Data sciencе: ким та де можуть працювати ті, хто вивчає аналіз даних

ux-indonesia-8mikJ83LmSQ-unsplash

Експерти Всесвітнього економічного форуму кажуть, що аналіз даних стане одним із найзатребуваніших навичок до 2025 року.
Дані аналізують усюди — в освіті, політиці, економіці, на виробництві. Без цього бізнеси не зможуть працювати ефективніше, а комп’ютери — працювати ще швидше.
Розповідаємо, чому варто обирати фах у галузі data sciencе та ким можна працювати після закінчення навчання.

Що таке data sciencе?

В основі data sciencе, тобто науки про дані — аналіз великого обсягу інформації та пошук оптимальних рішень на основі цього аналізу.

Фахівці з data sciencе допомагають передбачати кліматичні зміни, проводити маркетингові дослідження та розробляти ІТ-продукти.

Схема роботи приблизно така: збір даних — переробка — правильна обробка — візуалізація — напрацювання рішення.

Деякі операції комп’ютерні алгоритми можуть виконувати без людської допомоги, проте, спектр завдання для людини все ще необмежений.

Оскільки запит на data scientists на ринку праці зростає, цю професію почали викладати в українських вишах.

Ким можна працювати після закінчення факультету data sciencе?

Найбільша перевага data sciencе в тому, що професія не обмежується одним фахом. Навичка з аналізу даних потрібен як науковцям та аналітикам, так і маркетологам та журналістам.

Ось ще декілька ймовірних професій:

Аналітик/иня даних аналізує масиви інформації (звіти, статистику, фінансові документи) та робить висновки і припущення, які допомагають компаніям збільшити прибуток.

Щоб працювати з даними, аналітикам не обов’язково вміти програмувати — головне володіти інструментами, які допомагають опрацювати дані, а також вміти «прочитати» опрацьовану інформацію.

Розробниця баз даних розробляє фундамент для аналізу — вона збирає дані, структурує їх і слідкує за роботою баз даних.

Розробникам потрібно писати код, проектувати і налаштовувати бази — це дуже технічна робота, але саме вона лежить в основі data sciencе. Для роботи треба знати статистику, математику і мови програмування типу SQL.

Data engineeer відповідає за пошук, перетворення й обробку даних. Data scientist розробляє продукти, засновані на даних.

ML Engineer використовує технологію машинного навчання (ML) для аналізу даних. Наприклад, щоб проаналізувати попит на продукт в інтернеті й допомагти у розробці успішних промокампаній.

Deep learning engineer створює нейромережі на зразок чат-ботів. Чим більше даних аналізують нейромережи, тим розумнішими та ефективнішими вони стають.

DevOps-інженер/ка допомагає автоматизувати роботу, програмує, працює з мікросервісами та хмарними технологіями.

BI-спеціаліст/ка візуалізує проаналізовані дані та створює графіки, таблиці.

Це робота тільки у сфері ІТ?

Ні, вибір спеціалізацій широкий. Фахівці з data sciencе працюють у технологічних галузях — автомобільна навігація, фармацевтика, в ІТ-компаніях, фінансових і маркетингових компаніях, телевізійних компаніях, виборчих кампаніях, у великих торгових мережах, відділах продажів.

І хоча здається, що ця галузь дуже технологічна, вона має практичні наслідки для суспільства. Наприклад, завдяки data sciencе поліція Лос-Анджелеса на 33% зменшила кількість крадіжок у місті. Фахівці проаналізували вірогідність скоєння злочинів і порекомендували, як їх уникнути.

Американська залізнична компанія Union Pacific Railroad аналізує дані про стан коліс та колій. Завдяки цьому їй вдалося на 75% зменшити кількість потягів, які зійшли з рейок.

Фахівці зі сфери data sciencе отримують великі зарплати. Наприклад, середня зарплата data scientists у Києві у червні-липні цього року була $2,450, а для DevOps інжннера — $3,800.

Кількість вакансій у цій сфері постійно зростає. Фахівці вважають, що кадровий попит буде тільки рости.
Відомі тех-компанії на зразок Google та Facebook стали гігантами, бо вчасно почали аналізувати дані та давати те, що хочуть користувачі.

Головний економіст корпорації Google Гел Верріан якось сказав: «Уміння збирати, обробляти й візуалізувати дані, розуміти їх значення та витягувати з них цінність — одна з найважливіших навичок наступної декади».

З чого почати?

Щоб освоїти аналіз даних, не обов’язково закінчувати університет. В інтернеті є десятки безкоштовних онлайн-курсів для професіоналів та початківців. Ось деякі з них:

  1. Курси з data science від Гарвардського університету
  2. Аналіз даних від найкращих університетів на платформі EdEx.
  3. Безкоштовні онлайн-курси на Udemy
  4. Популярні курси з data science на Coursera (якщо курс платний, можна написати організаторам та попросити стипендію, щоб пройти курс безкоштовно).

Помилка в тексті? Виділи її, натисни Shift + Enter або клікни тут.

comments powered by Disqus