Ambito futuro della scienza dei dati: 4 motivi per l'apprendimento della scienza dei dati

I dati governano il mondo in cui viviamo e, in effetti, sono stati soprannominati il ​​"petrolio" del 21° secolo. Negli ultimi anni, il mondo ha assistito a un forte e continuo aumento dei dati. Grazie alla crescita dei social media, degli smartphone e dell'Internet of Things, la quantità di dati a nostra disposizione oggi è oltre ogni immaginazione. Come afferma Eric Schmidt di Alphabet, ogni 48 ore generiamo la quantità di dati prodotti dall'umanità dagli albori della civiltà fino a 15 anni fa. Allora, come possiamo dare un senso a tali enormi quantità di dati?

Cos'è la scienza dei dati?

In parole povere, Data Science è una combinazione di matematica, programmazione, statistica, analisi dei dati e apprendimento automatico. Combinando tutti questi, Data Science utilizza algoritmi avanzati e metodi scientifici per estrarre informazioni e approfondimenti da grandi set di dati, sia strutturati che non strutturati. L'avvento di Big Data e Machine Learning ha ulteriormente alimentato la crescita di Data Science. Oggi, la scienza dei dati viene utilizzata in tutti i settori paralleli di vari settori, inclusi affari, assistenza sanitaria, finanza e istruzione.

Usi della scienza dei dati

Il caso d'uso più comune di Data Science che si è insinuato nella tua vita quotidiana è un motore di suggerimenti. Ogni volta che sei su Amazon o Netflix, vedi quei consigli personalizzati che dicono "Cose che potrebbero piacerti"? Bene, questo è un classico esempio di algoritmi di Data Science che tracciano e comprendono i modelli di ricerca e acquisto degli utenti e quindi curano elenchi di consigli personalizzati.

Dal momento che i dati sono la forza onnipresente che governa le nostre vite ora, i posti di lavoro in questa arena stanno crescendo come mai prima d'ora. Big Data Engineers, Machine Learning Engineers e Data Scientist sono i primi tre lavori emergenti su LinkedIn. Dal 2012, le posizioni lavorative per i Data Scientist sono aumentate di oltre il 650%, rendendo così la Data Science uno dei campi professionali più caldi del momento. Non sorprende che professionisti provenienti da vari flussi di carriera stiano potenziando la propria base di conoscenze per effettuare la transizione nel campo emergente della scienza dei dati.

Ambito futuro della scienza dei dati

Prima dell'avvento della rivoluzione digitale, i dati a nostra disposizione erano per lo più strutturati e di dimensioni relativamente ridotte. Di conseguenza, gli strumenti di BI tradizionali sono stati sufficienti per analizzare questi set di dati piccoli e strutturati. Tuttavia, la crescita esponenziale dei dati negli ultimi anni ha cambiato l'intera equazione. Come mai?

Contrariamente ai set di dati tradizionali (che erano per lo più strutturati), i dati generati oggi (da diverse fonti come social media, transazioni finanziarie e registri, file multimediali, portali online, ecc.) Sono per lo più semi-strutturati o non strutturati. Al momento, oltre l'80% dei dati mondiali non è strutturato.

Con ogni anno che passa, i dati continueranno solo ad aumentare e ad aggiungersi alla già enorme pila di dati. Gli strumenti di BI tradizionali non possono analizzare un volume così vasto di set di dati non strutturati: richiedono strumenti analitici più avanzati e intelligenti per l'archiviazione, l'elaborazione e l'analisi dei dati. È qui che Data Science ha contribuito a fare la differenza.

Poiché sempre più organizzazioni si stanno aprendo a Big Data, AI e ML, la domanda di professionisti qualificati della scienza dei dati è in costante aumento. In effetti, l'Harvard Business Review ha persino salutato il lavoro di un data scientist come il lavoro più sexy del 21° secolo.

Grazie a Data Science si stanno aprendo nuove ed entusiasmanti possibilità, cambiando continuamente il modo in cui vediamo il mondo che ci circonda. Il contributo di Data Science per cambiare in meglio la vita umana è stato immenso.

Ad esempio, quando colleghi il tuo smartphone ai dispositivi smart e all'hub IoT, puoi monitorare ciò che accade dentro e intorno alla tua casa anche in tua assenza. Lo shopping online è diventato molto più semplice, grazie ad algoritmi avanzati in grado di comprendere i gusti e le preferenze dei singoli utenti e creare elenchi di consigli per loro. Le transazioni finanziarie online non sono mai state così sicure, grazie agli algoritmi di rilevamento di frodi e rischi di Data Science.

Non solo questi, Data Science ha anche contribuito immensamente al settore sanitario. Gli algoritmi e le applicazioni della scienza dei dati possono essere trovati in genomica, sviluppo di farmaci, analisi di immagini mediche, monitoraggio remoto, solo per citarne alcuni.

