Data Science – Zostań Mistrzem Danych – bezpłatny webinar [nagranie]

Dlaczego dane są cenniejsze niż ropa? Co sprawia, że Data Scientist to obecnie najpopularniejszy zawód w USA? Jak surfować po tsunami danych?

Data Science to najprościej rzecz ujmując nauka o danych, jeden ze stopni zaawansowania szeroko rozumianego zjawiska analizowania danych. W tej grupie znajdują się również Big Data, Machine Learning czy AI, czyli przetwarzanie olbrzymich zasobów danych lub wręcz projektowanie modeli analizujących i generujących wnioski w oparciu o te dane. Warunkiem decydującym jest oczywiście czas. Im więcej danych do przeanalizowania w krótszym czasie tym wyższy stopień wtajemniczenia.

Jak mówią eksperci w Data Science teoria to 20% sukcesu – reszta to dokładnie określone i zaplanowane działanie. I za takie intencjonalne procesy projektowe, mające na celu stworzenie całego ekosystemu danych, a wiec skąd dane będą pobierane, jak będą łączone między sobą i co komu będzie się wyświetlało odpowiada Data Scientist. To na podstawie stworzonego modelu i zebranych danych jest on w  stanie przewidzieć przyszłość.  Dlatego właśnie idealny kandydat na „Mistrza Danych” powinien cechować się ścisłym i analitycznym umysłem, znać się na programowaniu oraz posiadać wiedzę i praktykę biznesową. Na koniec każdego dnia efektywność pracy Data Scientist ma konkretne przełożenie na skuteczność biznesu.

Podczas naszego webinaru eksperci jednoznacznie stwierdzili, że każdy obecny biznes, aby był efektywny – potrzebuje danych.  Data Science może być wykorzystywany praktycznie we wszystkich gałęziach przemysłu i we wszystkich dziedzinach. E-commerce, linie produkcyjne, social media, translatory, czy chociażby ośrodki kultury i sztuki, które w czasie pandemii otworzyły swoje podwoje w sieci. To pokazuje różnorodność obszarów, w których Data Science jest pożądany. Data Scientist jest więc w grupie specjalistów cieszących się bardzo dużym zainteresowaniem na rynku pracy. Osiągane zarobki z roku na rok będą rosły mimo, że już są na atrakcyjnym poziomie.

– Nie ma takiego zawodu, który nie będzie ewoluował w tę stronę [red. przetwarzanie danych]. Korzystanie z danych na każdym stanowisku pracy to jest kierunek rozwoju każdego zawodu – powiedziała Magdalena Dziewguć z Google Polska.

– Patrząc na obecny rynek Python jest językiem bardziej uniwersalnym, który można wykorzystać nie tylko w Data Science, ale również w innych rozwiązaniach jak chociażby szyny danych, skryptowanie – dodał Piotr Gotowicki, który dodatkowo wskazał też Esquel czy Excel do gromadzenia i analizy danych oraz Erra do tworzenia modeli