Сегодня наука о данных касается практически любой сферы жизни современного человека. Ведь что бы мы ни делали, мы практически всегда оставляем цифровой след в сети. Наши покупки, заказы, обращения к сайтам – все это важные параметры для представителей бизнеса, помогающие улучшать предложения. Для анализа информации многие из них используют Excel. Но Python более функционален. Поэтому симбиоз Python и Data Science – отличное решение для бизнеса. Подробнее об этом рассказывают преподаватели образовательной экосистемы GeekBrains.
Где актуальна наука о данных?
Компании, присутствующие на рынке в течение многих лет, имеют достаточно данных о клиентах и их поведении, которые можно выгодно использовать. Python и Data Science открывают таким компаниям путь к повышению эффективности работы или сокращению затрат и дают им шанс на более быстрое развитие. Распознавание ранее незамеченных зависимостей нередко приводит к созданию продуктов или услуг, которые не только повысят уровень удовлетворенности существующих клиентов, но и привлекут новых.
Наука о данных является маховиком 4-й промышленной революции, которая проявляется в распространении систем искусственного интеллекта в повседневной жизни. И работа в этой отрасли полна вызовов и интересных решений, которые меняют окружающую реальность.
Big Data могут стать инструментом, который помогает компании лучше узнать свое окружение и клиентов. Это большой потенциал для формирования поведения потребителей. На основе анализа собранных данных можно построить профиль клиента и предложить ему решения, соответствующие его потребностям. Это повышает конкурентоспособность, обеспечивает компании рост продаж и более высокую операционную эффективность.
Почему именно Python?
Трудно представить корпоративный мир без электронных таблиц. Но подходит ли Excel для хранения важных данных? Крупные предприятия, как правило, используют жесткую политику IT -безопасности. Однако злоупотребление таблицами как основным хранилищем информации – это как купить мега-современную дорогую сигнализацию для дома, а затем отдать ключи от нее детям-подросткам, уехав на выходные. Очевидно, что нужна более качественная и безопасная альтернатива. Что выбрать?
Существует порядка 250 языков программирования, поэтому выбор одного из них для обучения в области науки о данных может быть затруднителен. В последние годы Python стал основным языком, используемым в областях искусственного интеллекта и обработки данных, позволяя глобальным (и не только) компаниям опережать конкурентов. Согласно опросу разработчиков, проведенному Stack Overflow в 2020 году, Python является самым быстрорастущим языком программирования. Ввиду своих многочисленных преимуществ, он используется повсеместно – от веб-разработки до автоматизации задач и анализа данных.
Неудивительно, что компании начинают открывать для себя Python как альтернативу Excel для критически важных рабочих нагрузок. Известный американский банк JPMorgan попал в заголовки газет, пытаясь научить программированию всех своих аналитиков. И да, этот тот самый JPMorgan, потерявший 6,5 млрд долларов в результате катастрофы «Лондонский кит». Скорее всего, они усвоили урок, что не все, что можно делать в Excel, нужно делать в Excel.
Стоит ли осваивать Python и Data Science прямо сейчас?
Широкополосный Интернет и прогрессирующая цифровизация показывают, что мы никогда раньше не производили таких огромных объемов данных. В связи с их ростом необходимы инструменты, дисциплины и методы их обработки, чтобы делать правильные выводы и решать проблемы, которые до сих пор, казалось, не имели решения. Это определяет постоянно растущий спрос на специалистов в области науки о данных, в том числе – умеющих «кодить» на Питоне. Специалист по данным обладает знаниями в математике и статистике, программировании, понимает бизнес-цели, способен представить проблему в виде цифр.
Но будете ли вы востребованы, если прямо сейчас решите погрузиться в удивительный мир аналитики и программирования? На сегодняшний день на всем земном шаре насчитывается около 23 миллионов разработчиков программного обеспечения. Сколько из них специалистов по данным? Можно оценить, например, исходя из общей пользовательской базы проекта Jupyter, которая в настоящее время составляет 3 миллиона человек. Округлим до 30 000 000 человек. Получается, что исключительно важными навыками обладает менее 0,05% людей на планете. Для сравнения: на момент, когда начало развиваться книгопечатание, примерно 12% взрослого населения мира умели читать и писать. Сегодня около 86% взрослого населения мира грамотны. В то же время менее 0,05% взрослого населения умеют читать и писать код! Очевидно, что нехватка подобных специалистов является просто колоссальной!
Первый шаг – начало успешного пути
Если вы аналитик, начинающий программист или бизнесмен, который хочет получить мощное оружие для борьбы с конкурентами, не пропустите бесплатный интенсив от образовательной экосистемы GeekBrains , на котором опытные практики расскажут вам, как Python и Data Science решают проблемы бизнеса. Запись на ближайший старт открыта!