Η επιστήμη δεδομένων ή data science και η στροφή προς λύσεις που στηρίζονται σε αυτή είναι κάτι παραπάνω από εμφανής. Ψηφιακά, από όπου και αν περάσουμε, θα αφήσουμε χνάρια (δεδομένα) και αυτά είναι κάτι περισσότερο από χρήσιμα για πολλούς οργανισμούς στη λήψη αποφάσεων ή/και στην επίλυση προβλημάτων.
Ολοένα και περισσότερες εταιρείες πλέον στρέφονται προς την επιστήμη δεδομένων, οπότε μήπως να σκεφτόσουν μία καριέρα στο Data Science & Analytics;
Στην περίπτωση ιδιαίτερα που έχεις σπουδάσεις Μαθηματικά, Στατιστική, Πληροφορική, Μηχανική Υπολογιστών ή κάτι συναφές, η καριέρα στην Επιστήμη Δεδομένων αποτελεί ένα μονοπάτι που όχι μόνο δεν θα σε απογοητεύσει, αλλά θα αποδώσει καρπούς πολύ σύντομα.
Πόσα δεδομένα (data) παράγονται καθημερινά;
Γνωρίζεις ότι κάθε μέρα παράγονται 328.77 εκατομμύρια terabytes δεδομένων; 120 zettabytes το χρόνο; Και αν αυτό το μέγεθος σου φαίνεται ασύλληπτο, σκέψου πως υπολογίζεται πως το 2025 θα παραχθούν 180 zettabytes (δηλαδή οι κόκκοι της άμμου στις παραλίες όλου του πλανήτη ίσως δεν αρκούν για να το περιγράψουν).
Σκεφτείτε ότι καθημερινά χρησιμοποιούμε το smartphone μας, τον υπολογιστή μας ή το tablet μας και καταναλώνουμε δεδομένα για κάθε μας δραστηριότητα σε αυτά. Για παράδειγμα αν παρακολουθήσουμε την αγαπημένη μας σειρά για μία ώρα στο Netflix, θα χρησιμοποιήσουμε περίπου 644 ΜΒ δεδομένων, ενώ αν ακούσουμε 10 τραγούδια στο Spotify, θα χρειαστούν 80 ΜΒ.
Η χρήση δεδομένων όπως είναι φανερό είναι ευρέως διαδεδομένη. Το 2020, το μέγεθος της αγοράς των big data και των business analytics αποτιμήθηκε στα 198,08 δισεκατομμύρια δολάρια, ενώ η Allied Market Research έχει προβλέψει ότι θα φτάσει τα 684,12 δισεκατομμύρια δολάρια έως το 2030.
Τι είναι η επιστήμη δεδομένων (data science);
Στόχος της επιστήμης δεδομένων είναι η εξαγωγή γνώσης από πολύ μεγάλο όγκο πληροφοριών/δεδομένων.
Η επιστήμη δεδομένων είναι ένας τομέας που ασχολείται με την ανάλυση, την ερμηνεία και την αξιοποίηση δεδομένων. Με την επιστήμη δεδομένων μπορούμε να ανακαλύψουμε κρυμμένες πληροφορίες, πρότυπα και αλληλεπιδράσεις από μεγάλα σύνολα δεδομένων και να τις χρησιμοποιήσουμε για τη λήψη αποφάσεων, την επίλυση προβλημάτων και την πρόβλεψη μελλοντικών συμβάντων.
Η επιστήμη δεδομένων συνδυάζει πτυχές, αρχές και πρακτικές από διάφορους τομείς, όπως τη στατιστική, τα μαθηματικά, τη μηχανική μάθηση, την τεχνητή νοημοσύνη, τη μηχανική υπολογιστών και την οπτικοποίηση δεδομένων. Οι data scientists χρησιμοποιούν αλγόριθμους και εργαλεία για να αναλύσουν τα δεδομένα, να εξάγουν μοτίβα και τάσεις και να προβλέψουν αποτελέσματα ή να κάνουν συστάσεις.
Έχει εφαρμογές σε πολλούς τομείς, όπως στην υγεία, την οικονομία, τη χρηματοοικονομική, την κοινωνική ανάλυση, την επιστήμη και τεχνολογία υλικών, την αεροναυπηγική, την πληροφορική και πολλοί άλλοι. Μπορεί να βοηθήσει στη λήψη αποφάσεων, στην ανακάλυψη νέων γνώσεων και στην ανάπτυξη προηγμένων συστημάτων και εφαρμογών.
Στο video που ακολουθεί μπορείτε να δείτε και να κατανοήσετε σε μόλις 5 λεπτά πώς λειτουργεί η επιστήμη δεδομένων.
