Найти тему

Какая профессия самая востребованная в программировании? 👀


Нейросети не единственное новое и перспективное направление в программировании.
Таким является и Data Science. Что это такое и какие программисты работают там? Сейчас расскажем! 🔥

В современном мире, где данные становятся новым золотом, термин Big Data приобретает всё большее значение. Big Data — это огромные объёмы данных, которые невозможно эффективно обработать с использованием традиционных методов. Эти данные могут быть структурированными или неструктурированными и включают в себя терабайты, петабайты и даже эксабайты информации.

➡️ Как раз обработкой таких данных и занимаются специалисты по Data Science.

Data Science – это междисциплинарная область, объединяющая методы и подходы из статистики, машинного обучения, искусственного интеллекта и информатики для извлечения знаний и понимания из данных.

Data Science находит применение в различных сферах, включая медицину, финансы, маркетинг, производство и многие другие. Например, в медицине Data Science используется для разработки персонализированных методов лечения, в финансах – для прогнозирования финансовых рынков, а в маркетинге – для оптимизации рекламных кампаний.

📌 Data Science, как область исследований и практики, начала формироваться в конце XIX века с развитием статистической методологии. Однако настоящий прорыв произошёл в середине XX века с появлением компьютеров и развитием информационных технологий.

— В 1960-х годах были разработаны первые системы управления базами данных, что позволило хранить и обрабатывать большие объёмы информации. В 1970-х годах появился язык SQL, ставший стандартом для работы с базами данных.

— В 1980-х годах с развитием персональных компьютеров и распространением интернета Data Science получила новый импульс. Появились первые алгоритмы машинного обучения и методы искусственного интеллекта, такие как нейронные сети и экспертные системы.

— В 1990-х годах с ростом популярности интернета и социальных сетей объёмы данных увеличились экспоненциально. Это привело к появлению новых технологий и методов обработки больших данных.

— В 2000-х годах термин «большие данные» стал широко использоваться для описания нового направления в обработке и анализе данных, связанного с обработкой больших и неструктурированных данных.

Сейчас спрос на специалистов по Big Data постоянно растёт. По данным сайта Хабр.Карьера в 2021 году количество вакансий в этой отрасли выросло на 120%. В следующем году — ещё на 90%. В 2023 году количество открытых вакансий увеличилось на 80% по сравнению с 2022 годом. И хотя в процентном соотношении динамика роста снижается, в абсолютных цифрах количество требуемых работников возрастает всё больше и больше.

❓ Что делает Data Scientist?

Data Scientist выполняет следующие задачи:
- Сбор и подготовка данных.
- Анализ данных с использованием статистических методов и машинного обучения.
- Построение моделей и алгоритмов для прогнозирования событий.
- Интерпретация результатов и предоставление выводов.
- Разработка решений на основе данных.

❓ Как стать Data Scientist?

Чтобы стать Data Scientist, необходимо обладать определёнными навыками и знаниями:
- Математика и статистика. Data Scientist должен хорошо разбираться в математике и статистике, чтобы анализировать данные и строить модели.
- Программирование. Необходимо владеть хотя бы одним языком программирования, таким как Python, R или Java.
- Машинное обучение. Знание алгоритмов машинного обучения и умение применять их на практике.
- Базы данных. Умение работать с базами данных и знание SQL.

Профессия Data Scientist является одной из самых востребованных и высокооплачиваемых в мире. Data Scientist может работать в различных отраслях, таких как финансы, медицина, маркетинг, производство и т. д.

Было бы интересно стать Data-аналитиком? Или Вам больше нравятся другие ниши в программировании? Пиши в комментариях, кем бы хотел стать! 💬
Какая профессия самая востребованная в программировании? 👀  Нейросети не единственное новое и перспективное направление в программировании. Таким является и Data Science.
3 минуты