Terminem \u201cdata science\u201d okre\u015blano r\u00f3\u017cne zawody i zjawiska od lat 80. Prawdziwy boom przyni\u00f3s\u0142 opublikowany w 2012 roku (w czasopi\u015bmie Harvard Business Review) artyku\u0142 pt. \u201eData Scientist: The Sexiest Job of the 21st Century\u201d. Autorzy artyku\u0142u: Thomas H. Davenport i D.J. Patil przekonuj\u0105, bazuj\u0105c na w\u0142asnych do\u015bwiadczeniach, \u017ce oto na naszych oczach narodzi\u0142 si\u0119 nowy zaw\u00f3d, zaw\u00f3d przysz\u0142o\u015bci<\/a><\/strong>.<\/p>\n\n\n\n Czym si\u0119 charakteryzuje? Jak sugeruj\u0105 autorzy: \u201eWyobra\u017a sobie Data Scientist\u00f3w jako hybryd\u0119 hackera danych, analityka, osoby o wysokich kompetencjach komunikacyjnych oraz zaufanego doradcy. To po\u0142\u0105czenie pot\u0119\u017cne \u2013 i rzadko spotykane. (\u2026) Ich nag\u0142e pojawienie si\u0119 w wielu firmach odzwierciedla fakt, \u017ce wiele z nich obecnie mierzy si\u0119 z danymi o takiej wielko\u015bci i takim zr\u00f3\u017cnicowaniu, jakie nigdy nie wyst\u0119powa\u0142o do tej pory. (\u2026)podstawow\u0105 umiej\u0119tno\u015bci\u0105 Data Scientist\u00f3w jest programowanie.\u201d<\/em><\/p>\n\n\n\n Ciekawostka<\/p>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n Najpopularniejsze wykorzystanie takiego rodzaju analiz jest w bankowo\u015bci, medycynie, ubezpieczeniach czy marketingu. Dzi\u0119ki analizie danych bank okre\u015bla ryzyko kredytowe. A producent sok\u00f3w sprawia, \u017ce produkowany przez niego sok z owoc\u00f3w zebranych z r\u00f3\u017cnych zak\u0105tk\u00f3w \u015bwiata b\u0119dzie mia\u0142 zawsze taki sam smak. Dzi\u0119ki danym i pracy Data Scientist mo\u017cemy precyzyjnie dotrze\u0107 do tej grupy docelowej, na kt\u00f3rej nam zale\u017cy najbardziej. Dodatkowo zwi\u0119kszamy prawdopodobie\u0144stwo, \u017ce w\u0142a\u015bnie ta grupa kupi wi\u0119cej naszych produkt\u00f3w od innej. <\/p>\n\n\n\n Kolejny przyk\u0142ad zastosowania Data Science: firma Walmart dzi\u0119ki swoim specjalistom odkry\u0142a, \u017ce przed nadej\u015bciem huraganu ludzie nie tylko kupuj\u0105 artyku\u0142y pierwszej potrzeby takie jak woda czy latarki, ale tak\u017ce truskawkowe tosty (wzrost 7 krotny) oraz piwo. Wiedz\u0105c wcze\u015bniej o nadej\u015bciu huraganu i zwi\u0119kszaj\u0105c zapasy tych produkt\u00f3w, firma zwi\u0119kszy\u0142a tak\u017ce zyski.<\/p>\n\n\n\n Liczba zastosowa\u0144 metod eksploracji danych i narz\u0119dzi Data Science jest w\u0142a\u015bciwie nieograniczona. Dzi\u0119ki czemu to zaj\u0119cie sta\u0142o si\u0119 tak atrakcyjne w ostatnich latach.<\/p>\n\n\n\n W swojej pracy Data Scientist \u0142\u0105czy programowanie, metody naukowe oraz wiedz\u0119 z zakresu statystyki. Przygotowuje dane do pracy z nimi, analizuje je i na ich podstawie wyci\u0105ga wnioski tak, aby dostarczy\u0107 warto\u015b\u0107 biznesow\u0105. Nierzadko musi wykaza\u0107 si\u0119 kreatywno\u015bci\u0105. Robi\u0105c analiz\u0119 du\u017cych zbior\u00f3w danych, sam wybiera metody i narz\u0119dzia potrzebne do wykonania zadania. W przeciwie\u0144stwie do programisty, kt\u00f3ry zazwyczaj z g\u00f3ry dostaje przygotowan\u0105 specyfikacj\u0119 okre\u015blaj\u0105c\u0105 dok\u0142adnie co i jak ma dzia\u0142a\u0107. <\/p>\n\n\n\n Du\u017ca samodzielno\u015b\u0107 w dzia\u0142aniu na stanowisku Data Scientist i bezpo\u015bredni wp\u0142yw na biznes sprawia, \u017ce praca ta jest okre\u015blana mianem jednej z bardziej satysfakcjonuj\u0105cych w bran\u017cy IT. Pracownicy wspomnianego wcze\u015bniej Walmartu dok\u0142adnie mogli policzy\u0107, ile dzi\u0119ki ich analizom firma zarobi\u0142a pieni\u0119dzy.