Co to jest Data science?
W dziedzinie Data Science rozwiązywanie problemów i odpowiadanie na pytania poprzez analizę danych jest standardową praktyką. Często naukowcy zajmujący się danymi konstruują model w celu przewidywania wyników lub odkrywania podstawowych wzorców w celu uzyskania lepszego wglądu.
Organizacje mogą wykorzystać te spostrzeżenia do działania i poprawy przyszłych wyników. Istnieje wiele szybko rozwijających się technologii, które pomagają analizować dane i tworzyć modele. W niezwykle krótkim czasie nastąpił szybki postęp od komputerów stacjonarnych do hostowania ogromnych równoległych hurtowni z ogromnymi ilościami danych; w ten sposób następuje namacalna transformacja od funkcji analitycznych w relacyjnych bazach danych do nieustrukturyzowanych narzędzi Big Data.
Analityka nieustrukturyzowanych lub częściowo ustrukturyzowanych danych staje się coraz ważniejsza, aby włączyć sentyment i inne przydatne informacje zapisane w języku naturalnym do modeli predykcyjnych; często prowadzi to do znacznej poprawy jakości i dokładności modelu.
Pojawiające się podejścia analityczne dążą do automatyzacji etapów budowania i stosowania modeli, czyniąc technologię uczenia maszynowego (ML) niezbędną ewolucją w kierunku nowoczesnej nauki o danych.
Udane projekty ML wymagają połączenia algorytmów + danych + zespołu i bardzo wydajnej infrastruktury obliczeniowej.
Data Scientist plasuje się w pierwszej trójce wschodzących zawodów
Chociaż nauka o danych jako dziedzina istnieje od kilku dekad, szybki rozwój sztucznej inteligencji (AI) w biznesie w ciągu ostatnich pięciu lat wygenerował zapotrzebowanie na naukowców zajmujących się danymi, które znacznie przewyższa dostępność wyszkolonych specjalistów. Obecnie 63% kadry kierowniczej wymienia brak talentów jako główną przeszkodę w przyjęciu technologii AI[1]. Ta luka talentów jest szansą dla aspirujących profesjonalistów i wyzwaniem dla firm dążących do uzyskania przewagi konkurencyjnej na rynku.
Według raportu LinkedIn Emerging Jobs[2], w 2020 roku Data Scientist znalazł się na szczycie listy "Emerging Jobs" przez trzy lata z rzędu i przewiduje się, że będzie rósł w tempie 37% rocznie. Jest to specjalizacja, która nadal rozwija się znacząco we wszystkich branżach, co przypisuje się ewolucji wcześniej istniejących zawodów i zwiększonemu naciskowi na dane w badaniach akademickich.
Jakie umiejętności potrzebuje Data scientist, aby odnieść sukces?
Data Science to interdyscyplinarny zestaw umiejętności, które można znaleźć na przecięciu statystyki, programowania komputerowego i wiedzy specjalistycznej. Obejmuje trzy odrębne i nakładające się na siebie obszary:
- Statystyka, do modelowania i podsumowywania zbiorów danych
- Informatyka, aby zaprojektować i wykorzystać algorytmy do przechowywania, przetwarzania i wizualizacji danych
- Wiedza z zakresu danej dziedziny, niezbędna do formułowania właściwych pytań i umieszczania odpowiedzi w kontekście
- Inne często pomijane umiejętności to:
- Przywództwo
- Praca zespołowa
- Komunikacja
