Хотя использование термина «наука о данных» началось не в 21 веке, реальная работа по этому вопросу получила распространение сейчас больше, чем когда-либо, из-за того, как много данных создается в мире, особенно сейчас, с появлением очень доступных Интернет и, самое главное, социальные сети. Эти платформы теперь гарантируют, что сейчас создается больше данных, чем когда-либо прежде в мире.
Вот 4 вещи, которые вам нужно знать о науке о данных:
- Наука о данных очень широкая область
Как и во многих других областях, чем больше вы в нее углубляетесь, тем больше аспектов встречаете. В разделе «Наука о данных» у нас есть бизнес-аналитика, бизнес-аналитика, аналитика данных, интеллектуальный анализ данных, прогнозный анализ и так далее. Тем не менее, несмотря на то, насколько сейчас развивается наука о данных, рост эксперта в этой области никогда не останавливается. В конце концов, вам остается определить, как далеко вы хотите зайти.
2.Быстро и легко изучить основы
Базовые знания математики, статистики и программирования являются ключевыми для всех, кто изучает науку о данных. Тем не менее, это настолько просто, что любой, у кого нет абсолютно никакого опыта программирования, может научиться основам за несколько часов.
3. Это совершенно новое явление в Нигерии.
Наука о данных — малоизученная область, особенно в Нигерии. Ближе всего к исследователям данных в Нигерии у нас есть специалисты по цифровому маркетингу со знанием Google Analytics и так далее, но даже их здесь не так много. Это похоже на пещеру алмазов, ищущих новых шахтеров.
«IBM прогнозирует, что к 2020 году спрос на специалистов по данным вырастет на 28%»
4. В настоящее время работа исследователем данных является одной из самых высокооплачиваемых профессий в мире в мире.
В настоящее время в Соединенных Штатах Data Scientist получает в среднем 129 761 доллар в год (источник: Действительно). Инженеры данных и аналитики данных начального уровня получают 90 276 долларов США (источник: Payscale) и 70 034 доллара США (источник: Действительно) в год. Что еще интереснее, пока данные генерируются, ученые всегда будут нужны.
Сейчас самое время подумать о том, чтобы овладеть этим навыком.
