Количество устройств, передающих данные, постоянно растет. Ожидается, что в 2022 году каждый из нас будет «производить» в среднем 1,7 МБ информации в секунду, а общий объем данных в мире превысит 45 зеттабайт. Такие большие объемы требуют тщательного анализа и проверки того, какая информация стоит за ними. Добавив к этому развивающиеся возможности искусственного интеллекта и машинного обучения, мы переходим к Data Science. Все больше и больше компаний основывают свои ключевые бизнес-процессы на аналитике данных. Стоит ли профессионально развиваться в этом направлении? Что вы должны знать о работе Data Scientist? Преподаватели образовательной экосистемы GeekBrains раскроют завесу тайны на вебинаре «Как выбрать профессию в Data Science?»
Data Science – что это такое?
Наука о данных, или даталогия, – направление, изучающее проблемы анализа, обработки и представления данных в цифровой форме. Сегодня даталогия приобретает все более широкое распространение. Представители бизнеса, которые начинают видеть потенциал больших данных, HR -отделы крупных компаний, едва справляющиеся с поиском подходящих кандидатов, а также менеджеры и аналитики – это направление становится интересно многим. Какие роли сегодня предлагает даталогия? В каком направлении движется индустрия науки о данных?
Еще несколько лет назад Data Science была расплывчатым термином, который часто использовался не ради пользы, а в качестве модного словца. Однако теперь вопросы, связанные с анализом данных, все чаще используются в бизнесе, а специальность Data Scientist находится в ТОПе «профессий будущего».
Приводя примеры использования Data Science, начнем с громких имен.
- Лидером в использовании Data Science в бизнесе является компания Amazon, которая благодаря анализу данных точно определяет покупательские предпочтения клиентов или предлагает наиболее привлекательную закупочную цену для продукта.
- Другой пример – сервис Uber, анализирующий данные для расчета стоимости поездки и сопоставления соответствующего водителя с заданным курсом.
- Spotify также является показательным примером, идеально согласовывающим предлагаемый контент с музыкальным вкусом пользователя.
- Facebook, который рассылает получателям рекламные сообщения, соответствующие их активности на портале.
Но не только в глобальных IT -компаниях, есть спрос на специалистов по большим данным. Тотальная цифровизация и рост объемов информации неизбежно приведет к тому, что практически любой представитель бизнеса будет использовать этот инструмент для успешной конкурентной борьбы в своем сегменте. Для многих Data Science станет отличным направлением развития. Может, и для вас? Узнайте на вебинаре «Как выбрать профессию в Data Science?»
Чем занимается Data Scientist?
Должностные обязанности Data Scientist зависят от сферы его деятельности, но общий перечень функций выглядит следующим образом:
✔ сбор информации из разных источников для последующей обработки
✔ анализ поведения потребителей и соответствующая персонализация продуктов
✔ моделирование клиентской базы
✔ анализ эффективности внутренних процессов компании
✔ анализ любых типов рисков
✔ выявление возможного мошенничества по изучению сомнительных операций;
✔ составление отчетов и прогнозов на основании обработанных данных
Но перечисление обязанностей не отражает захватывающую суть работы специалиста. А ведь Data Scientist – это современный Шерлок Холмс! Человек, способный найти логичность в, казалось бы, хаотичном мире. Это действительно интересная сфера.
Работа Data Scientist связана с анализом данных и созданием статистических моделей, которые учатся распознавать закономерности на основе большого количества данных. Именно Data Science отвечает за все виды систем рекомендаций (например, видео на YouTube), интеллектуальные механизмы поиска (например, размещение предложений о работе в соответствии с предпочтениями пользователей), механизмы защиты от спама, чат-ботов.
Data Scientist – чего ожидает рынок?
В эпоху растущих объемов данных и быстрого развития сервисов для их анализа сегмент Data Science переживает настоящий бум. Все указывает на то, что эта тенденция сохранится. Согласно отчету IDC, через четыре года расходы компаний на аналитику данных увеличатся до более чем 203 миллиардов долларов. В то же время спрос на специалистов по анализу данных будет расти.
Менеджер по аналитике больших данных, консультант по бизнес-аналитике, аналитик финансового рынка или бизнес-консультант – это лишь примеры вакансий, которые в настоящее время принимаются на работу по всему миру.
10-12 тысяч долларов в месяц в США, 8-10 тысяч евро в Германии-Франции, 200-250 тысяч рублей в России – столько зарабатывают специалисты в этой новой и быстро развивающейся сфере. При этом по данным IBM, в ближайшие два года спрос на специалистов по анализу данных вырастет минимум на треть. А значит, освоив данное профессиональное направление сегодня, вы можете рассчитывать на быстрое трудоустройство и достойный заработок. Главное – понять, насколько вам это интересно, и выбрать лучших преподавателей.
Записывайтесь на бесплатный полуторачасовой вебинар от образовательной экосистемы GeekBrains, пока в группе на ближайший старт остались свободные места.