Πώς η επιστήμη δεδομένων προσθέτει αξία στις επιχειρήσεις;
Η επιστήμη δεδομένων είναι πολύτιμη για κάθε εταιρεία ανεξάρτητα του κλάδου στον οποίο ανήκει. Ενδεικτικά:
- Οι εταιρείες μπορούν με την εφαρμογή data science να καθορίσουν ρεαλιστικούς στόχους
- Με την παρακολούθηση και ανάλυση δεδομένων μπορούν να βελτιστοποιήσουν το προϊόν τους ή την υπηρεσία τους και να προσφέρουν μοναδικές εμπειρίες στους πελάτες τους
- Μπορούν να εντοπίσουν νέες ευκαιρίες ανάπτυξης
- Μπορούν να πάρουν σημαντικές αποφάσεις βάσει μετρήσιμων στοιχείων
- Μπορούν να δοκιμάσουν τις αποφάσεις αυτές
- Μπορούν να προσδιορίσουν και να βελτιώσουν το κοινό τους
- Μπορούν να προσλάβουν το ιδανικό προσωπικό
Επαγγέλματα Data Science
Data Strategist
Ο/Η Data Strategist κατέχει έναν πρωταρχικό ρόλο στην ιεραρχία των data science επαγγελμάτων. Χαράζει και εφαρμόζει στρατηγικές δεδομένων που βρίσκονται σε σύμπνοια με τους επιχειρηματικούς στόχους και διασφαλίζει την αποτελεσματική διαχείριση και την ασφάλεια των δεδομένων.
Data Architect
Αποτελεί το σύνδεσμο μεταξύ επιχειρήσεων και τεχνολογίας. Ο/Η Data Architect έχει την ευθύνη για το σχεδιασμό και τη συντήρηση της υποδομής δεδομένων μέσα σε έναν οργανισμό. Είναι επαγγελματίας IT, ο οποίος διερευνά την υπάρχουσα δομή δεδομένων σε έναν οργανισμό και δημιουργεί σχέδιο για την οικοδόμηση ενός ολοκληρωμένου πλαισίου εύκολα προσβάσιμων και ασφαλών δεδομένων που βρίσκονται σε ταύτιση με την επιχειρηματική στρατηγική.
Data Engineer
O/H Data Engineer προετοιμάζει τα δεδομένα για ανάλυση. Ένα πολύ σημαντικό task του είναι να δημιουργήσει αγωγούς δεδομένων και να συγκεντρώσει πληροφορίες από διάφορες πηγές, να τις ενοποιήσει, να τις καθαρίσει και να τις κάνει εύκολα προσβάσιμες.
Data Analyst
Ο/Η Data Analyst έχει την ευθύνη της συλλογής, της επεξεργασίας και της ανάλυσης δεδομένων. Εντοπίζει μοτίβα που διευκολύνουν τη λήψη αποφάσεων και οπτικοποιεί τα δεδομένα, ώστε να επικοινωνήσει τα ευρήματα.
Business Intelligence Analyst
Ο/Η Business Intelligence Analyst συγκεντρώνει, καθαρίζει και αναλύει δεδομένα όπως πωλήσεις, έσοδα, άλλα KPIs και τα μετατρέπει σε αξιοποιήσιμες πληροφορίες, τα οπτικοποιεί. Επιπλέον, αναλύει δεδομένα για την αγορά, τους ανταγωνιστές ενός οργανισμού κ.λπ. και μπορεί να δημιουργεί νέες μεθόδους ανάλυσης.
Data Scientist
O/Η Data Scientist χρησιμοποιεί τις τεχνικές του δεξιότητες για να εντοπίσει πηγές και να συγκεντρώσει τεράστιες ποσότητες δεδομένων και χάρη σε αυτά να εξάγει χρήσιμα συμπεράσματα ή/και να επιλύσει σύνθετα προβλήματα. Συνήθως προσφέρει προοπτικές που ξεπερνούν τις στατιστικές αναλύσεις.
Ποιες δεξιότητες είναι απαραίτητες για μία καριέρα στην Επιστήμη Δεδομένων (Data Science);
Python
Η Python είναι μία εξαιρετικά δημοφιλής γλώσσα προγραμματισμού, που μπορεί να χρησιμοποιηθεί για πάρα πολλούς σκοπούς, όπως για ανάλυση δεδομένων, μηχανική μάθηση, web development, δοκιμές λογισμικών, δημιουργία πρωτοτύπων κ.ά.
R
Η R αποτελεί γλώσσα προγραμματισμού και περιβάλλον για υπολογιστική στατιστική και γραφική απεικόνιση.
SAS
Το SAS είναι λογισμικό προγραμματισμού κλειστού κώδικα που επιτρέπει το data mining, τη διαχείριση, την τροποποίηση, την ανάλυση δεδομένων από διαφορετικές πηγές.
SQL
Η SQL (Structured Query Language) είναι μια γλώσσα προγραμματισμού που χρησιμοποιείται για τη διαχείριση δεδομένων που είναι αποθηκευμένα σε βάσεις δεδομένων, οι οποίες τα αποθηκεύουν δομημένα σε πίνακες.
