Эксперты Всемирного экономического форума говорят, что анализ данных станет одним из самых востребованных навыков до 2025 года. Данные анализируют повсюду — в образовании, политике, экономике, на производстве. Без этого бизнес не сможет работать эффективнее, а компьютеры — работать еще быстрее. Рассказываем, почему стоит выбирать профессию в области Data Sciencе и кем можно работать после окончания учебы.
Что такое Data Sciencе?
В основе data sciencе, то есть науки о данных — анализ большого объема информации и поиск оптимальных решений на основе этого анализа. Специалисты по data sciencе помогают предвидеть климатические изменения, проводить маркетинговые исследования и разрабатывать ИТ-продукты.
Схема работы примерно такая: сбор данных — переработка — правильная обработка — визуализация — наработка решения.
Некоторые операции компьютерные алгоритмы могут выполнять без человеческой помощи, однако, спектр задач для человека все еще неограничен.
Поскольку запрос на data scientists на рынке труда растет, эту профессию начали преподавать в украинских вузах.
Кем можно работать после окончания факультета data sciencе?
Самое большое преимущество data sciencе в том, что профессия не ограничивается одной специальностью. Навык анализа данных нужен как ученым и аналитикам, так и маркетологам и журналистам.
Вот еще несколько возможных профессий:
- Аналитик данных анализирует массивы информации (отчеты, статистику, финансовые документы) и делает выводы и предположения, которые помогают компаниям увеличить прибыль. Чтобы работать с данными, аналитикам не обязательно уметь программировать — главное владеть инструментами, которые помогают обработать данные, а также уметь «прочитать» проработанную информацию.
- Разработчик баз данных разрабатывает фундамент для анализа — собирает данные, структурирует их и следит за работой баз данных. Разработчикам нужно писать код, проектировать и настраивать базы — это очень техничная работа, но именно она лежит в основе data sciencе. Для работы надо знать статистику, математику и языки программирования типа SQL.
- Data engineeer отвечает за поиск, преобразование и обработку данных. Data scientist разрабатывает продукты, основанные на данных.
- ML Engineer использует технологию машинного обучения (ML) для анализа данных. Например, чтобы проанализировать спрос на продукт в интернете и помочь в разработке успешных промокампаний.
- Deep learning engineer создает нейросети вроде чат-ботов. Чем больше данных анализируют нейросети, тем умнее и эффективнее они становятся.
- DevOps-инженер помогает автоматизировать работу, программирует, работает с микросервисами и облачными технологиями.
- BI-специалист визуализирует проанализированные данные и создает графики, таблицы.
Это работа только в сфере ИТ?
Нет, выбор специализаций широк. Специалисты по data sciencе работают в технологических отраслях — автомобильная навигация, фармацевтика, в ИТ-компаниях, финансовых и маркетинговых компаниях, телевизионных компаниях, избирательных кампаниях, в крупных торговых сетях, отделах продаж.
И хотя кажется, что эта отрасль очень технологична, она имеет практические последствия для общества. Например, благодаря data sciencе полиция Лос-Анджелеса на 33% уменьшила количество краж в городе. Специалисты проанализировали вероятность совершения преступлений и порекомендовали, как их избежать.
Американская железнодорожная компания Union Pacific Railroad анализирует данные о состоянии колес и рельсов. Благодаря этому ей удалось на 75% уменьшить количество поездов, которые сошли с рельсов.
Специалисты из сферы data sciencе получают большие зарплаты. Например, средняя зарплата data scientists в Киеве в июне-июле этого года была $ 2,450, а для DevOps инженера — $ 3,800.
Количество вакансий в этой сфере постоянно растет. Специалисты считают, что кадровый спрос будет только расти.
Известные тех-компании вроде Google и Facebook стали гигантами, потому что вовремя начали анализировать данные и давать то, что хотят пользователи.
Главный экономист компании Google Хэл Верриан как-то сказал:
Умение собирать, обрабатывать и визуализировать данные, понимать их значение и извлекать из них ценность — один из важнейших навыков следующей декады.
С чего начать?
Чтобы освоить анализ данных, не обязательно заканчивать университет. В интернете есть десятки бесплатных онлайн-курсов для профессионалов и начинающих. Вот некоторые из них:
Курсы data science от Гарвардского университета
Анализ данных от лучших университетов на платформе EdEx.
Бесплатные онлайн-курсы на Udemy
Популярные курсы data science на Coursera (если курс платный, можно написать организаторам и попросить стипендию, чтобы пройти курс бесплатно).
Перевод для www.poznaysebia.com
