Почему профессии Data Science пользуются большим спросом?
Опубликовано: 2021-01-20Ажиотаж вокруг науки о данных заставил всех задаться вопросом: почему профессии в области науки о данных пользуются большим спросом в наши дни?
Давайте посмотрим. За один полет самолета Boeing 787 генерируется до 500 ГБ данных. В настоящее время в мире насчитывается более 6 миллиардов подключенных устройств, ежедневно генерирующих миллионы терабайт данных. В Индии у нас около 500 миллионов интернет-подписчиков, которые одновременно генерируют огромные массивы данных.
От простых поисков в Google и постов в Facebook до действий в электронной коммерции и поиска на карте — вы вносите свой вклад в создание данных каждый раз, когда подключаетесь к своему телефону.
Что такое наука о данных? Кто такой Data Scientist? Что такое аналитика?
Оглавление
Что происходит с данными?
Он возвращается к вам с персонализированным пользовательским опытом. Более того, с появлением новых технологий, таких как машинное обучение, Интернет вещей, искусственный интеллект и т. д., данные — это новая валюта, за большую долю которой борются все компании и участники рынка. Квалифицированные специалисты по обработке и анализу данных нужны больше, чем когда-либо во всем мире, и сейчас в мире происходит переход от избыточных наборов навыков к более специализированным навыкам. Не убежден?
Экспоненциальный рост числа рабочих мест в сфере Data Science
Индия отстает от США по спросу на квалифицированных специалистов по данным. Согласно отчетам журнала Analytics India Magazine об исследованиях вакансий в области науки о данных, только в Индии появится более 50 000 вакансий в области науки о данных. Исследования также показывают, что более 50% текущего пула ИТ-специалистов должны повысить квалификацию для работы с данными и других нишевых обязанностей, поскольку их навыки устаревают.
Итак, почему профессии в области науки о данных пользуются большим спросом?
1. Данные стремительно растут вокруг нас
Если подумать, всего десять лет назад многие продукты или услуги, которыми мы пользуемся сегодня, не существовали в Интернете или хранили свои данные на нецифровых носителях.
По мере того, как деловой мир перешел в онлайн, количество генерируемых данных резко возросло. Как я упоминал ранее, в мире насчитывается более 6 миллиардов подключенных устройств, ежедневно генерирующих миллионы терабайт данных.
Все эти терабайты и петабайты данных доступны и ждут, когда их перехватят.
2. Технологии развились, чтобы сделать науку о данных доступной
По мере того, как технологии уступали место более быстрым и дешевым вычислительным мощностям, процессорам, а Интернет распространялся в массы, генерация данных стала повседневным делом. Сегодня мы находимся в технологической фазе, когда компании реинвестируют в специалистов по данным, чтобы раскрыть важные идеи, а не в избыточные наборы навыков, что приводит к неизменной потребности в специалистах по данным.
3. Увеличение числа приложений Data Science
Сегодня нет ни одной отрасли, которая не генерирует данные или не полагается на них. Здравоохранение использует данные для предоставления более качественных медицинских услуг и программ лечения, сельское хозяйство использует данные для повышения урожайности, проращивания семян и даже контроля водного цикла. Промышленность использует данные для точного прогнозирования неисправности оборудования и машин, автомобильная промышленность использует данные для обеспечения лучшего подключения автомобильных объектов и т. д.
Это лишь верхушка айсберга, и данные используются для различных целей, которые мы не можем себе представить.
4. Впечатляющая шкала заработной платы и возможности роста
Профессии, связанные с наукой о данных, сегодня являются одними из самых высокооплачиваемых. Из-за меньшего количества талантов компании готовы платить на 30-50% больше, чем за другие более традиционные технические должности. Упомянутое выше исследование заработной платы также показывает, что зарплата новичков в науке о данных составляет до 6 лаков в год, поскольку специалисты по данным и опытные специалисты могут получать домой до 20 лаков в год.
Работа Data Science имеет дополнительный бонус. Будучи нишевой обязанностью, которую нельзя заменить немедленно, специалисты по данным получают лучшие условия труда, такие как гибкий график и более высокие надбавки к заработной плате.
Хотите получить работу в Data Science?
Это прекрасное время. Спрос быстро растет, а традиционные навыки быстро устаревают.
Благодаря тому, что все больше компаний осознают эту технологию, рабочие места в области обработки данных в Индии перевешивают другие рабочие места в сфере ИТ. Такие города, как Мумбаи, Ченнаи и Бангалор, лидируют в Индии по количеству вакансий в области науки о данных, — это идеальное время, чтобы переключиться на карьеру в области науки о данных.
Получите сертификат по науке о данных от лучших университетов мира. Изучите программы Executive PG, Advanced Certificate Programs или Master Programs, чтобы ускорить свою карьеру.
Наука о данных в одном изображенииВы занимаетесь наукой о данных? Как вы думаете, в долгосрочной перспективе спрос на рабочие места в области науки о данных будет продолжать расти или снизится?
Эта статья была первоначально опубликована в блоге The CutShort .
Что нужно специалисту по данным?
Сегодня данные правят миром. От самолета Boeing 787 до мобильных телефонов, которыми мы пользуемся каждый день, все в этом мире потребляет и генерирует данные. Если вы просто выполняете поиск в Google, вы генерируете данные. Вам нравится пост в Instagram, вы генерируете данные. Когда нас окружает так много данных, нам нужен кто-то, кто может с ними справиться и извлечь из них что-то значимое, и именно этим занимается специалист по данным. Наука о данных — это искусство обработки больших блоков больших данных и извлечения из них обработанной информации.
Сколько вам платит наука о данных?
С таким количеством важных применений науки о данных она действительно находится в тренде с нашей постоянно растущей зависимостью от данных и технологий. Существует огромный разрыв между спросом и предложением специалистов по данным, что делает их одной из самых высокооплачиваемых областей в 2021 году. Специалист по данным с 5-летним опытом зарабатывает около 300 000 долларов в год. Достойный специалист по данным зарабатывает около 123 000 долларов в год, тогда как средняя зарплата специалистов по данным составляет около 91 000 долларов в год. Это только базовый оклад. Специалисты по данным также получают привлекательный медиа-бонус в размере около 8 тысяч долларов в диапазоне от 1 до 17 тысяч долларов.
Как стать Data Scientist и какой должна быть карьера?
Наука о данных — это область, которая вознаграждает вас почти лучше, чем любая другая область, но требует от вас следовать определенному карьерному пути, чтобы стать достойным специалистом по данным. Прежде всего, вы должны получить степень бакалавра в области компьютерных наук (CS), информационных технологий (IT) или математики. После получения степени вы должны получить работу начального уровня в качестве аналитика данных или младшего специалиста по данным, чтобы получить опыт, прежде чем приступать к большим играм. Наука о данных — это область, в которой требуется как минимум степень магистра или доктора философии, чтобы получить большие возможности. Вы также можете получить степень магистра параллельно с работой начального уровня. Квалификация играет важную роль в вашем продвижении по службе. После завершения высшего образования вы можете претендовать на должность старшего специалиста по данным.