Что делать с аспирантурой в области науки о данных

Область науки о данных продолжает превращаться в одну из самых захватывающих дисциплин в корпоративном мире. Сегодня специалисты по данным могут использовать огромные наборы данных для диагностики бизнес-проблем, применять алгоритмы для анализа данных, разрабатывать решение и, наконец, давать бизнес-рекомендации, подкрепленные данными. Более 95 процентов предприятий сегодня сталкиваются с необходимостью управлять неструктурированными данными, и, по оценкам, растущий спрос на аналитику данных и услуги бизнес-аналитики может увеличить доходы свыше 200 миллиардов долларов в 2020 году.

В свете этого растущего рынка выпускники, технологи и специалисты по информационным технологиям ищут новые карьеры в науке о данных. Программа Caltech Data Science от Simplilearn может открыть фантастические новые возможности для учащихся, помогая им внести значительный вклад в деловые перспективы компании. Ниже приведены четыре пути, которые может предложить аспирантура в науке о данных.

1. Возглавьте усилия вашей компании по монетизации данных

Как и в случае почти любой бизнес-модели, наука о данных наиболее эффективна, когда она оказывает существенное финансовое влияние на бизнес. Во многих компаниях есть команды аналитиков данных, которые помогают им улучшить управление цепочками поставок, оптимизировать операции по продажам и контролировать расходы. Но в настоящее время только один из 12 монетизация данных в полном объеме. Это означает, что они тратят деньги на специалистов по данным и инструменты для работы с данными, но не получают доход для финансирования таких усилий в долгосрочной перспективе.

Монетизация данных — это следующий большой рубеж в области науки о данных. В отчете Школы менеджмента Слоуна при Массачусетском технологическом институте недавно были освещены некоторые примеры использования того, как компании монетизируют науку о данных для оптимизации операций (внутренние процессы) и повышения качества обслуживания клиентов (внешние процессы). Области, на которых фокусируются эти компании включить геотаргетинг клиентов для розничной торговли и туризма, обнаружения мошенничества для финансовых учреждений, интеллектуального таргетинга и анализа кликов для цифровых рекламодателей, а также приложений Интернета вещей (IoT) для увеличения доходов. В частности, производственная компания John Deere создала новый источник доходов, предоставив фермерам доступ к инструментам анализа данных, таким как оценщики для страхования урожая и прогнозы для управления урожайностью и рисками.

2. Мастер и рыночные знания как услуга

Однако не все компании полностью укомплектованы внутренней рабочей средой специалистов по данным для получения информации, необходимой для улучшения процессов, снижения затрат и монетизации данных. Многие компании теперь передают на аутсорсинг свои потребности в анализе данных, что создает растущий сегмент, называемый «анализ как услуга». В настоящее время 66 процентов предприятий передают на аутсорсинг от 11 до 75 процентов своих приложений бизнес-анализа, и Forrester прогнозирует, что Рынок «инсайтов как услуг» удвоится как подписки на инсайты со временем набирают обороты. Одна компания, предлагающая инсайты как услугу, создала поддержка принятия решений модель для судоходных операторов, позволяющая экономить судовое топливо. А их мобильное приложение с расширенной аналитикой обеспечивало финансовый и эксплуатационный анализ преимуществ выбора судового покрытия для оптимизации инвестиционных решений. Компании будут искать insight-as-a-service для расширения своих внутренних возможностей науки о данных.

3. Получите место за столом руководства

Роль науки о данных на предприятии становится все более и более важной, и сегодня 57 процентов компаний теперь имеют официальную должность директора по данным (CDO) в своих управленческих командах. И более 50 процентов этих CDO будут подчиняться генеральному директору в этом году, по сравнению с 40 процентами годом ранее. Наука о данных — восходящая звезда, которая приводит ученых по данным за стол руководства. И 85 процентов респондентов в недавнем опросе говорят, что их компании запустили программы по созданию культуры, основанной на данных. Директора по данным и ученые по данным отвечают за создание и поддержку культуры, основанной на данных, распространение информации о данных по различным направлениям бизнеса и поиск новых способов инноваций в использовании данных для улучшения бизнес-процессов, продуктов и услуг.

4. Позиционируйте себя как специалиста по ИИ

Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение теперь являются синонимами науки о данных, и они заряжают сферу науки о данных. По данным Indeed, термины «ИИ» и «машинное обучение» были включены в описания вакансий примерно для 75 процентов должностей специалистов по данным. Спрос на работников с навыками ИИ вырос более чем вдвое за последние три года. Специалисты по данным, которые специализируются на инструментах ИИ и машинного обучения, укрепят свою конкурентоспособность и смогут закрепить за собой более высокие вакансии в области науки о данных. Indeed также сообщает, что две самые высокооплачиваемые должности в сфере ИИ не были специально связаны с ИИ (например, (инженер ИИ), а в науке о данных: директор по аналитике и главный научный сотрудник. А какой язык программирования лидирует в разработке ИИ и машинного обучения? Это Python. Питон самый популярный язык для актуальных результатов поиска на Indeed на основе искусственного интеллекта и машинного обучения.

Возможности для новоиспеченных специалистов по данным стремительно растут. И независимо от того, хотите ли вы запустить и монетизировать усилия в области науки о данных, создать сторонние службы анализа данных или стремиться к более высокой должности в области аналитики данных, существует уникальный путь к мастерству в области науки о данных, который только и ждет, чтобы им воспользовались.