Specjaliści data science
Kim są i dlaczego są ważni
Kim jest specjalista data science?
Specjaliści data science to osoby, które wykorzystują swoją wiedzę statystyczną, programistyczną i branżową do przekształcania danych w spostrzeżenia. Innymi słowy, data scientists są po części matematykami, po części informatykami i po części poszukiwaczami trendów. Wykorzystują swoje umiejętności informatyczne, aby pomóc firmom w obliczaniu ryzyka i osiąganiu pozytywnych wyników.
Ewolucja roli specjalisty data science
Na najbardziej podstawowym poziomie, data scientist jest nowym rodzajem eksperta od danych analitycznych, który posiada umiejętności techniczne do rozwiązywania złożonych, znanych problemów i ciekawość, aby zbadać, jakie niezidentyfikowane problemy mogą wymagać rozwiązania w następnej kolejności.
Specjaliści data science używają nauki o danych, aby uzyskać wgląd w niezliczone ilości danych, zarówno ustrukturyzowanych, jak i nieustrukturyzowanych. Ponieważ automatyzacja i uczenie maszynowe stają się coraz ważniejszymi elementami strategii IT dużych organizacji, analiza danych zyskuje na znaczeniu. Powód? Ogromna wartość, którą praktycy mogą wnieść, przekładając góry danych na spostrzeżenia, które pomagają firmom zmaksymalizować ich potencjał.
Przyszłość data science
Specjaliści data science, programiści i twórcy modeli potrzebują narzędzi z krótszym czasem uruchamiania, elastycznością i wyborem. Omawiając przyszłość data science, Dan Soceanu wyjaśnia znaczenie środowiska, które można skalować w górę i w dół, w wybranym języku programowania i przy niewielkim wsparciu IT. Obejrzyj, aby dowiedzieć się więcej o wymaganiach rynkowych, ryzyku, odpowiedzialności i zgodności w tej dziedzinie.
Dlaczego specjaliści data science są ważni
Rola data scientist i znaczenie samej nauki o danych zakorzeniły się i rosły wraz z rozwojem dużych zbiorów danych. Wraz z wykładniczym wzrostem ilości danych, dla wielu organizacji stało się jasne, że siedzą na kopalni złota, ale nie zawsze były w stanie czerpać korzyści i czerpać wartość biznesową ze swoich danych. Jeśli dane są rzeczywiście złotem ery informacyjnej, specjaliści data science potrafią zręcznie odróżnić prawdziwe skarby od "złota głupców".
Kiedy pandemia COVID-19 ogarnęła świat, przyspieszyła istniejące trendy w kierunku transformacji cyfrowej, napędzając większą niż oczekiwano liczbę osób aktywnych online w celu pracy, robienia zakupów i korzystania z rozrywki. To tylko sprawiło, że rola data scientist stała się bardziej widoczna, a jego funkcja bardziej istotna.
Badanie McKinsey z października 2020 r. potwierdziło, że kryzys związany z COVID przyspieszył cyfryzację interakcji z klientami o kilka lat. Dlatego badanie SAS z 2021 r. wykazało, że 91% specjalistów data science uważa, że ich praca jest równie ważna lub ważniejsza niż przed pandemią.
Ponieważ narzędzia takie jak ChatGPT to też generatory kodu, niektórzy eksperci pytają: Czy generatywna sztuczna inteligencja zastąpi specjalistów data science? Odpowiedź brzmi: nie. Zamiast tego technologie GenAI mogą zautomatyzować rutynowe zadania związane z danymi i pomóc naukowcom zajmującym się danymi poświęcić więcej czasu na wykorzystanie swojej wiedzy dziedzinowej do eksploracji danych, tworzenia modeli i dostarczania wyników.
Wraz z efektem falowania dostosowań w procesach, praktykach, parametrach operacyjnych i założeniach, rola analityka danych wydaje się kontynuować trajektorię wzrostu w dającej się przewidzieć przyszłości. Braki kadrowe, zakłócenia w łańcuchu dostaw oraz gwałtowny wzrost handlu elektronicznego i usług w chmurze wskazują na ten sam wniosek.
Specjaliści data science w dzisiejszym świecie
Posłuchaj co robią data scientists i odkryj, co jest potrzebne, aby stać się takim specjalistą.
