Кибербезопасность против науки о данных: какая карьера лучше для вас?

Сегодняшний ИТ-емкий мир дал нам два основных вывода: нам нужны способы взять приливные волны данных и превратить их во что-то, что организации могут использовать для принятия обоснованных решений, и нам необходимо обеспечить безопасность этих данных и сетей, в которых они находятся.

Таким образом, у нас есть области науки о данных и кибербезопасности соответственно. Итак, какая профессия лучше? Что ж, если вы займетесь дебатами о карьере в области кибербезопасности и науки о данных с точки зрения того, что более востребовано, вы далеко не продвинетесь. Обе области очень нуждаются.

Лучший способ решить вопрос о карьере в области науки о данных и кибербезопасности — это всесторонне рассмотреть обе области и сделать осознанный выбор. На самом деле вы собираетесь заняться своего рода наукой о данных: вы собираетесь собирать информацию и обрабатывать ее в форме, которая поможет вам сделать осознанный выбор!

Давайте начнем сравнение кибербезопасности и науки о данных с некоторых определений.

Что такое кибербезопасность?

Кибербезопасность — это дисциплина защиты данных, устройств и сетей от незаконного использования или несанкционированного доступа при обеспечении и поддержании доступности, конфиденциальности и целостности информации.

Кибербезопасность обычно разбивается на пять отдельных областей:

Профессиональные обязанности по кибербезопасности включают в себя:

• Внедрение брандмауэров в системные сети
• Определение и внедрение необходимых авторизаций доступа
• Обеспечение безопасности инфраструктуры информационных технологий организации.
• Мониторинг сети на наличие признаков кибератак и другого несанкционированного доступа
• Устранение потенциальных угроз или попыток взлома
• Выявление кибератак
• Помогите создать политики безопасности организации и убедитесь, что сотрудники компании знают о них.

Что такое наука о данных?

Наука о данных сочетает в себе знания предметной области, навыки программирования, а также знания математики и статистики для получения действенной и значимой информации из огромных объемов неструктурированных данных, также известных как большие данные.

Ученые, работающие с данными, обычно используют алгоритмы, процессы, научные методы, инструменты, техники и системы для выполнения своих задач по обработке данных и применяют полученные знания в различных областях.

В обязанности Data Scientist входит:

• Оценка качества наборов данных
• Создание алгоритмов машинного обучения (ML)
• Очистка неструктурированных данных
• Взаимодействие с другими командами организации.
• Объединение моделей посредством ансамблевого моделирования
• Создание визуализаций данных для лучшего представления информации
• Разработка и ведение всех баз данных.
• Проектирование процессов моделирования данных
• Подготовка отчетов для руководителей, заинтересованных сторон и проектных команд.
• Предложение решений исполнительным командам

Кибербезопасность и наука о данных имеют фундаментальную связь, поскольку последняя требует защиты и защиты, которую обеспечивает первая. Ученые, работающие с данными, нуждаются в чистых, надежных данных, чтобы получить свои выводы и обеспечить безопасность полученной обработанной информации. Итак, область науки о данных обращается к кибербезопасности, чтобы помочь защитить информацию, независимо от того, в какой форме она находится.

Таким образом, кибербезопасность и наука о данных, возможно, не лучший подход — это также симбиотические отношения, как мы увидим ниже!

Несколько слов о науке о данных кибербезопасности

Термин «наука о данных кибербезопасности» охватывает ситуации, когда данные собираются из выбранных источников кибербезопасности и анализируются для получения наиболее своевременных и актуальных моделей на основе данных, обеспечивая более эффективные решения по безопасности.

Концепция науки о данных кибербезопасности делает вычислительный процесс более интеллектуальным и действенным, особенно по сравнению с более традиционными подходами, применяемыми в области кибербезопасности.

Таким образом, в то время как наука о данных опирается на кибербезопасность для обеспечения целостности и защиты данных, сфера кибербезопасности опирается на науку о данных для сбора значимой и действенной информации, которая поможет лучше защитить системы, сети и данные.

И в этих отношениях есть еще одна изъян. Достижения в области искусственного интеллекта и машинного обучения меняют представление о том, как работает кибербезопасность. И ИИ, и машинное обучение обладают огромным потенциалом для получения новой информации из данных, добавляя элемент скорости и точности, который люди не могут повторить. Кроме того, искусственный интеллект и машинное обучение лучше подходят для решения скучных, повторяющихся задач по сбору данных, освобождая человеческий мозг для решения более сложных и интересных задач.

