Przyszły zakres nauki o danych – 4 powody, dla których warto uczyć się nauki o danych

Dane rządzą światem, w którym żyjemy, i tak naprawdę zostały nazwane „ropą” XXI wieku. W ciągu ostatnich kilku lat świat był świadkiem gwałtownego i ciągłego wzrostu liczby danych. Dzięki rozwojowi mediów społecznościowych, smartfonów i Internetu Rzeczy ilość danych, którymi dysponujemy dzisiaj, przekracza wszelkie wyobrażenia. Jak twierdzi Eric Schmidt z Alphabet, co 48 godzin generujemy ilość danych, które ludzkość wyprodukowała od zarania cywilizacji do 15 lat temu. Jak więc jesteśmy w stanie zrozumieć tak ogromne ilości danych?

Co to jest nauka o danych?

Mówiąc prościej, Data Science to połączenie matematyki, programowania, statystyki, analizy danych i uczenia maszynowego. Łącząc te wszystkie elementy, Data Science wykorzystuje zaawansowane algorytmy i metody naukowe do wydobywania informacji i spostrzeżeń z dużych zbiorów danych – zarówno ustrukturyzowanych, jak i nieustrukturyzowanych. Pojawienie się Big Data i Machine Learning dodatkowo napędzało rozwój Data Science. Obecnie Data Science jest wykorzystywana we wszystkich paralelach różnych branż, w tym biznesu, opieki zdrowotnej, finansów i edukacji.

Zastosowania nauki o danych

Najczęstszym przypadkiem użycia Data Science, który wkradł się do Twojego codziennego życia, jest silnik rekomendacji. Czy za każdym razem, gdy korzystasz z Amazon lub Netflix, widzisz spersonalizowane rekomendacje z napisem „Rzeczy, które mogą Ci się spodobać”? Cóż, to klasyczny przykład algorytmów Data Science, które śledzą i rozumieją wzorce wyszukiwania i kupowania użytkowników, a następnie przygotowują spersonalizowane listy rekomendacji.

Ponieważ dane są teraz wszechobecną siłą rządzącą naszym życiem, miejsca pracy na tej arenie rozkwitają jak nigdy dotąd. Inżynierowie Big Data, inżynierowie uczenia maszynowego i naukowcy zajmujący się danymi to trzy najlepsze pojawiające się stanowiska na LinkedIn. Od 2012 roku liczba miejsc pracy dla Data Scientists wzrosła o ponad 650%, dzięki czemu Data Science jest obecnie jedną z najgorętszych dziedzin zawodowych. Nie jest niespodzianką, że profesjonaliści z różnych ścieżek kariery podnoszą swoje umiejętności, aby przejść do rozwijającej się dziedziny Data Science.

Przyszły zakres nauki o danych

Zanim powstała cyfrowa rewolucja, dane, którymi dysponowaliśmy, były w większości ustrukturyzowane i stosunkowo niewielkie. W rezultacie do analizy tych małych i ustrukturyzowanych zbiorów danych wystarczyły tradycyjne narzędzia BI. Jednak wykładniczy wzrost danych w ostatnich latach zmienił całe równanie. Jak to?

W przeciwieństwie do tradycyjnych zbiorów danych (które były w większości ustrukturyzowane), dane generowane obecnie (z różnych źródeł, takich jak media społecznościowe, transakcje finansowe i dzienniki, pliki multimedialne, portale internetowe itp.) są w większości częściowo ustrukturyzowane lub nieustrukturyzowane. Obecnie ponad 80% danych na świecie jest nieustrukturyzowanych.

Z każdym mijającym rokiem dane będą się powiększać i powiększać i tak już ogromny stos danych. Tradycyjne narzędzia BI nie są w stanie analizować tak ogromnej ilości nieustrukturyzowanych zbiorów danych – wymagają bardziej zaawansowanych i inteligentnych narzędzi analitycznych do przechowywania, przetwarzania i analizowania danych. W tym miejscu Data Science pomogła coś zmienić.

Ponieważ coraz więcej organizacji otwiera się na Big Data, AI i ML, zapotrzebowanie na wykwalifikowanych specjalistów Data Science stale rośnie. W rzeczywistości Harvard Business Review okrzyknął nawet posadę naukowca danych za najseksowniejszą pracę XXI wieku.

Dzięki Data Science otwierają się nowe i ekscytujące możliwości, nieustannie zmieniając sposób, w jaki postrzegamy otaczający nas świat. Wkład Data Science w zmianę ludzkiego życia na lepsze był ogromny.

Na przykład po podłączeniu smartfona do urządzeń inteligentnych i koncentratora IoT możesz monitorować, co dzieje się w domu i wokół niego, nawet podczas Twojej nieobecności. Zakupy online stały się o wiele prostsze dzięki zaawansowanym algorytmom, które potrafią zrozumieć gust i preferencje poszczególnych użytkowników i tworzyć dla nich listy rekomendacji. Transakcje finansowe online nigdy nie były tak bezpieczne, dzięki algorytmom Fraud and Risk Detection of Data Science.

Nie tylko to, Data Science wniosła również ogromny wkład w sektor opieki zdrowotnej. Algorytmy i aplikacje Data Science można znaleźć w Genomics, Drug Development, Medical Image Analysis, Remote Monitoring, żeby wymienić tylko kilka.