Μηχανική Μάθηση (Machine Learning)
Η Μηχανική Μάθηση θεωρείται υπο-πεδίο της Τεχνητής Νοημοσύνης και εστιάζει στη χρήση αλγόριθμων που μιμούνται τον τρόπο που μαθαίνουν οι άνθρωποι, ώστε να εκτελέσουν σύνθετες εργασίες.
Βαθιά Μάθηση (Deep Learning)
Η βαθιά μάθηση (deep learning) ανήκει στην ευρύτερη οικογένεια της μηχανικής μάθησης και δομεί αλγόριθμους σε επίπεδα για να δημιουργήσει τεχνητά νευρωνικά δίκτυα.
Data Mining
Το Data Mining είναι η διαδικασία της εύρεσης/εξόρυξης στοιχείων/πληροφοριών και μοτίβων από πολύ μεγάλο όγκο δεδομένων, ώστε να μετατραπούν αυτά τα ευρήματα σε προβλέψεις.
Apache Spark
Το Apache Spark αποτελεί μία μηχανή πολλών γλωσσών για την εκτέλεση μηχανικής δεδομένων, επιστήμης δεδομένων και μηχανικής μάθησης. Μπορεί να εκτελέσει γρήγορα εργασίες επεξεργασίας σε πολύ μεγάλα σύνολα δεδομένων και μπορεί επίσης να διανείμει εργασίες επεξεργασίας δεδομένων σε πολλούς υπολογιστές.
Apache Hadoop
Το Apache Hadoop αποτελεί μία πλατφόρμα ανοιχτού κώδικα, που βασίζεται στην Java και διαχειρίζεται την αποθήκευση και επεξεργασία δεδομένων για εφαρμογές μεγάλου όγκου δεδομένων.
Data Wrangling
Το Data Wrangling (αναφέρεται επίσης και ως data cleaning, data remediation, or data munging) είναι η διαδικασία μετατροπής ακατέργαστων δεδομένων σε μορφή τέτοια που να μπορούν να χρησιμοποιηθούν.
Άλλα skills που θα πρέπει επίσης να έχετε αναπτύξει είναι Στατιστική, Data Visualization, Advanced Excel, AI, Predictive Modeling κ.ά.
Μεταπτυχιακό Data Science
Αν σε ενδιαφέρει να εξειδικευτείς και να ακολουθήσεις μία επιτυχημένη καριέρα στην επιστήμη δεδομένων, μπορείς να επιλέξεις κάποιο Μεταπτυχιακό Πρόγραμμα Σπουδών στο Data Science, το οποίο σίγουρα θα βοηθήσει στη μετέπειτα σταδιοδρομία σου στον τομέα αυτό.
Ενδεικτικά μπορείς να δεις παρακάτω μία λίστα με μεταπτυχιακά προγράμματα που παρέχονται από ελληνικά πανεπιστήμια πάνω στο αντικείμενο.
Εκτός από αυτή την προοπτική, υπάρχει η δυνατότητα να παρακολουθήσεις ένα από τα πολλά πλέον εξειδικευμένα certificates και diplomas που παρέχονται σχετικά και να χτίσεις το βιογραφικό σου με ξεχωριστές δεξιότητες απαραίτητες στην επιστήμη δεδομένων
Δωρεάν εισαγωγικά μαθήματα και συνέδρια για Data Science προσεχώς
Βρήκαμε στο Eventbrite μερικά μαθήματα, workshops και συνέδρια που μπορείς να παρακολουθήσεις δωρεάν τις προσεχείς ημέρες και μέσω των οποίων μπορείς να καταλάβεις αν η επιστήμη δεδομένων είναι αυτό που ψάχνεις!
Μισθοί για Data Science επαγγέλματα
Οι μισθοί για τα επαγγέλματα στα οποία αναφερθήκαμε προηγουμένως είναι αρκετά ικανοποιητικοί στην Ευρώπη ιδιαίτερα σε σχέση με άλλες πιο «κοινές» θέσεις. Οι πιο χαμηλοί μισθοί ετησίως εντοπίζονται στη Ρουμανία, την Πολωνία, τη Λιθουανία, ενώ οι υψηλότεροι σε Δανία, Γερμανία, Φιλανδία, Αυστρία.
Αν αγαπάς να βρίσκεσαι μέσα στον αστείρευτο κόσμο των δεδομένων και ακολουθήσεις μία καριέρα στο Data Science & Analytics, θα έχεις την ευκαιρία να μαθαίνεις διαρκώς νέα πράγματα, θα ανακαλύπτεις νέες πληροφορίες, τεχνολογίες και θα είσαι αναπόσπαστο κομμάτι αυτού που κάποιοι αποκαλούν μαγεία αλλά είναι πέρα για πέρα επιστήμη.