"От ученых данных до бизнес-аналитиков: почему профессия data-scientist на пике популярности?"

Как известно, век информации настал, и сейчас очень важно уметь управлять ею. Сегодня я хочу рассказать о профессии, которая набирает обороты в нашей стране и на мировом рынке труда - это профессия data-scientist, или аналитик данных.

Ведь количество доступных нам данных растет с каждым днем. Для многих компаний это стало жизненно важно, и поэтому возникает все большая потребность в специалистах, которые умеют собирать, хранить, обрабатывать и анализировать данные.

Data-scientist – это, прежде всего, ученый данных. Эпископ и его коллеги делят их на три основных типа: технических специалистов по обработке данных, статистических экспертов и представителей других специализаций, таких как эксперты по машинному обучению и big data. Однако все они объединены общей целью - извлекать практическую пользу из больших объемов данных.

Функции Data-scientist вливаются в круг задач, охватывающий все этапы жизненного цикла данных - от сбора, критической оценки до предоставления инсайтов на основе анализа данных. Их основные задачи включают в себя:

1. Сбор данных: Data-scientist должны уметь определить, какие данные нужны, в какой форме они должны поступать, из каких источников их можно получить, а аналитическая ценность данных и возможность обработки будут в первом приоритете.

2. Обработка данных: Данные нуждаются в подготовке перед тем, как быть анализироваными. В этом Data-scientist состоятельны, они умеют справляться со сложными данных структурированных и неструктурированных, преобразовывая их, очищая и нужными инструментами.

3. Анализ данных: анализирование данных это главная обязанность аналитика данных. Data-scientist используют все доступные методы, чтобы прийти к самой ценной информации, доступной из данных. Исследовательская работа может включать в себя например: многомерную статистическую модель, машинное обучение или традиционный анализ, позволяющий понять данные какого-либо объекта.

4. Представление данных: Data-scientist отбирают ценные информации и недостающую локализацию между департаментами, отделами или бизнес-задачами. Обязательным условием является правильное представление данных через информационную структуру или графические образы.

Data-scientist знают основы статистики и математики, они имеют знания в области машинного обучения и больших баз данных, они умеют работать с софтом, таким как Python, R, Hadoop, Spark, SAS, SQL и многими другими.

Интерес к этой профессии растет, так как она предоставляет возможность работать в самых разных отраслях - от медицины и фармакологии до финансов и экономики. Более того, специалисты в этой области получают высокие зарплаты и имеют отличные перспективы карьерного роста.

Таким образом, несмотря на относительную новизну этой профессии, мы можем с уверенностью предположить, что специалисты по обработке и анализу данных будут по-прежнему необходимы как в нашей стране, так и в мировом масштабе. И если вы хотите найти для себя перспективное направление в IT-индустрии, то data-scientist – это хороший выбор.