ឌីជេ Patil ដែលជាអ្នកវិទ្យាសាស្ត្រប្រធានទិន្នន័យសេតវិមានជាលើកដំបូងក្រោមការអតីតប្រធានាធិបតីអូបាម៉ា។abin Botsford / The Washington Post តាមរយៈ Getty Images ប្រសិនបើអ្នកបានបង់សូម្បីតែយកចិត្តទុកដាក់ slightest ទៅទីផ្សារការងារចុង, អ្នកប្រហែលជាបានកត់សម្គាល់ឃើញនិន្នាការមួយបំផុសគំនិតក្នុងការជួលថ្ងៃនេះ: ជ្រើសរើសជារៀងរាល់ពីសាជីវកម្មធំនិងការចាប់ផ្ដើមអាជីវកម្មតូចដូចគ្នា, ត្រូវបានសម្លឹងរកមើលការបំពេញទីតាំងបានហៅអ្នកវិទ្យាសាស្រ្តទិន្នន័យ។ ប្រសិនបើអ្នកពិនិត្យឱ្យបានដិតដល់វាទំនងជាមិត្តភក្តិខ្លះរបស់អ្នកដែលមិនមានប្រវត្តិវិទ្យាសាស្ត្រអ្វីទាំងអស់ដែលបានធ្វើឱ្យមានការភ្ញាក់ផ្អើលហើយបានប្តូរឈ្មោះខ្លួនជាអ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យនៅលើ LinkedIn ។
ពាក្យវិទ្យាសាស្រ្តទិន្នន័យដែលស្ទើរតែមិនធ្លាប់មានកាលពីប៉ុន្មានឆ្នាំមុនឥឡូវទទួលបានលទ្ធផលជាង ២៥,០០០ នៅលើទំព័របណ្តាញការងាររបស់ LinkedIn ។
ហេតុអ្វីបានជាការចាប់អារម្មណ៍កើនឡើងភ្លាមៗ? ហើយអ្វីដែលធ្វើនោះសូម្បីតែមធ្យមដូចនៅក្នុង, តើអ្នកវិទ្យាសាស្ដ្រទិន្នន័យធ្វើអ្វី? ខ្ញុំបានយកសំណួរទាំងនេះទៅមនុស្សម្នាក់ដែលខ្ញុំគិតថាមានសមត្ថភាពភាគច្រើនឆ្លើយទៅពួកគេ: បុរសម្នាក់ដែលបានបង្កើតអ្នកវិទ្យាសាស្រ្តទិន្នន័យរយៈពេល។
ឌីជេ Patil, ក អតីតនាយកប្រតិបត្តិក្រុមហ៊ុន LinkedIn បាន (ពីឆ្នាំ 2008 ដល់ 2011) ដែលក្រោយមកបានបម្រើការជាប្រធានអ្នកវិទ្យាសាស្រ្តទិន្នន័យរបស់សេតវិមាននៅក្រោមលោកប្រធានាធិបតីបារ៉ាក់អូបាម៉ាត្រូវបានគេស្គាល់ថាជាអ្នកវិទ្យាសាស្រ្តទិន្នន័យជាលើកដំបូងដែលមិនធ្លាប់មាននៅអាមេរិកតួនាទីរដ្ឋាភិបាលរបស់លោកត្រូវបានបង្កើតឡើងជាផ្នែកមួយនៃកិច្ចខិតខំប្រឹងប្រែងឌីជីថលមួយទូលំទូលាយរហូតនៅក្នុងរដ្ឋបាលដែលដឹកនាំដោយ អូបាម៉ាប៉ុន្តែជម្រើសនៃពាក្យដែលត្រូវបានប្រើដើម្បីពិពណ៌នាអំពីតួនាទីនេះត្រូវបានសម្រេចចិត្តក្នុងកំឡុងពេលដែលគាត់នៅ LinkedIn ។
ខ្ញុំនៅ LinkedIn បានកសាងក្រុមទិន្នន័យនិងលោក Jeff Hammerbacher [សហស្ថាបនិក Cloudera] ត្រូវបានក្រុមមានសភាពអ៊ូអររបស់ Facebook ទិន្នន័យហើយយើងនឹងសហការនិងប្រៀបធៀបពេលខ្លះ។ រឿងមួយដែលយើងបានដឹងគឺថាយើងមិនដឹងថាត្រូវហៅខ្លួនឯងយ៉ាងម៉េចទេលោក Patil បាននិយាយនៅក្នុងបទសម្ភាសន៍ជាមួយអ្នកសង្កេតការណ៍កាលពីខែមុន។
តើអ្នកហៅខ្លួនឯងថាជាអ្នកវិភាគឬ? វាមានអារម្មណ៍ផងដែរនៅ Wall Street ។ អ្នកវិទ្យាសាស្រ្តស្រាវជ្រាវឬស្ថិតិ? គាត់នឹកឃើញថាជាការសិក្សាពេក។ ប៉ុន្តែដោយសារតែខ្ញុំធ្វើការនៅ LinkedIn ខ្ញុំទើបតែបានសាកល្បងមុខតំណែងការងារទាំងអស់ដែលយើងអាចគិតដើម្បីមើលថាតើមួយណានឹងទទួលបានការចាប់អារម្មណ៍បំផុតពីអ្នកដាក់ពាក្យសុំការងារ។ ប្ដូរចេញអ្នករាល់គ្នាដែលចង់ក្លាយជាអ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យមួយដូច្នេះយើងដូចជា, យល់ព្រម, នោះគឺជាអ្វីដែលយើងនឹងហៅខ្លួនយើង។