<\/p>\n\n\n\n W corocznym rankingu Glassdoor na najlepsz\u0105 prac\u0119 w USA specjalista od Data Science zajmuje czo\u0142owe miejsca z jednym z najwy\u017cszych wsp\u00f3\u0142czynnik\u00f3w satysfakcji<\/strong> z pracy<\/strong>. Du\u017ce zapotrzebowanie na specjalist\u00f3w oraz fakt, \u017ce na rynku nie jest ich wielu, sprawia, \u017ce mog\u0105 liczy\u0107 na <\/strong>bardzo dobre pensje. W Polsce s\u0105 to jedne z najwy\u017cszych zarobk\u00f3w w IT. Miesi\u0119czne wynagrodzenia zaczynaj\u0105 si\u0119 od 15 000 PLN<\/strong>, a ko\u0144cz\u0105 nawet na 25 000 PLN<\/strong>. <\/p>\n\n\n\n Bardzo dobra jest te\u017c perspektywa rozwoju. Rozwijaj\u0105ce si\u0119 pr\u0119\u017cnie dziedziny Machine Learning<\/strong> i sztucznej inteligencji sprawia, \u017ce specjali\u015bci od danych b\u0142yskawicznie znajduj\u0105 zatrudnienie.<\/p>\n\n\n\n Przyk\u0142adowe oferty pracy na stanowisko Data Scientist na NoFluff Jobs (stan na 02.02.2024):<\/p>\n\n\n\n Wzrost zapotrzebowania wynika z coraz wi\u0119kszej dost\u0119pno\u015bci analizy danych nawet dla niewielkich firm. Coraz ta\u0144sze i szybsze sta\u0142y si\u0119 procesory, a co za tym idzie us\u0142ugi cloudowe wykorzystywane do obr\u00f3bki danych. Nawet stosunkowo niewielka firma mo\u017ce pozwoli\u0107 sobie na korzystanie z dobrodziejstw Data Science. To przek\u0142ada si\u0119 na bardzo du\u017ce zapotrzebowanie na specjalist\u00f3w z tej bran\u017cy. <\/p>\n\n\n\n Wsp\u00f3\u0142tworzony przez IBM i Burning Glass Technologies raport1<\/sup> na temat rynku pracy Data Scientist\u00f3w przedstawia konkretne liczby \u2013 na \u015bwiecie b\u0119dzie otwartych 2.7 mln rekrutacji<\/strong> na specjalist\u00f3w zwi\u0105zanych z danymi, a zapotrzebowanie firm na specjalist\u00f3w od danych wzro\u015bnie a\u017c o 39%.<\/strong><\/p>\n\n\n Autorzy raportu alarmuj\u0105: Istnieje rosn\u0105ce zagro\u017cenie, \u017ce poda\u017c pracownik\u00f3w w obszarze Data Science and Analytics zostanie daleko w tyle za popytem na nich. (\u2026) Je\u015bli nie zostan\u0105 podj\u0119te dzia\u0142ania, braki mog\u0105 si\u0119 pog\u0142\u0119bi\u0107, co mo\u017ce poskutkowa\u0107 zaprzepaszczeniem szans zwi\u0105zanych z Big Data.<\/em><\/p>\n\n\n\n Podobne wnioski p\u0142yn\u0105 z opublikowanego w zesz\u0142ym roku raportu Figure Eight: prawie 30% badanych respondent\u00f3w deklaruje, \u017ce rekruterzy kontaktuj\u0105 si\u0119 z nimi w sprawie nowych ofert kilka razy w tygodniu, a 50% \u2013 przynajmniej raz w tygodniu.