Rozwój sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego jest motorem napędowym dynamicznego wzrostu zapotrzebowania na specjalistów na stanowisku data scientist. Zbieranie i analiza danych są niezwykle ważnym aspektem z punktu widzenia przedsiębiorstw na całym świecie. Jednak, jaka jest rola ekspertów w tym procesie? Jakie kompetencje powinien posiadać data scientist?
Data scientist, czyli kto?
Data science to dziedzina, która wykorzystuje interdyscyplinarne podejście, łącząc wiedzę specjalistyczną z zakresu IT, statystyki, matematyki oraz umiejętności programistyczne. Eksperci pracujący na stanowisku data scientist zajmują się zbieraniem, przetwarzaniem, analizowaniem i interpretowaniem danych za pomocą różnych narzędzi i technologii. Należą do nich przede wszystkim uczenie maszynowe, statystyka, analiza danych, eksploracja danych oraz wizualizacja danych. Zakres obowiązków data scientist jest bardzo szeroki. Osoby pracujące na tym stanowisku zajmują się opracowywaniem algorytmów i modeli, które pomagają w podejmowaniu decyzji biznesowych i przewidywaniu trendów w oparciu o Big Data. Specjaliści są odpowiedzialni za planowanie, realizację oraz kontrolę projektów. Z data science mamy do czynienia w każdej branży, gdzie kluczowa jest analiza zbiorów danych, głównie w:
- Marketingu – analiza zachowania użytkowników na stronach internetowych pozwala na segmentację baz klientów oraz tworzenie spersonalizowanych kampanii reklamowych, które odnotowują największy zwrot z inwestycji.
- Sprzedaży – przewidywanie trendów sprzedażowych pomaga w podejmowaniu decyzji wpływających na funkcjonowanie działu handlowego czy strategię w zakresie oferty produktowej.
- Branży finansowej – wykorzystanie nowych technologii pozwala na analizę danych o transakcjach bankowych. Może również wspomagać podejmowanie decyzji kredytowych, także w zakresie wykrywania nadużyć (fraud detection).
Zbiory danych są prawdziwą żyłą złota dla nowoczesnych przedsiębiorstw. Pomagają im zwiększać wydajność, zmniejszać ryzyko biznesowe oraz ulepszać narzędzia marketingowe i sprzedażowe. W ciągu zaledwie 6 lat (2013-2019) rynek pracy data science wykazał 344% wzrostu (źródło). Naukowcy prognozują, że globalny rynek analityki danych i sztucznej inteligencji będzie stale rósł o 30-40% w ciągu najbliższych pięciu lat (źródło). Wraz z rozwojem nowych technologii zwiększa się zapotrzebowanie na data scientist o specjalistycznych kompetencjach i umiejętnościach.
Jakie kompetencje powinien posiadać specjalista?
Data scientist to połączenie dwóch zawodów, takich jak data engineer oraz data analyst. Wykwalifikowani specjaliści powinni posiadać szeroką wiedzę z zakresu inżynierii danych, analityki biznesowej, AI, modelowania i uczenia maszynowego. Innymi słowy, osoba pracująca na tym stanowisku to połączenie programisty, analityka i hackera o wysokich kompetencjach. W zależności od specyfiki branży, data scientist powinien odznaczać się:
- dobrą znajomością SQL, Google Data Studio, Excel, Python, R.,
- wiedzą w zakresie Big Data Ecosystems,
- znajomością technologii Cloud: Google Cloud and BigQuery, AWS,
- znajomością narzędzi do raportowania i analiz biznesowych,
- doświadczeniem z narzędziami klasy Power BI,
- znajomością podstawowych zagadnień statystycznych,
- doświadczeniem w metodach uczenia maszynowego,
- znajomością relacyjnych baz danych.
Równie ważne są kompetencje miękkie data scientist. Należą do nich przede wszystkim analityczny umysł, umiejętność logicznego myślenia, umiejętność wyciągania wniosków, kreatywność oraz komunikatywność. Aby zostać specjalistą zazwyczaj trzeba posiadać wyższe wykształcenie. Największe szanse na zatrudnienie mają osoby, które ukończyły studia inżynierskie lub magisterskie na kierunkach informatyka, matematyka, ekonomia, ekonometria lub fizyka.
Data science – rynek pracy i zapotrzebowanie na specjalistów
Dane nazywane są walutą biznesu. Przedsiębiorstwa, które wiedzą, jak wykorzystywać potencjał tkwiący w Big Data zyskują ogromną przewagę konkurencyjną. Coraz większe zbiory danych oraz świadomość korzyści, jakie kryją się za ich analizą, powodują zwiększony popyt na ekspertów w data science. Firmy zajmujące się analizą danych i oprogramowaniem AI muszą zatrudniać talenty i korzystać z kompetencji specjalistów. Data scientist może znaleźć zatrudnienie we wszystkich branżach, gdzie konieczna jest praca na zbiorach danych np. logistyce, finansach, produkcji czy marketingu.
Choć data scientist to stosunkowo młode stanowisko, jest już określane jako zawód przyszłości. W związku z dynamicznym rozwojem dziedziny, od specjalistów oczekuje się chęci podnoszenia kompetencji oraz nabywania nowych umiejętności poprzez kursy, szkolenia czy studia podyplomowe. Z myślą o osobach zainteresowanych stałym rozwojem w obszarze data science przygotowaliśmy programy edukacyjne zarówno dla doświadczonych specjalistów, jak i osób, które dopiero wiążą przyszłość zawodową z data science oraz Big Data.
Studia podyplomowe Data science i Big Data w zarządzaniu polecane są managerom, pełniącym funkcje m.in. w obszarach marketingu, finansów, IT, zarządzania łańcuchem produkcji, HR oraz zarządzania strategicznego. Absolwenci zdobędą unikalną, praktyczną wiedzę w zakresie analizy danych w oparciu o zaawansowane metody data science oraz umiejętności ich wykorzystania w podejmowaniu trafnych decyzji biznesowych. Dzięki studiom uczestnicy zdobędą kompetencje pozwalające na skuteczne prowadzenie projektów i zarządzanie infrastrukturą Big Data i data science oraz wykorzystanie wyników analizy danych w zarządzaniu przedsiębiorstwem.
Studia II stopnia Master in Big Data Science prowadzone są w języku angielskim. Pozwalają nabyć specjalistyczną wiedzę i umiejętności niezbędne go pozyskiwania, analizy i wykorzystania zbiorów danych. Absolwenci zdobędą kluczowe kompetencje najbardziej poszukiwane na rynku pracy, czyli łączące wiedzę ekonomiczną, programistyczną oraz o rynkach finansowych. Po ukończeniu studiów można podjąć pracę m.in. jako manager big data analytics, konsultant ds. buisness intelligence, analityk biznesowy, analityk rynku finansowego, pracownik działu finansowego w międzynarodowych korporacjach oraz specjalista w każdym dziale organizacji, gdzie znajomość Big Data jest koniecznością.