Ponieważ Data Science jest wciąż rozwijającą się dziedziną, w przyszłości można się od niej znacznie więcej spodziewać. Przyjrzyjmy się niektórym ekscytującym trendom w Data Science, które mogą wkrótce stać się rzeczywistością w nadchodzącej przyszłości:

• Chociaż IoT jest już rzeczywistością, która łączy inteligentne urządzenia, w przyszłości możemy oczekiwać, że będziemy częścią Intelligent Digital Mesh – połączonym centrum aplikacji, urządzeń i ludzi współpracujących ze sobą w synchronizacji.
• Marketing produktów i obsługa klienta zostaną zrewolucjonizowane przez zaawansowane chatboty, wirtualną rzeczywistość (VR) i rozszerzoną rzeczywistość (AR). Z niecierpliwością czekamy na czas, kiedy spersonalizowane doświadczenia klientów będą obejmować symulacje na żywo, interaktywne prezentacje, wizualizacje proponowanych rozwiązań.
• Blockchain może po prostu wejść do głównego nurtu – nie będzie ograniczony tylko do sektora finansowego, ale blockchain będzie miał zastosowanie w opiece zdrowotnej, bankowości, ubezpieczeniach i innych branżach.
• Zautomatyzowane systemy ML i Augmented Analytics razem przekształcą Predictive Analytics i przeniosą ją na wyższy poziom. Analityka predykcyjna pomoże zmienić oblicze opieki zdrowotnej.
• Tytuł zawodowy „naukowca ds. danych” zostanie poddany ogromnej przemianie i obejmie szereg różnorodnych ról. W miarę rozwoju technologii, nauki o danych i sztucznej inteligencji, naukowcy zajmujący się danymi będą musieli ewoluować, aby nadążyć za dynamiczną krzywą uczenia się nauki o danych.

To tylko garść możliwości, które Data Science wprowadzi do naszego świata w ciągu najbliższych kilku lat.

Dlaczego warto uczyć się nauki o danych?

Jeśli powyższe powody nie były wystarczające, aby przekonać Cię o znaczeniu uczenia się Data Science, być może te cztery powody:

Dane to paliwo XXI wieku

Według Simona Quintona: „Jeśli analityka jest silnikiem, to dane są paliwem XXI wieku”. Bez danych firmy nie byłyby w stanie odkryć przydatnych informacji, które mogłyby pomóc w usprawnieniu ich działalności. W końcu skąd miałyby pochodzić wszystkie niezbędne informacje o klientach, gdyby nie dane? Bez danych klienta nie da się poprawić satysfakcji klienta ani stworzyć spersonalizowanych list rekomendacji.

Paradoks popytu i podaży.

Jak wspomnieliśmy wcześniej, rośnie zapotrzebowanie na wykwalifikowanych specjalistów Data Science, w tym Data Scientists, inżynierów ML i AI. Jednak podaż wykwalifikowanych specjalistów w tej dziedzinie rośnie w znacznie wolniejszym tempie. IBM utrzymuje, że do 2020 r. Data Science zajmie 28% wszystkich cyfrowych miejsc pracy, ale niestety wakaty pozostają wolne nawet przez 45 dni z powodu braku utalentowanych kandydatów. Ponadto raport IBM The Quant Crunch stwierdza:

„Umiejętności uczenia maszynowego, big data i analityki danych są najtrudniejsze do zdobycia i mogą potencjalnie spowodować największe zakłócenia, jeśli nie zostaną wypełnione”.

Przy tak dużej liczbie wakatów w Data Science nadszedł czas, aby podnieść swoje umiejętności i skorzystać ze złotej okazji!

Lukratywna i dobrze płatna kariera

Data Science to wysoce zaawansowana i ekskluzywna dziedzina nauki i bez wątpienia profesjonaliści w tej dziedzinie zarabiają duże pieniądze. Na przykład, według PayScale, średnia pensja analityka danych w Indiach wynosi 6,99,928 Rs, a średnia pensja analityka danych to Rs. 4,04, 924. Wszystkie stanowiska w Data Science mają bardzo podobną skalę wynagrodzeń. Najlepsza część — ponieważ Data Science wciąż się rozwija, nigdy nie będziesz miał stagnacji w karierze. Będzie mnóstwo okazji do nauki, podnoszenia umiejętności i zarabiania większych pieniędzy.

Wysoce elastyczny z dużą ilością stanowisk

Data Science to wszechstronna dziedzina, która znalazła zastosowanie w każdej branży, w tym w służbie zdrowia, bankowości, handlu elektronicznym, biznesie i usługach konsultingowych. Jednak tylko garstka osób posiada wymagane umiejętności, aby osiągnąć sukces w Data Science. Ponadto stanowiska pracy w Data Science często nakładają się na siebie, co zapewnia pewien stopień elastyczności i zwinności specjalistom Data Science. Jest wiele wolnych stanowisk do obsadzenia, ale niewielu kandydatów do obsadzenia tych stanowisk.

Data Science nie tylko pomaga organizacjom w zrozumieniu ich docelowych odbiorców, rynków i zagrożeń związanych z biznesem, ale także pomaga im zbliżyć się do klienta – wszystko za pomocą danych. Obiecująca dziedzina stwarza również wielkie możliwości kariery dla aspirantów. Data Science to mniej nasycona, wysoko płatna i wschodząca dziedzina, która gwarantuje stały wzrost i rozwój profesjonalistom, którzy się w nią zobowiązują.

Jeśli jesteś zainteresowany nauką o danych, sprawdź program IIIT-B i upGrad Executive PG w dziedzinie Data Science , który jest stworzony dla pracujących profesjonalistów i oferuje ponad 10 studiów przypadków i projektów, praktyczne warsztaty praktyczne, mentoring z ekspertami z branży, 1 -on-1 z mentorami branżowymi, ponad 400 godzin nauki i pomocy w pracy z najlepszymi firmami.