Главные факты о науке о данных, о которых вам следует знать в 2024 году

Растущее распространение Интернета и стремительный технологический прогресс в области подключения устройств приводят к экспоненциальному росту потока данных, побуждая организации искать различные способы преобразования потока данных в бизнес-информацию, способствующую принятию более обоснованных и разумных решений.

Сегодня большинство людей знакомы с тем, как eBay, Amazon, YouTube или Netflix дополняют пользовательский опыт, предоставляя персонализированные рекомендации о том, что покупать и что смотреть. Выполнение таких задач было бы невозможно без получения информации из данных, связанных с историей поиска пользователей. Вот где вступает в дело наука о данных.

Наука о данных, где-то в 2008 году, обрела известность и с тех пор набирала обороты, став доминирующей тенденцией в сфере ИТ. Популярность и признание науки о данных со временем резко возросли, поскольку она позволяет компаниям всех размеров выявлять закономерности в данных, тем самым помогая осваивать новые рынки, управлять расходами, повышать операционную эффективность и создавать конкурентное преимущество.

В следующем документе представлены факты и статистика по науке о данных, которые должен знать каждый начинающий специалист по данным в 2024 году.

Во-первых, что такое наука о данных?

Наука о данных — это междисциплинарная область, связанная с большими данными и машинным обучением. Она использует научные процессы, методы и алгоритмы для извлечения информации и бизнес-аналитики из разнообразных неструктурированных и структурированных данных.

Рабочий процесс науки о данных включает ряд сложных процессов, включая сбор данных, хранение данных, очистку данных, обработку данных, размещение данных, кластеризацию данных, моделирование данных и обобщение аналитических данных.

После получения информации специалисты по данным выполняют исследовательскую работу, регрессию, интеллектуальный анализ текста, предиктивный анализ и качественный анализ. Наконец, информация передается посредством визуализации данных, что помогает руководителям принимать разумные бизнес-решения.

Хотите стать специалистом по данным? Тогда ознакомьтесь с нашей программой Caltech Data Science, которая поможет вам начать уже сегодня!

Факты о науке о данных 2024 г. — Источники данных

Огромный объем данных производится каждый день в результате роста числа мобильных пользователей, повышения уровня проникновения интернета и доступности различных приложений электронной коммерции. Наука о данных — это дисциплина, которая отвечает за сбор, обработку, моделирование и анализ данных с целью лучшего понимания данных. Компании используют науку о данных для улучшения процесса принятия решений, увеличения доходов и достижения роста.

Вот некоторые обновленные факты, связанные с источниками данных:

• Если принять во внимание все данные, которые в настоящее время доступны на международном уровне, то около 70% Согласно сообщению DM News, часть из них создается пользователями..

Все типы контента, такие как фотографии, видео, ролики, текст и аудио, считаются контентом, созданным пользователями. UGC относится к контенту, созданному пользователями, который публикуется где-либо в Интернете или в социальных сетях, включая блоги, форумы, веб-сайты и онлайн-обзоры. Эта статистика науки о данных позволяет нам получить хорошее представление о том, сколько данных производится в мире и насколько мы не готовы к их обработке.

• По одной из оценок, 1,145 триллиона мегабайт данных генерируются ежедневно.
• По оценкам Statista, в предыдущем году (2021) их было около 79 Зеттабайт данных/информации, созданных, потребленных, собранных и дублированных по всему миру.
• Согласно прогнозам, сделанным CrowdFlower В отчете Data Scientist Report текстовые данные составляют 91% данных, используемых в науке о данных. Согласно тому же опросу, неструктурированные данные состоят из 33% изображений, 11% аудио, 15% видео и 20% других типов данных в дополнение к тексту.
• Глобальная сфера данных имеет 90% реплицированные данные и 10% уникальных данных.
• В мировой цифровой вселенной, между 80 и 90% Согласно одной из статей, опубликованных на CIO, большая часть данных неструктурирована.
• Сегодня пользователю Интернета понадобится 181 миллион лет загрузить все данные из интернета.
• В 2020к LinkedIn каждую секунду присоединяются примерно два специалиста.
• Соединенные Штаты имели 2670 центров обработки данныхчто сделает его крупнейшим в мире в 2021 году.
• По данным Domo, в 2020 году каждый человек на Земле сгенерировал почти 2,5 квинтиллиона байт данных каждый день.
• По данным того же отчета DOMO, в 2020 году каждый человек сгенерировал около 1,7 МБ данных каждую секунду.

