В эпоху передовых технологий наука о данных становится многообещающей профессией. По данным Бюро статистики труда США (2021 г.), ожидается, что область исследований данных и компьютерной информации вырастет на 22% с 2020 по 2030 г., что в три раза превышает темпы роста средней профессии, создавая 11,5 миллионов рабочих мест в науке о данных и аналитике.
Широкий спектр отраслей использует науку о данных, чтобы использовать преимущества бизнес-аналитики. Специалисты по данным работают аналогичным образом, создавая более полную картину из данных, собранных из разных источников, обрабатывая их и предоставляя в структурированном виде. С огромным количеством данных, поступающих из Интернета вещей, искусственного интеллекта и цифровой трансформации, наука о данных проникает на 80% рынка — здравоохранение, автоматизация, оружие и вооружение, ИТ, энергетика, банковское дело и финансы.
В области аналитики Power BI использует структурированную информацию, а также множество инструментов визуализации и сводных отчетов, дающих стандартный статистический анализ. Машинное обучение или ИИ объединяет прошлые и настоящие данные, чтобы делать прогнозы на будущее. Индекс уверенности в безопасности данных Gemalto за 2018 год показал, что 65% опрошенных компаний не могут анализировать или классифицировать все данные, которые они хранят. Это общая проблема многих компаний. Растущее значение аналитики данных заставляет организации пересматривать и переосмысливать свою стратегию в отношении конкретных ролей специалистов по аналитике данных.
Многие крупные компании нуждаются в передовых технологиях в области науки о данных. Широкая база знаний и узкоспециализированные навыки помогут компаниям в ближайшие годы создать этику данных. Знания и опыт в предметной области важны как для сотрудников, так и для крупных технологических компаний. Наука о данных использует несколько статистических процедур. Эти процедуры варьируются от преобразования данных, моделирования данных, статистических операций (описательная и выводная статистика) до моделирования машинного обучения. Статистика является основным активом каждого Data Scientist.
Сегодня мир достиг стадии, когда каждое решение принимается на основе данных. В конце концов, ценность, которую ученый по данным предоставляет организации, заключается в их способности применять данные в реальных сценариях использования. Будь то построение модели сегментации, системы рекомендаций или оценка потенциала клиентов, организация не получит реальной выгоды, если результаты не поддаются интерпретации. Пока ученый данных может решать проблемы с помощью данных и преодолевать разрыв между техническими и деловыми навыками, его роль будет сохраняться.
В будущем появятся более значительные возможности для разработки более продвинутых алгоритмов и расширения области, чтобы продемонстрировать, что ученые данных могут предложить в мире науки и технологий.
