag, sedan DS och om man känner för det MLE om man haft möjligheten att utvecklas åt det hållet. Jag inbillar mig att lönerna för dessa tre jobb är i ökande i den ordning som de nämndes.

För att bidra mer generellt till tråden så är jag just nu i rekryteringsprocessen till ett dataanalytikerjobb som jag förstås hoppas att jag får. Det känns som att det utannonseras ytterst få tjänster jag i dagsläget är behörig till men jag jobbar X antal timmar i veckan på mina SQL-kunskaper men vet inte riktigt när det är "tillräckligt" för att kunna skriva på mitt CV att man behärskar det. Liksom, jag har ju ingen aning om hur avancerade skills i SQL en viss arbetsplats behöver när de skriver att man "ska behärska" det.
Mitt fokus ligger iaf nu på just SQL och inte Python, statistik eller ML eftersom DS-jobben inte känns nåbara även om jag var klart bättre på programmering då de allt som oftast efterfrågar halvlång relevant arbetslivserfarenhet också.

Om du lagt ett par timmar per vecka under en längre tid har du troligen hyfsade grundkunskaper i SQL, det viktiga är dock att du kan sitta med det via jobbet och få en uppfattning om hur processen går till för att köra data mining på en riktig databas. Har gått endast en SQL-kurs men sitter numera med SQL varje dag på jobbet och har stenkoll på våra databaser så för mig har det varit bästa sättet att lära sig, tyvärr gick de inte igenom alla (enligt mig) väsentliga delar av SQL i utbildningen.

Det är även bra om du över på att tanka in data från SQL till t.ex. Python/R då även detta är något man jobbar med i praktiken.