Почему каждому специалисту по обработке данных нужна специализация

Прогнозируется, что в следующем десятилетии не будет рабочих мест для специалистов по данным — пузырь должностей в области науки о данных лопается, поскольку компании усвоили суровые уроки. Вместо того чтобы стремиться к обобщению в приобретении талантов, они отдают приоритет специализированным навыкам. Наука о данных будет продолжать иметь растущее влияние на организациипросто не как обобщенная роль.

Новые практики найма, установленные организациями, диктуют, что сотрудников следует оценивать на основе конкретных навыков, а не по их должностям. Некоторые из трендовых технологий, которые привлекают самые большие инвестиции, включают искусственный интеллект (ИИ), машинное обучение (МО), большие данные и облачные вычисления. Поэтому, хотя наука о данных важнее, чем когда-либо, специализация — это путь будущего.

Растущая роль науки о данных

Становиться мастером на все руки в науке о данных — не самая мудрая стратегия. Когда вы ищете работу в науке о данных, рекомендуется отточить свои навыки в определенном ремесле. Например, вы можете стать инженером по данным, инженером по машинному обучению, разработчиком алгоритмов или аналитиком данных.

В глобальном масштабе образование и учебная программа в области науки о данных стали доступнее, чем когда-либо. Такие курсы, как наша программа Caltech Data Science Program, предоставляют фундаментальные концепции для начинающих студентов, изучающих науку о данных. Крайне важно, чтобы это обобщенное обучение было включено в качестве трамплина для студентов, после чего они смогут глубже изучить предметную область и выбрать специализацию.

Тенденции отрасли показывают, что наиболее востребованными специалистами по данным являются те, кто специализируется в определенной области, например, в управлении базами данных, ИИ или машинном обучении. Специализация не только приносит повышение зарплаты, но и может позволить вам выполнять более значимые для вас должностные обязанности.

В отличие от других карьер с незначительным потенциалом роста, наука о данных предлагает широкий спектр возможностей, где вам придется следить за последними разработками в отрасли, чтобы оставаться актуальным.

Основные причины нарушения роли науки о данных

Следующие факторы вызывают существенные изменения в роли современного специалиста по обработке данных.

Рост объема данных

Рост приложений и алгоритмов на основе искусственного интеллекта и машинного обучения преобразил множество предприятий и отраслей. Кроме того, устройства IoT интегрированы в умные фабрики и умные дома, в то время как домашние пользователи во многом полагаются на платформы социальных сетей. Ожидается, что распространение всех этих технологий приведет к генерации огромных объемов данных. К сожалению, ресурсов для управления потребностями в данных недостаточно. Согласно исследованию, шестьдесят пять процентов компаний сообщили, что они не могут классифицировать или анализировать свои хранимые данные. исследование от Gemalto.

Новые стандарты и правила безопасности данных

После того, как Европейский союз ввел в действие Общий регламент по защите данных (GDPR), компании обязаны соблюдать определенные правила, когда речь идет о хранении и обработке данных. Чтобы выполнить это требование, специалисты по данным устанавливают мощные стандарты безопасности данных. Организациям требуются специалисты по данным для помощи в связывании их данных с бизнес-процессами, чтобы они могли легко оставаться в курсе этих постоянно меняющихся правил конфиденциальности. 1 января 2020 года Калифорния последовала примеру ЕС, закон о конфиденциальности данных это очень похоже на GDPR. Это событие предвещает увеличение спроса на навыки в области науки о данных.

Персонализированные продукты и услуги

Специализация в области науки о данных набирает обороты, поскольку эти навыки позволяют компаниям извлекать релевантные аналитические данные. Например, компания может использовать алгоритмы машинного обучения для предоставления рекомендаций клиентам на основе демографических данных, таких как возраст, пол, привычки и другие показатели. Аналогичным образом они могут использовать бизнес-аналитику (BI), чтобы определить, какие услуги приносят компании убытки.

Аналитика в реальном времени

Аналитика в реальном времени также меняет навыки науки о данных. Когда данные поступают из разных источников, особенно если они динамические, с ними могут работать только опытные специалисты по данным со специальными навыками. Более того, спрос на управление аналитикой и более качественные данные влияет на то, как организации могут справляться с позициями в области аналитики данных.

