Десакрализация

27 август, 2009 - 08:44Андрей Зубинский

Тут весьма серьёзные люди (кому главный экономист Google не кажется серьёзным человеком – в сад, вы там будете слушать) говорят, что период привлекательности профессий из области software engineering (умышленно не перевожу) и computer science – всё. В смысле – кирдык ему, этому периоду привлекательности. Гики интересны только гикам и совсем не "сексуальны" (можно подумать, что последнее – открытие, бггг). Приходит время других людей.

Data scientist. Это не совсем специалисты по статистическим методам обработки данных. Скорее это мультидисциплинарные специалисты, владеющие как математической статистикой, так и жизненно необходимыми для использования ее методов знаниями в области машинной обработки данных (в первую очередь – методов выделения данных из потоков и файлов, то есть парсинга) и методами порождения с помощью развитого математического аппарата таких результатов, которые может понять психически здоровый неспециалист, то есть – владеющие методами визуализации данных.

Вот такая цепочка, вполне логичная (из диссертации Бена Фрая, не последнего человека в профессиональном мире «визуализаторов данных»):

  1. computer science: генерация-порождение-получение данных, их разбор;
  2. математика, статистика, data mining: фильтрация данных, «разведка», вскрытие латентных закономерностей;
  3. графический дизайн: визуальное представление данных, его детализация и уточнение;
  4. человеко-машинное взаимодействие: само собой, это самое взаимодействие.

Так вот, есть мнение, что в этой цепочке чем выше номер уровня – тем выше и ценность специалиста. То есть, стандартный гиковский уровень в 2010 году безмерно уныл, безрадостен и, как бы поточнее передать, - уровень ремесла, - со всеми вытекающими последствиями, самым главным из которых является давно подтверждённый факт – по мере развития ремесла в нём всё меньше остаётся простора для, ммм, творчества. Идеальный ремесленник – ЖЭКовский сантехник. В идеале: пришёл – увидел - дыхнул перегаром - достал ключ – открутил что надо – перемотал пеньку – закрутил что надо – вознаграждённый ушёл.

Ну, эээ, можно как бы и не согласиться, конечно. Но что-то такое в воздухе витает уже давно. Популяция кодировщиков медленно но уверенно расползается по миру – это факт. Уже вон в Африке появилась. Это значит, что для формирования рынка труда кодировщиков вовсе не нужны серьёзная академическая наука с предысторией (впрочем, это дикая банальность, но всё же). В развитых странах молодёжь не хочет идти в кодеры – это тоже факт, и давно подтверждённый. Что кодеры скучают – не совсем факт, но не потому ли (в том числе) на sourceforge, например, неисчислимое количество проектов?

С другой стороны - кризис. В который как что ни анализируй факторным анализом, какие тренды ни выделяй – у потенциальных заказчиков денег не прибавится. Грубо говоря, когда на острове нет антилоп, никакие сверхсовершенные методы data science не помогут повысить эффективность охоты на антилопу, потому всё племя будет есть то, что можно поймать без всех суровых научных выкладок. Это, конечно, касается островов, где с антилопами напряг. Но что-то мне подсказывает, что их более чем немало.