Scopul viitor al științei datelor – 4 motive pentru a învăța știința datelor

Datele guvernează lumea în care trăim și, de fapt, au fost supranumite „petrolul” secolului 21. În ultimii câțiva ani, lumea a asistat la o creștere abruptă și continuă a datelor. Datorită creșterii rețelelor sociale, a smartphone-urilor și a Internetului lucrurilor, cantitatea de date de care dispunem astăzi este dincolo de imaginație. După cum susține Eric Schmidt de la Alphabet, la fiecare 48 de ore, generăm cantitatea de date pe care umanitatea a produs-o de la începutul civilizației până acum 15 ani. Deci, cum putem să înțelegem cantități atât de mari de date?

Ce este Data Science?

În termeni simpli, Data Science este o combinație de matematică, programare, statistică, analiză de date și învățare automată. Combinând toate acestea, Data Science folosește algoritmi și metode științifice avansate pentru a extrage informații și perspective din seturi mari de date – atât structurate, cât și nestructurate. Apariția Big Data și Machine Learning a alimentat și mai mult creșterea Data Science. Astăzi, știința datelor este utilizată în toate paralelele diverselor industrii, inclusiv afaceri, sănătate, finanțe și educație.

Utilizări ale științei datelor

Cel mai frecvent caz de utilizare a științei datelor care s-a strecurat în viața de zi cu zi este un motor de recomandare. Ori de câte ori sunteți pe Amazon sau Netflix, vedeți acele recomandări personalizate care spun „Lucruri care vă pot plăcea”? Ei bine, acesta este un exemplu clasic de algoritmi de știință a datelor care urmăresc și înțeleg modelele de căutare și cumpărare ale utilizatorilor și apoi organizează liste de recomandări personalizate.

Deoarece datele sunt forța omniprezentă care ne guvernează viețile acum, locurile de muncă în această arena sunt în plină expansiune ca niciodată. Inginerii de date mari, inginerii de învățare automată și oamenii de știință în date sunt primele trei locuri de muncă emergente pe LinkedIn. Încă din 2012, locurile de muncă pentru Data Scientists au crescut cu peste 650%, făcând astfel Data Science unul dintre cele mai populare domenii profesionale în prezent. Nu este surprinzător faptul că profesioniștii din diverse domenii de carieră își perfecționează baza de cunoștințe pentru a face tranziția în domeniul emergent al științei datelor.

Domeniul viitor al științei datelor

Înainte de apariția revoluției digitale, datele de care dispunem erau în mare parte structurate și de dimensiuni relativ mici. Ca rezultat, instrumentele tradiționale BI au fost suficiente pentru a analiza aceste seturi de date mici și structurate. Cu toate acestea, creșterea exponențială a datelor din ultimii ani a schimbat întreaga ecuație. Cum așa?

Spre deosebire de seturile de date tradiționale (care au fost în mare parte structurate), datele generate astăzi (din diferite surse, cum ar fi social media, tranzacții financiare și jurnale, fișiere multimedia, portaluri online etc.) sunt în mare parte semistructurate sau nestructurate. În prezent, peste 80% din datele lumii sunt nestructurate.

Cu fiecare an care trece, datele vor continua să crească și să se adauge la teancul deja masiv de date. Nu este posibil ca instrumentele tradiționale BI să analizeze un volum atât de mare de seturi de date nestructurate – ele necesită instrumente analitice mai avansate și inteligente pentru stocarea, procesarea și analiza datelor. Aici știința datelor a contribuit la schimbarea.

Pe măsură ce tot mai multe organizații se deschid către Big Data, AI și ML, cererea de profesioniști calificați în știința datelor este în continuă creștere. De fapt, Harvard Business Review a salutat chiar slujba unui Data Scientist ca fiind cea mai sexy job din secolul 21.

Datorită Data Science, se deschid posibilități noi și interesante, schimbând continuu modul în care vedem lumea din jurul nostru. Contribuția Data Science la schimbarea vieților umane în bine a fost imensă.

De exemplu, atunci când vă conectați smartphone-ul la dispozitive inteligente și la hub-ul IoT, puteți monitoriza ceea ce se întâmplă în și în jurul casei dvs. chiar și în absența dvs. Cumpărăturile online au devenit mult mai ușoare, datorită algoritmilor avansați care pot înțelege gusturile și preferințele utilizatorilor individuali și pot crea liste de recomandări pentru aceștia. Tranzacțiile financiare online nu au fost niciodată atât de sigure, datorită algoritmilor de detectare a fraudei și a riscurilor de la Data Science.

Nu doar acestea, Data Science a contribuit enorm și la sectorul sănătății. Algoritmii și aplicațiile Data Science pot fi găsite în Genomică, Dezvoltare de medicamente, Analiza imaginilor medicale, Monitorizare de la distanță, pentru a numi câteva.

