Что делать с последипломным образованием в области науки о данных

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

В свете этого растущего рынка выпускники, технологи и ИТ-специалисты ищут новую карьеру в области науки о данных. Программа Simplilearn по науке о данных Калифорнийского технологического института может открыть фантастические новые возможности для учащихся, помогая им внести значительный вклад в бизнес-перспективы компании. Ниже приведены четыре пути, которые может предложить аспирантура в области науки о данных.

1. Возглавьте усилия по монетизации данных вашей компании.

Как и практически любая бизнес-модель, наука о данных наиболее эффективна, когда она оказывает значительное финансовое влияние на бизнес. Во многих компаниях есть команды по анализу данных, которые помогают улучшить управление цепочками поставок, оптимизировать операции продаж и контролировать расходы. Но в настоящее время только один из 12 монетизация данных в полной мере. Это означает, что они тратят средства на специалистов по обработке и анализу данных и инструменты для анализа данных, но не получают доходов для финансирования таких усилий в долгосрочной перспективе.

Монетизация данных — это следующий большой рубеж в области науки о данных. В отчете Школы менеджмента Слоана 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, обнаружение мошенничества для финансовых учреждений, интеллектуальный таргетинг и анализ потока кликов для цифровых рекламодателей, а также приложения Интернета вещей (IoT) для увеличения доходов. В частности, производственная компания John Deere создала новый источник дохода, предоставив фермерам доступ к инструментам анализа данных, таким как оценщики для страхования урожая и прогнозы для управления урожайностью и рисками.

2. Мастер и анализ рынка как услуга

Однако не каждая компания полностью укомплектована внутренней рабочей средой специалистов по данным, которые позволяют генерировать идеи, необходимые для улучшения процессов, сокращения затрат и монетизации данных. Многие компании в настоящее время передают свои потребности в сборе данных на аутсорсинг, что приводит к созданию растущего сегмента под названием «информация как услуга». В настоящее время 66 процентов предприятий передают на аутсорсинг от 11 до 75 процентов своих приложений бизнес-аналитики, и Forrester прогнозирует, что Рынок аналитики как услуги вырастет вдвое поскольку подписки на аналитические данные со временем набирают популярность. Одна компания, предоставляющая информацию как услугу, создала поддержка принятия решений модель для операторов судов, позволяющая экономить судовое топливо. А их мобильное приложение с расширенной аналитикой предоставило анализ финансовых и эксплуатационных преимуществ выбора покрытия для судов для оптимизации инвестиционных решений. Компании будут искать информацию как услугу, чтобы расширить свои внутренние возможности в области науки о данных.

3. Займите место за столом руководителя

Роль науки о данных на предприятии становится все более важной до такой степени, что сегодня 57 процентов компаний теперь имеют в своих управленческих командах официальную должность директора по данным (CDO). И более 50 процентов этих CDO будут отчитываться перед генеральным директором в этом году по сравнению с 40 процентами годом ранее. Наука о данных — это восходящая звезда, которая приводит ученых, занимающихся данными, за стол руководителей. А 85 процентов респондентов недавнего опроса заявили, что их компании начали программы по созданию культуры, основанной на данных. Главным специалистам по данным и специалистам по обработке данных поручено создавать и поддерживать культуру, основанную на данных, распределять аналитическую информацию по различным направлениям бизнеса и находить новые способы внедрения инноваций в использовании данных для улучшения бизнес-процессов, продуктов и услуг.

4. Позиционируйте себя как специалист по искусственному интеллекту

Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение теперь являются синонимами науки о данных, и они расширяют сферу науки о данных. По данным Indeed, термины «ИИ» и «машинное обучение» были включены в должностные инструкции примерно 75 процентов вакансий специалистов по данным. За последние три года спрос на работников с навыками искусственного интеллекта увеличился более чем вдвое. Ученые, работающие с данными, которые специализируются на инструментах искусственного интеллекта и машинного обучения, усилят свои конкурентные позиции и смогут использовать более важные возможности в области науки о данных. Indeed также сообщает, что две самые высокооплачиваемые должности в области ИИ не были посвящены ИИ (например, инженер по искусственному интеллекту), а вместо этого занимается наукой о данных: директор по аналитике и главный научный сотрудник. И какой язык программирования лидирует в разработке искусственного интеллекта и машинного обучения? Это Питон. Питон — самый популярный язык для результатов поиска на основе трендов, основанных на искусственном интеллекте и машинном обучении, на Indeed.

Возможности для новоиспеченных специалистов по данным быстро растут. И независимо от того, хотите ли вы запустить и монетизировать усилия в области науки о данных, создать сторонние аналитические службы или стремиться занять более высокую должность в области анализа данных, есть уникальный путь к мастерству в области науки о данных, который только и ждет, чтобы по нему идти.