Ä¢¹½Ö±²¥

Karita Hakala

• Datatieteilijä (Data Scientist) yrityksessä BC Platforms
• Valmistunut vuonna 2018 pääaineena tilastotiede

Valmistuin matematiikan ja tilastotieteen laitokselta keväällä 2018. Sivuaineinani luin tietotekniikkaa, matematiikkaa, kognitiivista neurotiedettä ja taisipa kanditutkintooni kuulua psykologian perusopintokokonaisuuskin. Hyvin lyhyestä työelämähistoriastani huolimatta olen saanut kokemusta data-alan töistä kolmella eri toimialalla ja kahdella eri nimikkeellä. Olen toiminut data-analyytikkona myynnin ja tuotannon tukena elintarviketeollisuudessa (Valio) ja datatieteilijänä markkinoinnin konsulttifirmassa (Avaus). Nykyään toimin datatieteilijänä bio- ja lääketieteiden aloille genomi- ja kliinisen datan hallinnan ratkaisuja toimittavalla BC Platformsilla. Työtehtäviini on kuulunut datamallien suunnittelua, datan siivoamista ja varastointia, dataputkien rakentamista, analyysien ja raporttien koostamista ja tilastollista mallinnusta.

Data-alalla on parasta sen monipuolisuus ja haastavuus

Ala tarjoaa jatkuvasti uutta ja on itsessään hyvin monialainen. Tilastotieteen osaamisen lisäksi on pystyttävä ymmärtämään ja soveltamaan tietoteknisiä ratkaisuja ja substanssiosaaminen toimialasta on välttämätöntä. Pelkkä tilastollinen osaaminen ei riitä. Jotta datasta saadaan kaikki hyöty irti, vaaditaan dataratkaisuilta skaalautuvuutta. Niiden tulee toimia ympäristöissä, joissa uutta dataa tulee koko ajan. Monialaisuuden myötä työssä saa olla tekemisissä monien alojen ammattilaisten kanssa. Datatieteilijänäkin voi työskennellä monenlaisella taustalla: vastaan on tullut fyysikkoja, tietoteknikkoja, tietojenkäsittelytieteilijöitä ja matemaatikkoja. Toisen tilastotieteilijän kanssa en ole vielä päässyt työskentelemään.

Kieli- ja viestintätaidot korostuvat työelämässä

Koen, että kaikista opinnoistani on ollut hyötyä työelämässä. Ajattelin heti valmistuttuani, että olisi pitänyt opiskella enemmän ohjelmointia ja kursseja kauppakorkeakoulun puolelta. Ajattelin, että olisin ollut työssäni tehokkaampi, ymmärtänyt liiketoimintaa paremmin ja siten pystynyt tuottamaan näkyvämpiä tuloksia työssäni. Silloin tuntui, että olisi pitänyt paremmin räätälöidä opintoja työelämää silmällä pitäen. Nyt olen kuitenkin sitä mieltä, että valitsin opintoni hyvin. Luin mahdollisimman paljon pääaineeni kursseja ja niiden lisäksi valitsin kokonaisuuksia, jotka minua kiinnostivat. Esimerkiksi ilman kognitiivisen neurotieteen sivuainekokonaisuutta en varmasti olisi tässä työssä, jossa nyt olen. Tulen olemaan työelämässä kymmeniä vuosia ja uusia asioita on opittava jatkuvasti. Tärkeintä on, että opintojen myötä minulla on valmiudet opiskella asiat, joita jatkossa tulen tarvitsemaan. Yhden vinkin kuitenkin annan kursseihin liittyen: työelämässä joutuu esiintymään usein ja yksinomaan suomenkieliset työyhteisöt ovat nykyään harvassa. Jos ei ole työkaluja esiintymistaidon kehittämiseen tai ei luota omaan kielitaitoonsa, on yliopisto loistava paikka opetella näitä taitoja. Niistä on hyötyä myös työnhaussa.

Alan seuraaminen antaa suuntaa opinnoille

Data-alan nimikkeille on tällä hetkellä kysyntää työmarkkinoilla. Ala on erityisesti Suomessa, mutta myös maailmalla vielä alkutaipaleellaan ja uusia nimikkeitäkin vakiintuu työnhakuilmoituksiin muutamien vuosien välein. Työmarkkinatilanne on otollinen sopivataustaiselle työnhakijalle, mutta uraansa aloittelevalla voi olla tehtävässään aika yksinäistä. Harvalla yrityksellä on Suomessa datatiimi, johon kuuluisi kymmeniä data-analyytikkoja, -tieteilijöitä, -insinöörejä tai tietokanta-asiantuntijoita, puhumattakaan tekoälyasiantuntijoista tai koneoppimisinsinööreistä. Lapsenkengissä olevalla alalla on ajoittain työlästä navigoida uusien teknologioiden ja kaikkien vaadittavien taitojen parissa, eikä parhaita käytänteitä moneenkaan asiaan ole vielä tarjolla. Datavalmista organisaatiota on vaikea löytää, eikä alaan tällä hetkellä liittyvä hype ainakaan helpota asiaa. Oma kokemukseni on, että data-alan asiantuntijan on taivuttava monenlaisiin tehtäviin, eikä valmiita teknisiä ratkaisuja tai toimintatapoja välttämättä ole, vaan ne pitää itse rakentaa. Alan seuraaminen jo opiskeluvaiheessa luo kokonaiskuvaa siitä, mistä alalla puhutaan. Vaivaton tapa on vaikkapa yliopistolle kävellessä kuunnella data-aiheisia podcasteja, joista saa myös motivaatiota ja työelämäkontekstia opintoihin. Samalla voi saada vinkkejä eri toimialojen ja yritysten datavalmiudesta.

Ole rehellinen sekä itsellesi että työnantajalle

Työtä hakiessa kannattaa rohkeasti kertoa, mitä työltä toivoo ja minkälaista työtä ei halua tehdä. On hyvä muistaa, ettei työnhakua pidä ajatella yksipuolisena prosessina, sillä myös työnantajan tulee vakuuttaa sinut, vaikka olisit vastavalmistunut. Inhoan lausetta "fake it till you make it". Jos on rehellinen tiedoistaan, taidoistaan ja toiveistaan työnhakuvaiheessa, pystyy välttämään todennäköisemmin ikävien yllätysten paljastumisen myöhemmin, puolin ja toisin. Kysy työnantajilta tarkkoja ja käytännönläheisiä kysymyksiä työstä, jotta saat mahdollisimman hyvän käsityksen roolista ja työtehtävistä. Lopullisen käsityksen itse työstä ja työympäristöstä saa tietenkin vain kokeilemalla, yritysten ja erehdysten kautta. Valinnanvaraa on tällä hetkellä paljon niin toimialoissa, työtehtävissä kuin työrooleissakin, ainakin pääkaupunkiseudulla ja enenevässä määrin myös muualla.