Deoarece știința datelor este încă un domeniu în evoluție, sunt multe de așteptat de la el în viitor. Să ne uităm la unele dintre tendințele interesante în domeniul științei datelor care ar putea deveni în curând realitate în viitorul viitor:

• Deși IoT este deja o realitate care conectează dispozitive inteligente, în viitor, s-ar putea să așteptăm cu nerăbdare să facem parte dintr-o rețea digitală inteligentă – un centru conectat de aplicații, dispozitive și oameni care lucrează împreună în sincronizare.
• Marketingul produselor și serviciul pentru clienți vor fi revoluționate de chatbot-uri avansate, Realitatea Virtuală (VR) și Realitatea Augmentată (AR). S-ar putea să așteptăm cu nerăbdare o perioadă în care experiența personalizată a clienților va include simulări live, demonstrații interactive, vizualizarea soluțiilor propuse.
• Blockchain-ul s-ar putea să devină mainstream – nu va fi limitat doar la sectorul financiar, dar blockchain-ul se va aplica în domeniul sănătății, bancar, asigurări și alte industrii.
• Sistemele automate ML și Augmented Analytics împreună vor transforma Predictive Analytics și o vor duce la următorul nivel. Predictive Analytics va ajuta și mai mult să schimbe fața asistenței medicale.
• Titlul postului de „Data Scientist” va suferi o transformare masivă pentru a include o serie de roluri diverse. Pe măsură ce tehnologia, știința datelor și inteligența artificială continuă să avanseze, oamenii de știință ai datelor vor trebui să evolueze pentru a ține pasul cu curba dinamică de învățare a științei datelor.

Acestea sunt doar câteva posibilități pe care Data Science le va aduce în lumea noastră în următorii câțiva ani.

De ce să înveți Data Science?

Dacă motivele menționate mai sus nu au fost suficiente pentru a vă convinge de importanța învățării științei datelor, poate că aceste patru motive vor:

Datele sunt combustibilul secolului 21

Potrivit lui Simon Quinton, „Dacă Analytics este motorul, atunci datele sunt combustibilul secolului 21”. Fără date, companiile nu ar putea descoperi informații utile care le-ar putea ajuta să-și eficientizeze afacerea. La urma urmei, de unde ar proveni toate informațiile esențiale despre clienți, dacă nu sunt date? Fără datele clienților, va fi imposibil să îmbunătățiți satisfacția clienților sau să creați liste de recomandări personalizate.

Paradoxul cererii-oferta.

După cum am menționat mai devreme, cererea de profesioniști calificați în știința datelor, inclusiv cercetători de date, ingineri ML și AI, este în creștere. Cu toate acestea, oferta de profesioniști calificați în domeniu crește într-un ritm mult mai lent. IBM susține că până în 2020, Data Science va ocupa 28% din toate joburile digitale, dar, din păcate, locurile de muncă vacante rămân vacante până la 45 de zile din cauza lipsei de candidați talentați. În plus, raportul IBM The Quant Crunch afirmă:

„Învățarea automată, Big Data și abilitățile de știință a datelor sunt cele mai dificile de recrutat și pot crea cea mai mare perturbare dacă nu sunt completate.”

Cu atât de multe posturi vacante în Data Science, acum este momentul să vă îmbunătățiți abilitățile și să profitați de oportunitatea de aur!

O carieră profitabilă și bine plătită

Știința datelor este un domeniu de studiu extrem de avansat și exclusiv și, fără îndoială, profesioniștii din acest domeniu câștigă bani mari. De exemplu, conform PayScale, salariul mediu al unui Data Scientist din India este de Rs 6,99,928, iar salariul mediu al unui Data Analyst este Rs. 4,04, 924. Toate posturile din Data Science au o scară de salariu similară. Partea cea mai bună - deoarece Data Science este încă în evoluție, nu veți avea niciodată o carieră stagnantă. Vor exista o mulțime de oportunități de a învăța, de a îmbunătăți abilitățile și de a câștiga mai mulți bani.

Foarte flexibil, cu o mulțime de poziții

Știința datelor este un domeniu versatil care și-a găsit aplicații în orice industrie, inclusiv în domeniul sănătății, bancar, comerț electronic, afaceri și servicii de consultanță. Cu toate acestea, doar o mână de indivizi posedă setul de abilități necesare pentru a deveni mare în știința datelor. De asemenea, rolurile de muncă din Data Science au adesea abilități care se suprapun, ceea ce conferă un anumit grad de flexibilitate și agilitate profesioniștilor din Data Science. Există o mulțime de posturi vacante de ocupat, dar nu mulți candidați pentru a ocupa acele posturi.

Știința datelor nu ajută doar organizațiile să-și înțeleagă publicul țintă, piețele și riscurile asociate afacerii, dar le ajută și să se apropie de client - totul cu ajutorul datelor. Domeniul promițător oferă, de asemenea, oportunități mari de carieră pentru aspiranți. Data Science este un domeniu mai puțin saturat, bine plătit și în curs de dezvoltare, care garantează o creștere și o dezvoltare constantă pentru profesioniștii care se angajează în acest domeniu.

Dacă sunteți curios să aflați despre știința datelor, consultați programul Executive PG în știința datelor de la IIIT-B și upGrad, care este creat pentru profesioniști care lucrează și oferă peste 10 studii de caz și proiecte, ateliere practice practice, mentorat cu experți din industrie, 1 -on-1 cu mentori din industrie, peste 400 de ore de învățare și asistență profesională cu firme de top.