10 лет науки о данных и инноваций в области больших данных

«Мы верим в Бога; все остальные приносят данные» — Уильям Эдвардс Деминг.

Вокруг нас происходит взрыв данных, а Data Science и Big Data преобразуют наш мир и затрагивают нашу повседневную жизнь, как никогда раньше. Охватывая машинное обучение, искусственный интеллект и многое другое, Data Science — это зонтичная технология, которая является жизненно важным аспектом многих бизнес-операций сегодня.

Такие компании, как Uber, Google, Facebook и многие другие, создали исследовательские группы по программному обеспечению в области науки о данных, чтобы развивать свой бизнес за счет повышения точности и достоверности своих моделей машинного обучения. Университеты отреагировали на возросшую потребность в талантах в этой области, введя курсы электронного обучения по науке о данных для учащихся с любым бэкграундом.

Последнее десятилетие стало свидетелем феноменального роста в областях Data Science и Big Data. Давайте рассмотрим его краткую историю и его эволюцию на протяжении многих лет.

С нетерпением ждете своей следующей карьеры в области науки о данных? Запишитесь на курс Data Science Bootcamp.

Специалист по обработке данных назван самой востребованной профессией 21 века

За последнее десятилетие произошло много достижений в области науки о данных, включая появление самого термина «наука о данных».

К 2010 году термин «наука о данных» полностью вошел в технический жаргон. Статья 2010 года, опубликованная в Экономист говорят специалисты по данным “объединить навыки программиста, статистика и рассказчика/художника, чтобы извлечь золотые самородки, скрытые под горами данных.“ Эрик Шмидт, исполнительный председатель Google, рассказывает конференции, на которой было отмечено, что объем данных, генерируемых сегодня каждые два дня, примерно равен объему данных, генерируемых с момента зарождения человеческой цивилизации до 2003 года.

Спрос на специалистов по обработке данных

К 2012 году роль «специалиста по анализу данных» стала «самая сексуальная работа 21 века«В период с 2011 по 2012 год количество вакансий специалистов по обработке данных выросло на 1500%, что свидетельствует о растущей потребности в таких специалистах и ​​растущей популярности науки о данных как направления — направления технологий, которое стало невероятно полезным и развитым.

В 2011 году Apache выпустил Hadoop версии 1, обойдя суперкомпьютеры и реализацию MapReduce от Google.

Это был также год, когда хранилища данных были переопределены. Именно в 2011 году Джеймс Диксон, технический директор Pentaho, впервые назвал большое неструктурированное хранилище данных «озером данных». Озеро данных — это большое централизованное хранилище, в котором нет иерархии или организации отдельных фрагментов данных. В том, что стало бы поворотным моментом в мире науки о данных, Диксон предложил новый способ взглянуть на проблему. Вместо предварительной категоризации данных в точке входа, как это делается в хранилищах данных, он предположил, что лучше хранить данные в большом и легкодоступном хранилище и использовать его для аналитики данных по мере возникновения необходимости путем организации и просеивания фрагментов данных. Сегодня Hadoop и озера данных могут работать вместе, чтобы усилить вашу аналитику за счет точной обработки ваших данных для улучшения бизнес-операций.

Рост науки о данных продолжается

Наука о данных и большие данные, которые начинались со статистики и статистических моделей, глубоко укоренившихся в области науки о данных, за последние пять-шесть лет развились и включили концепции искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО).

Искусственный интеллект вступает в борьбу за науку о данных

2015 год стал знаковым для науки о данных, когда искусственный интеллект (ИИ) вместе с методами глубокого обучения и машинного обучения (МО) постепенно заявили о себе в сфере науки о данных. В 2015 году Джек Кларк из Bloomberg написал, что это был знаменательный год для Google. Google расширила масштабы своих проектов по разработке программного обеспечения на основе ИИ со «спорадического использования» до более чем 2700 проектов за один год.

