Логист VS Data Science: перспективная профессия в США
Не только в США, но и по всему миру и Data Science инженер, и логист – профессия перспективная и востребованная. Оба направления подразумевают работу с большим количеством данных, а задача каждого специалиста – оптимизировать процессы. Пока логист заботится об эффективности поставок, инженер Data Science трудится над разработкой алгоритмов, чтобы те улучшали бизнес-процессы. Различий у этих двух профессий все же больше. Их мы подробнее разберем в этой статье.
Профессия логист в США
Если бизнес связан с поставками и товаром, ему необходим логист. Специалист может податься в разные сферы: как в небольшие компании, так и в крупные корпорации. Условия труда обычно стандартные. Работает диспетчер-логист в США удаленно или в офисе каждый день, кроме выходных. Плюс иногда бывают выезды на объекты, поэтому даже если специалист работает из дома, его место пребывания должно быть недалеко от фирмы.
Заглянем в вакансии – что обычно требуется от логиста:
- подбирать наиболее оптимальные способы доставки груза;
- планировать маршрут;
- управлять запасами и контролировать их количество;
- коммуницировать с перевозчиками, поставщиками и клиентами;
- анализировать данные о грузоперевозках;
- работать с логистическими программами.
В целом, карьера в этой среде интересна. Однако следует проговорить и нюансы:
- Приходится работать со строгими дедлайнами. Задержки, ошибки, невнимательность – это убытки, ответственность за которые несет логист.
- Вопросы нужно решать быстро и оперативно. На размышления дается минимум времени, а тем временем дедлайны горят и задержки отражаются на маршрутах.
- Логист должен координировать много процессов одновременно и всегда быть включен в работу.
- Многие задачи рутинны и однообразны.
- Влияние автоматизации сокращает потребность в рядовых логистах.
Но к перспективам направления мы вернемся погодя, а пока рассмотрим, чем занимается Data Science инженер.
Профессия Data Science инженер в США
Специалист этой области – это помощник, можно сказать путеводитель компании. Он оперирует всеми имеющимися данными, анализирует их и на основе результатов выстраивает прогнозные модели. Имея в штате профессионала в области Data Science, компании легче принимать обоснованные решения и грамотно управлять бизнесом.
Это перспективная профессия в США и она пользуется спросом в самых разнообразных направлениях. Можно выбрать медицину, E-commerce и маркетинг, сосредоточиться на сфере финансов или пойти в IT-компании – Америка предоставляет массу возможностей, чтобы раскрыть свой потенциал.
Что требуется от специалиста Data Science:
- собирать, обрабатывать и анализировать данные;
- работать с ИИ и создавать алгоритмы машинного обучения;
- работать с облачными сервисами, базами данных и инструментами для анализа;
- визуализировать данные и представлять результаты проделанной работы.
Преимущество направления и в формате работы. Это может быть гибрид, удаленка в штате, фриланс и прочее. Можно стать частью международных проектов, находясь от фирмы по ту сторону океана. Также инженеры Data Science постоянно развиваются, изучают новые инструменты, подходы и методологии – соответственно, рутины и обыденности здесь не так много, как кажется на первый взгляд.
Говоря о минусах, то это:
- Высокий порог входа. Нужно освоить машинное обучение, программирование, статистику и математику.
- Конкуренция. Америка предлагает специалистам потрясающие возможности. Соответственно желающих стать профессионалом Data Science немало. Чтобы войти в сферу, нужно потрудиться.
- Постоянное обучение. Чтобы оставаться востребованным специалистом, нужно все время учиться чему-то новому.
Курсы, освоение новых алгоритмов, ознакомление с тенденциями – часть работы любой IT-сферы. Однако, с ростом умений растет и зарплата. О ней мы и поговорим далее.
Зарплаты для логиста VS Data Science
Изучая уровень оплаты труда, мы сосредоточились на рынке США. Зарплата логиста во многом зависит от его опыта:
- Новичок в сфере зарабатывает от $45 000 до $60 000 в год.
- Опытный логист может рассчитывать на оплату в $70 000-100 000 в год.
- Director of Logistics имеет годовой доход от $120 000.
Заглянем в вакансии на должность Data Scientist в США:
- Junior Data Scientist обещают $100 000-120 000 в год.
- Mid-Level Data Scientist трудится за $130 000-160 000 в год.
- Услуги более опытных специалистов оцениваются минимум в $180 000 в год.
Хотя логистика – сфера востребованная, доход в ней будет ниже, чем в IT. С приобретением опыта оплата труда будет расти, но такая же тенденция прослеживается и в продвижении в Data Science.
Что ждет профессии логист и Data Science инженер будущем
Наибольшее влияние на рынок труда сегодня имеют технологии. Эта тенденция сохранится и в будущем, что несомненно отразиться и на логистике, и на IT. Тем, кого интересует карьера логиста, следует уже сейчас теснее познакомиться с автоматизацией и вот почему:
- Для прогнозирования поставок и оптимизации маршрутов все чаще применяется ИИ и Big Data.
- Современные компании делают автоматизированные склады и роботизированные системы доставок.
- Для контроля цепочек поставок используется блокчейн.
Чтобы оставаться конкурентоспособным специалистом на рынке труда, нужно уметь управлять роботами и алгоритмами. А значит, пора осваивать цифровые технологии.
Карьера Data Science инженер, наоборот будет перспективнее. С развитием технологий данных будет становиться все больше. Работодатели будут заинтересованы в кадрах, которые смогут их грамотно применить и превратить в ценные бизнес-решения. Автоматизация аналитики, внедрение ИИ, нейросети будут только на руку инженерам.
Часто задаваемые вопросы
Сложно ли стать логистом?
Порог входа в профессию сравнительно невысок: можно пройти специализированные курсы или устроиться на должность диспетчера и затем двигаться по карьерной лестнице.
Сколько времени нужно, чтобы стать Data Science инженером с нуля?
От полугода до 2 лет в зависимости от формата и интенсивности обучения.
Можно ли работать в Data Science удаленно?
Да.
Сложно ли перейти в Data Science из другой IT-сферы?
Нет, знания в области IT будут преимуществом и обучение будет даваться гораздо легче, чем новичкам.
Нужны ли сертификаты для Data Science инженера?
Да, это документ, который подтверждает ваши навыки и повышает шансы успешного трудоустройства.
