Specjaliści data science

Data dodania: 21.04.2016

Specjaliści data science, w dobie cyfryzacji i rosnącej ilości generowanych danych, stali się jednymi z najbardziej pożądanych pracowników na rynku pracy. Kim są badacze danych? Jak uczyć się tego zawodu? Czym kierować się przy wyborze pracodawcy? Na te pytania odpowiadają eksperci SAS Institute Polska.

Specjaliści data science

Według danych Gartnera do 2020r. na świecie może być nawet 26 miliardów połączonych urządzeń tworzących nowe dane. Rozwój nowych technologii w zakresie Big Data i co za tym idzie, potrzeba zarządzania coraz większą ilością danych i informacji, przyczyniły się do powstania nowej specjalizacji - data scientist. Historia tego zawodu jest dość krótka − sięga 2008r., kiedy to D.J. Patil i Jeff Hammerbacher, odpowiedzialni wtedy za analitykę w LinkedIn i Facebook, użyli tego terminu po raz pierwszy. Już kilka lat później Hal Varian, główny ekonomista Google, określił ten zawód jako najbardziej pożądany w tym dziesięcioleciu. A co tak naprawdę kryje się pod nazwą data scientist?

Specjaliści data science bardzo często zaczynali swoją karierę jako analitycy danych lub statystycy, jednak ich rola znacznie się poszerzyła w momencie, kiedy okazało się, że o skutecznym rozwoju i przewadze konkurencyjnej przedsiębiorstw decyduje umiejętność analizowania coraz większych zbiorów różnorodnych danych. W oparciu o rekomendacje, oparte na tak szerokich i zaawansowanych analizach, przedsiębiorstwa są w stanie budować nowe strategie i wytyczać właściwe kierunki działań. 

- W miarę rozwoju środowisk Big Data oraz technologii przechowywania i przetwarzania wielkich zbiorów danych, takich jak Hadoop, znacząco zmienia się podejście firm do wykorzystania danych w działalności biznesowej. Dane to dziś kluczowe aktywa. Wymagają one analitycznego podejścia, twórczej dociekliwości i umiejętności wydobycia z nich wartościowej wiedzy, która zapewni przewagę konkurencyjną i wzrost biznesu. Do realizacji tych zadań firma potrzebuje specjalistów, których nazywamy data scientist - mówi Miłosz Trawczyński, Business Consulting Manager w SAS Institute Polska.

Zapotrzebowanie na „władców danych” − jak czasami określa się specjalistów data science − z roku na rok jest coraz większe. Wystarczy wspomnieć, że według ankiety firmy Glassdoor „25 Best Jobs in America” z 2016r., ta specjalizacja jest najbardziej poszukiwanym zawodem w USA. Również w Polsce firmy coraz śmielej zgłaszają zapotrzebowanie na tego typu pracowników. Umiejętność rozwiązywania problemów, komunikatywność oraz niezaspokojona ciekawość dotycząca funkcjonowania różnych mechanizmów – to tylko przykładowe umiejętności, które będą atutem dla pracodawcy. Oprócz tego należy posiadać wiedzę w zakresie: statystyki, języka programowania np. SAS, R lub Python, bazy danych, jak np. MySQL oraz PostSQL, wizualizacji danych czy technik raportowania.

Wybór kariery ukierunkowanej na data science jest mądrym posunięciem. Gwarantuje szerokie możliwości zatrudnienia oraz szansę na pracę w nowych technologiach lub biznesie, z dużym polem do popisu w zakresie eksperymentowania i kreatywności.

Jak zostać badaczem danych?

Data scientist musi posiadać bardzo szeroki zakres umiejętności. Począwszy od takich zagadnień jak: matematyka i informatyka, poprzez programowanie, uczenie maszynowe, zastosowanie zaawansowanych narzędzi analitycznych, a na wiedzy i praktyce biznesowej kończąc. – Co ważne, aby zdobyć wiedzę w tym zawodzie, nie trzeba wyjeżdżać za granicę. Polskie uczelnie posiadają w swojej ofercie dydaktycznej kierunki studiów, które pomagają zdobyć niezbędne umiejętności w tej specjalizacji – wyjaśnia Miłosz Trawczyński z SAS Institute Polska.

