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

Растущий рост внедрения Интернета и быстрый технологический прогресс в области подключения устройств стимулируют поток данных с экспоненциальной скоростью, побуждая организации находить различные способы преобразования притока данных в бизнес-понимание, которое способствует более обоснованным и разумным решениям.

Сегодня большинство людей знакомы с тем, как eBay, Amazon, YouTube или Netflix улучшают 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 тут-то и приходит на помощь наука о данных.

Наука о данных где-то в 2008 году приобрела известность и с тех пор набрала обороты и стала доминирующей тенденцией в сфере ИТ. Популярность и признание науки о данных со временем резко возросли, поскольку она позволяет предприятиям любого размера выявлять закономерности в данных, что помогает исследовать новые рынки, управлять затратами, повышать операционную эффективность и создавать конкурентные преимущества.

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

Во-первых, что такое наука о данных?

Междисциплинарная область, связанная с большими данными и машинным обучением, наука о данных использует научные процессы, методы и алгоритмы для извлечения идей и бизнес-аналитики из разнообразных неструктурированных и структурированных данных.

Рабочий процесс обработки данных включает в себя ряд сложных процессов, включая сбор данных, хранение данных, очистку данных, обработку данных, промежуточную подготовку данных, кластеризацию данных, моделирование данных и обобщение аналитических данных.

После получения информации ученые, работающие с данными, выполняют исследовательскую работу, регрессию, интеллектуальный анализ текста, прогнозный анализ и качественный анализ. Наконец, идеи передаются посредством визуализации данных, которая помогает руководителям принимать разумные бизнес-решения.

Хотите стать специалистом по данным? Тогда ознакомьтесь с нашей программой по науке о данных Калифорнийского технологического института, которая поможет вам начать работу уже сегодня!

Факты о науке о данных 2024 — Источники данных

Огромный объем данных создается каждый день в результате роста числа мобильных пользователей, роста уровня проникновения Интернета и доступности различных приложений электронной коммерции. Наука о данных — это дисциплина, которая отвечает за сбор, обработку, моделирование и анализ данных для лучшего понимания данных. Компании используют науку о данных, чтобы улучшить процесс принятия решений, увеличить доходы и добиться роста.

Вот некоторые обновленные факты, связанные с источниками данных:

• Если принять во внимание все данные, которые в настоящее время доступны на международном уровне, около 70% согласно отчету DM News, из них генерируются пользователями..

Все типы контента, такие как фотографии, видео, ролики, текст и аудио, считаются контентом, созданным пользователем. Под пользовательским контентом понимается пользовательский контент, который публикуется где угодно в Интернете или в социальных сетях, включая блоги, форумы, веб-сайты и онлайн-обзоры. Эта статистика по науке о данных позволяет нам получить хорошее представление о том, сколько данных производится во всем мире и насколько мы не готовы их обрабатывать.

• По одной из оценок, 1,145 триллиона мегабайт данных производятся ежедневно.
• По оценкам Statista, в предыдущем году (2021 г.) было около 79 зеттабайт данных/информации создается, потребляется, собирается и дублируется во всем мире.
• По прогнозам, сделанным ТолпаЦветок 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 помимо текста.
• Глобальная сфера данных имеет 90% реплицированные данные и 10% уникальных данных.
• Во всемирной цифровой вселенной между 80 и 90% Согласно одной из статей, опубликованных на CIO, часть данных неструктурирована.
• Сегодня пользователю Интернета потребуется 181 миллион лет скачать все данные из интернета.
• В 2020 годоколо двух специалистов присоединяются к LinkedIn в секунду.
• Соединенные Штаты имели 2670 дата-центровчто сделает его крупнейшим в мире в 2021 году.
• В 2020 году, по данным Домо, каждый человек на Земле произвел почти 2,5 квинтиллиона байт данных каждый день.
• Согласно тому же отчету DOMO, в 2020 году каждый человек произвел около 1,7 МБ данных каждую секунду.

Давайте теперь посмотрим на некоторые преимущества науки о данных в 2024 году.

