Будущие области науки о данных — 4 причины изучать науку о данных

Данные правят миром, в котором мы живем, и фактически были названы «нефтью» 21 века. В последние несколько лет мир стал свидетелем резкого и продолжающегося роста объемов данных. Благодаря росту социальных сетей, смартфонов и Интернета вещей количество данных, находящихся в нашем распоряжении сегодня, выходит за рамки воображения. Как утверждает Эрик Шмидт из Alphabet, каждые 48 часов мы генерируем объем данных, который человечество произвело с момента зарождения цивилизации до 15 лет назад. Итак, как же мы можем разобраться в таких огромных объемах данных?

Что такое наука о данных?

Проще говоря, Data Science — это сочетание математики, программирования, статистики, анализа данных и машинного обучения. Объединив все это, наука о данных использует передовые алгоритмы и научные методы для извлечения информации и идей из больших наборов данных — как структурированных, так и неструктурированных. Появление больших данных и машинного обучения еще больше подстегнуло рост науки о данных. Сегодня наука о данных используется во всех параллелях различных отраслей, включая бизнес, здравоохранение, финансы и образование.

Использование науки о данных

Наиболее распространенным вариантом использования науки о данных, который проник в вашу повседневную жизнь, является механизм рекомендаций. Всякий раз, когда вы находитесь на Amazon или Netflix, видите ли вы эти персональные рекомендации с надписью «Что вам может понравиться»? Что ж, это классический пример того, как алгоритмы Data Science отслеживают и понимают модели поиска и покупки пользователей, а затем составляют настраиваемые списки рекомендаций.

Поскольку данные — это вездесущая сила, управляющая нашей жизнью сейчас, рабочие места в этой сфере процветают, как никогда раньше. Инженеры по большим данным, инженеры по машинному обучению и специалисты по обработке и анализу данных входят в тройку самых популярных вакансий в LinkedIn. С 2012 года количество вакансий специалистов по данным увеличилось более чем на 650%, что сделало науку о данных одной из самых востребованных профессиональных областей в настоящее время. Неудивительно, что профессионалы из разных областей карьеры повышают свою квалификацию, чтобы перейти в новую область науки о данных.

Будущая сфера науки о данных

До того, как началась цифровая революция, данные в нашем распоряжении были в основном структурированными и относительно небольшими по размеру. В результате для анализа этих небольших и структурированных наборов данных оказалось достаточно традиционных инструментов бизнес-аналитики. Однако экспоненциальный рост данных в последние годы изменил все уравнение. Как же так?

В отличие от традиционных наборов данных (которые были в основном структурированы), данные, генерируемые сегодня (из различных источников, таких как социальные сети, финансовые транзакции и журналы, мультимедийные файлы, онлайн-порталы и т. д.), в основном полуструктурированы или неструктурированы. В настоящее время более 80% мировых данных неструктурированы.

С каждым годом данные будут только увеличиваться и добавляться к и без того огромной куче данных. Традиционные инструменты BI не могут анализировать такой огромный объем неструктурированных наборов данных — им требуются более совершенные и интеллектуальные аналитические инструменты для хранения, обработки и анализа данных. Именно здесь наука о данных помогла изменить ситуацию.

Поскольку все больше и больше организаций открывают для себя большие данные, искусственный интеллект и машинное обучение, потребность в квалифицированных специалистах по науке о данных постоянно растет. На самом деле, Harvard Business Review даже назвал работу Data Scientist самой сексуальной профессией 21-го века.

Благодаря науке о данных открываются новые и захватывающие возможности, постоянно меняющие то, как мы видим мир вокруг себя. Вклад науки о данных в изменение жизни людей к лучшему огромен.

Например, когда вы подключаете свой смартфон к интеллектуальным устройствам и центру Интернета вещей, вы можете следить за тем, что происходит в вашем доме и вокруг него, даже в ваше отсутствие. Покупки в Интернете стали намного проще благодаря передовым алгоритмам, которые могут понимать вкусы и предпочтения отдельных пользователей и создавать для них списки рекомендаций. Финансовые операции в Интернете еще никогда не были такими безопасными благодаря алгоритмам обнаружения мошенничества и рисков Data Science.

Не только это, наука о данных также внесла огромный вклад в сектор здравоохранения. Алгоритмы и приложения Data Science можно найти в геномике, разработке лекарств, анализе медицинских изображений, удаленном мониторинге и многих других.

