Zgodnie z definicją, data science jest dziedziną, która łączy wiedzę specjalistyczną, umiejętności programistyczne oraz wiedzę z zakresu matematyki i statystyki. Zapytania zarówno o tę dziedzinę, jak i wiążący się z nią zawód analityka danych (data scientist) zyskały na popularności przez ostatnie lata. Każdy współczesny użytkownik internetu generuje codziennie ogromne ilości danych, dlatego praca z nimi staje się coraz bardziej potrzebna. Z dzisiejszego artykułu dowiesz się, na czym polega data science oraz profesja związana z tą dziedziną.
Czym jest data science?
Analiza danych od lat pojawia się jako jeden z najpopularniejszych trendów całej branży IT.
Wynika to m.in. z tego, że przeciętny współczesny internauta generuje codziennie kilka eksabajtów (trylionów bajtów) danych. Każda reakcja w social mediach czy nowe hasło w wyszukiwarce to tworzenie nowych informacji, które mogą dostarczyć określone wzorce po odpowiednim przetworzeniu. Jak wspomnieliśmy wyżej, data science łączy wiedzę specjalistyczną, umiejętności programistyczne oraz wiedzę z zakresu matematyki i statystyki. Celem profesjonalistów zajmujących się tą dziedziną jest, aby przy wykorzystaniu metod badawczych, algorytmów oraz procesów wydobyć istotne wnioski z dużej ilości
danych. Jako osobna dziedzina nauki, analiza danych została wyodrębniona dość niedawno.
Z roku na rok pojawia się coraz to większa potrzeba tworzenia nowych zawodów polegających na pracy z dużą ilością danych. Mają one bardzo istotne znaczenie dla świata nauki czy biznesu.
Dlaczego data science jest tak istotne?
Kiedyś dane były przedmiotem zainteresowania naukowców, którzy wykorzystywali je do różnego rodzaju badań oraz tworzenia nowych teorii. Z czasem okazało się jednak, że analiza danych przynosi duże zyski różnym gałęziom biznesu, a osoby chcące pracować w zawodzie analityka stały się bardzo poszukiwane na rynku pracy. Szacuje się, że 90% danych powstało w ostatnich latach. Użytkownicy mediów społecznościowych przesyłają kilka – kilkanaście milionów zdjęć na godzinę, nie wspominając o dawanych reakcjach.
Wszystko to stanowi bardzo duży zbiór danych. Jeżeli pozostawimy takie dane bez odpowiedniej analizy, nie przyniosą one żadnych korzyści. Jeśli jednak odpowiednio przeanalizujemy wyniki, będziemy mogli zaobserwować pewne schematy, które są kluczowe dla zysku wielu przedsiębiorstw i pozwalają na wybudowanie odpowiedniej strategii biznesowej. Data science pozwala ujawnić trendy oraz wygenerować cenne informacje. Tego rodzaju dane pozwalają firmom m.in. zwiększyć wydajność i wskaźniki sprzedaży,
zmniejszyć ryzyko biznesowe czy ulepszać strategię marketingową oraz sprzedażową.
Pomagają stwierdzić, które produkty i usługi są najchętniej wybierane przez konsumentów, a które wymagają dodatkowej reklamy.
Analityk danych – na czym polega jego praca?
Proces, któremu poddawane są dane określa się jako cykl życia data science. W zależności od wybranego modelu, cykl może składać się z 6 lub 7 etapów. Zazwyczaj jest to proces iteracyjny, a nie liniowy.
Etapy procesu data science to:
● zdefiniowanie problemu
● zebranie danych
● czyszczenie i przetwarzanie danych
● eksploracja danych i zdefiniowanie nowych zmiennych
● pogłębiona analiza danych
● prezentacja wyników analizy
Zastosowanie data science na różnych sektorach biznesu
Data science daje duży potencjał rozwojowy dla różnych komercyjnych organizacji, niezależnie od branży i wielkości firmy. Jeśli firmy chcą utrzymać konkurencyjną pozycję na rynku, powinny rozwijać się w kierunku data science. Oto niektóre przykłady zastosowania analityki danych na różnych sektorach biznesu:
● sklepy internetowe – wykorzystanie analityki pozwala na analizowanie zachowań i wzorców konsumenckich, aby jak najlepiej dopasować strategię sprzedaży do aktualnych potrzeb klientów. Pozwala również na ukierunkowanie spersonalizowanych reklam i promocji.
● platformy streamingowe – dzięki analizie danych, pracownicy związani z danym serwisem mogą stwierdzić, który film jest najchętniej oglądany i cieszy się największą popularnością. Analiza danych pozwala również personalizować rekomendacje dla konkretnego użytkownika serwisu.
● finanse i ubezpieczenia – banki oraz firmy ubezpieczeniowe wykorzystują analitykę danych, by móc dopasowywać oferty kredytowe czy pożyczkowe dla swoich klientów.
Zwiększają w ten sposób sprzedaż, a także stwierdzają, czy osoba wnioskująca o pożyczkę jest wypłacalna.
Istotne jest również to, że w kontekście analizy danych nigdy nie jest za późno, by zacząć.
Dlatego nie ma znaczenia czy dopiero stawiamy pierwsze kroki w swojej branży, czy też prowadzimy firmę od lat. Zatrudnienie właściwej osoby na takie stanowisko, bądź kształcenie się w tym kierunku jako przedsiębiorca zawsze będzie doskonałym pomysłem.
Data science na polskim rynku pracy
Specjaliści data science są nieustannie poszukiwani nie tylko na zagranicznych rynkach pracy, ale także w Polsce. Coraz więcej przedsiębiorstw i sektorów chce pracować z danymi, wzmacniając analizę danych jako jedną z najbardziej perspektywicznych dziedzin. Oznacza to, że firmy zajmujące się data science osiągają największą przewagę nad konkurencją, a analitycy danych uzyskują wysokie wynagrodzenia i mogą cieszyć się większym wyborem miejsc pracy, a co za tym idzie – pracować na bardziej odpowiadających im warunkach.
Patrząc na trendy, może okazać się, że z roku na rok ten zawód będzie stawał się jednym z najbardziej opłacalnych zawodów w całej branży IT.
Podobnie, jak w całym sektorze IT, po pandemii umocnił się trend oferowania możliwości pracy zdalnej i hybrydowej również dla analityków danych. Prognozy przewidują, że ta tendencja będzie się utrzymywała, a osoby pracujące w tym zawodzie będą miały możliwość elastycznej pracy niezależnie od lokalizacji. Z kolei trendy związane z nearshoringiem pokazują nam, że wybierając rozwój w tym kierunku będziemy mogli pracować również dla zachodnich firm, co może wygenerować jeszcze większe dochody.
Joanna Baar
Managing Director
Team Connect
www.teamconnect.pl
