Data Science – na czym polega?
Ostatnia aktualizacja 9 lutego, 2023
W świecie zdominowanym przez informację przetwarza się coraz większe ilości danych. Zapanowanie nad tym chaosem jest możliwe dzięki pracy specjalistów o zróżnicowanych kompetencjach z zakresu biznesu, analizy, programowania, ale też kreatywności i komunikacji. Czy w rzeczywistym świecie istnieje ktoś tak wszechstronny, kto byłby w stanie się tym zająć? Oczywiście! Na czym dokładnie polega Data Science?
Data Science to dziedzina dla człowieka renesansu
Specjalista zajmujący się Data Science powinien mieć zmysł biznesowy i analityczny. Konieczna jest także umiejętność pozyskiwania wysokiej jakości danych, ich weryfikowania, wykorzystywania w kontekście i wizualizacja. Aby dobrze wykonywać tę pracę, ważne są umiejętności matematyczne oraz kompetencje umożliwiające tworzenie strategii.
Sprawdź: Branża IT
Jakie technologie mogą być wykorzystywane w pracy?
Podstawą pracy w Data Science jest interdyscyplinarne podejście do przetwarzania danych. Można wymienić kilka kluczowych metod narzędzi.
1. Umiejętność programowania, w której szczególne znaczenie będzie miała znajomość:
- Pythona – języka programowania wysokiego poziomu ogólnego przeznaczenia,
- SQL – języka dziedzinowego, służącego do tworzenia i modyfikowania relacyjnych baz danych,
- R – języka programowania do obliczeń statystycznych.
2. Uczenie maszynowe i umiejętność wizualizowania danych.
3. Przydatne narzędzia statystyczne:
- SAS – oprogramowanie statystycznego do zarządzania danymi i zaawansowanej analizy,
- Hadoop – zbiór narzędzi ułatwiający korzystanie z sieci komputerów, aby wykonywać skomplikowane analizy danych.
Data Science w biznesie
Coraz więcej firm świadczących usługi poszukuje specjalistów na stanowisko Data Scientist. Firmy e-commerce znajdują się w czołówce gromadzenia i przetwarzania danych o klientach, aby personalizować propozycje zakupowe na bazie analizy preferencji. Serwisy streamingowe zbierają ogromne ilości danych o tym, jakie treści są chętnie oglądane lub słuchane przez grupy użytkowników, dzięki czemu mogą dostosowywać algorytmy do gustu odbiorców. Usługi przejazdowe, np. Uber, gromadzą dane, które służą do określania stawek za przejazd oraz dopasowania kierowcy.
Obecnie niemal każdy obszar życia jest coraz bardziej podporządkowany przetwarzaniu danych. Data Science to przyszłościowy kierunek rozwoju dla osób chcących oprzeć karierę na wielopłaszczyznowych analizach i multidyscyplinarnym podejściu.
Zobacz: Klucz U2F
Proces analizy danych
Proces analizowania danych odbywa się w iteracjach i obejmuje zwykle 6 kluczowych kroków, które stanowią cały cykl życia Data Science.
- Zdefiniowanie problemu
- Gromadzenie danych
- Czyszczenie danych i ich przetwarzanie
- Eksploracja danych i nowe zmienne
- Modelowanie
- Wdrożenie
Zarobki w analityce
Z raportu No Fluff Jobs o rynku pracy IT w 2022 roku wynika, że zarobki w Big Data per kategoria znajdowały się w przedziale 19,6-26,7 tys. zł netto (+VAT) przy umowie B2B. Dla umowy o pracę widełki plasowały się na poziomie 15-21 tys. zł brutto. Co istotne, kategoria Big Data odnotowała również 39-procentowy wzrost ogłoszeń w porównaniu do roku poprzedniego, jest to więc jedna z bardziej rozwijających się w ostatnim czasie dziedzin.
Data Science – jak zacząć?
Można już znaleźć tematyczne kursy, które umożliwiają zdobycie kompetencji koniecznych do wykonywania pracy jako Data Scientist. Jednym z wartych uwagi kursów na polskim rynku jest kurs od Future Collars. Bootcamp trwa 15 tygodni, podczas których w ustrukturyzowany sposób i pod okiem mentorów nauczysz się wszystkich potrzebnych rzeczy.