ចំណងជើងនេះស្តាប់ទៅដូចជាទំនើបហើយមិនច្បាស់ដើម្បីធ្វើឱ្យឧស្សាហកម្មរីកចម្រើនហើយត្រូវបានយកចិត្តទុកដាក់សូម្បីតែមនុស្សដែលមិនដឹងថាវាជាអ្វីក៏ដោយ។
ខ្ញុំគិតថាមូលហេតុជាមូលដ្ឋានវាបានបិទគឺព្រោះមនុស្សពិតជាមិនប្រាកដថាអ្វីដែលវាមានន័យ។ ហើយនោះជាអំណាច។ នៅពេលអ្នកដាក់ឈ្មោះខ្លួនឯងថាជាអ្វីមួយមនុស្សក៏ដាក់ស្លាកអ្វីដែលអ្នកមិនត្រូវបានគេគិតថាជា។ ដូច្នេះពេលអ្នកនៅក្នុងបន្ទប់ហើយនិយាយថាអ្នកជាអ្នកវិភាគទិន្នន័យពួកគេនឹងគិតថាអ្នកមិនត្រូវបានគេសន្មត់ថានៅក្នុងកម្រិតនៃការប្រជុំទាំងនេះទេ។ ប៉ុន្តែនៅពេលដែលអ្នកនិយាយថាអ្នកជាអ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យពួកគេនឹងត្រូវអរគុណដល់ភាពល្អដែលយើងមានមនុស្សឆ្លាតនៅទីនេះ។
ជិះតម្រូវការសម្រាប់វិទ្យាសាស្រ្តបានទិន្នន័យគឺមួយផ្នែកដោយសារតែសម្បូរមិនធ្លាប់មានពីមុនមកនៃទិន្នន័យដែលយើងបានបង្គរនៅក្នុងអាយុអ៊ីនធើណេដែលបានជំរុញការរីកចំរើននៃការងារដែលទាក់ទងនឹងទិន្នន័យដែលធំក្នុងឧស្សាហកម្មជាច្រើនមួយ។ ចំណងជើងការងារដែលមានសម្លេងសិចស៊ីបានធ្វើឱ្យមានភាពងាយស្រួលសម្រាប់អ្នកជ្រើសរើសក្នុងការផ្សព្វផ្សាយពាណិជ្ជកម្មនិងងាយស្រួលសម្រាប់អ្នកស្វែងរកការងារផ្សព្វផ្សាយខ្លួនឯង។ ប៉ុន្តែភាពមិនច្បាស់លាស់ដែលមានជាប់ខ្លួនរបស់វាត្រូវបានដកចេញផងដែរថាការរិះគន់ពីអ្នកដែលត្រូវបានគេយល់ច្រឡំអំពីអ្វីដែលវាពិតជាមានន័យ។
លោក Clint Chegin, អ្នកគ្រប់គ្រងផលិតផលនៅតំបន់អាជីពជាការពិតណាស់ដែលបានសម្តែងការមិនសប្បាយចិត្តរបស់លោកនៅក្នុងមួយ ក្រោយមធ្យម មានចំណងជើងថាគ្មានរឿងបែបនេះជាអ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យទេ។
ភាគច្រើននៃការងារវិទ្យាសាស្រ្តបានទិន្នន័យរៀបរាប់មិនបានបង្ហាញការមិនពិតប្រាកដនៃទីតាំងតម្រូវការដែលពួកគេបានផ្សព្វផ្សាយពាណិជ្ជកម្មគឺជា, បានសរសេរ Jeremie ហារីសដែលជាស្ថាបនិកនៃអាជីពជួយបង្ហាត់បង្ហាញ SharpestMinds វេទិកា។
ផាធីលបាននិយាយថា: ខ្ញុំមានជាទូទៅមិនព្យាយាមកំណត់វាយ៉ាងម៉ត់ចត់ផងដែរ។ អ្វីដែលសំខាន់នោះគឺថាតើអ្នកប្រើទិន្នន័យដើម្បីធ្វើអន្តរកម្មជាមួយពិភពលោកសិក្សាវាហើយព្យាយាមបង្កើតអ្វីដែលថ្មី។
របស់ខ្លះគឺផលិតផលថ្មីដូចជាឡានបើកបរដោយខ្លួនឯងឬរបស់អ្នក កម្មវិធីអាកាសធាតុ ។ លោកបានបន្តថាអ្នកផ្សេងទៀតគឺជាការវិភាគទិន្នន័យដែលត្រូវបានប្រើដើម្បីជួយប្រជាជនធ្វើការវាយតម្លៃសម្រាប់អ្វីៗទាំងអស់ចាប់ពីប្រាក់កម្ចីរហូតដល់ការសម្រេចចិត្តក្នុងការថែទាំសុខភាព មានអ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យគ្រប់ប្រភេទ។ប្រហែលជាចំណងជើងនៅតែមានជីវិតហើយប្រហែលជាវាប្រែទៅជាអ្វីផ្សេងទៀត។ ប៉ុន្តែខ្ញុំគិតថាអ្វីដែលមានឥទ្ធិពលបំផុតនៅទីនេះគឺថាយើងកំពុងប្រើប្រាស់ទិន្នន័យនៅក្នុងវិធីប្រលោមលោកទៅនឹងអ្វីដែលស្ថាបនា។
