Що таке наука про дані?
У галузі Data Science вирішення проблем і відповіді на питання за допомогою аналізу даних є стандартною практикою. Часто дослідники даних будують моделі для прогнозування результатів або виявлення основних закономірностей з метою отримання кращого розуміння.
Організації можуть використовувати ці знання, щоб діяти і покращувати майбутні результати. Існує безліч технологій, що швидко розвиваються, які допомагають аналізувати дані та будувати моделі. За надзвичайно короткий час відбувся стрімкий перехід від настільних комп'ютерів до хостингу масивних паралельних сховищ з величезними обсягами даних; таким чином, відбувся відчутний перехід від аналітичних функцій у реляційних базах даних до неструктурованих інструментів для роботи з великими даними.
Аналітика неструктурованих або напівструктурованих даних стає все більш важливою для включення настроїв та іншої корисної інформації, написаної природною мовою, в моделі прогнозування; це часто призводить до значного покращення якості та точності моделей.
Нові підходи до аналітики прагнуть автоматизувати етапи побудови та застосування моделей, що робить технологію машинного навчання (ML) необхідним кроком на шляху до сучасної науки про дані.
Успішні ML-проекти вимагають поєднання алгоритмів + даних + команди та дуже потужної обчислювальної інфраструктури.
Data Scientist входить до трійки найкращих нових робочих місць
Хоча наука про дані як галузь існує вже кілька десятиліть, стрімке зростання штучного інтелекту (ШІ) в бізнесі за останні п'ять років призвело до того, що попит на науковців про дані значно перевищує кількість кваліфікованих фахівців. Сьогодні 63% керівників називають брак талантів основною перешкодою для впровадження технології штучного інтелекту[1]. Цей дефіцит талантів є можливістю для професіоналів-початківців і викликом для компаній, які прагнуть отримати конкурентну перевагу на ринку.
Згідно зі звітом LinkedIn Emerging Jobs[2], у 2020 році Data Scientist очолив список "нових робочих місць" три роки поспіль і, за прогнозами, буде зростати на 37% щорічно. Це спеціальність, яка продовжує значно зростати в усіх галузях, що пов'язано з еволюцією раніше існуючих робочих місць та посиленням уваги до даних в академічних дослідженнях.
Які навички потрібні вченому з даних, щоб бути успішним?
Наука про дані - це міждисциплінарний набір навичок, що знаходиться на перетині статистики, комп'ютерного програмування та галузевої експертизи. Вона складається з трьох окремих областей, що перетинаються:
- Статистика, моделювання та підсумовування наборів даних
- Інформатика, для проектування та використання алгоритмів для зберігання, обробки та візуалізації даних
- Доменна експертиза, необхідна для формулювання правильних питань і розміщення відповідей в контексті
- Інші навички, які часто пропускаються:
- Керівництво
- Спільної роботи
- Зв'язок