<\/p>\n\n\n\n I nic nie wskazuje, by popularno\u015b\u0107 ta mia\u0142a zacz\u0105\u0107 male\u0107. Popyt na pracownik\u00f3w potrafi\u0105cych pe\u0142ni\u0107 rol\u0119 Data Scientist\u00f3w b\u0119dzie tylko r\u00f3s\u0142. Oczywi\u015bcie to wszystko za spraw\u0105 kolejnych opracowanych algorytm\u00f3w, terabajt\u00f3w danych i nowych proces\u00f3w. Na rynku zaczynaj\u0105 by\u0107 dost\u0119pne dedykowane uk\u0142ady przeznaczone pod Machine Learning – jedno z g\u0142\u00f3wnych zada\u0144 Data Scientist\u00f3w. <\/p>\n\n\n\n Intel we wsp\u00f3\u0142pracy z Facebookiem opracowuj\u0105 czipy dedykowane do intensywnej pracy z ML, maj\u0105ce konkurowa\u0107 z rozwi\u0105zaniami NVIDII, a Google podkupuje pracownik\u00f3w Intela i Quallcommu do bada\u0144 nad w\u0142asnymi uk\u0142adami. Skutkiem ubocznym walki o prowadzenie w wy\u015bcigu technologicznym b\u0119d\u0105 kolejne nowe algorytmy, czipy i technologie. B\u0119d\u0105 one wymaga\u0142y nowych pracownik\u00f3w potrafi\u0105cych ich obs\u0142u\u017cy\u0107.<\/p>\n\n\n\n Najpopularniejszymi j\u0119zykami programowania wykorzystywanymi do obr\u00f3bki danych jest Python i R. Wa\u017cna jest tak\u017ce wiedza z zakresu statystyki, gdy\u017c Data Scientist \u0142\u0105czy kompetencje<\/strong> z tych dw\u00f3ch dziedzin. To nie wszystko. Dane trzymane s\u0105 w bazach i ich znajomo\u015b\u0107 r\u00f3wnie\u017c jest bardzo wa\u017cna. Najpopularniejszymi obecnie bazami danych s\u0105 bazy SQL<\/a> i noSQL. Nierzadko przed rozpocz\u0119ciem pracy najpierw trzeba przygotowa\u0107 sobie dane, gdy\u017c nie by\u0142y zbierane w spos\u00f3b, jaki od razu pozwoli\u0142by na ich analiz\u0119. <\/p>\n\n\n\n Co ciekawe, 55% specjalist\u00f3w deklaruje, \u017ce ich najwi\u0119ksz\u0105 zmor\u0105 jest w\u0142a\u015bnie niska ilo\u015b\u0107 danych lub ich kiepska jako\u015b\u01072<\/sup>. Tu zdecydowanie przyda si\u0119 wiedza z zakresu przetrzymywania danych.<\/p>\n\n\n Warto wspomnie\u0107, \u017ce Data Science to nie to samo co Big Data. Big Data to okre\u015blenie du\u017cych, skomplikowanych zbior\u00f3w danych, a Data Scientist mo\u017ce tak\u017ce przeprowadza\u0107 analiz\u0119 danych na podstawie mniejszych zbior\u00f3w. Przyk\u0142adowo firma dostarczaj\u0105ca us\u0142ugi telekomunikacyjne na podstawie 20 000 rekord\u00f3w (co jest stosunkowo ma\u0142ym zbiorem) mo\u017ce okre\u015bli\u0107, kiedy najcz\u0119\u015bciej klienci odchodz\u0105, co pozwoli na przygotowanie akcji marketingowej w celu zmiany tego trendu. Do analizy Big Data wykorzystuje si\u0119 wiedz\u0119 z zakresu Data Science. <\/p>\n\n\n\n Podobnie te\u017c jest z Machine Learning<\/a>. Bardzo upraszczaj\u0105c, Machine Learning to uczenie si\u0119 maszyny (programu) na podstawie danych. Najcz\u0119\u015bciej na podstawie Big Data, bo do tego rodzaju uczenia potrzebne s\u0105 ogromne ilo\u015bci danych. <\/p>\n\n\n\n W ka\u017cdym z tych przyk\u0142ad\u00f3w potrzebna jest wiedza z zakresu Data Science, dlatego jest to dobry spos\u00f3b na rozpocz\u0119cie przygod\u0119 z danymi, aby p\u00f3\u017aniej m\u00f3c wej\u015b\u0107 w ka\u017cd\u0105 z tych bran\u017c.<\/p>\n\n\n\n Sprawd\u017a, czego nauczysz si\u0119 na kursie Data Science<\/a> od infoShare Academy! Pobierz program Data Science<\/a> – kursu weekendowego.