Развитие и внедрение периферийных вычислений, облачных вычислений, искусственного интеллекта и машинного обучения

Рост таких технологий, как ИИ, глубокое обучение, машинное обучение и их приложений (например, чат-ботов и роботизированной автоматизации процессов) значительно повысил значимость науки о данных. Все большее число организаций внедряют машинное обучение и ИИ. Это означает, что инструменты и навыки, связанные с ИИ, будут широко распространены во всех секторах.

По данным IDC и Forrester, к 2022 году 75 процентов предприятий интегрируют интеллектуальную автоматизацию в свою инфраструктуру. Приложения на базе ИИ облегчат выявление экспериментальных и операционных идей, максимизируя инновации. Старшие руководители и должностные лица, интересующиеся ИИ, должны направить свои усилия на получение данных для своих команд по науке о данных в 2020 году.

Улучшение процессов обработки данных

Суть процесса науки о данных заключается в том, что он подразумевает повторение, а также вклад множества наборов навыков и специалистов. Сегодняшние компании хотят ускорить темп и усовершенствовать процесс, чтобы он был менее случайным и более предсказуемым. Они намерены постоянно оптимизировать процессы, связанные с наукой о данных, стратегия, которая требует соответствующих навыков.

Эволюция команд по науке о данных

Динамика команд по науке о данных претерпела изменения. В отличие от прежних времен, компании четко понимают, какие преимущества может предложить им наука о данных, поэтому они могут обратиться к специализированным навыкам для создания ценности.

Специализация навыков влияет как на развитие карьеры, так и на потребности бизнеса

Специализированные навыки в области науки о данных дают следующие преимущества:

• Устранение деловых затруднений и внутренних препятствий
• Используйте ИИ для достижения большей гибкости в инновациях
• Станьте катализатором восходящей карьерной траектории

Специализированные наборы навыков используются для демонстрации:

• Развитие карьеры – Облегчает сотрудничество и повышает эффективность с новыми технологиями. Со временем вы можете приобрести экспертные знания в области с помощью реального опыта, особенно когда ваша ежедневная работа в области науки о данных требует большого внимания к широкому спектру специализированных задач.
• Потребности бизнеса — помощь организациям в создании надежных корпоративных бизнес-возможностей и оптимизации методологий науки о данных.

Типы специализаций в области науки о данных

Если вы работаете в США, Канаде или Европе, вы можете получить следующие сертификаты по науке о данных:

• Сертифицированный специалист: Аналитик данных
• Сертификация по большим данным
• Сертифицированный специалист по предиктивной аналитике
• Сертифицированный специалист по бизнес-аналитике
• Учебный лагерь по науке о данных Калтеха

Вместо того, чтобы ориентироваться на длинные, обобщенные программы, специалисты по данным стремятся ориентироваться на короткие программы с упором на определенный набор навыков. Некоторые из этих областей включают корпоративную облачную платформу, анализ данных, управление базами данных, машинное обучение, глубокое обучение, большие данные, нейронные сети, Python, статистический анализ и архитектуру решений. Например, в случае машинного обучения, исследование показывает около 45 процентов разработчиков хотят изучить или улучшить свои текущие навыки машинного обучения.

Овладение этими специализациями создаст такие рабочие роли, как специалисты по этике данных, специалисты по искусственному интеллекту, инженеры облачных вычислений и менеджеры программ управления основными данными. Это повлияет на то, как компании будут выбирать специализированные наборы навыков. В конечном итоге роль специалистов по данным изменится навсегда.

Заключительные мысли

Технологии, бизнес, отрасли и ожидания клиентов расцветают быстрыми темпами. Организациям необходимо достичь правильного баланса и удовлетворить требования, связанные как со структурой талантов, так и с новыми технологиями.

С началом 2020 года компании должны улучшить свои инновационные и решающие проблемы возможности, как с точки зрения скорости, так и эффективности. Кроме того, облик будущих рабочих пространств зависит от специализированных источников создания и внесения ценности. Прогнозируется, что специалисты по данным станут наиболее влиятельными участниками в этих случаях. Компании откажутся от своих существующих процедур найма и сделают акцент на привлечении профессионалов со специализированными знаниями в определенной области. Структура талантов изменится с традиционной иерархической пирамидальной формы на форму ромба, где талант и лидерство будут поддерживаться с помощью ИИ-ориентированной основы.

Simplilearn — ведущая профессиональная сертификационная компания, которая может предложить образование и сертификацию, необходимые ученым по данным для сужения их предметной области и специализированных знаний, включая курс Data Science в сотрудничестве с IBM. Отличный вариант для непрерывного образования и для ученых по данным, желающих усовершенствовать свои специализированные навыки в будущем.