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

У Data Science есть несколько преимуществ: каждая крупная и мелкая компания в мире полагается на свои данные для ведения своего бизнеса. Давайте посмотрим на несколько фактов, чтобы лучше понять:

• BCG-ВЭФ В отчете проекта подробно изложены выводы о том, что 72 процента производственных организаций используют расширенный анализ данных для повышения производительности.
• К 2025 году рынок аналитики больших данных в здравоохранении может стоить 67,82 миллиарда долларов.
• О 68% По данным исследовательского отдела Statista, международных туристических брендов в 2019 году инвестировали значительные средства в возможности бизнес-аналитики и прогнозной аналитики.
• Ожидается, что к 2024 году рынок аналитики больших данных вырастет до 103 доллара США миллиард.
• Вокруг 1400 Колледжи и университеты по всему миру используют прогнозную аналитику, чтобы снизить процент выпускников, переосмыслить учебу в колледже и направить студентов по прямому, основанному на данных пути к выпуску с меньшим количеством тупиков и ошибочных поворотов.
• 95% компаний говорят, что управление неструктурированными данными является проблемой для их отрасли.
• По данным примерно 47% респондентов опроса McKinsey, а наука о данных помогла предприятиям получить конкурентное преимущество.
• Ежедневный обмен сообщениями в WhatsApp может достигать 65 миллиардов.
• Netflix экономит около 1 миллиард долларов ежегодно по удержанию пользователей благодаря большим данным.

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

Новые области технологий, такие как искусственный интеллект, машинное обучение и наука о данных, требуют надежных алгоритмов для запуска интеллектуальных моделей. Чтобы глубоко понять, как работают алгоритмы, необходимо владеть языками программирования. Существует множество языков программирования для выполнения задач по обработке и анализу данных. К наиболее популярным языкам программирования для науки о данных относятся:

Согласно отчету по науке о данных, опубликованному компанией-разработчиком программного обеспечения Anaconda, 75 процентов специалистов по обработке 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 области 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, показывает, что 36 процентов ученых, работающих с данными, предпочитают язык программирования R для работы с данными
• 15 процентов специалистов по данным 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

В последнее время наука о данных стала одной из лучших профессий с хорошей статистикой заработной платы. Давайте посмотрим на некоторые факты, чтобы проанализировать текущие данные о работе и зарплате в области науки о данных:

• По данным Glassdoor, средняя базовая зарплата специалистов по данным в США составляет 117 212 долларов в год. Учитывая, что оценка была создана на основе выборки из 18 000 доходов, степень доверия к ней очень высока.
• Ежегодное обновление увеличивает вознаграждение Data Scientist на 2000–2500 долларов США в среднем.
• В соответствии с Шкала заработной платыСредняя зарплата потенциальных ученых, занимающихся данными, ищущих свою первую должность в отрасли, составляет 85 000 долларов.
• С другой стороны, ученые, работающие с данными с опытом работы 1–4 года, могут рассчитывать на общую заработную плату в размере 96 000 долларов СШАа те, у кого 5-9 лет опыта, могут рассчитывать на среднюю зарплату примерно в 110 000 долларов. Только с увеличением стажа зарплата увеличивается.
• 11,5 миллионов рабочие места для специалистов по данным будут созданы к 2026 году.

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

Статистика науки о данных для будущего

Чтобы получить более четкое представление о том, что нас ждет в будущем, рассмотрим некоторые из наиболее важных статистических данных в области науки о данных. Ниже приведены некоторые удивительные статистические данные о данных на будущее:

• В 2024 году 66% людей на планете будут подключены к Интернету.
• К концу 2025 года их будет более 75 миллиардов Работающие подключенные к Интернету вещей (IoT) устройства согласно данным научной статистики в одном Statista. По прогнозам, в 2020 году устройств Интернета вещей будет почти в три раза больше, чем в 2019 году.
• Ожидается, что ученые, работающие с данными, будут зарабатывать между 65 тысяч долларов и 153 тысячи долларов в год, что делает это следующей идеальной профессией.
• В 2024 году будет три раза столько связанных 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 систематизировано. По сравнению с двумя зеттабайтами, которые мы произвели в 2010 году, это колоссально.
• Ожидается, что в 2026 году рынок платформ для обработки данных будет стоить 322,9 млрд долларов США.

Станьте профессионалом в области обработки 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 их особенности и найти подходящую программу, соответствующую вашим потребностям в обучении.

Многие недавние выпускники считают, что они не могут продолжить карьеру в области науки о данных, поскольку их университетский курс не охватывает основные навыки, связанные с анализом больших данных. Точно так же опытные профессионалы думают, что им не хватает уверенности, потому что у них никогда не было возможности повысить квалификацию, которая дала бы им практический опыт, который сегодня требует большинство работодателей. Если вы стремитесь к науке о данных и чувствуете то же самое, Simplilearn может вам помочь.

