В сегодняшнем современном сценарии мы видим, что все больше и больше компаний осваивают и по-настоящему раскрывают возможности науки о данных. Большинству предприятий было бы полезно структурировать свои данные, а применение науки о данных можно использовать в различных областях. В будущем у нас будут еще более мощные приложения, и мы упростим процесс, что позволит малым предприятиям и частным лицам использовать преимущества данных и процессов, таких как Глубокое обучение и машинное обучение, которые все это часть науки о данных.

Больше стратегий в области науки о данных

Наука о данных — это не что иное, как количественный подход к проблеме. Раньше из-за нехватки данных или вычислительной мощности мы полагались на другие вещи, такие как авторитарная прихоть, консенсус и экспертная интуиция. Сегодня это вообще не работает, и, без сомнения, через десять лет это будет еще менее эффективно. Таким образом, специалисты по данным создают структуры, которые могут говорить, предвидеть, предсказывать и давать реальные результаты.

Более четко определенные роли

Наука о данных станет более популярной, и большинству клиентов станет понятнее, чем занимаются специалисты по данным. Сегодня специалист по данным — это обширное универсальное название. Люди в рыночной отрасли использовали обозначения и описания немного свободно. Кроме того, существует большая путаница в отношении того, кто чем занимается.

Мы разделяем роли данных на четыре отдельные, но пересекающиеся позиции:

  • Аналитик данных: обрабатывает и интерпретирует данные, чтобы получить ценную информацию для компании.
  • Инженер данных: он просто разрабатывает, тестирует и поддерживает архитектуры данных, чтобы данные были доступны и готовы к анализу.
  • Архитектор данных. Разрабатывает архитектуру данных для эффективного сбора, организации, интеграции, централизации и обслуживания данных.
  • Ученый по данным: анализ данных после того, как объем и скорость данных достигнут уровня, требующего технических навыков.

Спрос на более мягкие навыки

Со временем станет ясно, что будет много специалистов по данным, владеющих языком R или Python. Но как насчет способности продавать идеи руководству, способности убеждать в том, что за вашими идеями стоит следовать? Визуализация делает половину работы, а вторая половина — старый добрый маркетинг. Более того, мы можем увидеть сдвиг парадигмы в сторону тех, кто знает, как вести критические разговоры вокруг различных проблем, связанных с продуктом. Так что всегда будут востребованы те, кто может совмещать как hard skills, так и soft skills.

Облачная наука о больших данных

Облачные вычисления — это сильная тенденция, которая штурмом берет область науки о данных. Облачные вычисления дают возможность любому специалисту по данным из любой точки мира получить практически неограниченную вычислительную мощность и предел емкости хранилища. Вычислительная мощность по запросу очень привлекательна для специалистов по данным, которым нужны ресурсы, когда они им нужны.

Появляется все больше вариантов облачных вычислений, которые могут выбирать специалисты по данным, из Microsoft Azure ML, BigQuery ML, Amazon SageMaker, Google Dataproc, NVIDIA GPU Cloud, IBM Cloud и многих других поставщиков более мелкого уровня, таких как BigML.

Все, от данных до вычислительной мощности, растет очень быстрыми темпами. Поскольку область науки о данных продолжает развиваться в 2032 году, мы можем даже увидеть, как вся наука о данных будет проводиться исключительно в облаке из-за большого объема данных и уровня вычислительных ресурсов, необходимых для обработки данных.

Продолжение внедрения DataOps на предприятии

DevOps показал себя на сцене разработка программного обеспечения с набором практик и методологий для дальнейшего развития доставки и качества приложений. С этого момента возникло множество вариаций портфеля: DesignOps для Agile-продвижения UI/UX, AIOps для аналитических идей и многое другое.

Естественно, наука о данных также имеет свою разновидность DevOps, называемую DataOps. Как и другие производные, DataOps заимствует свои инструменты и процессы у DevOps для обеспечения гибкости в управлении сложными инфраструктурами данных и повышения скорости или точности итоговой аналитики.

По мере того, как машинное обучение получает все более широкое распространение на предприятии, DataOps становится все более важным для включения моделей машинного обучения в новые или существующие рабочие бизнес-процессы.

Как показано в отчете директора по исследованиям Gartner, ‌Soyeb‌ ‌Barot, создание‌ ‌общей‌ архитектуры‌ ‌шаблона‌‌, который помогает‌ ‌с‌ ‌эксплуатацией‌ ‌Данных‌ ‌Наукой‌ ‌и‌ ‌Машинное обучение ‌конвейеров‌ ‌и‌ ‌было‌ ‌признано ‌одной‌ ‌из‌ ‌основных‌ ‌тенденций‌ ‌на‌ ‌2021‌.

Если вы заинтересованы в самой популярной области 2021 года и хотите продолжить карьеру в области науки о данных в 2022 году, Tutort Academy здесь для вас.

Tutort Academy — это универсальное решение для всех, кто хочет сменить карьеру в области науки о данных. Мы полностью поддержим вас в вашем карьерном переходепутешествия. Вы также получите индивидуальную помощь в трудоустройстве, руководство к собеседованию, подготовку к собеседованию, разминочные занятия по программированию для непрограммистов и проекты в реальном времени, что является премиальным преимуществом.