Поскольку наука о данных все еще является развивающейся областью, от нее можно ожидать гораздо большего в будущем. Давайте посмотрим на некоторые из захватывающих тенденций науки о данных, которые вскоре могут стать реальностью в ближайшем будущем:

• Хотя IoT уже стал реальностью, которая соединяет интеллектуальные устройства, в будущем мы, возможно, с нетерпением ждем возможности стать частью Intelligent Digital Mesh — подключенного центра приложений, устройств и людей, работающих вместе синхронно.
• Маркетинг продуктов и обслуживание клиентов будут революционизированы передовыми чат-ботами, виртуальной реальностью (VR) и дополненной реальностью (AR). Возможно, мы с нетерпением ждем того времени, когда персонализированный опыт работы с клиентами будет включать живое моделирование, интерактивные демонстрации и визуализацию предлагаемых решений.
• Блокчейн может просто стать мейнстримом — он будет ограничен не только финансовым сектором, но и применим к здравоохранению, банковскому делу, страхованию и другим отраслям.
• Автоматизированные системы машинного обучения и расширенная аналитика вместе преобразуют прогнозную аналитику и выводят ее на новый уровень. Предиктивная аналитика еще больше поможет изменить облик здравоохранения.
• Название должности «Ученый по данным» претерпит масштабные изменения и будет включать в себя множество разнообразных ролей. Поскольку технологии, наука о данных и искусственный интеллект продолжают развиваться, специалистам по данным придется развиваться, чтобы идти в ногу с динамичной кривой обучения науке о данных.

Это лишь немногие возможности, которые наука о данных принесет в наш мир в ближайшие несколько лет.

Зачем изучать науку о данных?

Если упомянутых выше причин недостаточно, чтобы убедить вас в важности изучения науки о данных, возможно, эти четыре причины помогут:

Данные — топливо 21 века

По словам Саймона Куинтона, «если аналитика — это двигатель, то данные — это топливо 21 века». Без данных предприятия не смогли бы получить полезную информацию, которая помогла бы оптимизировать их бизнес. В конце концов, откуда взялась бы вся необходимая информация о клиентах, если бы не данные? Без данных о клиентах будет невозможно повысить удовлетворенность клиентов или создать персонализированные списки рекомендаций.

Парадокс спроса-предложения.

Как мы упоминали ранее, спрос на квалифицированных специалистов по науке о данных, включая специалистов по данным, инженеров машинного обучения и искусственного интеллекта, растет. Однако предложение квалифицированных специалистов в этой области растет гораздо медленнее. IBM утверждает, что к 2020 году Data Science будет занимать 28% всех цифровых рабочих мест, но, к сожалению, вакансии остаются вакантными в течение 45 дней из-за отсутствия талантливых кандидатов. Кроме того, в отчете IBM The Quant Crunch говорится:

«Навыки машинного обучения, больших данных и науки о данных являются наиболее сложными для найма и потенциально могут привести к самым большим потрясениям, если их не восполнить».

С таким количеством вакансий в области науки о данных сейчас самое время повысить квалификацию и воспользоваться прекрасной возможностью!

Прибыльная и высокооплачиваемая карьера

Наука о данных — это высокоразвитая и эксклюзивная область обучения, и нет сомнений, что профессионалы в этой области зарабатывают большие деньги. Например, согласно PayScale, средняя зарплата специалиста по данным в Индии составляет 6 99 928 рупий, а средняя зарплата аналитика данных — рупий. 4,04, 924. Все должности в Data Science имеют примерно одинаковую шкалу заработной платы. Самое приятное то, что, поскольку наука о данных все еще развивается, у вас никогда не будет стагнации в карьере. Будет много возможностей учиться, повышать квалификацию и зарабатывать больше денег.

Очень гибкий с обилием позиций

Наука о данных — это универсальная область, которая нашла применение во всех отраслях, включая здравоохранение, банковское дело, электронную коммерцию, бизнес и консультационные услуги. Однако лишь немногие люди обладают необходимым набором навыков, чтобы добиться успеха в науке о данных. Кроме того, рабочие роли в области науки о данных часто имеют пересекающиеся навыки, что придает профессионалам в области науки о данных определенную степень гибкости и маневренности. Есть много вакансий для заполнения, но не так много претендентов на эти должности.

Наука о данных не только помогает организациям понять свою целевую аудиторию, рынки и риски, связанные с бизнесом, но также помогает им приблизиться к клиенту — и все это с помощью данных. Перспективная сфера также открывает большие карьерные возможности для соискателей. Наука о данных — это менее насыщенная, высокооплачиваемая и развивающаяся область, гарантирующая постоянный рост и развитие профессионалам, которые занимаются этим.

Если вам интересно узнать о науке о данных, ознакомьтесь с программой IIIT-B & upGrad Executive PG по науке о данных , которая создана для работающих профессионалов и предлагает более 10 тематических исследований и проектов, практические семинары, наставничество с отраслевыми экспертами, 1 -на-1 с отраслевыми наставниками, более 400 часов обучения и помощи в трудоустройстве в ведущих фирмах.