<\/p>\n\n\n\n Jednym ze sposob\u00f3w na rozpocz\u0119cie przygody z Data Science jest oczywi\u015bcie wybranie si\u0119 na studia. Uczelnie chc\u0105c dostosowa\u0107 si\u0119 do potrzeb rynku, coraz cz\u0119\u015bciej uruchamiaj\u0105 kierunki zwi\u0105zane z analityk\u0105 danych. Niew\u0105tpliwie jest to dobry spos\u00f3b dla os\u00f3b, kt\u00f3re dopiero my\u015bl\u0105 o rozpocz\u0119ciu studi\u00f3w. Trzeba mie\u0107 na uwadze, \u017ce studia s\u0105 stosunkowo d\u0142ugie, a wiedza przekazywana na uczelniach nierzadko odstaje, od wiedzy po\u017c\u0105danej przez rynek. <\/p>\n\n\n\n Bardzo dobr\u0105 alternatyw\u0105 dla uczelni s\u0105 specjalistyczne kursy, nastawione na przekazywanie wiedzy z obszaru Data Science. Przy wyborze takiego kursu warto zwr\u00f3ci\u0107 uwag\u0119 na czas trwania<\/strong>. Ci\u0119\u017cko jest opanowa\u0107 podstawy programowania, analityki danych i statystyki w przeci\u0105gu miesi\u0105ca. Je\u015bli nie znasz j\u0119zyka Python,<\/strong> to wybierz kurs, kt\u00f3ry zaczyna si\u0119 od wprowadzenia w jego \u015bwiat.<\/p>\n\n\n\n Mimo \u017ce termin Data Science zosta\u0142 spopularyzowany dopiero kilka lat temu, to pewne jest, \u017ce nie jest to chwilowa moda. To odpowied\u017a bran\u017cy analitycznej na pojawienie si\u0119 ogromnych zbior\u00f3w danych, nowych algorytm\u00f3w i technologii obliczeniowych. Raporty to potwierdzaj\u0105 \u2013 zapotrzebowanie na pracownik\u00f3w sprawnie poruszaj\u0105cych si\u0119 w \u015bwiecie danych, statystyki, programowania i uczenia maszynowego b\u0119dzie coraz wi\u0119ksze.<\/p>\n\n\n\n Je\u015bli lubisz rozwi\u0105zywa\u0107 realne problemy biznesowe i czujesz, \u017ce masz predyspozycje, o kt\u00f3rych wspomniano wcze\u015bniej, to wej\u015bcie w t\u0119 bran\u017c\u0119 to niew\u0105tpliwie dobra decyzja. \u015awietne zarobki, du\u017ca liczba firm z rozmaitych bran\u017c, kt\u00f3re szukaj\u0105 specjalist\u00f3w, satysfakcjonuj\u0105ca praca i mnogo\u015b\u0107 kierunk\u00f3w, w jakich mo\u017cna p\u00f3\u017aniej si\u0119 rozwija\u0107, sprawia, \u017ce jest to obecnie jedno z najatrakcyjniejszych zaj\u0119\u0107 w IT.<\/p>\n\n\n\nBran\u017ce<\/h3>\n\n\n\n
Kim jest Data Scientist?<\/h3>\n\n\n\n
![\"\"](\"https:\/\/infoshareacademy.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/02\/wyksztalcenie-ds.png\")
<\/figure>\n\n\n\nZarobki w Data Science<\/h2>\n\n\n\n
![\"\"](\"https:\/\/infoshareacademy.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/02\/przykladowe-oferty-pracy-nofluffjobs.png\")
<\/figure>\n\n\n\nZapotrzebowanie na specjalist\u00f3w od danych stale ro\u015bnie<\/h3>\n\n\n\n
B\u0119dzie brakowa\u0107 specjalist\u00f3w<\/h4>\n\n\n\n
![\"\"](\"https:\/\/infoshareacademy.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/02\/zapotrzebowanie-na-ds.png\" "\\"Raport")
Co musisz umie\u0107, \u017ceby zosta\u0107 Data Scientist?<\/h2>\n\n\n\n
![\"\"](\"https:\/\/infoshareacademy.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/02\/glownie-uzywane-techniki-ds-1024x464.png\" "\\"Umiej\u0119tno\u015bci")
Data Science, Big Data a Machine Learning<\/h3>\n\n\n\n
Jak zacz\u0105\u0107 si\u0119 uczy\u0107?<\/h2>\n\n\n\n
![\"Wywiad](\"https:\/\/infoshareacademy.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/02\/wywiad-z-Krzysztofem-Bork-Ceszlakiem-1024x652.png\")
<\/a><\/figure>\n\n\n\n\u015awietlana przysz\u0142o\u015b\u0107<\/h2>\n\n\n\n