6 najważniejszych powodów, dla których warto zostać analitykiem danych

Data science stała się jedną z najbardziej poszukiwanych dziedzin na rynku pracy XXI wieku. Jest to multidyscyplinarne badanie danych, które łączy wiedzę z zakresu statystyki, matematyki i informatyki. Narzędzia naukowe wyodrębniają i odkrywają przydatne spostrzeżenia z ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych danych.

Tak więc ta rewolucyjna technologia zmienia krajobraz pracy i zapewnia ogromną wartość biznesową. Podążając za trendami w branży, nie jest tajemnicą, że kariera w data science może okazać się niezwykle korzystna. Chcesz więcej dowodów? Sprawdź wynagrodzenie za analitykę danych w Indiach.

Co więcej, zastosowania data science sięgają bardzo daleko. Specjaliści w tej dziedzinie mogą podążać różnymi ścieżkami kariery, dlatego kursy data science nabrały tempa w ostatnim czasie. Od osób przechodzących do zaawansowanych ról po osoby, które po prostu chcą doskonalić swoje umiejętności w zakresie wejścia na rynek pracy, ta dyscyplina oferuje coś dla każdego.

Oprócz lukratywnej płacy i mnogości stanowisk pracy, może istnieć wiele powodów, dla których nauka danych jako kariera ma dla Ciebie sens. Ale zanim poświęcisz na to swój czas i pieniądze, rozważ wszystkie za i przeciw. Poniżej przedstawiamy kilka czynników, na których możesz oprzeć swoją decyzję!

Plusy nauki o danych

1. Pole o wysokim popycie

Data Science to jedno z najbardziej pożądanych miejsc pracy w 2020 roku. Nauka o danych i analityka stworzyłaby około 11,5 miliona miejsc pracy do roku 2026. A Indie są drugim najważniejszym ośrodkiem takich stanowisk po Stanach Zjednoczonych. Tak więc nauka o danych jest sektorem o wysokim poziomie zatrudnienia i atrakcyjnym, zgodnie z obecnymi trendami w branży.

2. Dostępność wysoko płatnych i różnorodnych ról

Rośnie nie tylko popyt na analityków danych, ale także istnieje wiele rodzajów stanowisk pracy. Ponieważ analityka zajmuje centralne miejsce w procesie podejmowania decyzji, coraz więcej firm zatrudnia analityków danych. Ponieważ jest to stosunkowo mniej nasycony obszar o umiarkowanej podaży talentów, obecnie dostępne są możliwości wymagające zróżnicowanych umiejętności i kompetencji. Według Glassdoor, analityk danych może zarobić średnio 116 100 USD rocznie.

3. Zmieniające się środowiska pracy

Data science kształtuje miejsce pracy przyszłości. Wraz z pojawieniem się sztucznej inteligencji i robotyki coraz więcej rutynowych i ręcznych zadań zostaje zautomatyzowanych. Technologie nauki o danych umożliwiły trenowanie maszyn w wykonywaniu powtarzalnych zadań, ponieważ ludzie przyjmują bardziej krytyczne myślenie i rozwiązywanie problemów. Są to wysoko płatne i prestiżowe stanowiska, które wykorzystują przełomy technologiczne w celu uproszczenia żmudnej pracy.

4. Poprawa standardów produktów

Wykorzystanie uczenia maszynowego umożliwiło firmom dostosowanie swojej oferty i poprawę doświadczeń klientów. Najlepszym przykładem tego rozwoju są witryny e-commerce. Strony internetowe wykorzystują Systemy Rekomendacji do polecania produktów i udzielania spersonalizowanych porad użytkownikom na podstawie ich wcześniejszych zakupów. Dzięki zrozumieniu ludzkich zachowań i poparciu decyzji danymi, firmy mogą dopasować swoje produkty i usługi do potrzeb klientów i wprowadzić niezbędne ulepszenia.

5. Ożywczy biznes

Firmy potrzebują wykwalifikowanych analityków danych, aby pomagali starszym członkom personelu w podejmowaniu ważnych działań korporacyjnych. Specjaliści ci wydobywają ukryte informacje z ogromnych porcji danych, aby zapewnić dodatkowy wgląd w podejmowanie decyzji. Duże zbiory danych również muszą zostać oczyszczone i wzbogacone. Istnieje wiele powodów, dla których data science jest dziś cenna dla firm. Niektóre sektory przemysłu, które czerpią korzyści, to opieka zdrowotna, finanse, bankowość, zarządzanie, doradztwo i handel elektroniczny.