Poiché la scienza dei dati è ancora un campo in evoluzione, c'è molto di più da aspettarsi da essa in futuro. Diamo un'occhiata ad alcune delle entusiasmanti tendenze della scienza dei dati che potrebbero presto diventare realtà nel prossimo futuro:

• Sebbene l'IoT sia già una realtà che connette i dispositivi intelligenti, in futuro potremmo non vedere l'ora di far parte di una rete digitale intelligente, un hub connesso di app, dispositivi e persone che lavorano insieme in sincronia.
• Il marketing del prodotto e il servizio clienti saranno rivoluzionati da chatbot avanzati, realtà virtuale (VR) e realtà aumentata (AR). Non vediamo l'ora che arrivi un momento in cui l'esperienza personalizzata del cliente includerà simulazioni dal vivo, demo interattive, visualizzazione delle soluzioni proposte.
• Blockchain potrebbe semplicemente diventare mainstream: non sarà limitato solo al settore finanziario, ma si applicherà a sanità, banche, assicurazioni e altri settori.
• I sistemi di machine learning automatizzati e l'Augmented Analytics insieme trasformeranno l'analisi predittiva e la porteranno al livello successivo. L'analisi predittiva aiuterà ulteriormente a cambiare il volto dell'assistenza sanitaria.
• Il titolo di lavoro di un "Data Scientist" subirà un'enorme trasformazione per includere una serie di ruoli diversi. Poiché la tecnologia, la scienza dei dati e l'intelligenza artificiale continuano a progredire, i data scientist dovranno evolversi per stare al passo con la curva di apprendimento dinamica della scienza dei dati.

Queste sono solo alcune delle possibilità che Data Science porterà nel nostro mondo nei prossimi anni.

Perché imparare la scienza dei dati?

Se i motivi sopra menzionati non sono stati sufficienti per convincerti dell'importanza di apprendere la scienza dei dati, forse questi quattro motivi:

I dati sono il carburante del 21° secolo

Secondo Simon Quinton, "Se Analytics è il motore, allora i dati sono il carburante del 21° secolo". Senza i dati, le aziende non sarebbero in grado di scoprire informazioni utili che potrebbero aiutare a semplificare la propria attività. Dopotutto, da dove proverrebbero tutte le informazioni essenziali sui clienti, se non i dati? Senza i dati dei clienti, sarà impossibile migliorare la soddisfazione dei clienti o creare elenchi di consigli personalizzati.

Paradosso domanda-offerta.

Come accennato in precedenza, la domanda di professionisti qualificati della scienza dei dati, inclusi data scientist, ML e ingegneri di intelligenza artificiale, è in aumento. Tuttavia, l'offerta di professionisti qualificati nel settore sta aumentando a un ritmo molto più lento. IBM sostiene che entro il 2020 Data Science occuperà il 28% della quota di tutti i lavori digitali, ma sfortunatamente le offerte di lavoro rimangono vacanti per un massimo di 45 giorni a causa della mancanza di candidati di talento. Inoltre, il rapporto The Quant Crunch di IBM afferma:

"Le competenze di machine learning, big data e scienza dei dati sono le più difficili da reclutare e possono potenzialmente creare la maggiore interruzione se non soddisfatte".

Con così tante offerte di lavoro in Data Science, ora è il momento di migliorare le competenze e sfruttare l'occasione d'oro!

Una carriera redditizia e ben pagata

La scienza dei dati è un campo di studio altamente avanzato ed esclusivo e non c'è dubbio che i professionisti in questo campo guadagnano molto. Ad esempio, secondo PayScale, lo stipendio medio di un Data Scientist in India è Rs 6.99.928 e lo stipendio medio di un Data Analyst è Rs. 4,04, 924. Tutti i ruoli di lavoro in Data Science hanno una scala retributiva praticamente simile. La parte migliore: poiché la scienza dei dati è ancora in evoluzione, non avrai mai una carriera stagnante. Ci saranno molte opportunità per imparare, migliorare e guadagnare di più.

Altamente flessibile con un'abbondanza di posizioni

La scienza dei dati è un campo versatile che ha trovato applicazioni in ogni settore, compresi i servizi sanitari, bancari, e-commerce, aziendali e di consulenza. Tuttavia, solo una manciata di individui possiede le competenze necessarie per diventare grande nella scienza dei dati. Inoltre, i ruoli professionali di Data Science hanno spesso competenze sovrapposte, il che conferisce un certo grado di flessibilità e agilità ai professionisti di Data Science. Ci sono molti posti vacanti da ricoprire, ma non molti candidati per ricoprire quelle posizioni.

Data Science non solo aiuta le organizzazioni a comprendere il pubblico di destinazione, i mercati e i rischi associati al business, ma le aiuta anche ad avvicinarsi al cliente, il tutto con l'aiuto dei dati. Il campo promettente offre anche grandi opportunità di carriera per gli aspiranti. La scienza dei dati è un settore meno saturo, altamente remunerativo ed emergente che garantisce una crescita e uno sviluppo costanti ai professionisti che si impegnano a farlo.

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