Давайте теперь рассмотрим некоторые преимущества науки о данных в 2024 году.

Факты о науке о данных в 2024 году — Преимущества науки о данных

Data Science имеет ряд преимуществ, и каждая крупная и мелкая компания в мире полагается на свои данные для ведения бизнеса. Давайте рассмотрим несколько кратких фактов, чтобы лучше понять:

• The БЦЖ-ВЭФ В отчете по проекту подробно изложены выводы о том, что 72 процента производственных организаций используют расширенную аналитику данных для повышения производительности.
• К 2025 году рынок аналитики больших данных в здравоохранении может стоить 67,82 млрд долларов.
• О 68% По данным исследовательского отдела Statista, в 2019 году международные туристические бренды вложили значительные средства в возможности бизнес-аналитики и предиктивной аналитики.
• Ожидается, что к 2024 году рынок аналитики больших данных вырастет до 103$ миллиард.
• Вокруг 1400 Колледжи и университеты по всему миру используют прогнозную аналитику, чтобы улучшить показатели низкого уровня окончания вуза, переосмыслить процесс обучения в колледже и направить студентов по прямому, основанному на данных пути к окончанию вуза с меньшим количеством тупиков и ошибочных поворотов.
• 95% компаний утверждают, что управление неструктурированными данными является проблемой для их отрасли.
• По данным аналитиков, конкуренция в их отрасли изменилась в результате анализа данных. 47% респондентов опроса McKinsey, а наука о данных помогла компаниям получить конкурентное преимущество.
• Ежедневный обмен сообщениями в WhatsApp может достигать 65 миллиардов.
• Netflix экономит около 1 миллиард долларов ежегодно на удержание пользователей благодаря большим данным.

Факты о науке о данных: популярные языки программирования для науки о данных

Новые технологические области, такие как искусственный интеллект, машинное обучение и наука о данных, требуют надежных алгоритмов для запуска интеллектуальных моделей. Нужно хорошо владеть языками программирования, чтобы глубоко понимать, как работают алгоритмы. Существует множество языков программирования для выполнения задач науки о данных. Наиболее популярные языки программирования для науки о данных включают:

Согласно отчету по науке о данных, опубликованному компанией-разработчиком программного обеспечения Anaconda, 75 процентов специалистов по науке о данных говорят, что они всегда или часто используют язык программирования Python с открытым исходным кодом для задач, связанных с наукой о данных. Python доминирует в ландшафте науки о данных, и ожидается, что эта тенденция сохранится в 2021 году.

Ниже приведена статистика по другим популярным языкам программирования:

• Всемирный опрос, проведенный Kaggle, дочерней компанией Google LLC, показал, что 36 процентов ученых, работающих с данными, отдают предпочтение языку программирования R для работы с данными
• 15 процентов ученых, работающих с данными, используют Javascript, 10 процентов полагаться на Java, 9 процентов предпочитаю C/C++ и 4 процента использовать C#

Факты о науке о данных 2024: работа и зарплата в области науки о данных

Data science была одной из лучших профессий в последнее время с хорошей статистикой зарплат. Давайте рассмотрим некоторые факты, чтобы проанализировать текущие сведения о работе и зарплатах в области Data science:

• По данным Glassdoor, средняя базовая зарплата для специалистов по данным в США составляет $117 212 в год. Учитывая, что оценка была создана на основе выборки из 18 000 доходов, в ней есть очень высокая степень уверенности.
• Ежегодное повышение квалификации увеличивает компенсацию специалиста по данным на 2000–2500 долларов США в среднем.
• В соответствии с PayScaleсредняя компенсация для будущих специалистов по обработке данных, ищущих свою первую должность в отрасли, составляет 85 000 долларов США.
• С другой стороны, специалисты по работе с данными с опытом работы от 1 до 4 лет могут рассчитывать на общую заработную плату 96 000 долларов СШАв то время как те, у кого 5-9 лет опыта, могут рассчитывать на среднюю зарплату около $110 000. Только с выслугой лет зарплата увеличивается.
• 11,5 миллионов К 2026 году появятся рабочие места для специалистов по обработке данных.

