Навыки и приёмы, развивающие мозг и укрепляющие руки... О том, как стать профессионалом и что поможет им стать.
/Профессионал дела #2/
Современное человечество накрывает с головой огромный поток информации. Причём настолько огромный, что даже для определённого сегмента её становится слишком много. Настолько огромный, что информация как ресурс по ценности догнал нефть и вполне готов дать «чёрному золоту» 100 очков вперёд.
И всего этого не случилось бы, если бы не было людей, умеющих работать с информацией: анализировать, спрогнозировать и разработать алгоритм.
В начале 10-х годов нынешнего века появилась необычная новость: журнал Harvard Business Review назвал Data Scientist самой сексуальной профессией XXI века. Мало кто знал об этой специализации, это было попаданием в точку.
DS в действии
Сегодня все решения принимаются на основе большого массива данных, которые и изучает Data Science. Хотя этот процесс часто остаётся вне нашего внимания.
Трудно представить себе невероятно сложную траекторию распознавания фраз и понимания, что мы хотим спросить. А для этого всего лишь стоит сказать «Алиса» или «Ok, Google», и всё начинается.
Рекомендации товаров от интернет-магазинов Ozon или «Яндекс.Маркет» тоже стали обыденным атрибутом. И здесь так же работают алгоритмы, полученные на основе Data Science. Кстати, если вам не нравятся рекомендации и чувствуете, что алгоритмы могут не промахиваться, то это шанс сделать историю и войти в неё. Если вам удастся хотя бы на 99% угадать желания покупателей и справиться с прогнозом погоды с точностью до капель дождя, ваше имя (или имена) запомнят надолго, как и имя Стива Джобса (да-да, прогнозы погоды тоже основываются на Data Science).
Ещё один интересный кейс – авиакомпании. Обслуживающий персонал сокращают, бортпроводников отправляют в отпуска без оплаты, но компании набирают специалистов по Data Science. Актуальные маршруты, самые ценные клиенты, которых нужно удержать (и отказаться от кого-то!), персональные скидки, улучшение сервиса, отказ от самолетов, оптимизация перелётов для снижения расхода топлива и числа полетов – всё это даёт большую надежду на лучшее, чем исполнительность персонала (при всём уважении). Ведь, как известно, надежда всегда умирает последней.
К пониманию картины может подвести одна интересная параллель. В начале 10-х годов вышел в прокат сериал «Шерлок», смысл которого сводился к тому, что мозг – самое сексуальное в человеке. Можно вспомнить поиск современного Шерлока в чертогах разума, который стал олицетворением работы Data Science: Шерлок перебирает поток информации, отбирает нужное и находит ключ к раскрытию преступления.
Как это: работать в Data Science?
Трудно сказать, связана ли «сексуальность» специализации с «сексуальностью» мозгов в детективном сериале, но всё же общие черты обнаруживаются. Не зря некоторые специалисты по Data Science сравнивают эту профессию с профессией детектива.
Но в чём трудно не согласиться, так это в привлекательности работы дата-саентистом.
· работать с данными можно где угодно;
· она не требует гения математики, программирования и коммуникации: достаточно получить базовые навыки, необходимые для профессии;
· имеет место дефицит кадров, стимулирующий высокие зарплаты. В основном, дата-саентист без опыта работы получает от 120000 рублей;
· Data Science позволяет постоянно пробовать что-то новое.
Время нефтяников подходит к концу: теперь массивы данных становятся ценнейшим активом. И таким же ценным они делают и того, кто умеет работать с информацией грамотно. Фраза «Кто владеет информацией, тот владеет всем» становится всё очевиднее.
Как вы думаете, быть специалистом по Data Science – это привлекательно?
Комменты сюда, лайки сюда))
#it-технологии #data science #технологии #профессии будущего #алгоритм