Data Science – najbardziej gorący temat w IT

Autor:
Zespół Future Collars
Data Science - najbardziej gorący temat w IT

Jest już prawie 2020, od ponad 20 lat jako ludzie gromadzimy dane związane z naszymi zainteresowaniami, z tym, co nam się podoba, z tym, co kupujemy bądź sprzedajemy lub kogo lubimy w social mediach itp. Jest to ogromna ilość wiedzy o nas i o naszych zwyczajach. Czas zacząć robić z nich użytek

Coraz więcej słyszy się o analizie tych danych oraz ich wykorzystaniu. Języki programowania Python i R używane w analizie stale rosną na popularności. Data Science to jeden z najgorętszych tematów w ostatnim czasie, a rynek IT pęka w szwach od atrakcyjnych ofert pracy dla Data Scientist.

 

Data Science – co to jest?

Data Science, co to jest? W skrócie to po prostu nauka o umiejętnym wykorzystywaniu danych w różnych celach. Ludzie jeszcze nigdy w historii nie produkowali ani nie mieli dostępu do takiej ilości danych. Pojazdy, komórki, sprzęt w domu, sklepy internetowe, social media – wszystko produkuje informacje. Taka ilość danych pozwala skorzystać z ich zasobów w nowy sposób.

Dzięki ogromnej ilości informacji odpowiednio wyszkoleni analitycy są w stanie zrobić naprawdę dużo, a wiedzę można wykorzystać je do praktycznie wszystkiego: od prowadzenia badań społecznych na globalną skalę do zmiany kierunku rozwoju wielkiej korporacji.

 

Czym jest Data Science?

Jeden z Data Scientist pracujących w Netflixie podczas swojego wykładu opowiadając o tym, o co chodzi w Data Science powiedział:

“Data science IS ABOUT using data to create as much impact as possible for company”

(tłum. Data Science jest o wykorzystaniu danych to wywierania tak dużego wpływu na firmę, jak to tylko możliwe)

Aby uściślić, dzięki danym oraz odpowiednim analizom:

  • Marketer dowie się, czy osoba po drugiej stronie jest już zainteresowana produktem
  • Logistyk ułoży lepsze i szybsze trasy dla floty tirów
  • Bankier dokładniej oceni ryzyko inwestycji
  • Lekarz upewni się w diagnozach oraz działaniach
  • Właściciel restauracji będzie mieć mniejsze straty żywności
  • Inżynier zaprojektuje bardziej aerodynamiczną konstrukcję drona

Wszystko to może być zrobione dzięki specjalistom od Data Science – czyli Data Scientist, którzy przekuwają zawartą w danych wiedzę w specjalistyczne wspierające narzędzia dla dosłownie każdej branży

 

Kim jest Data Scientist?

Gdyby chcieć doprecyzować kim dokładnie jest Data Scientist, to jego kompetencje można byłoby określić poniższymi punktami.

Problem Solver – “rozwiązywacz problemów”

Rekomendacje, wnioski, analizy, które tworzy DS na podstawie danych, powinny być dopasowane do aktualnego stanu biznesu oraz powinny diagnozować problem, opisywać go oraz sugerować jego rozwiązanie.

Strategist – “doradca-strateg”

Firma, dla której pracujesz, będzie dawać Ci różne, trudne problemy i będzie oczekiwać, że Twoje analizy, wnioski pokierują całą firmą w dobrą stronę.

 

Jak wygląda praca Data Scientist?

Wyobraź sobie, że stoisz przy stole w warsztacie, a na blacie leżą piły, obcęgi, młotki, miarki, kleje, a na samym środku stołu leży kilka bezkształtnych kawałków drzewa.