Теперь давайте рассмотрим факты статистики науки о данных, которые дают нам представление о будущем.

Статистика науки о данных для будущего

Чтобы получить более ясную картину того, что нас ждет в будущем, рассмотрим некоторые из наиболее значимых статистических данных науки о данных. Ниже приведены некоторые поразительные статистические данные науки о данных для будущего:

• В 2024 году 66% людей на планете будут подключены к Интернету.
• К концу 2025 года их будет более 75 миллиардов Согласно статистике науки о данных в Statista, подключенные устройства Интернета вещей (IoT) находятся в эксплуатации. Согласно прогнозу, в 2020 году будет почти в три раза больше устройств IoT, чем в 2019 году.
• Ожидается, что специалисты по данным будут зарабатывать от $65 тыс. и $153 тыс. в год, что делает это следующим идеальным занятием.
• В 2024 году будет три раза столько же подключенных гаджетов, сколько людей на планете.
• К 2024 году будет 1.6 сетевой мобильных устройств и подключений на человека.
• К 2024 году 149 зеттабайт данных будет скопировано, собрано и организовано. По сравнению с двумя зеттабайтами, которые мы произвели в 2010 году, это колоссально.
• Ожидается, что в 2026 году рынок платформ для обработки и анализа данных будет стоить 322,9 млрд долларов США.

Станьте профессионалом в области науки о данных с Simplilearn

Если все эти факты показались вам интересными, и вы хотите преуспеть в области науки о данных, мы вас поддержим. Мы предоставили подробное сравнение наших лучших курсов, чтобы помочь вам изучить специфику и найти правильную программу, которая соответствует вашим потребностям в обучении.

Многие выпускники считают, что не смогут продолжить карьеру в области науки о данных, поскольку их университетский курс не охватывал основные навыки, связанные с аналитикой больших данных. Аналогично, опытные специалисты считают, что им не хватает уверенности, поскольку у них не было возможности повысить квалификацию, что дало бы им практический опыт, который сегодня требуют большинство работодателей. Если вы стремитесь к науке о данных и чувствуете то же самое, Simplilearn может вам помочь.

Как поставщик онлайн-лагерей и сертификационных курсов номер один в мире, Simplilearn запустила программу SkillUp, которая включает бесплатные ресурсы, к которым участники могут получить доступ из любого места и в любое время. Сотрудники многонациональных организаций, включая Bosch, PepsiCo, Microsoft, Amazon, Citibank, Dell и VMware, уже зарегистрировались в программе SkillUp от Simplilearn для обучения на основе навыков. Вы можете присоединиться к ним уже сегодня.

Часто задаваемые вопросы

1. Есть ли будущее у науки о данных?

Область науки о данных все еще молода и имеет многообещающее будущее, которое сохранится на долгие годы. Две основные причины растущего спроса на науку о данных — это развитие технологий и производство огромных объемов данных. У науки о данных будет лучшее и более продолжительное будущее в результате всего: от неспособности предприятий обрабатывать огромные объемы данных до изменений в правилах контроля данных и поразительного роста создания и обработки данных.

2. Могу ли я изучать науку о данных онлайн или мне нужна степень в университете?

Университетская степень в области науки о данных вполне приемлема, но вы никогда не должны забывать, что время имеет существенное значение. Сильная, всесторонняя университетская степень в области науки о данных может быть отличным вариантом, если вы рассматриваете варианты продолжения образования после окончания колледжа. Если вы меняете карьеру, вы, вероятно, не захотите продолжать свое образование по крайней мере еще два года, прежде чем найдете работу.

