Технологии не перестают удивлять. То, что возможно сейчас, когда-то считалось нереалистичным, слишком трудным, возможно, даже недостижимым. Кто бы мог подумать, что мы увидим телефоны со складными экранами? Это всего лишь небольшой пример того, какое влияние технологии оказали на мир.

Говоря об этом, начало нового десятилетия принесло с собой множество обещаний для мира технологий. Такие концепции, как машинное обучение, искусственный интеллект и дополненная реальность, набирают силу день ото дня. Похожая мелодия звучит и в науке о данных — горячая перспектива, модное словечко современности и дразнящий аспект технологии, который стоит изучить начинающим техническим специалистам. Возможно, вы слышали этот термин много раз, но что он на самом деле означает? Стоит ли учиться? Давайте выясним, сможет ли наука о данных править миром технологий в 2020 году.

Бум рабочих мест в науке о данных

Будь то стартап на ранней стадии или крупный технологический гигант, такой как Amazon или Oracle, каждая компания стремится добиться успеха, используя данные с чистой силой. В Индии первокурсник с ключевыми навыками работы с данными может получить средний CTC 10–12 LPA.

Даже если вы уже работаете, довольно просто приобрести необходимые навыки и сменить роль или работу. Все, что вам нужно сделать, это сохранять мотивацию и повышать квалификацию. Прежде чем идти дальше и начать искать работу в этом сегменте, обязательно

Чем на самом деле занимаются специалисты по данным?

В дополнение к вечно развивающейся области аналитики данных, специалисты по обработке и анализу данных добавляют в игру нечто большее. Представьте себе, что у аналитиков данных больше свободы для реализации своих идей и экспериментов с данными, над которыми они работают, вместо того, чтобы следовать стандартным процедурам. Исследователи данных используют модели машинного обучения, чтобы делать точные прогнозы на основе прошлых данных.

Для науки о данных требуется следующее:

  • Обширные знания языков программирования, ориентированных на данные, таких как Python, R.
  • Знание статистического моделирования
  • Знание математики (хотя многочисленные библиотеки облегчают программистам реализацию математических концепций в их моделях обработки данных)

Теперь вы знаете, что требует наука о данных. Но что делает заявление «Наука о данных станет правилом 2020 года»? Вот подноготная.

А потом появились данные

С наступлением нового десятилетия мы совершили прыжок веры в следующую эру того, как мы живем и взаимодействуем с технологиями. Данные находятся на переднем крае и в центре всех таких взаимодействий, и огромный объем данных, обрабатываемых каждую минуту вокруг нас, может свести с ума простаков.

Теперь, когда вокруг так много данных, должен быть метод для их организации, анализа и использования, верно? Там есть! Вот тут-то и появляется наука о данных. Наука о данных — это то, что объединяет бизнес, можно даже сказать, что наука о данных — это то, что выводит бизнес на новый уровень! Формулирование продуктовых стратегий, повышение операционной эффективности и многое другое делается с помощью науки о данных. Как?

Визуализация данных для начала.

Чтобы оседлать волну науки о данных в своей карьере, обязательно сначала освойте навыки визуализации. Добавляя столь необходимые знания аналитических инструментов для визуализации данных, вы можете получить лучшую работу в области науки о данных.

Берутся ранее собранные данные в указанном поле, и специалисты по данным работают над ними, чтобы получить ценную информацию. Это понимание затем трансформируется в предложения или стратегии, в зависимости от того, что предпочитает высшее руководство организации. Наука о данных влечет за собой свободу создавать собственные модели для анализа и организации данных, и в этом ее отличие от обычной аналитики.

Скорее всего, в 2020 году мы будем потреблять или генерировать больше данных, чем когда-либо прежде. Поэтому существование науки о данных становится все более важным, помогая использовать эти данные с пользой. Почти все бренды, компании, фирмы и организации, которые полагаются на данные для получения прибыли, не ставят под сомнение полезность науки о данных как области и будущих перспектив науки о данных как карьеры. Если вы хотите заняться чем-то необычным, интересуетесь жизнью и ложью данных и хотите хорошо зарабатывать на такой работе, тогда наука о данных идеально подходит для вас!

Поэтому можно с уверенностью сказать, что наука о данных будет править до 2020 года и далее.