Мир сталкивается с острой нехваткой специалистов по данным. Статистика показывает, что в 2016 году на Glassdoor было более 1700 вакансий специалистов по данным, а в 2020 году их было более 6500. Этот вопиющий разрыв будет только расти. Аналитики IBM и Бюро трудовой статистики США прогнозируют рост на 28% в течение следующих пяти лет.
Если вам интересно, почему существует такой огромный неудовлетворенный спрос, ответ далеко не прост.
Давайте подробнее рассмотрим, почему сложно найти специалистов по данным в мире, который все больше зависит от данных.
Нехватка специалистов по данным в 2022 году
Исследование Quanthub подводит итог, что на рынке не хватает специалистов по обработке данных — количество объявлений о вакансиях превышает число поисковых запросов в три раза.
По данным The Quant Crunch, в 2021 году вакансий для специалистов по данным было более 100 тысяч. Компании предлагали такие стимулы, как повышение заработной платы на 14% для специалистов по данным, и все же количество проектов по работе с большими данными намного перевешивало доступность людей с необходимым набором навыков. для обработки данных.
Аналогичные тенденции и выводы есть и на 2022 год. Большое количество вакансий, связанных с наукой о данных, указывает на растущий спрос на специалистов по большим данным и аналитике, что еще больше увеличивает потребность в особых наборах навыков. Данные используются для создания масштабных изменений во многих отраслях — здравоохранении, финансах, маркетинге, бизнесе, розничной торговле, электронной коммерции, SaaS.
Хотя это не означает, что доступность специалистов по данным не улучшится, соотношение между количеством специалистов по данным и структурой больших данных всегда будет несправедливо распределено.
Почему? Во-первых, потребность в квалифицированных специалистах по данным продолжает расти, поскольку компании работают над улучшением своих усилий в отношении больших данных и пытаются упростить свои бизнес-модели и возможности получения дохода в цифровой сфере.
Малые предприятия начинают нанимать специалистов, поскольку они тоже пришли к пониманию того, насколько важен анализ данных для развития их бренда. Есть и другие факторы, такие как отсутствие надлежащего образования и руководства. Ситуация еще больше усугубляется быстрым технологическим прогрессом — возникает спрос на новые наборы навыков, которые включают понимание машинного обучения, визуализацию данных и знание передовых статистических инструментов.
Проблема в том, что хотя аналитиков данных найти относительно легко, им не хватает навыков, сравнимых с навыками специалистов по данным.
Data Scientist против Data Analyst
Самая большая разница между Data Analyst и Data Scientist заключается в том, что первый переводит доступные данные на общий язык и дает четкие и краткие выводы.
С другой стороны, специалисту по данным может потребоваться анализировать ценную информацию и создавать модели с использованием машинного обучения и расширенного SQL.
Специалисты по данным часто должны использовать следующие технические навыки:
- Программирование на Python / R-программирование
- Расширенный SQL
- Машинное обучение и ИИ
Эти навыки довольно редко встречаются среди аналитиков данных. От них уже требуется проделать массу кропотливой работы, которая включает в себя:
- Проверка и очистка данных для выявления важных идей
- Выявление корреляций или закономерностей и статистический анализ или добыча данных
- Визуализация данных для всесторонней интерпретации и представления результатов
Таким образом, аналитики данных больше сосредоточены на изучении больших объемов данных, их интерпретации и ответах на вопросы или решении проблем.
Хотя наличие навыков, связанных с кодированием и программированием, может облегчить их работу, они не требуются и поэтому часто упускаются из виду.
Хотя обе профессии часто используются как взаимозаменяемые, они имеют совершенно разные роли. Нехватка специалистов по данным может повлиять на работу аналитиков данных.
Способ обойти это — автоматизировать участие специалиста по обработке данных в обработке данных для конкретных задач.
Давайте посмотрим, как автоматизация и машинное обучение без кода могут решить проблему нехватки специалистов по данным.
Аналитики данных стали учеными данных
По мере того, как компании начинают собирать и анализировать данные, машинное обучение и искусственный интеллект стали основными ожиданиями для тех, кто занимается анализом данных. Однако большинству аналитиков данных не хватает технических навыков, которыми обладают специалисты по данным. Это означает, что в то время как BI быстро набирает обороты, аналитикам данных может быть трудно не отставать, и предприятия будут продолжать отчаянно охотиться за специалистами по данным.
Хотя это может показаться обескураживающим, для аналитиков данных это невероятная возможность восстановить свое положение без формального обучения специалиста по данным.
Это уникальная ситуация, поскольку опыт работы аналитиком данных дает вам новую возможность эффективно сочетать BI с ML. Вы можете использовать имеющиеся у вас знания по извлечению информации из любых данных с помощью подходящего программного обеспечения. Это не должно быть сложным, так как автоматизированное машинное обучение предоставит вам инструменты, чтобы компенсировать недостаток технических знаний.