Являясь ведущим в мире поставщиком онлайн-учебных курсов и сертификационных курсов, Simplilearn запустила программу SkillUp, которая включает в себя бесплатные ресурсы, к которым участники могут получить доступ из любого места и в любое время. Сотрудники международных организаций, в том числе Bosch, PepsiCo, Microsoft, Amazon, Citibank, Dell и VMware, уже зарегистрировались в программе SkillUp от Simplilearn для обучения на основе навыков. Вы можете пополнить их ряды 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 многие годы. Двумя основными причинами растущего спроса на науку о данных являются развитие технологий и производство огромных объемов данных. У науки о данных будет лучшее и долгосрочное будущее в результате всего: от неспособности бизнеса обрабатывать огромные объемы данных до изменений в правилах контроля данных и поразительного роста объемов создания и обработки данных.

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

Университетское образование в области науки о данных очень приемлемо, но вы никогда не должны забывать, что время имеет решающее 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 образование еще как минимум два года, прежде чем найти работу.

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

3. Как устроена карьера в области науки о данных?

Возможно, вы уже поняли, что наука о данных — это постоянная сила. Это помогло организациям преодолеть ограничения соглашений по консолидации данных. В результате специалисты по данным будут требоваться до тех пор, пока не будет создана наука о данных. Чтобы стать специалистом по данным, вы должны обладать чрезвычайно специализированными знаниями и способностями. Только в США сейчас требуется более 150 000 специалистов по данным. Глобальный дефицит навыков в области науки о данных также существует в Европе и Азии. С 2011 года 94% работников с высшим образованием в области наук о данных стали опытными специалистами по данным. В результате, если вы решите продолжить карьеру в области науки о данных, вы сможете чувствовать себя очень легко и уверенно.

4. Насколько хорошим программистом должен быть Data Scientist?

Хотя умение программировать необходимо для каждой профессии в области науки о данных, для начала работы в этой области не требуется предварительный опыт программирования. Само собой разумеется, что человек, ищущий работу в области науки о данных, должен знать конкретные языки программирования и соответствующие технические инструменты, а работодатели специалистов по данным обычно требуют таких навыков. Однако арсенал инструментов кодирования у Data Scientist, несомненно, менее обширен, чем, скажем, у инженера-программиста или ученого-компьютерщика. Поскольку существует не так много языков программирования, которые можно использовать для решения задач науки о данных, изучение фундаментальных методов и приемов, связанных с данными, только одного из них может быть отличным началом.

Наука о данных — это широкая область исследования, которая требует различных навыков и компетенций в дополнение к программированию, таких как аналитический склад ума, знание статистики, вероятности и линейной алгебры, эффективное рассказывание историй и опыт в бизнес-области.

5. Каковы прогнозы по применению науки о данных в 2024 году?

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

Использование поддержки на основе искусственного интеллекта будет увеличиваться. Вполне вероятно, что он заменит нынешние приборные панели и устранит интерфейс «Вращающееся кресло».

НЛП, или обработка естественного языка, становится все более важным, поскольку компании находят инновационное применение приложениям искусственного интеллекта в области науки о данных. Ожидается, что в течение следующих нескольких лет НЛП увеличится в масштабах, использовании, вариантах использования и приложениях для обработки данных.

Многочисленные подобные прогнозы указывают на будущее расширение и развитие платформ для обработки данных и связанных с ними технологий.

6. Какую квалификацию и навыки работодатели хотят видеть в Data Scientist?

Наиболее фундаментальные технические способности, которые работодатели обычно хотят получить от Data Scientist, заключаются в следующем:

• Отладка
• Достойное владение R или Python (особенно популярными модулями обработки данных этих языков)
• Использование сторителлинга с неструктурированными данными
• Знание статистических принципов, способность к обработке, очистке, анализу и визуализации данных.
• Умение работать с SQL и функциями командной строки.
• Использование методов машинного или глубокого обучения, прогнозного моделирования и оценки модели.
• Сбор веб-страниц

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

Наиболее востребованные мягкие навыки для специалиста по данным перечислены ниже:

• Способность соблюдать сроки
• Эффективное общение
• Гибкость
• Знание предметной области бизнеса
• Критический анализ
• Креативность
• Многозадачность
• Работа в команде