⇚ На страницу книги

Читать What’s next? Профессии будущего. Путеводитель по профессиям будущего

Шрифт
Интервал

Главный редактор, продюсер Дарья Назарова

Исполнительный продюсер Артем Шляков

Редактор Анна Кружалова

Редактор Николай Акуленок

Редактор Мария Болгова

Продвижение Любовь Булдина

Продвижение Мунхбилэг Эрдэнэбилэг

Продюсер подкаста Forbes «Андроиды и электроовцы» Глеб Силко

Ведущий подкаста Forbes «Андроиды и электроовцы» Павел Волощук

Ведущая подкаста Forbes «Андроиды и электроовцы» Ирина Юзбекова

Иллюстратор, дизайн обложки Елена Давыдова


© Дарья Назарова, 2022

© Мария Болгова, 2022

© Анна Кружалова, 2022

© Николай Акуленок, 2022


ISBN 978-5-0055-7368-1

Создано в интеллектуальной издательской системе Ridero

Вместо введения, или Из прошлого в будущее

Давайте заглянем в рабочий день человека в 2050 году. Андроид уже приготовил за него обед и отвез на работу – непременно творческую! Личный тренер ресурсных состояний подготовил расписание майнд-фитнеса, игропрактик согласовал сценарий образовательной сессии для детей, а виртуальный адвокат оставил сообщения на робот-автоответчик с советами по удалению «цифрового следа». Хотя подождите, мы пока в настоящем и успеваем подготовиться к будущему! Каким оно будет и сможет ли человек найти в нем свое место? Чему учиться сейчас, чтобы не оказаться за бортом в следующем десятилетии? Как изменится рынок труда и какие из новых специальностей действительно будут нужны человечеству?

На эти волнующие вопросы мы, команда студентов магистерской программы «Трансмедийное производство в цифровых индустриях» НИУ ВШЭ, постарались ответить в книге. Она создана на основе подкаста Forbes и X5 Group «Андроиды и электроовцы» о профессиях будущего. Каждая глава посвящена одной из десяти перспективных специальностей, которые станут востребованы в ближайшие десятилетия. Среди них есть вполне привычные: например, архитектор, финансист или адвокат (правда, виртуальный). А есть и совсем непонятные – soft skills интегратор, дата-сайентист или игропрактик.

Стоит ли уже сейчас задумываться о смене специальности? И как «войти» в профессию будущего? Об этом в книге размышляют ведущие специалисты из различных сфер. Ведь поиск ответа на вопрос: «Кем я стану, когда вырасту?» – остается актуальным в любом возрасте.

Благодарности

За помощь в создании книги мы благодарим команду подкастов Forbes – продюсера Глеба Силко, X5 Retail Group – менеджера по оценке и развитию персонала Ирину Плотникову, преподавателей НИУ ВШЭ Александра Архангельского, Анну Новикову, Владимира Харитонова, Александра Гаврилова, Татьяну Стоянову, Ульяну Лукьянченко. Также выражаем благодарность за иллюстрации и дизайн обложки Елене Давыдовой.



Дата-сайентист

Как информация стала главной ценностью и ключом ко всему в современном мире

«Вопрос, который я ставлю, очень прост: почему конфиденциальность нашей личной информации в интернете должна отличаться от конфиденциальности того, что мы храним в ящике стола? Не может быть никакой разницы между цифровой информацией и информацией физической. Но США и многие другие страны стремятся эту разницу узаконить».

Эдвард Сноуден, бывший сотрудник АНБ США

Дата-сайентист – профессия относительно новая, но уже сегодня она становится все более востребованной. Так, по версии рекрутинговой веб-платформы Glassdoor, в 2020 году эта специальность заняла второе место в рейтинге самых перспективных и высокооплачиваемых профессий в США. Понятие data science настолько обширно и универсально, что сложно дать ему краткое определение. Чтобы представить себе, что это, вообразите следующую картину: существует некий огромный архив с личным делом на каждого интернет-пользователя, куда заносится не только информация из профилей социальных сетей, но и любая деятельность человека в веб-пространстве. Посещаемые сайты, интернет-покупки, электронные письма, геолокация и даже платежные операции по банковской карте – все заносится в вашу «папку». В архиве хранятся миллионы, если не миллиарды личных дел. Что же делать с таким объемом информации? В этом и состоит задача дата-сайентиста – не просто структурировать его, но создать некий алгоритм, отвечающий за то, чтобы приспособить необходимые данные под нужды компании или работодателя. Как наука о больших данных успела проникнуть во все сферы нашей жизни и почему не стоит этого бояться? Ответы на эти вопросы есть у