To wyobrażenie nawiązuje do Twojej codziennej pracy. W tej pracy posiadasz pewien “warsztat” i “materiały” i są nimi:

Narzędzia

  • Biblioteki do analiz, które tną, grupują, mierzą lub prezentują dane
  • Języki programowania np Python albo R, czasem jest to np Excel
  • Logiczne myślenie oraz statystyki

Materiały

  • Różnego typu dane z różnych źródeł i baz danych

Twoim zadaniem jest wyrzeźbić z kilku kawałków drewna 1 lub 2 małe, unikatowe wykałaczki. Są to sprecyzowane wnioski wynikające z analizy danych. Ostatnim etapem Twojej pracy jest przygotowanie “opakowania” dla tych 2 wykałaczek – czyli zaprezentowanie w prosty sposób Twoich wniosków.

 

A teraz opowiem, jak to wygląda na realnym przykładzie:

  • Pracujesz dla sieci pizzerii, która ma kilkanaście lokali
  • Problem, nad którym pracujesz – wg właściciela lokal, który analizujesz zarabia za mało
  • Bierzesz na warsztat ofertę tej pizzerii – ma 63 pozycje różnych pizz w 3 różnych rozmiarach – mała, średnia i duża
  • Bierzesz na warsztat bazę danych z jednego z lokali
  • Po analizie stwierdzasz, że 74% zysku tego lokalu generuje tylko 7 najpopularniejszych pizz i sprzedają się one tylko w rozmiarze średnia i duża
  • Tworzysz raport dla właściciela sieci pizzerii, którym jest napisane:
  • 11% oferty na pizze generuje 74% zysku w lokalu
  • Ograniczenie oferty na pizze tylko do tych 7 najpopularniejszych spowoduje znaczny spadek strat magazynowych o co najmniej 40% oraz będzie skutkować wzrostem zysku w tego lokalu
  • Lokal nie sprzedaje małych rozmiarów pizz, więc można usunąć je z oferty
  • W tym przypadku z wielkich kawałków drewna wyciągnąłeś 3 małe wykałaczki, a właściciel sieci restauracji już będzie wiedział co z nimi zrobić.

Proste? Tak, a Ty dodatkowo zasłużyłeś na dużą, darmową pizzę :)

 

Data Science – jak zacząć?

Pewnie jest grupa ludzi, która uzna, że to za trudne, że rozwój w tym kierunku stawia przed nimi za duże wymagania i odpowiedzialność.

Ale jest inna grupa, której będzie pasować ten nowy zawód w branży IT. To ludzie, którzy:

  • Lubią liczby i matematykę, nie mają problemu z logicznym myśleniem
  • Chcą mieć możliwość do ciągłego rozwoju
  • Chcą mieć wpływ na firmę, w której pracują

Data science IT to dynamicznie rozwijająca się dziedzina programowania. Jeśli interesuje Cię taka praca, to warto się tym zainteresować i zainwestować swój czas w naukę w tym kierunku. Zapotrzebowanie na DS-ów stale rośnie, a wynagrodzenia są naprawdę wysokie. Możesz być częścią tej rewolucji w patrzeniu na dane.

Swój rozwój najlepiej rozpocząć pod okiem doświadczonego mentora, który już kilka lat robi analizy i który pokaże w efektywny sposób:

  • jak korzystać z narzędzi przy codziennej pracy
  • jak podchodzić do danych
  • jak szukać wartości w danych i jakie informacje są wartościowe
  • jak prezentować wnioski wynikające z analiz
Przeczytaj jeszcze więcej
Monika Mrówka

Rola AI w przyszłości: między obawami a możliwościami

W wywiadzie dla Future Collars, Monika Mrówka podkreśliła znaczenie zrozumienia i odpowiedniego wykorzystania sztucznej inteligencji w różnych dziedzinach życia zawodowego i osobistego. Wskazała na wyzwania związane z ograniczonym zrozumieniem procesów uczenia się AI, co często prowadzi do obaw przed niekontrolowanym rozwojem i potencjalnymi skutkami dla ludzkości. OGLĄDAJ: Rola AI w przyszłości: między obawami a możliwościami Future Collars: W obliczu rosnących obaw dotyczących wpływu sztucznej inteligencji na rynek pracy, jakie Rola AI w przyszłości: między obawami a możliwościami