Kompetencje data science
Przyjrzyjmy się bliżej życiu specjalistów data science - ich rolom i obowiązkom w organizacji oraz umiejętnościom, które pomagają im się wyróżniać. Ich zadaniem jest przede wszystkim wykorzystywanie oprogramowania do organizowania i analizowania danych. Muszą również być biegli w tłumaczeniu wyników swoich analiz na terminy, które są łatwo zrozumiałe dla interesariuszy, którzy prawdopodobnie będą mieszanką użytkowników technicznych i biznesowych.
Jeśli jesteś ciekawy, jakie języki programowania powinni znać data scientists, przeczytaj ten artykuł ZDNET
Zastanawiasz się, czym tak naprawdę zajmują się specjaliści data science na co dzień? Ta grafika z naszej ankiety SAS nie tylko pokazuje, jak spędzają czas, ale także daje dość chronologiczny obraz ich procesów. Gromadzenie danych jest tutaj ważnym pierwszym krokiem, ale tylko jednym z wielu, które są krytyczne w przekształcaniu danych w użyteczne informacje.
W erze sztucznej inteligencji (AI ) data scientists przygotowują i eksplorują dane, opracowują, szkolą i wdrażają modele oraz przyczyniają się do innowacji i badań. Są również ekspertami w przedstawianiu złożonych analiz w uproszczony, wizualny sposób.
Jedna uwaga: nie należy mylić specjalisty data science, który ma tendencję do pracy w perspektywie długoterminowej, z analitykiem danych. Analitycy wspierają podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym i okresie krótkoterminowym. Specjaliści data science biorą pod uwagę cele firmy lub działu i patrzą dalej w przyszłość, tworząc silniki predykcyjne i algorytmy optymalizacji w celu zwiększenia wydajności w dłuższej perspektywie.
A co z umiejętnościami? Najlepsi data scientists posiadają mieszankę umiejętności miękkich i twardych w programowaniu, analizie ilościowej, intuicji, komunikacji i pracy zespołowej. Praca zespołowa zyskuje na znaczeniu.
Badanie SAS z 2022 r. ujawnia ciągły niedobór umiejętności w zakresie zaawansowanych umiejętności data science. Aż 63% decydentów nie ma wystarczającej liczby pracowników z umiejętnościami AI i ML, mimo że 54% już korzysta z tych technologii, a 43%-44% planuje to zrobić w ciągu najbliższych kilku lat.
Zakres pracy związanej z data science
Robert Blanchard, data scientist, mówi, że z zamiłowania jest programistą i uwielbia kodować, ale dostrzega również zalety modeli typu "przeciągnij i upuść". Dowiedz się, jak pracuje z kolegami nad połączeniem SAS® i Pythona w celu wdrożenia modelu wizji komputerowej na dronie.
Gdzie można znaleźć specjalistów data science
Bez wątpienia dzisiejsze technologie sztucznej inteligencji mają potencjał, by przekształcić całe branże. W rezultacie data scientists są coraz częściej wzywani do rozwiązywania złożonych problemów i pomagania firmom w lepszej obsłudze ich klientów.
Specjaliści data science w ...
Bankowości pomagają ludziom wizualizować wyniki portfeli w zakresie zrównoważonego rozwoju.
Rolnictwie pomagają modelować dane dotyczące kompensacji emisji dwutlenku węgla, aby zachęcić do zrównoważonej produkcji nawozów.
Badaniach naukowych modelują główne czynniki ryzyka wpływające na zdrowie raf koralowych i dzielą się nimi z innymi podmiotami na rzecz ochrony przyrody.
Energetyce pomagają przewidywać pogodę, aby zmaksymalizować odnawialne źródła energii, takie jak energia wiatrowa i słoneczna.
Ochronie zdrowia i farmacji pomagają usprawnić procesy, aby zapewnić bardziej efektywną opiekę i połączyć źródła danych w celu poprawy życia pacjentów.
Ubezpieczeniach pomagają zakładom w ocenie ryzyka, wykrywaniu oszustw i udoskonalaniu oferty produktów w celu zwiększenia skali działalności i lepszej obsługi klientów.
Produkcji stosują uczenie maszynowe do przewidywania zdarzeń związanych z konserwacją lub awariami maszyn i utrzymują linię produkcyjną w ruchu.
Handlu detalicznym wykorzystują sztuczną inteligencję, aby pomóc kupującym znaleźć szybko i sprawnie to, czego potrzebują.
Sektorze publicznym ratują życie, pomagając koordynować sygnalizację świetlną dla służb ratowniczych.
Telekomunikacji pomagają optymalizować sieci i lepiej dostosowywać doświadczenia klientów.
