Почему каждый специалист по данным должен специализироваться

Прогнозируется, что в ближайшее десятилетие для специалистов по обработке данных не будет рабочих мест: пузырь должностей в сфере обработки данных лопается, поскольку компании усвоили суровые уроки. Вместо того чтобы делать обобщения при привлечении талантов, они отдают приоритет специализированным наборам навыков. Наука о данных будет продолжать иметь растущее влияние на организациино не как обобщенную роль.

Новая практика найма, установленная организациями, требует, чтобы сотрудники оценивались на основе конкретных навыков, а не по названию должности. Некоторые из трендовых технологий, привлекающих наибольшие инвестиции, включают искусственный интеллект (ИИ), машинное обучение (МО), большие данные и облачные вычисления. Таким образом, хотя наука о данных важна как никогда, специализация — это путь будущего.

Развивающаяся роль науки о данных

Стать мастером на все руки в области науки о данных — не самая мудрая стратегия. Когда вы ищете работу в области науки 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.

Во всем мире образование и учебные программы в области науки о данных стали более доступными, чем когда-либо. Эти курсы, такие как наша программа по науке о данных Калифорнийского технологического института, предоставляют фундаментальные концепции для начинающих студентов, занимающихся наукой о данных. Крайне важно, чтобы это обобщенное обучение стало для студентов трамплином, после которого они смогут углубиться в предметную область и выбрать специализацию.

Тенденции отрасли показывают, что наиболее востребованными специалистами по данным являются те, кто специализируется в определенной области, например, управлении базами данных, искусственном интеллекте или машинном обучении. Специализация не только дает повышение заработной платы, но и позволяет вам выполнять рабочие обязанности, которые более значимы для вас.

В отличие от других профессий с застойным потенциалом роста, наука о данных предлагает широкий спектр возможностей, где вам нужно следить за последними событиями в отрасли, чтобы оставаться актуальными.

Ключевые причины нарушения роли науки о данных

Следующие факторы вызывают серьезные изменения в роли современного специалиста по данным.

Рост данных

Появление приложений и алгоритмов на основе искусственного интеллекта и машинного обучения изменило многие предприятия и отрасли. Кроме того, устройства Интернета вещей интегрируются в «умные» заводы и «умные дома», в то время как отечественный пользователь во многом полагается на платформы социальных сетей. Ожидается, что распространение всех этих технологий приведет к созданию огромных объемов данных. К сожалению, ресурсов для удовлетворения потребностей в данных недостаточно. По данным исследования, 65 процентов компаний заявили, что они не могут классифицировать или анализировать хранящиеся у них 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 дело касается хранения и обработки данных. Чтобы удовлетворить это требование, ученые, работающие с данными, устанавливают мощные стандарты безопасности данных. Организациям требуются специалисты по обработке данных, которые помогут им связать свои данные с бизнес-процессами, чтобы они могли легко оставаться в курсе этих постоянно меняющихся правил конфиденциальности. 1 января 2020 года Калифорния последовала за ЕС, выпустив закон о конфиденциальности данных это очень похоже на GDPR. Предполагается, что это событие повысит спрос на навыки работы с данными.

Персонализированные продукты и услуги

Специализация в области науки о данных набирает обороты, поскольку эти навыки позволяют компаниям извлекать соответствующую информацию из данных. 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 в области науки о данных. Когда данные поступают из различных источников, особенно если они динамичны, с ними могут работать только опытные специалисты по обработке данных со специальными навыками. Более того, спрос на управление аналитикой и более качественные данные оказывает влияние на то, как организации могут справляться с должностями, связанными с аналитикой данных.

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

Рост таких технологий, как искусственный интеллект, глубокое обучение, машинное обучение и их приложений (например, чат-ботов и роботизированной автоматизации процессов), значительно повысил значимость науки о данных. Все больше организаций внедряют машинное обучение и искусственный интеллект. 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 автоматизацию аналитики в свою инфраструктуру. Приложения на основе искусственного интеллекта будут способствовать выявлению экспериментальных и операционных идей, максимизируя инновации. Старшие руководители и сотрудники по обработке данных, интересующиеся ИИ, должны посвятить свои усилия получению данных для своих групп по обработке данных в 2020 году.

Улучшение процессов обработки данных

Суть процесса обработки данных заключается в том, что он влечет за собой повторение, а также использование множества 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, требующая соответствующих навыков.

Эволюция команд по обработке и анализу данных

Динамика команд специалистов по обработке и анализу данных претерпела изменения. В отличие от предыдущих, компании четко понимают, какие преимущества может предложить им наука о данных, поэтому они могут использовать специальные навыки для создания ценности.

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

Специализированные навыки в области науки о данных дают следующие преимущества:

• Устраните трудности в бизнесе и внутренние камни преткновения
• Используйте ИИ для достижения большей гибкости в инновациях
• Станьте катализатором карьерного роста.

Специализированные наборы навыков используются для демонстрации:

• Карьерный рост – облегчает сотрудничество и повышает эффективность с помощью новых технологий. Со временем вы сможете приобрести экспертные знания в предметной области на основе реального опыта, особенно если ваша повседневная работа по анализу данных требует много внимания к широкому спектру специализированных задач.
• Бизнес-потребности. Помогите организациям в создании надежных корпоративных бизнес-возможностей и оптимизации методологий обработки данных.

Типы специализаций в области науки о данных

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

• Сертифицированный сотрудник: Аналитик данных
• Сертификация больших данных
• Сертифицированный специалист по прогнозной аналитике
• Сертифицированный специалист по бизнес-аналитике
• Учебный курс по науке о данных Калифорнийского технологического института

Вместо того чтобы ориентироваться на длительные, обобщенные программы, ученые, работающие с данными, стремятся ориентироваться на короткие программы с акцентом 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 что около 45 процентов разработчиков хотят изучить или улучшить свои текущие навыки машинного обучения.

Овладение этими специализациями позволит создать такие должности, как специалисты по этике данных, специалисты по искусственному интеллекту, облачные инженеры и менеджеры программ управления основными данными. Это повлияет на то, как предприятия ориентируются на набор специализированных навыков. В конце концов, роль ученых, занимающихся данными, изменится навсегда.

Заключительные мысли

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

С началом 2020 года компании должны улучшить свои инновационные возможности и возможности решения проблем, как с точки зрения скорости, так и эффективности. Кроме того, облик будущих рабочих пространств зависит от специализированных источников создания ценности и вклада. Прогнозируется, что специалисты по данным будут наиболее влиятельными участниками в этих случаях. Компании откажутся от существующих процедур найма и сделают акцент на привлечении профессионалов со специализированным опытом в предметной области. Структура талантов изменится с традиционной иерархической формы пирамиды на форму ромба, где талант и лидерство будут поддерживаться фундаментом, ориентированным на искусственный интеллект.

Simplilearn — ведущая профессиональная сертификационная компания, которая может предложить образование и сертификацию ученым, работающим с данными, чтобы сузить свои отраслевые знания и специальные знания, включая курс по науке о данных, проводимый в сотрудничестве с IBM. Отличный вариант для непрерывного образования и для специалистов по обработке данных, желающих усовершенствовать свои специализированные навыки в будущем.