Jak rozpoczac kariere w cyberbezpieczeństwie

Jak rozpocząć karierę w cyberbezpieczeństwie? – Realia pracy i ścieżki rozwoju

Ścieżki kariery w cyberbezpieczeństwie Rozważając rozwój kariery w dziedzinie cyberbezpieczeństwa, warto zastanowić się, jak najlepiej rozpocząć swoją ścieżkę zawodową. Zapotrzebowanie na specjalistów w dziedzinie cyberbezpieczeństwa jest ogromne, zarówno na rynku lokalnym, jak i międzynarodowym, napędzane wprowadzanymi regulacjami, takimi jak dyrektywa NIS-2 czy DORA. To stwarza optymistyczne perspektywy dla osób zainteresowanych tą branżą. Cyberbezpieczeństwo to więcej niż SOC Cyberbezpieczeństwo to kluczowa praktyka zabezpieczania sieci, aplikacji, urządzeń i danych Jak rozpocząć karierę w cyberbezpieczeństwie? – Realia pracy i ścieżki rozwoju

KG

I did IT! Sukces w IT to mój osiągnięty cel!

W wywiadzie dla Future Collars, Karolina Gałka, Controlling specialist i PowerBI Advisor w Norian Accounting Sp. z o.o., podzieliła się swoimi przemyśleniami na temat zmiany branży jako procesu rozwoju osobistych kompetencji i odkrywania siebie. Dzieląc się doświadczeniami, opowiedziała o wyzwaniach i trudnościach, które musiała pokonać. „Nudziłam się w dotychczasowej pracy, chciałam coś zmienić. Trafiłam do szkoły Future Collars, ponieważ oferowała opiekę i mentoring na każdym etapie zmiany I did IT! Sukces w IT to mój osiągnięty cel!

Altkom Software

Jak wygląda codzienna praca w sektorze IT?

Future Collars aktywnie wspiera swoich absolwentów w znalezieniu zatrudnienia, łącząc ich z potencjalnymi pracodawcami z bogatego portfolio współpracujących firm – od Altkom Software, przez giganty korporacyjne, innowacyjne software house’y, aż po startupy. Te partnerstwa są dowodem na to, że najlepsi w branży zaczynają swoją karierę pod okiem właściwych pracodawców. Future Collars: Jakie są główne cele i misja Altkom Software, i w jaki sposób przekłada się to na codzienną pracę? Altkom Software: Wierzymy, że tworzenie oprogramowania Jak wygląda codzienna praca w sektorze IT?

Eksport

Chcesz wejść do branży IT? Uważaj na syndrom oszustki/oszusta!

Dlaczego ludzie po zmianie branży są narażeni na syndrom oszusta/uzurpatora? Brak doświadczenia praktycznego: Osoby przechodzące do branży IT często zaczynają od zera, bez wcześniejszego doświadczenia praktycznego. To może prowadzić do poczucia niekompetencji i wewnętrznego przekonania, że oszukują innych, że nie są uczciwi wobec pracodawcy. Bardzo często przekonanie to jest podświadome i nie zdajemy sobie z niego sprawy, jednak negatywnie wpływa na nasze samopoczucie. Szybki postęp technologii: Świat IT rozwija się w zawrotnym tempie, co może Chcesz wejść do branży IT? Uważaj na syndrom oszustki/oszusta!

Obraz2-1

Kobiety zarabiają średnio o 13% mniej niż mężczyźni

OBEJRZYJ: Kobiety w branży tech zarabiają o 13% mniej niż mężczyźni – Cecilia Bonefeld-Dahl, DIGITALEUROPE Istnieje pilna potrzeba wzmocnienia obecności kobiet w sektorze ICT, gdzie obecnie zaledwie jedna na pięć specjalistek to kobiety. W dziedzinach takich jak zaawansowane technologie AI, ich udział maleje do zaledwie 5%, co podkreśla znaczącą różnicę, zwłaszcza w bardziej specjalistycznych rolach. Stajemy przed wyzwaniem zwiększenia liczby kobiet w dynamicznie rozwijających się sektorach Kobiety zarabiają średnio o 13% mniej niż mężczyźni