Poznaj specjalistów data science
Zaawansowany stopień naukowy, staż i certyfikacja doprowadziły tę specjalistkę ds. danych do wymarzonej kariery w Nowej Zelandii.
Kierując się pasją i ciekawością, uzyskała tytuł doktora, aby móc wpływać na przyszłość technologii.
Jego historia udowadnia, że nigdy nie jest za późno na zmianę ścieżki kariery, jeśli ma się wystarczająco dużo ambicji. Dowiedz się, jak - i dlaczego - przeszedł od inżynierii do data science.
Jak zostać specjalistą data science
Chcesz rozpocząć karierę w branży data science? Nie jesteś sam. Dziedzina ta wciąż zyskuje na znaczeniu. Dobra wiadomość jest taka, że rynek pracy dla specjalistów ds. danych nie jest jeszcze nasycony. Oto kilka przemyśleń na temat edukacji i szkoleń wymaganych do rozpoczęcia pracy w tym zawodzie.
Studenci, którzy chcą zostać data scientists
Jeśli wchodzisz na rynek pracy bezpośrednio po ukończeniu szkoły, rozważ studia licencjackie na kierunku data science lub pokrewnym, takim jak statystyka, informatyka, inżynieria komputerowa lub systemy informatyczne. Upewnij się, że wybrałeś uniwersytet, który oferuje stopień naukowy z zakresu data science lub przynajmniej zajęcia z nauki o danych i analityki.
Przykłady szkół z programami nauki o danych obejmują Oklahoma State University, University of Alabama, Kennesaw State University, Southern Methodist University, North Carolina State University i Texas A&M. W wielu przypadkach kompetencje SAS są zawarte w programie nauczania data science.
Specjaliści w średnim wieku, którzy chcą zostać data scientists
Wielu profesjonalistów jest zainteresowanych przejściem na ścieżkę kariery związaną z nauką o danych. Podczas gdy większość specjalistów data science ma doświadczenie w analizie danych lub statystyce, inni wywodzą się z nietechnicznych dziedzin biznesu lub ekonomii.
Bez względu na pochodzenie, zastanów się, czy posiadasz podstawowe umiejętności, które pomagają specjalistom od danych osiągnąć sukces - a mianowicie talent do rozwiązywania problemów, umiejętność dobrej komunikacji i ciekawość.
Rozważ specjalizację w dziedzinach takich jak sztuczna inteligencja, badania, zarządzanie bazami danych lub uczenie maszynowe. Bądź dobrze przygotowany w obszarach takich, jak:
- Statystyka i uczenie maszynowe.
- Języki kodowania, takie jak SAS, R, SQL, Java lub Python.
- Bazy danych, takie jak MySQL i Postgres.
- Technologie wizualizacji danych i raportowania.
- Hadoop i MapReduce.
Warto zauważyć, że wiele uniwersytetów oferuje obecnie studia magisterskie z zakresu data science.
Ścieżki kariery dla data scientists
Najwyższym stanowiskiem data sciencew dużej organizacji jest chief data officer (CDO). CDO nadzoruje wszystkie funkcje związane z danymi i jest odpowiedzialny za pomaganie menedżerom i kadrze kierowniczej w uzyskiwaniu wartości biznesowej ze wszystkich tych danych. Dla ambitnych osób droga od junior data scientist do CDO może wyglądać mniej więcej tak:
- Analityk danych.
- Midlevel data scientist.
- Senior data scientist.
- Data science manager.
- Data science director.
- Dyrektor ds. danych.
Umiejętności potrzebne do zostania analitykiem danych można zdobyć samodzielnie, na kursie online lub na warsztatach. Pomaga również networking. Możesz nawiązać kontakt z innymi analitykami danych lub znaleźć społeczność online.
Rozwiązania z zakresu data science
Funkcje SAS® Viya® obejmują solidne zarządzanie danymi, wizualizację, zaawansowaną analitykę i zarządzanie modelami, aby przyspieszyć procesy data science w każdej organizacji.
SAS for Machine Learning and Deep Learning pomaga rozwiązywać złożone problemy analityczne za pomocą jednego, zintegrowanego, opartego na współpracy rozwiązania - z własnym interfejsem API do automatycznego modelowania.
SAS Visual Analytics zapewnia środki do szybkiego przygotowywania interaktywnych raportów, eksploracji danych za pomocą wizualnych wyświetlaczy i przeprowadzania analiz na zasadzie samoobsługi.
Te i inne rozwiązania są zasilane przez SAS Viya, wiodącą na rynku platformę data science, która działa w nowoczesnej, skalowalnej architekturze chmurowej.