Мы стали свидетелями того, как ИИ переместился из мира фантастики и фильмов в реальность, и за последнее десятилетие он успешно занял передовые позиции в сфере технологических инноваций. Мы увидели множество реальных применений ИИ в нашей повседневной жизни. От предоставления компаниям возможности отправлять нам персонализированные рекомендации по покупкам и развлечениям до многих других повседневных приложений, он сделал научно-фантастическую идею автономных транспортных средств вполне реальной. Вероятно, сегодня вы передвигаетесь с ИИ в кармане в виде приложений распознавания речи, встроенных в ваш смартфон.

Теперь компании встраивают ИИ в свои основные продукты, и эта технология поддерживает все секторы: от кадрового менеджмента, бухгалтерского учета и здравоохранения до образования, продаж и обслуживания клиентов, позволяя предприятиям экономить деньги, время и ресурсы.

Большие данные на благо крупного бизнеса

С последнего десятилетия стоимость жестких дисков резко упала, что побудило компании и правительства хранить большие объемы данных. Это, в свою очередь, ускорило необходимость поиска новых способов их защиты. Сегодня можно хранить и затем анализировать поразительные объемы данных для самых разных целей, получая знания, основанные на больших данных.

Поскольку все больше компаний осознают влияние решений, принимаемых на основе данных, на свои итоговые показатели, они хранят все больше данных. За последнее десятилетие компании использовали интеллектуальные инновации, основанные на данных, для наращивания своих стратегий роста и разработки продуктов, целевых клиентов или установления ключевых показателей эффективности. Анализ больших данных привел к появлению новых инструментов предиктивной аналитики, которые могут предсказывать рыночные тенденции, новые способы функционирования предприятий и новые рабочие роли в организациях.

Облачные вычисления меняют подход компаний к информационным технологиям

Последнее десятилетие также стало свидетелем того, как облачные вычисления трансформировали подход организации к информационным технологиям. Потребовалось некоторое время, чтобы укротить проблемы безопасности, которые преследовали технологию облачных вычислений. Но сегодня большинство из нас используют облачные приложения как часть нашей работы в той или иной форме. Почти все организации приняли подход, ориентированный на облако.

Рост облачных технологий также влияет на рост и внедрение других инновационных технологий, таких как Интернет вещей (IoT). Такие идеи, как умные города, никогда бы не стали возможными без облачных технологических приложений, используемых для мониторинга, а сбор данных в режиме реального времени был бы невозможен.

Новые правила в области интеллектуального анализа данных

Новые правила в области добычи данных, возможно, стали самым большим изменением, которое легло в основу всех аспектов эволюции науки о данных. Поскольку добыча данных стала настолько распространенным явлением, необходимость в общем законе для защиты данных стала первоочередной. После долгих размышлений в 2018 году в ЕС был введен в действие Общий регламент по защите данных (GDPR), за которым в США последовал Закон Калифорнии о защите конфиденциальности потребителей (CCPA), который стал наиболее всеобъемлющим регламентом, регулирующим использование, распространение и управление данными.

Интересуетесь карьерой в области науки о данных? Попробуйте ответить на эти вопросы практического теста по науке о данных на языке R и оцените свой уровень подготовки.

Бизнесу нужны таланты в области науки о данных — электронное обучение может помочь вам построить карьеру

По данным Forrester, к этому году бизнес, основанный на данных «совокупная стоимость составит 1,2 триллиона долларов, что больше, чем 333 миллиарда долларов в 2015 году».

Большие данные и наука о данных стали частью нашей повседневной жизни и изменили способ ведения бизнеса сегодня. Новые технологии проложили путь для новых рабочих мест в организациях в таких секторах, как фармацевтика, банковское дело, технологии, здравоохранение и т. д.

Если вы заинтересованы в построении карьеры в области науки о данных, которая идет с прибыльной оплатой и льготами, курсы электронного обучения по науке о данных и большим данным от Simplilearn могут стать отличным местом для начала в этом направлении. Зарегистрируйтесь сегодня и развивайте навыки, которые обеспечат вашу будущую карьеру в постоянно развивающемся ландшафте больших данных.