Wykształcenie zdobyć można zarówno na certyfikowanych ścieżkach studiów, jak i na kierunkach magisterskich oraz podyplomowych. Przykłady uczelni, które oferują programy nauczania w tym zakresie to miedzy innymi Szkoła Główna Handlowa w Warszawie, która oferuje studia magisterskie:  Advanced Analytics – Big Data oraz podyplomowe: Analizy Statystyczne i Data Mining w Biznesie, Akademia analityka - analizy statystyczne i data mining w biznesie oraz Inżynieria Danych – Big Data. Inne przykłady studiów podyplomowych, które kształcą w tej tematyce, to Systemy Informacyjne i Analiza Danych w Szkole Głównej Gospodarstwa Wiejskiego, Metody statystyczne w biznesie - warsztaty z oprogramowaniem SAS na Uniwersytecie Warszawskim oraz studia realizowane pod patronatem SAS na Uniwersytecie Ekonomicznym w Poznaniu.

W ramach studiów przyszli adepci tego zawodu poznają zagadnienia dotyczące metod analizy statystycznej i data miningu, czyli eksploracji danych. Duży nacisk kładzie się zwłaszcza na wiedzę praktyczną i poznanie zagadnień od strony biznesowej. Oczywiście w ramach prowadzanych zajęć nie zapomina się o teorii, której zrozumienie i przyswojenie w tej dziedzinie jest koniecznością. Osoby interesujące się analizą sieci społecznościowych, text analytics, scoringiem kredytowym, zastosowaniem modeli mieszanych i wielopoziomowych oraz innymi zagadnieniami analitycznymi, z pewnością znajdą coś dla siebie.

Czym kierować się przy wyborze pracodawcy?

Decydując się na zawód data scientist przy wyborze pracodawcy warto przeanalizować takie kwestie jak: przetwarzanie dużych zbiorów danych w codziennej działalności tej firmy oraz możliwość mierzenia się ze złożonymi wyzwaniami biznesowymi. Ważnym czynnikiem jest również gotowość i umiejętność wykorzystania wiedzy uzyskanej z danych w praktyce w celu transformacji procesów i zwiększenia innowacyjności organizacji. 

- Bardzo istotnym aspektem pracy specjalisty data science jest dostęp do innowacyjnych i zaawansowanych technologii, które umożliwiają szybką i wszechstronną analizę różnych rodzajów danych, najlepiej w czasie rzeczywistym. Ważne jest również, aby pracodawca zapewniał udział w ciekawych i nowatorskich projektach w różnych branżach i obszarach biznesowych. W swojej pracy mam okazję uczestniczyć w nowatorskich wdrożeniach systemów Big Data, Enterprise Fraud Management, Enterprise Risk Management, Real-Time Integrated Marketing Management, które dają mi szansę na intensywny rozwój oraz podejmowanie złożonych wyzwań z obszaru data science. – mówi Aneta Maksymiuk, Analytical Consultant w SAS Institute Polska.

Zawód data scientist jest doskonałym przykładem na to, jak rozwój nowych technologii w coraz większym zakresie wpływa na zmiany na rynku pracy. Wraz z rosnącym zapotrzebowaniem na innowacyjne rozwiązania, rośnie zapotrzebowanie przedsiębiorstw na nowe kompetencje i specjalizacje.  Zaledwie dekadę temu nikt nie miał pojęcia o zawodzie data scientist. Tymczasem teraz dla przedsiębiorców najważniejsze staje się zidentyfikowanie talentów i przyciągnięcie ich do swojej firmy, a następnie szybkie przeszkolenie i wdrożenie w realizację zaawansowanych projektów. Nagła popularność tego zawodu pokazuje również, że organizacje coraz bardziej zmagają się z „armagedonem” danych i potrzebują skutecznego, a także kreatywnego połączenia różnego rodzaju analiz. Data scientist przychodzi tu z pomocą.