По сути, вы можете использовать готовые инструменты для расширенной диагностической аналитики и других прогнозных и предписывающих расчетов, не беря на себя все обязанности специалиста по данным. Это может стать успешной попыткой преодолеть разрыв между потребностью рынка в специалистах по данным и навыками, которые вы можете предложить.
Борьба с нехваткой специалистов по данным
При обсуждении того, как можно преодолеть нехватку специалистов по данным, наиболее очевидными ответами являются автоматизация и машинное обучение без кода.
Вот почему.
Статья, в которой изучается, как автоматизация может заменить рабочие места, требующие повторяющихся действий, лишенные творчества или высокого социального IQ и не требующие большого обучения, показывает интересную статистику для автоматизированных рабочих мест.
Далее Четвертая эпоха: умные роботы, сознательные компьютеры и будущее человечества, Байрон Риз описывает характеристики профессий с высоким риском автоматизации.
Это:
- Повторяющийся: либо физически, либо мысленно
- Низкая креативность: нет необходимости в импровизации и новых способах мышления.
- Низкий социальный IQ: не требуется общения, убеждения или харизмы.
- Ограниченное обучение: простота автоматизации работы обратно пропорциональна объему «руководства», которое потребуется для полного описания этой работы.
Автоматизация и машинное обучение без кода
На то, чтобы освоить программирование достаточно хорошо, чтобы разбираться в технических аспектах, необходимых для машинного обучения и искусственного интеллекта, могут уйти годы. Даже самые опытные программисты с трудом справляются с этим процессом, поэтому неудивительно, что аналитикам данных не хватает для этого навыков.
В конце концов, время и усилия, чтобы научиться эффективно программировать и кодировать, чрезвычайно высоки. Даже в этом случае на создание эффективной и функциональной модели автоматизации могут уйти месяцы.
Таким образом, машинное обучение без кода — это ответ на решение всех проблем автоматизации. Интересно, почему? Простой. Они позволяют аналитикам делать прогнозы и работать с доступными данными гораздо быстрее, не требуя больших затрат ресурсов, связанных с наймом специалистов по данным.
Таким образом, аналитики данных могут быть творческими и активными и лучше использовать свои навыки, имея под рукой машинное обучение без кода.
Чтобы лучше понять это, мы можем взглянуть на традиционное машинное обучение и его отличия от машинного обучения без кода.
Традиционное машинное обучение
Это изображение дает общее представление о том, что входит в традиционное машинное обучение.
По сути, этот тип искусственного интеллекта (ИИ) позволяет приложениям точно предсказывать результаты, даже если они не запрограммированы на это явно.
Алгоритмы, используемые в машинном обучении, используют ввод исторических данных для получения выходных значений.
Четыре основных подхода к машинному обучению:
- Обучение с учителем — в котором указаны как входные, так и выходные переменные алгоритма.
- Неконтролируемое обучение. Алгоритм в этом типе машин обучается на неразмеченных данных, а входные данные и прогнозируемые выходные данные предопределены.
- Полууправляемое обучение — это сочетание контролируемых и неконтролируемых моделей, и данные обучения могут быть помечены, но модель может свободно исследовать данные самостоятельно.
- Обучение с подкреплением. Эта модель учит машину выполнять многоэтапные процессы с четко определенными правилами.
Традиционное машинное обучение часто используется в:
- Программное обеспечение для управления взаимоотношениями с клиентами (CRM)
- Бизнес-аналитика и аналитика
- Информационные системы управления персоналом
- Беспилотные автомобили
- Виртуальные помощники
Машинное обучение без кода
Как видно на изображении выше, машинное обучение без кода, очевидно, является гораздо более простым процессом.
В автоматизированном ML все повторяющиеся процессы автоматизированы:
- Импорт данных
- Предварительная обработка
- Разработка функций
- Выбор функции
- Преобразование функций
- Отсутствующие значения
- Обработка выбросов
- Многочисленные проверки
3. Выбор модели
- Выбор лучшей модели на основе оценки модели для набора данных
- Оценка модели
4. Настройте гиперпараметры модели
5. Модель развертывания, чтобы ее могли использовать члены команды.
6. Обслуживание модели
Таким образом, машинное обучение без кода является значительно более простым процессом прогнозирования данных и не требует слишком много технических навыков.
Машинное обучение без кода позволяет аналитикам данных создавать приложения и системы, не требуя каких-либо традиционных знаний в области программирования или программного обеспечения. Он доступен через визуальное вмешательство и управляемые действия, а также за счет встроенных интеграций, которые позволяют пользователю обмениваться информацией, как бы это ни было необходимо.
Говоря о машинном обучении без кода, Алекс Николас из фонда развития Alphabet CapitalG сказал: «Никакой код не дает бизнес-пользователям возможности взять на себя функции, ранее принадлежавшие техническим пользователям, путем абстрагирования сложности и сосредоточения вокруг визуального рабочего процесса. Эта глубокая смена поколений может затронуть каждый рынок программного обеспечения и каждого пользователя на предприятии».
