Карьера что ли? Запутались в выборе карьеры с таким количеством информации в Интернете? Не будь больше
Почему Дональд Трамп здесь, в статье о блоге Data Science Learning? Потому что Дейта сыграл большую роль в его победе на президентских выборах в США в 2016 году.
В мире нет предела возможностям науки о данных — от усилий по борьбе с терроризмом до выборов, анализа поведения потребителей и прогнозирования следующего измерения осадков.
Если вы студент или сотрудник, стремящийся разбить стеклянный потолок, нет лучшего инструмента для достижения успеха, чем наука о данных.
Мы рассмотрим 5 ключевых тенденций карьеры в сфере обработки и анализа данных в 2020 году.
Знания об Интернете вещей — Интернет вещей
Поскольку мы видим весь процесс IoT, вы будете удивлены данными, протекающими через точки. Только представьте себе возможности для специалистов по данным в 2020 году.
Все эти подключенные «вещи» (в совокупности называемые «Интернетом вещей») ежедневно генерируют более 2,5 квинтиллионов байтов данных. Этого достаточно, чтобы заполнить 57,5 миллиардов 32-гигабайтных iPad в день (источник Gartner).
В 2019 году (по состоянию на август) насчитывалось 26,66 миллиарда активных устройств IoT. Приведенные выше статистические данные подчеркивают растущую важность данных для различных бизнес-процессов. Отрасли будут полагаться на разнообразные и разнообразные точки данных для сбора информации для развития своих бизнес-возможностей. Итак, если вы разбираетесь в науке о данных и разбираетесь в различных аспектах IoT, вы будете наняты IoT-компаниями.
2. Прогнозный анализ
Предиктивная аналитика опирается на информацию, основанную на прошлых данных, для прогнозирования будущих событий. Похоже на сценарий фильма? Нет, это модное слово во всех вертикалях. Прогнозирование поведения клиентов является ключевым моментом для предприятий, которые пытаются продать им новые продукты/услуги. Для пересечения вертикалей предприятия нанимают специалистов по данным, чтобы использовать данные, чтобы предлагать потребителям более качественные услуги / продукты и обслуживание клиентов.
Финтех, BFSI, фармацевтика, обрабатывающая промышленность, среди прочего, внедряют науку о данных, чтобы предоставить клиентам лучший опыт.
3. Специализация: быть экспертом в одном домене
Существует огромный спрос на специалистов по данным, которые хорошо разбираются в процессах и специфике бизнеса. Фирмы и рекрутеры всегда ищут кандидатов с опытом работы в конкретной отрасли, поэтому убедитесь, что ваше резюме и навыки выделяются при подаче заявки в конкретную отрасль или к поставщику решений. Если вы хотите перейти в финтех-сектор, эксперты по безопасности данных ценятся финансовыми экспертами.
4. Эксперты по языкам с открытым исходным кодом
Бесплатные данные по-прежнему остаются ключевой темой для обсуждения, поскольку мы приветствуем новое десятилетие — 2020 год. Мы увидим непрерывный рост бесплатных программных инструментов, поскольку они станут частью облака. МСП, стартапы, малые фирмы, которые расширяют свой бизнес, выиграют от бесплатных инструментов и данных. Кандидаты со знанием R, языка, основанного на статистических вычислениях, будут отставать от фирм, которые его внедряют.
5. Пограничные вычисления
Ожидается, что к 2025 году объем рынка периферийных вычислений достигнет 29 миллиардов долларов США. Крупнейшими вариантами использования в бизнесе являются Интернет вещей (IoT), искусственный интеллект (ИИ) и большие данные. Данные будут поступать из различных точек, таких как беспилотные автомобили, смартфоны, умные телевизоры, дроны, носимые устройства, устройства виртуальной реальности и кандидат, который может быстро анализировать данные и делать выводы, которые будут высоко оценены в мире граничных вычислений.
Факт, который кажется прямо из области фантастики, заключается в том, что 77% используемых в настоящее время устройств оснащены ИИ. От интеллектуальных устройств до рекомендаций сериалов на основе вашего интереса к Alexa и Google Assistant — в нашу жизнь проникает множество ИИ. В отрасли происходит много инноваций, таких как чат-боты, которые привлекают посетителей и предоставляют точную и быструю информацию. Машинное обучение играет большую роль в расширении технологий и дает кандидатам возможность сделать хорошую карьеру.
Сочетание Интернета вещей и машинного обучения:
По данным Business Insider, к 2025 году будет насчитываться более 64 миллиардов устройств IoT по сравнению с примерно 9 миллиардами в 2017 году. Будут собираться тонны данных, и предприятиям будет необходимо много полезной информации для принятия решений. Теперь предприятиям потребуются кандидаты, которые являются экспертами в создании продвинутых моделей на основе глубоких нейронных сетей.
Расцвет машинного обучения для чат-ботов
Теперь машины разговаривают с людьми и могут понимать их естественный язык. Чат-боты все чаще используются фирмами по всему миру для взаимодействия с клиентами и ответов на них. Чат-боты становятся все более распространенными, как показано на инфографике ниже:
Чат-боты используют ML и NLP, чтобы понять запросы клиентов и помочь компании сэкономить деньги на найме и обучении агентов-людей. Итак, изучите НЛП, станьте частью индустрии чат-ботов и оставьте свой след в зарождающейся отрасли!
Разработка машинного обучения для беспилотных транспортных средств
Мы все знаем об Илоне Маске и его успехе в области самоуправляемых автомобилей.
Мы все знаем Илона Маска, а Tesla славится своими беспилотными автомобилями, которые произвели революцию в автомобильной промышленности, страдающей от стагнации. Ключом к разработке беспилотного автомобиля является важная технология машинного обучения, которая формирует важную карьеру для кандидатов в 2020 году.
Нейронные сети
Не красивое слово, коммуникация между разными нейронными сторонами — это другой аспект вместе. У нас есть ключевые программные инструменты, такие как Microsoft Cognitive Toolkit и Apache MXNet, с которыми разработчики могут учиться и экспериментировать. Microsoft, AWS и Facebook в уникальном сотрудничестве разработали экосистему Open Neural Network Exchange (ONNX), помогающую разработчикам машинного обучения повторно использовать обученные нейронные модели для использования в нескольких средах.
Кандидаты со знанием этого могут сделать большой след в отрасли.
Сфера применения носимых устройств для здоровья и фитнеса
Fitbit, Smartwatch и другие носимые устройства для здоровья занимают значительную долю роста на рынке, поскольку люди обращаются к технологиям, чтобы улучшить свое здоровье и перейти к хорошему образу жизни. Машинное обучение помогает компаниям предоставлять подробную информацию со спецификой активности и здоровья пользователя, что дает представление об индивидуальном образе жизни. В индустрии здоровья и фитнеса есть много возможностей для кандидатов, поскольку финансирование поступает в этот сектор, и все больше фирм готовы работать над устройствами, связанными со здоровьем.
Вышеуказанные тенденции — это всего лишь микрокосм основных возможностей, которые они предлагают миру. Люди, которые примут его, оставят след в мире и получат возможность работать с технологиями, которые могут изменить наш образ жизни.
