Nëse rri pak në LinkedIn, Instagram ose YouTube, Data Science t’del kudo.
“Karriera e së ardhmes.” “Pagat më të larta.” “Punë remote nga kudo.”
Edhe normalisht lind pyetja:
👉A osht Data Science veç hype i momentit, apo diçka që ja vlen me investu seriozisht?
Përgjigjja e shkurtë: Data Science është hype për ata që e shohin sipërfaqësisht. Por është karrierë afatgjatë për ata që e kuptojnë thellë.
Le ta ndajmë realitetin prej marketingut.
Pse Data Science po duket si “hype”
Hype-i nuk ka ardh rastësisht. Ka disa arsye pse Data Science u bo “fjala magjike” e viteve të fundit:
- kompanitë mbledhin data ma shumë se kurrë
- AI & Machine Learning bohen headline çdo javë
- kërkesa për profesionistë u rrit shpejt
- pagat fillestare duken shumë joshëse
Problemi? Shumë njerëz hynë në këtë fushë me pritje jo reale:
- “E mësoj pak Python dhe u kry”
- “I boj do dashboard-e dhe jam Data Scientist”
- “AI e bon krejt punën për mu”
Kur këto pritje nuk përputhen me realitetin, lind zhgënjimi. Dhe prej aty vjen fjalia: “Data Science osht veç hype.”
Në fakt, nuk osht fusha problemi – osht qasja ndaj saj.
Çka osht Data Science realisht?
Data Science nuk osht veç kodim, matematikë, modele ML ose veç vizualizime të bukura
Data Science osht kombinim i analizës së problemit, kuptimit të biznesit, punës me data reale (të çrregullta, jo perfekte) dhe interpretimit dhe komunikimit të insight-eve.
Në jetën reale:
- data mungon
- data është e gabuar
- data nuk flet vet
- modeli perfekt shpesh dështon
Dhe këtu shihet dallimi mes atyre që hynë për hype dhe atyre që ndërtojnë karrierë
Pse kompanitë realisht kanë nevojë për Data Scientist & Analyst afatgjatë?
Një kompani sot nuk ka problem me data. Ka problem me vendime.
- cilin produkt me zhvillu?
- pse po bie shitja?
- cilët klientë po largohen?
- ku po humbet buxheti?
Dashboard-i nuk e jep përgjigjen. Grafiku nuk e merr vendimin.
Ajo që i duhet kompanisë osht dikush që din me e shtru pyetjen e duhur, me e lexu datën në kontekst dhe me e kthy insight-in në veprim. Kjo nevojë nuk zhduket me trendet. Përkundrazi, rritet.
Prandaj:
- rolet evoluojnë
- teknologjitë ndryshojnë
- por nevoja për njerëz që din me mendu analitikisht mbetet
Kush dështon në Data Science (dhe pse mendon që osht hype)
Le të jemi brutalë për një moment. Zakonisht dështon ai/ajo që:
- e mëson vetëm tool-in, jo logjikën
- e injoron statistiken
- nuk investon në problem-solving
- s’din me komuniku rezultatet
- pret që karriera t’i vijë automatikisht
Këta njerëz ngecin në role junior: lodhen shpejt, e humbin motivimin dhe e shpallin fushën “overrated”.
Ndërkohë, ata që ndërtojnë bazë të fortë, e kuptojnë biznesin, praktikojnë me projekte reale dhe mësojnë vazhdimisht ecin përpara.
A po e zëvendëson AI Data Science?
Një frikë tjetër e zakonshme: “Po vjen AI, a ka me na zëvendësu?”
Përgjigjja e sinqertë:
- Po, për ata që bëjnë punë mekanike
- Jo, për ata që mendojnë
AI automatizon procese, shpejton analiza dhe ndihmon në modele
Por AI nuk e kupton biznesin. AI nuk e definon problemin dhe AI nuk e merr përgjegjësinë për vendim. Këto janë rolet e njeriut. Dhe aty qëndron vlera afatgjatë.
Pra, hype apo karrierë afatgjatë?
Nëse po kërkon rrugë të shpejtë pa mund, po mendon që mjafton një kurs i shkurtë ose po hyn veç për pagë – po, për ty Data Science ka me qenë hype.
Nëse të pëlqen analiza, të intereson si merren vendimet, je kurioz dhe je gati me investu seriozisht në veten tende, atëherë Data Science & Analytics është karrierë afatgjatë.
Me u bo profesionist në këtë fushë kërkon strukturë të saktë mësimi, mentorim, projekte reale dhe kuptim të thellë, jo veç teori.
Nëse e sheh veten në këtë rrugë, mundesh me u bo pjesë e Data Science & Analytics Academy.
–Grupet e reja fillojnë në Mars
– Oferta Early Bird: –400€ zbritje
– Vlen deri më 24 Shkurt
Sepse Data Science nuk osht hype për ata që e marrin seriozisht. Osht profesion global me kërkesë në rritje!