Почему важно изучать Data Science в 2020 году?

СохранитьСохраненоУдалён 0

Наука о данных. Большое количество данных. Машинное обучение. Искусственный интеллект. Это все лишь слова. Давайте рассмотрим на реальных исследованиях, цифрах и изображениях, почему вы должны воспользоваться возможностью изучения любого из них.

Зачем изучать Data Science или Машинное обучение?

Наука Данных была определена как «Самая желаемая работа 21-го века» в Harvard Business Review. Glassdoor, всемирно известный веб-сайт для поиска работы, оценил Data Science как лучшую работу в Америке в 2019 году.

Bloomberg рассматривает Data Scientists как новых супергероев. Специалисты по данным, инженеры машинного обучения, инженеры данных; все эти названия имеют две общие черты: они являются одними из самых привлекательных профессий на данный момент, и все они подразумевают работу с данными.

Станьте Data Scientist
Подробнее

За 18 месяцев Вы познакомитесь с технологиями машинного обучения и нейронными сетями, научитесь решать настоящие бизнес-задачи.

Спрос

Ниже Вы увидете спрос на Data Scientists, который в последние годы значительно увеличился и, скорее всего, будет продолжать расти, как показано на следующем рисунке.

Увеличение спроса на Data Scientists в последние годы
Увеличение спроса на Data Scientists в последние годы

При таком высоком спросе на Data Scientists, люди с достаточными знаниями в одной из этих областей могут найти работу намного быстрее. Заинтересованы в энергетическом рынке? Каждая известная компания в этом секторе ищет профили, основанные на данных, чтобы улучшить процесс принятия решений и повысить эффективность процессов.

Наслаждайтесь консультацией? Все крупные фирмы (например, Mckinsey, Bain, BCG) нанимают Data Scientists и Data Engineers, чтобы помочь своим клиентам использовать их данные. Хотите работать в технологической компании? Google, Amazon, Uber, Facebook — туда требуются все больше и больше мастеров данных.

Зарплаты

По словам Глассдора, средняя зарплата ученого в США составляет 117 345 долл. США в год, что намного выше среднего уровня по стране.

Средняя зарплата для разных должностей в США.
Средняя зарплата для разных должностей в США.

Красота

Помимо всего этого, эти работы отвечают за внедрение и создание технологий, которые революционизируют целые отрасли промышленности, в основе которых лежат невероятно новые технологии, такие как автономные транспортные средства или инструменты расширенного распознавания изображений, и эти роли будут ключевыми факторами во многих будущих достижениях.

Рынок искусственного интеллекта — это один из рынков с наивысшей ожидаемой динамикой, которая, согласно прогнозам, к 2025 году достигнет 36 миллиардов долларов, как показано на следующем рисунке.

Доход от искусственного интеллекта, Мировые рынки.
Доход от искусственного интеллекта, Мировые рынки.

Ожидается, что все эти достижения будут очень полезны для наших обществ, поэтому возможность работать в любой из этих областей означает возможность оказывать большое влияние на мир и качество нашей жизни.

Есть так много вещей, которые могут и будут сделаны с помощью искусственного интеллекта, и те, кто участвует, будут управлять колесом, которое формирует наше будущее.

В заключение, Data Science, Machine Learning и другие, являются очень многообещающими областями, которые являются захватывающими, веселыми и имеют бесконечные приложения.

Несмотря на большое количество практикующих специалистов, в этих областях ощущается нехватка квалифицированных специалистов.

вернуться в меню ↑

Хорошо, но почему все это происходит сейчас?

Машинное обучение не новая область. Его происхождение восходит к прошлому веку. Data Scientists также существовали некоторое время под разными названиями.

Станьте Data Scientist
Подробнее

За 18 месяцев Вы познакомитесь с технологиями машинного обучения и нейронными сетями, научитесь решать настоящие бизнес-задачи.

Так почему сейчас? Почему в последние годы так востребованы такие навыки? Есть две основные причины:

Во-первых, удивительное увеличение объема данных, которые генерируются и потребляются. Каждый день все больше датчиков собирают все виды данных, и мы, гуляющие со своими смартфонами целый день, тоже являемся огромными источниками данных. Постоянный рост Интернета также внес большой вклад.

Ожидаемый рост количества существующих данных в мире.

Генерируется намного больше данных, чем когда-либо прежде. Все эти данные довольно бесполезны, если их не анализировать или не использовать для обеспечения ценности бизнеса или организации.

Правильное обращение позволяет лучше принимать решения, автоматизировать процессы, находить новые идеи и многое другое. Из-за этого в последние годы резко возросла потребность в профилях, которые могли бы эффективно использовать эти данные.

Во-вторых, увеличение доступных вычислительных возможностей позволило нам создать системы, которые могут эффективно обрабатывать все эти данные для получения результатов в разумные сроки.

График закона Мура для плотности устройств 1970–2020 гг.
График закона Мура для плотности устройств 1970–2020 гг.

Облачные вычисления, такие платформы, как AWS, Cloudera, Microsoft Azure и многие другие, которые позволяют нам развертывать и создавать интеллектуальные решения на удивительно больших кластерах и машинах из любой точки мира, также внесли значительный вклад в практическое совершенствование возможностей искусственного интеллекта. системы.

вернуться в меню ↑

Могу ли я стать Data Scientist после обучения?

Конечно вы можете. Существуют миллионы ресурсов, где вы можете изучить любые строительные блоки, которые могут вам понадобиться для развития карьеры в одной из этих областей. Не знаете, как программировать?

Не волнуйтесь, есть бесконечные места, где вы можете учиться, и, честно говоря, вам не нужно быть мастером программирования для реализации и построения моделей машинного обучения.

Не знаете математику или алгебру? Хорошо! С некоторыми базовыми алгебраическими представлениями вы будете достаточно приспособлены для работы в этой области.

Опять же, если вы хотите узнать, есть множество удивительных учебников и ресурсов. Знание вероятности также очень полезно, и также нетрудно получить достаточно твердый фон, чтобы защитить себя.

Не знаете ничего о науке о данных или машинном обучении? Как правило, изучение этих областей — это процесс, который вы можете совершать самостоятельно, покупая книги, посещая онлайн-курсы и программы и становясь самоучками, работающими в области данных, или же вы можете записаться на программу бакалавриата или магистратуры.

Каждый день предлагается все больше официальных программ, а количество ресурсов практически не ограничено. При наличии такого большого количества материала иногда бывает трудно отличить хорошие ресурсы от плохих, поэтому все это следует делать с осторожностью. Удачт Вам!

Есть вопрос или дополнение?

      Оставить отзыв

      EdAdvisor
      Регистрация
      Сброс пароля
      Сравнить товары
      • Итого (0)
      Сравнить
      0