6 основных причин, почему вы должны стать специалистом по данным

Наука о данных стала одной из самых востребованных областей на рынке труда 21 века. Это междисциплинарное исследование данных, сочетающее знания статистики, математики и компьютерных наук. Научные инструменты извлекают и раскрывают полезную информацию из структурированных и неструктурированных данных.

Таким образом, эта революционная технология трансформирует рабочий ландшафт и обеспечивает огромную ценность для бизнеса. Следуя отраслевым тенденциям, не секрет, что карьера в области науки о данных может оказаться чрезвычайно полезной. Хотите больше доказательств? Проверьте зарплату специалиста по обработке и анализу данных в Индии.

Более того, применение науки о данных простирается далеко и широко. Специалисты в этой области могут пойти по разным карьерным путям, поэтому курсы по науке о данных в последнее время набирают обороты. От тех, кто переходит на продвинутые должности, до тех, кто просто хочет отточить свои навыки для поступления на работу, дисциплина предлагает что-то для всех.

Помимо высокой заработной платы и множества вакансий, могут быть различные причины, по которым наука о данных как карьера имеет для вас смысл. Но, прежде чем тратить на это свое время и деньги, взвесьте все «за» и «против». Ниже приведены некоторые факторы, на которых вы можете основывать свое решение!

Плюсы науки о данных

1. Востребованная сфера

Наука о данных — одна из самых востребованных профессий в 2020 году. Наука о данных и аналитика создадут около 11,5 миллионов рабочих мест к 2026 году. И Индия — второй по значимости центр таких должностей после США. Таким образом, наука о данных является очень перспективным и привлекательным сектором в соответствии с текущими отраслевыми тенденциями.

2. Наличие высокооплачиваемых и разноплановых ролей

Растет не только спрос на специалистов по обработке и анализу данных, но и количество вакансий. Поскольку аналитика занимает центральное место в процессе принятия решений, все больше и больше компаний нанимают специалистов по данным. Поскольку это относительно менее насыщенная область с умеренным запасом талантов, сегодня доступны возможности, требующие различных навыков и компетенций. По данным Glassdoor, специалист по данным может зарабатывать в среднем 116 100 долларов в год.

3. Развитие рабочей среды

Наука о данных формирует рабочие места будущего. С появлением искусственного интеллекта и робототехники все больше и больше рутинных и ручных задач автоматизируются. Технологии науки о данных позволили обучить машины выполнению повторяющихся задач, поскольку люди берут на себя более критическое мышление и решение проблем. Это высокооплачиваемые и престижные должности, которые используют технологические прорывы для упрощения тяжелой работы.

4. Улучшение стандартов продукции

Использование машинного обучения позволило компаниям настраивать свои предложения и повышать качество обслуживания клиентов. Сайты электронной коммерции служат лучшим примером такого развития. Веб-сайты используют системы рекомендаций, чтобы рекомендовать продукты и давать персонализированные советы пользователям на основе их прошлых покупок. Понимая поведение людей и подкрепляя решения данными, компании могут адаптировать свои продукты и услуги к потребностям клиентов и вносить необходимые улучшения.

5. Активизация бизнеса

Предприятиям требуются квалифицированные специалисты по данным, чтобы помочь старшим сотрудникам в принятии важных корпоративных действий. Эти специалисты извлекают скрытую информацию из огромных массивов данных, чтобы предоставить дополнительную информацию для принятия решений. Большие наборы данных также должны быть очищены и обогащены. Таким образом, существуют различные причины, по которым наука о данных ценна для бизнеса в настоящее время. Некоторые из секторов промышленности, которые получают выгоду, включают здравоохранение, финансы, банковское дело, менеджмент, консультирование и электронную коммерцию.

6. Помощь миру

Прогнозная аналитика и машинное обучение произвели революцию в сфере здравоохранения. Наука о данных спасает жизни, обеспечивая раннее обнаружение опухолей, аномалий органов и многого другого. В том же духе он помогает фермерам всего мира, внедряя новые методы научной борьбы с сельскохозяйственными вредителями и вредными насекомыми.

Минусы науки о данных

1. Неоднозначность

«Ученый по данным» — это широкий термин. Когда кто-то представляет себя специалистом по данным, может показаться трудным точно определить, чем он на самом деле занимается. Это связано с тем, что фактическая роль зависит от области специализации. В зависимости от навыков и квалификации, можно быть исследователем данных, разработчиком, бизнес-аналитиком или даже инженером по продуктам. Поэтому многие эксперты часто называют науку о данных неоднозначной областью. В то же время другие считают ее четвертой парадигмой науки!

2. Сложность

Наука о данных — это сложная область исследования, которая заимствует концепции из других академических, научных и математических дисциплин. В последнее время появилось множество онлайн-курсов, призванных заполнить пробелы в навыках в области науки о данных. Но сложно подготовить рабочую силу, которая одинаково хорошо разбирается во всех трех составляющих ее предметах — математике, компьютерах и статистике. Кто-то с опытом работы в области статистики может столкнуться с трудностями в освоении компьютерных наук. Таким образом, специалисты по данным должны продолжать учиться и совершенствовать свои навыки, чтобы в полной мере использовать открывающиеся возможности.

3. Экспансивность

Роли в области науки о данных требуют твердого владения знаниями в предметной области. Например, исследовательское исследование по анализу геномных последовательностей предпочтительнее человека с опытом работы в области генетики и молекулярной биологии. Точно так же роли бизнес-аналитика могут требовать предварительных знаний в области экономики и финансов. Именно по этой причине специалистам по данным иногда сложно перейти из одной отрасли в другую.

4. Произвол

Прогнозы на основе данных в значительной степени минимизируют бизнес-риски. Но в некоторых случаях, когда предоставляются произвольные данные, ожидаемые результаты могут быть не достигнуты. Такие случаи могут подорвать доверие к системам обработки данных. Таким образом, не менее важно иметь соответствующие наборы данных и точки данных, чтобы получить содержательную и полезную информацию для принятия решений. Также хорошей практикой для руководства и специалистов по данным является совместное определение целей, прежде чем они будут выделять время и ресурсы на процесс.

5. Вопросы конфиденциальности

Данные о потребителях лежат в основе основных бизнес-стратегий современных организаций. Компании хранят большие объемы идентифицируемых данных, что вызывает этические опасения в отношении конфиденциальности данных. Единственная ошибка безопасности может поставить под угрозу личные данные и, таким образом, создать угрозу для отдельных лиц. В результате стало актуальным интегрировать меры кибербезопасности и конфиденциальности в методы обработки данных.

Изучите курсы по науке о данных в лучших университетах мира. Участвуйте в программах Executive PG, Advanced Certificate Programs или Master Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

Подведение итогов

Когда вы пытаетесь построить карьеру в области науки о данных , выбор следующего правильного шага может быть затруднен. Существует несколько курсов по науке о данных, которые могут усложнить вам процесс принятия решений. Итак, оцените свои возможности, рассмотрев все преимущества и ограничения, прежде чем погрузиться!

Если вам интересно узнать о науке о данных, ознакомьтесь с дипломом IIIT-B & upGrad PG в области науки о данных, который создан для работающих профессионалов и предлагает более 10 тематических исследований и проектов, практические семинары, наставничество с отраслевыми экспертами, 1- on-1 с отраслевыми наставниками, более 400 часов обучения и помощи в трудоустройстве в ведущих фирмах.