Если я смогу ответить на этот вопрос в двух словах, то это будет "Сияющий" и "Многообещающий".

Введение

Посмотрите вокруг, везде есть данные. «Ежедневно создается более 2,5 квинтилианских байтов данных». И в ближайшем будущем предполагается, что каждую секунду для каждого человека на планете будет создаваться 1,7 МБ данных. Да, эти данные генерируются нами, но знаете ли вы, как этот объем данных анализируется? За этим процессом стоят специалисты по данным.

Так много компаний по всему миру ищут специалистов по данным. Данные, которые они получают, являются как структурированными, так и неструктурированными. Таким образом, чтобы использовать эти неструктурированные данные и извлекать из них ценные сведения, используется Data Science. Организации осознают необходимость управления этими данными, и из-за этого спрос на специалистов по обработке данных растет.

Пример использования в реальной жизни

Теперь вы можете подумать, что эти компании могут просто принять отзывы своих клиентов и просто улучшить свои услуги, работая над требованиями клиентов. Итак, почему они платят за это такие огромные суммы? Они делают это, потому что они ходят с миром и осознали, что перемены - единственная константа. Речь идет не только об анализе данных, а о понимании потребителя таким образом, о котором даже сам покупатель не знает, а о понимании рыночного спроса, структуры и тенденций. Например: вам нравятся комедийные шоу, но вы не просите Netflix делать их исключительно для вас. Когда вы начинаете смотреть одно, Netflix автоматически рекомендует вам другое комедийное шоу, которое может вам понравиться . Все это возможно благодаря Data Science в Netflix и ее системе рекомендаций. Умно! не так ли?

Мы также можем поговорить здесь о некоторых не пугающих проектах, в которых используется Data Science, и ученые даже могут в значительной степени предсказать будущие события. Не верите мне? Взгляните на этот пример:

За тринадцать дней до того, как циклон 'Fani' обрушился на побережье Одиша в Индии, IMD (Метеорологический департамент Индии) получил указание на то, что может быть сильный шторм, и они начались. готовимся к вспышке.

21 апреля, основываясь на данных из разных источников, они прогнозируют, что условия привели к формированию области низкого давления. Они собрали данные об осадках, температуре ниже уровня моря и выше, скорости ветра и т. Д. И проанализировали их, чтобы предсказать, насколько серьезным может быть циклон.

Рекордные 1,2 миллиона человек (равных населению Маврикия) были эвакуированы менее чем за 48 часов только благодаря специалистам по данным. Это был один из самых сильных циклонов, обрушившихся на Индию за последние 20 лет. В этом сила науки о данных. Вы также можете понять, как Наука о данных используется в здравоохранении и как она улучшает образ жизни пациентов и позволяет прогнозировать заболевания на ранней стадии.

А теперь представьте себе катастрофу, которую преодолели эти 1,2 миллиона человек. Здесь я могу с гордостью сказать, что если вы можете спасти чье-то будущее, вы спасете свое. Это 2019 год, и все это возможно, если немного продвинуться вперед, давайте поговорим о будущем и их роли в 2020 и 2025 годах. Если они так востребованы прямо сейчас, то каким будет их спрос в будущем? Нет сомнений в том, что они относятся к одной из самых высокооплачиваемых профессий в мире сегодня. Вы когда-нибудь задумывались, сколько им будут платить в будущем?

Роль специалистов по данным в 2020 году

До 2020 года Индия столкнется с нехваткой профессионалов в области науки о данных, потому что от них требуется анализировать огромное количество данных, принимать решения и делать прогнозы. Для всего этого им необходимы навыки, связанные со статистикой, математикой, визуализацией данных, машинным обучением, кодированием и т. Д. Редко можно встретить людей с такими навыками. Согласно опросу, проведенному IBM, в 2020 году количество вакансий вырастет на 364 000–2 720 000 специалистов по анализу данных.

Согласно LinkedIn профиль вакансии специалиста по данным выглядит следующим образом:

Информационные технологии и услуги - 29 300

Программное обеспечение - 19 800

Исследования - 13 200

Интернет- 7 700

Финансовые услуги - 6 500

Управленческий консалтинг - 3600

Высшее образование - 3000

Банковское дело - 2 800

Маркетинг и реклама - 2,500

Страхование - 2200

Специалистам по обработке данных платят огромные суммы в зависимости от навыков, которыми они обладают. Об этом говорит даже опрос, проведенный IBM. Средние зарплаты:

Стоимость карты: 115 900 долл. США

СВИНЬЯ - 114 500 долларов

Машинное обучение - 112 700 долл. США

Apache Hive - 112 200 долларов

Apache Hadoop - 110 600 долларов

Большие данные - 109 900 долл. США

Наука о данных - 107 300 долл. США

NoSQL - 105 000 долл. США

Прогнозная аналитика - 103 200 долларов

MongoDB - 101 300 долл. США

В ближайшие годы в Индии спрос на специалистов по обработке данных в различных секторах вырастет более чем на 400%. Специалисты по обработке данных необходимы в будущем, потому что:

Данных очень много. Эти данные необходимо обрабатывать и анализировать. Решения должны быть эффективны для роста бизнеса путем извлечения информации. Прогнозы или события, которые могут произойти, идентифицируются с помощью собранных данных.

Невозможно сопоставить навыки. Будущие специалисты по обработке данных смогут справиться с самыми важными и сложными бизнес-задачами. Они могут это сделать, потому что обладают знаниями о правильных навыках и методах, необходимых для внесения изменений в организацию. Вы не сможете найти эти уникальные навыки и талант ни в одной другой профессии. Ознакомьтесь с топом Навыки науки о данных, которыми вы должны обладать, чтобы овладеть этим искусством (Упс .. Наука: P).

Количество приложений возрастет. Работа специалиста по данным предполагает извлечение значимой информации из необработанных данных. Может показаться, что этот процесс занимает меньше времени, но на самом деле он требует ряда инструментов и методов, что отнимает много времени. В последнее время наука о данных исследовала множество приложений и в ближайшем будущем продолжит их изучение.

Вывод

Наконец, я просто хочу сказать, что изменения неизбежны, но ваш рост не является обязательным. Итак, если вы хотите идти в ногу с быстро меняющимся миром и постоянно меняющимися технологиями, идите вместе с миром. Скорее, я бы сказал, что нужно идти на шаг впереди, потому что это то, что делает специалист по анализу данных.