В мире труда не имеет значения, сколько времени вам потребуется, чтобы изучить науку о данных или есть ли у вас первоклассная сертификация. Бизнес больше всего заинтересован в найме технически подкованного человека с набором продемонстрированных талантов (подкрепленных портфолио завершенных проектов).

3. Как строится карьера в области науки о данных?

Вы, возможно, уже поняли, что наука о данных — это постоянная сила. Она помогла организациям преодолеть ограничения соглашений о консолидации данных. В результате специалисты по данным будут востребованы до тех пор, пока наука о данных не будет установлена. Чтобы стать специалистом по данным, вы должны обладать крайне специализированными знаниями и способностями. Только в США сейчас требуется более 150 000 специалистов по данным. Глобальный разрыв в навыках в области науки о данных существует также в Европе и Азии. С 2011 года 94% работников со степенью в области науки о данных теперь являются опытными специалистами по данным. В результате, если вы решите продолжить карьеру в области науки о данных, вы можете чувствовать себя очень спокойно и уверенно.

4. Насколько хорошим кодером должен быть специалист по обработке данных?

Хотя умение кодировать необходимо для каждой профессии в области науки о данных, для начала работы в этой области не обязательно иметь опыт программирования. Само собой разумеется, что человек, ищущий работу в области науки о данных, должен знать определенные языки программирования и соответствующие технические инструменты, и работодатели специалистов по данным обычно требуют именно такие навыки. Однако арсенал инструментов кодирования специалиста по данным, несомненно, менее всеобъемлющ, чем, скажем, у инженера-программиста или специалиста по информатике. Поскольку существует не так много языков программирования, которые можно использовать для решения задач науки о данных, изучение основных методов и приемов, связанных с данными, хотя бы одного из них может стать отличным началом.

Наука о данных — это обширная область знаний, которая требует, помимо программирования, различных навыков и компетенций, таких как аналитический склад ума, знание статистики, теории вероятностей и линейной алгебры, умение эффективно рассказывать истории и опыт в бизнес-сфере.

5. Каковы прогнозы относительно применения науки о данных в 2024 году?

Потребуются технологические инновации в области Интернета вещей, и ожидается, что они будут работать в тандеме с наукой о данных для получения предсказуемых, повторяемых и измеримых результатов.

Использование поддержки на основе ИИ будет увеличиваться. Вероятно, что она заменит нынешние панели управления и уберет интерфейс «вращающегося кресла».

NLP, или обработка естественного языка, становится все более и более важной, поскольку компании находят инновационные способы применения приложений искусственного интеллекта для науки о данных. Ожидается, что в течение следующих нескольких лет NLP будет расти в статусе, использовании, вариантах использования и приложениях науки о данных.

Многочисленные аналогичные прогнозы указывают на будущее расширение и развитие платформ науки о данных и связанных с ними технологий.

6. Какие квалификации и навыки работодатели хотят видеть в специалисте по обработке данных?

Наиболее фундаментальные технические навыки, которые работодатели обычно хотят видеть у специалиста по анализу данных, следующие:

• Отладка
• Хорошее владение R или Python (особенно популярными модулями этих языков по науке о данных)
• Использование сторителлинга с неструктурированными данными
• Знание статистических принципов, способность к обработке, очистке, анализу и визуализации данных
• Знание SQL и функциональности командной строки
• Использование методов машинного обучения или глубокого обучения, прогнозного моделирования и оценки модели
• Сбор веб-данных

Это не означает, что любая должность в области науки о данных потребует от вас наличия всех этих способностей. Вам следует изучить описание работы для каждой рассматриваемой организации и составить список уникальных технических навыков и оборудования, которые они требуют, чтобы понять, что они ищут в специалисте по данным.

Наиболее востребованные гибкие навыки для специалиста по анализу данных перечислены ниже:

• Способность соблюдать сроки
• Эффективная коммуникация
• Гибкость
• Экспертиза предмета бизнеса
• Критический анализ
• Креативность
• Многозадачность
• Командная работа