Каковы различия между кибербезопасностью и наукой о данных?

Хотя мы видели, что наука о данных и кибербезопасность имеют сходство, между этими двумя дисциплинами существуют существенные различия. Вот разбивка их различий, удобно проиллюстрированная рядом в виде диаграммы.

Кибербезопасность против науки о данных

Значение и использование кибербезопасности

Киберпреступность растет, а средства массовой информации полны историй об утечках данных, краже личных данных, кибератаках и онлайн-мошенничестве. Следовательно, кибербезопасность является важнейшим элементом в различных секторах мира, включая правительственные учреждения, вооруженные силы, корпорации, финансовые учреждения и поставщики медицинских услуг, и это лишь некоторые из них. Сети обмена данными, будь то внутри организации или подключенные к остальному миру, нуждаются в надежной системе кибербезопасности. Эта потребность была одной из движущих сил подготовки корпораций специалистов по безопасности. Вот некоторые из наиболее популярных применений кибербезопасности:

• Безопасность данных: огромные объемы организационных данных хранятся и доступны в Интернете, что делает информацию уязвимой для многих угроз. Внедрение лучших практик кибербезопасности гарантирует, что чувствительные и конфиденциальные данные организации остаются защищенными.

• Снижение потерь от кибератак: согласно Журнал о киберпреступностиглобальные затраты на киберпреступность будут расти на 15 процентов ежегодно в период с 2020 по 2025 год, достигнув 10,5 триллионов долларов США к 2025 году, по сравнению с 3 триллионами долларов США в 2015 году! Эта тревожная цифра и аналогичные данные приводят к тому, что клиенты теряют доверие, а предприятия теряют свою репутацию. Однако надежные и эффективные меры кибербезопасности в сочетании с надежной сетевой безопасностью являются единственным способом смягчить эти потери. Вот почему организации по всему миру нанимают больше экспертов по безопасности с более высокими зарплатами.
• Поддержка оцифровки. Благодаря оцифровке почти каждый клиент оказался в сети, а это означает, что теоретически любой может получить к нему доступ. В результате кибербезопасность стала более приоритетной для многих предприятий и организаций. К сожалению, это компромисс; Компании внедрили цифровизацию, чтобы облегчить жизнь своих клиентов, но увеличили риск потери конфиденциальности. Эта ситуация еще больше усилила потребность в улучшении кибербезопасности.

Значение и использование науки о данных

Мы живем, работаем и играем в век информации; данные являются основной валютой. Однако мы также живем в то время, когда предприятия более конкурентоспособны и постоянно ищут способы сокращения затрат и снижения рисков, чтобы процветать и побеждать конкурентов.

Вот почему наука о данных так важна для современного коммерческого мира. Осознанный выбор – это лучший выбор и самые отличные шансы на успех. Наука о данных предоставляет эту информацию, используя ее следующим образом:

• Анализ тенденций. Организации используют анализ тенденций, чтобы ставить реалистичные и подходящие цели. Ученые, работающие с данными, используют данные, которые они обрабатывают, чтобы рекомендовать подходящие действия и находить практические решения бизнес-проблем.
• Принятие более эффективных решений. Наука о данных лучше помогает бизнесу и руководству организации принимать обоснованные бизнес-решения, основанные на данных. В результате многие организации активно нанимают специалистов по данным, используя соблазн отличных зарплат и щедрых льгот.
• Определение возможностей. Наука о данных помогает компаниям определять потенциально выгодные возможности путем анализа исторических данных о клиентах, продуктах, услугах и многом другом. Вклад специалистов по данным может помочь компаниям изучить новые варианты роста.
• Понимание поведения потребителей. Наука о данных — это основа корпоративного маркетинга и продуктовой стратегии. Ученые, работающие с данными, изучают данные, связанные с потребителями, чтобы получить представление о поведении потребителей и использовать эти наблюдения, чтобы помочь руководству в выработке стратегии и принятии обоснованных решений.

Кибербезопасность и карьерный рост в области науки о данных

Кибербезопасность и наука о данных открывают невероятные возможности для человека, стремящегося к карьере, который хочет заняться двумя наиболее интересными и активными ИТ-областями. Обе сферы имеют схожие карьерные пути.