6. Pomaganie światu

Analityka predykcyjna i uczenie maszynowe zrewolucjonizowały branżę opieki zdrowotnej. Nauka o danych ratuje życie, umożliwiając wczesne wykrywanie guzów, anomalii narządów i nie tylko. W podobnym duchu pomaga światowym rolnikom, wprowadzając nowe sposoby naukowego radzenia sobie ze szkodnikami rolniczymi i szkodliwymi owadami.

Wady nauki o danych

1. Niejednoznaczność

„Naukowiec danych” to szerokie pojęcie. Kiedy ktoś przedstawia się jako naukowiec zajmujący się danymi, może wydawać się trudne określenie, co faktycznie robi. Dzieje się tak, ponieważ rzeczywista rola zależy od obszaru specjalizacji. W zależności od posiadanych umiejętności i kwalifikacji można być badaczem danych, programistą, analitykiem biznesowym, a nawet inżynierem produktu. Dlatego nauka o danych jest często określana przez wielu ekspertów jako dziedzina niejednoznaczna. Jednocześnie inni uważają to za czwarty paradygmat nauki!

2. Złożoność

Nauka o danych to złożona dziedzina badań, która zapożycza koncepcje z innych dyscyplin akademickich, naukowych i matematycznych. Ostatnio pojawiło się wiele kursów online, aby wypełnić lukę w umiejętnościach w sektorze nauki o danych. Ale trudno jest przygotować siłę roboczą, która jest równie biegła we wszystkich trzech przedmiotach, które ją tworzą – matematyka, komputery i statystyka. Ktoś, kto ma doświadczenie w statystykach, może mieć trudności z opanowaniem informatyki. Dlatego naukowcy zajmujący się danymi muszą stale się uczyć i doskonalić swoje umiejętności, aby w pełni wykorzystać możliwości.

3. Ekspansywność

Role związane z nauką o danych wymagają silnego opanowania wiedzy o domenie. Na przykład badanie naukowe dotyczące analizy sekwencji genomowych wolałoby kogoś z doświadczeniem w genetyce i biologii molekularnej. Podobnie, role analityków biznesowych mogą wymagać wcześniejszej wiedzy z zakresu ekonomii i finansów. Z tego powodu naukowcy zajmujący się danymi czasami mają trudności z przejściem z jednej branży do drugiej.

4. Arbitralność

Prognozy oparte na danych w dużym stopniu minimalizują ryzyko biznesowe. Jednak w niektórych przypadkach, gdy podane są arbitralne dane, oczekiwane rezultaty mogą nie zostać osiągnięte. Takie przypadki mogą obniżyć zaufanie do systemów analizy danych. Dlatego równie ważne jest posiadanie odpowiednich zestawów danych i punktów danych, aby uzyskać sensowny i praktyczny wgląd w podejmowanie decyzji. Dobrą praktyką dla kadry zarządzającej i analityków danych jest również wspólne wyznaczanie celów, zanim poświęcą czas i zasoby na ten proces.

5. Kwestie prywatności

Dane konsumenckie napędzają główne strategie biznesowe w nowoczesnych organizacjach. Firmy przechowują przy sobie duże ilości danych umożliwiających identyfikację, co wzbudziło obawy etyczne dotyczące prywatności danych. Pojedyncze naruszenie bezpieczeństwa może narazić dane osobowe, a tym samym stanowić zagrożenie dla osób. W rezultacie istotne stało się zintegrowanie środków bezpieczeństwa cybernetycznego i ochrony prywatności z technikami analizy danych.

Ucz się kursów nauki o danych z najlepszych światowych uniwersytetów. Zdobywaj programy Executive PG, Advanced Certificate Programs lub Masters Programs, aby przyspieszyć swoją karierę.

Zawijanie

Kiedy próbujesz zbudować karierę w nauce danych , wybór następnego właściwego kroku może być trudny. Istnieje kilka kursów nauki o danych, które mogą skomplikować proces podejmowania decyzji. Więc oceń swoje opcje, biorąc pod uwagę wszystkie zalety i ograniczenia przed nurkowaniem!

Jeśli jesteś zainteresowany nauką o danych, sprawdź IIIT-B i upGrad's PG Diploma in 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.