Современная наука о данных готова трансформировать все сектора: от банковского дела, розничной торговли и здравоохранения до страхования, шоппинга и правовой системы. Термины "аналитик данных" и "специалист по данным" не всегда правильно понимаются и используются для описания широкого спектра работы, связанной с данными.
Специалисты по данным закладывают прочный фундамент данных для надежной аналитики. Затем они используют статистические эксперименты для достижения устойчивого роста. Теперь они создают модели машинного обучения и рекомендации по качеству, чтобы лучше понимать свой бизнес и клиентов и принимать более взвешенные решения. Другими словами, наука о данных связана с аналитикой, машинным обучением и визуализацией данных для принятия решений и роста бизнеса.
Industries использует машинное обучение и искусственный интеллект, чтобы превращать огромные потоки данных, производимых промышленными операциями, в идеи. Этот не исчерпывающий процесс иллюстрирует революции в области науки о данных во множестве вертикалей. Навыки, необходимые специалистам по данным, растут. Наиболее требовательным навыком для специалиста по данным является способность использовать самые сложные модели для поиска шаблонов данных и визуализации, поскольку передача результатов остается важной частью работы с данными.
Эти навыки, столь необходимые сегодня, скорее всего, изменятся в относительно короткие сроки.
Поскольку мы наблюдаем быстрое развитие как экосистемы инструментов с открытым исходным кодом, доступных для обработки данных, так и коммерческих, продуктивных инструментов обработки данных, мы также наблюдаем растущую автоматизацию многих моделей машинного обучения, таких как данные. моделирование и очистка данных. Почти 80 % ценного времени специалиста по обработке и анализу данных тратится на поиск, очистку и организацию данных, и только 20 % — на фактический анализ и визуализацию.
В наши дни даже большая часть машинного обучения и глубокого обучения автоматизируется. Ключевые навыки для специалистов по данным — это не способность создавать и использовать инфраструктуры глубокого обучения. Вместо этого они способны учиться на лету и хорошо общаться, чтобы отвечать на вопросы бизнеса, объясняя сложные результаты нетехническим заинтересованным сторонам. Таким образом, начинающие специалисты по данным должны уделять меньше внимания методам, чем вопросам. Новые методы приходят и уходят, но критическое мышление и количественные навыки в предметной области останутся востребованными.
Хотя для специалистов по данным нет четко определенного пути карьеры и мало поддержки для младших специалистов по данным, мы начинаем видеть некоторые формы специализации.
Бизнес-аналитика, которая, по сути, заключается в том, чтобы «брать данные, которые есть у компании, и получать их в виде информационных панелей, отчетов и электронных писем». Их глубоко заботит, подходят ли применяемые методы для решения проблемы, и они мучиться над тем, какие выводы верны из имеющейся информации.
Аналитика данных. Аналитики должны изложить историю, которую они хотят рассказать, и изучить ее с нескольких точек зрения с последующими исследованиями, чтобы убедиться, что она выдерживает критику, прежде чем представить ее лицам, принимающим решения. Затем лицо, принимающее решения, должно функционировать как фильтр между исследовательским анализом данных и статистической строгостью.
Машинное обучение и искусственный интеллект. Специалисты по машинному обучению обрабатывают множество потенциальных входных данных с помощью алгоритмов, настраивают параметры и продолжают итерации, пока не будут получены правильные результаты. Хотя может показаться, что аналитика здесь не играет никакой роли, на практике бизнес часто имеет слишком много потенциальных ингредиентов, чтобы засунуть их в блендер сразу.
Хотя многие работающие специалисты по данным в настоящее время являются специалистами широкого профиля и занимаются всеми тремя видами деятельности, мы наблюдаем появление различных карьерных путей, поскольку революция в области науки о данных в отраслях и обществе в целом только началась.
Свяжитесь со мной, если вам интересно узнать больше о науке о данных!!