Некоторые из лучших платформ машинного обучения без кода позволяют легко прогнозировать перетаскивание, что делает редактирование запросов чрезвычайно простым. Таким образом, пользователи должны заменять только идентификаторы и столбцы предсказания и игнорировать те, которые они не хотят использовать.
Это также сокращает время, затрачиваемое на создание прогнозов, до нескольких минут!
Очевидно, что отказ от технических вычислительных программ имеет ряд неоспоримых преимуществ:
● Принцип, основанный на данных, без выделения ресурсов команде специалистов по обработке и анализу данных.
● Больше возможностей для создания и масштабирования продуктов на основе машинного обучения.
● Улучшить процесс принятия решений на основе фактов и прогнозов.
● Снижение затрат и увеличение прибыли
Аналитики данных могут получить более глубокое представление о ключевых бизнес-факторах с помощью аналитических данных Graphite, генерируемых машинным обучением без кода, которые используют проверенные шаблоны моделей.
Программное обеспечение также может помочь расширить расширенные и прогностические аналитические навыки групп аналитиков данных и задействовать весь их потенциал, чтобы делать прогнозы на основе доступных данных.
Более того, Graphite позволяет аналитикам чрезвычайно просто использовать инструменты искусственного интеллекта и машинного обучения для бизнес-аналитики. Это также позволяет пользователям создавать модели машинного обучения без знаний кодирования или программирования.
Graphite автоматизирован для построения моделей путем выбора алгоритма машинного обучения, который выдает и объясняет результаты так же, как это сделал бы специалист по обработке и анализу данных.
Это не все. Он также имеет некоторые важные функции повествования данных. Почему это такое важное предложение?
Давайте обсудим!
Важность сторителлинга данных
Рассказывание историй на основе данных преобразует сложные данные в легко понятные истории, которые можно читать и делиться ими. По сути, он представляет информацию в четкой, краткой и удобочитаемой форме, позволяя вам понять важные детали и идеи, касающиеся вашего бизнеса.
Программа сторителлинга данных чрезвычайно полезна для упрощения и повышения эффективности работы аналитиков данных.
Вот некоторые из ключевых аспектов, в которых повествование о данных действует как решение сложностей, вызванных большими наборами данных:
● Преобразует метрики в идеи
● Способствует повышению вовлеченности и коммуникации
● Помогает визуализировать повествования.
● Обеспечивает простую основу для сложных объяснений
Роджер С. Шанк, ученый-когнитивист, утверждает, что «Люди не идеально приспособлены для понимания логики; они созданы для того, чтобы понимать истории».
По сути, это то, для чего предназначен сторителлинг данных — облегчать понимание данных.
Вот некоторые важные функции для эффективного решения для повествования данных, которое использует Graphite:
● Удобные визуальные эффекты, которые легко понять и понять с первого взгляда.
● Простая интеграция текста и изображений.
● Описательный поток информации и данных
● Возможность подключения и сохранения важных битов данных
● Инструменты для совместного использования и совместной работы над наборами данных.
Рассказывание историй, таким образом, преобразует данные из беспристрастных полей базы данных в мнения, аргументы и идеи. С помощью необходимых инструментов аналитики данных могут более увлекательно и осмысленно рассказывать истории о данных и, как следствие, получать более высокую отдачу от своих инвестиций, если повышается культура данных и улучшается обучение цифровой грамотности по всем направлениям.
Это именно то, к чему стремится Graphite Note!
Заключение
Специалисты по данным играют важную роль в анализе данных. Однако из-за нехватки квалифицированных специалистов по обработке и анализу данных это только вопрос времени, когда технология автоматизации продвинется достаточно далеко, чтобы преодолеть этот разрыв.
Программная платформа, такая как Graphite Note, идеально подходит для случаев, когда машинное обучение без кода может автоматизировать работу специалистов по данным.
Почему? Потому что машинное обучение без кода — это самый простой способ предоставить аналитикам данных во всех сферах бизнеса и с любым опытом работы с машинным обучением.
В то время как платформы BI и аналитики существуют, чтобы помочь организациям понять причину определенных событий, Graphite помогает пользователям понять, что ожидается, и как они могут подготовиться и справиться с этим.
Graphite также помогает упростить использование ИИ и машинного обучения в бизнес-аналитике, тем самым помогая пользователям создавать модели машинного обучения без навыков кодирования или программирования. Объяснимый искусственный интеллект позволяет обычным бизнес-пользователям эффективно работать со своими данными.
В дополнение к оптимизированному алгоритму ML, его функции повествования данных также меняют правила игры. Вкратце — как тратить меньше времени на то, чтобы снова и снова объяснять своим коллегам, что происходит.
Первоначально опубликовано на https://graphite-note.com 22 февраля 2022 г.