Эксперты по кибербезопасности обычно начинают со степени бакалавра в области кибербезопасности, информатики, информационных технологий или смежных областей. Они также должны обладать навыками по основным темам, таким как программирование, облачные вычисления, а также администрирование сетей и систем.

После окончания учебы начинающий эксперт по кибербезопасности обычно переходит в компанию на должность начального уровня. Как только они приобретут опыт в этой области (обычно через несколько лет), наступит время попробовать себя на руководящей должности, которая обычно требует степени магистра и сертификации в нескольких различных дисциплинах, связанных с кибербезопасностью.

Эксперты по кибербезопасности обычно выбирают такие карьерные пути, как:

• Главный специалист по информационной безопасности
• Консультант по ИТ-безопасности
• Аналитик безопасности
• Архитектор безопасности
• Тестер проникновения
• Этический хакер

Как показано на диаграмме выше, ученым, работающим с данными, требуется более формальное образование, чем специалистам по кибербезопасности. Экспертам по кибербезопасности не обязательно нужна степень магистра или даже бакалавра, хотя эти ресурсы облегчают задачу.

Для большинства должностей в области науки о данных требуется степень бакалавра в области науки о данных, информатики или другой смежной области. После нескольких лет работы на должности начального уровня амбициозный специалист по данным должен получить степень магистра в области науки о данных, дополненную несколькими соответствующими сертификатами, и попытаться занять должность старшего аналитика данных.

Специалисты по науке о данных обычно выбирают такие карьерные пути, как:

• Инженер данных
• Инженер по машинному обучению
• Менеджер по маркетингу
• Менеджер по продукту
• Лидер данных

Каковы зарплатные ожидания специалистов по кибербезопасности по сравнению с профессионалами в области обработки данных?

В США:

1. Специалисты по кибербезопасности:

   • Средняя зарплата: 100 000–130 000 долларов в год.
   • Ведущие должности (например, инженер по безопасности, архитектор кибербезопасности, директор по информационной безопасности): $150 000–200 000+.
   • Факторы, влияющие на зарплату: опыт, сертификаты (CISSP, CEH), размер компании и местоположение (более высокие зарплаты в технологических центрах, таких как Сан-Франциско, Нью-Йорк).

2. Специалисты по науке о данных:

   • Средняя зарплата: 95 000–120 000 долларов в год.
   • Ведущие должности (например, специалист по данным, инженер по машинному обучению, инженер по данным): $130 000–180 000+.
   • Факторы, влияющие на зарплату: опыт, навыки машинного обучения, Python и SQL, ученые степени (PhD/Masters) и местоположение.

В Индии:

1. Специалисты по кибербезопасности:

   • Средняя зарплата: 6 000 000–12 000 рупий в год.
   • Ведущие должности (например, аналитик безопасности, инженер сетевой безопасности, директор по информационной безопасности): 15 00 000–25 000 000 ₹+
   • Факторы, влияющие на зарплату: опыт, сертификаты (CISSP, CEH), место работы (метро, ​​такие как Бангалор, Дели) и тип организации.

2. Специалисты по науке о данных:

   • Средняя зарплата: 8 00 000–15 000 рупий в год.
   • Ведущие должности (например, специалист по данным, инженер по машинному обучению, аналитик данных): 18 00 000–30 000 000 вон +
   • Факторы, влияющие на зарплату: навыки работы с Python, машинное обучение, искусственный интеллект, опыт и отрасль (например, финансы, здравоохранение, технологии).

Итак, каков следующий шаг?

Области науки о данных и кибербезопасности имеют общий элемент успеха на каждом карьерном пути: сертификацию. К счастью, Simplilearn — это универсальный ресурс, охватывающий обе области и облегчающий путь к профессиональному успеху.

Раскройте потенциал больших данных и поднимите свою карьеру на новый уровень с помощью нашего курса Data Scientist. Изучите ключевые навыки, такие как анализ данных, машинное обучение и статистическое моделирование, а также получите практический опыт работы с реальными проектами.

Аналогичным образом, Simplilearn предлагает магистерскую программу Cyber ​​Security Expert, которая предоставляет специалистам по кибербезопасности впечатляющий спектр базовых, средних и продвинутых навыков в области безопасности.

Независимо от того, какую профессию вы выберете, Simplilearn готова помочь вам воплотить в жизнь ваши карьерные мечты. Так что посетите Simplilearn сегодня и начните воплощать свои надежды в области ИТ в реальность.