Materiały powiązane

RaportyWydajność pracowników i wzrost jakości obsługi klientów głównymi powodami transformacji cyfrowej
Wydajność pracowników i wzrost jakości obsługi klientów głównymi powodami transformacji cyfrowej
28.08.2018
PolskaŁódź na weekend 7 - 9 września
Łódź na weekend 7 - 9 września
07.09.2018
RaportyInternetowy handel zwiększył dług w realu o prawie jedną piątą
Internetowy handel zwiększył dług w realu o prawie jedną piątą
27.08.2018
Poprzedni
Olivia Four z certyfikatem BREEAM Excellent
Olivia Four z certyfikatem BREEAM Excellent
Następny
Współczesny napad na bank: banki i ich klienci na celowniku
Współczesny napad na bank: banki i ich klienci na celowniku

Newsletter

Kalendarium

  • Międzynarodowy Kongres Biogospodarki Łódź 201824.09.2018 Łódź
  • IT w Służbie Zdrowia GigaCon - Warszawa25.09.2018 Warszawa
  • How to prepare organization for automation? 25.09.2018
Zobacz inne

Oferty Pracy

  • Project ManagerAdaptive Group Sp. z o.o.
  • Project Leader / Process ConsultantAdaptive Group Sp. z o.o.Łódź
Zobacz inne
  • Adaptive Group Sp. z o.o.Shared Services Centers, Business Process Outosurcing, Nearshoring and Offshoring Support, Transformation Programs, Business Architecture, Process Design,Organisation Optimization & Improvements
Zobacz inne

Eksperci

Anna Dmochowska
Anna Dmochowska
zobacz innych

Bibliografia Outsourcingu

Mamy już 38826
pozycji w bazie

Outsourcing&More

Newsroom

  • „Cyfrowe biuro - droga do cyfrowej firmy”„Cyfrowe biuro - droga do cyfrowej firmy”21.09.2018
  • GPO: KAŻDY PROCES MA DWA KOŃCEGPO: KAŻDY PROCES MA DWA KOŃCE21.09.2018
  • Bydgoszcz na weekend 21 - 23 wrześniaBydgoszcz na weekend 21 - 23 września21.09.2018
  • Łódź na weekend 21 - 23 wrześniaŁódź na weekend 21 - 23 września21.09.2018
  • Poznań na weekend 21 - 23 wrześniaPoznań na weekend 21 - 23 września21.09.2018
Zobacz inne

Literatura

Sabotaż w dziale obsługi klienta, czyli jak zniechęcić klientów i sprawić, by odeszli
Sabotaż w dziale obsługi klienta, czyli jak zniechęcić klientów i sprawić, by odeszliOnepress
Zobacz inne

Blogi

  • Workplejsowe  ROI
    Workplejsowe ROIKarina Kreja
  • Sześć zasad osobistej efektywności w sprzedaży
    Sześć zasad osobistej efektywności w sprzedażyRobert Zych
  • Wellness: Twój idealny dzień pracy
    Wellness: Twój idealny dzień pracyKarina Kreja
  • Weekendowy KINT, czyli Krótko I Na Temat po raz 21
    Weekendowy KINT, czyli Krótko I Na Temat po raz 21Wiktor Doktór
  • Znaczeniowe pomyłki środowiskowe
    Znaczeniowe pomyłki środowiskoweKarina Kreja
Zobacz inne
  • Anna Sarnacka–Smith
    Anna Sarnacka–SmithDIAGNOZA KOMPETENCJI DISC D3, EFFECTIVENESS
  • Waldek Olbryk
    Waldek Olbryk
  • Hubert Lipiński
    Hubert LipińskiTrener, Doradca, Menedżer, założyciel i właściciel firmy szkoleniowo doradczej bpcr.pl
  • Maciej Buś
    Maciej BuśEkspert Customer Contact Center, Klientomaniak, Konsultant
  • Karina Kreja
    Karina KrejaEkspert Strategii Środowiska Pracy, Architekt, Rzeczoznawca Majątkowy.
Zobacz inne

Baza Firm

ASPIRE
ASPIRE
Zobacz inne