Πώς η Επιστήμη των Δεδομένων θα «ξεκλειδώσει» θέσεις εργασίας!
Πώς η Επιστήμη των Δεδομένων θα «ξεκλειδώσει» θέσεις εργασίας
Η Επιστήμη των Δεδομένων είναι μια επαναστατική τεχνολογία για την οποία, πλέον, μιλάνε όλοι. Ενώ πολλοί άνθρωποι επιθυμούν να γίνουν Επιστήμονες Δεδομένων, είναι σημαντικό να σταθμιστούν τα πλεονεκτήματα της Επιστήμης αυτής και να δοθεί μια πραγματική εικόνα.
Η Επιστήμη των Δεδομένων είναι η μελέτη των δεδομένων. Πρόκειται για εξαγωγή, ανάλυση, οπτικοποίηση, διαχείριση και αποθήκευση δεδομένων για τη δημιουργία πληροφοριών. Αυτές οι πληροφορίες βοηθούν τις εταιρείες να λάβουν σημαντικές αποφάσεις βάσει δεδομένων. Είναι ένας διεπιστημονικός τομέας που οδηγεί σε μια από τις πιο περιζήτητες θέσεις εργασίας λόγω της αφθονίας θέσεων στην παγκόσμια αγορά και της προσοδοφόρας κλίμακας αποδοχών.
Το πεδίο είναι τεράστιο και έχει πληθώρα πλεονεκτημάτων. Τα διάφορα οφέλη της Επιστήμης των Δεδομένων είναι τα εξής:
- Έχει μεγάλη ζήτηση. Είναι η ταχύτερα αναπτυσσόμενη δουλειά στο LinkedIn και προβλέπεται ότι θα δημιουργήσει 11,5 εκατομμύρια θέσεις εργασίας έως το 2026.
- Υπάρχουν πολύ λίγοι άνθρωποι που έχουν τις απαιτούμενες δεξιότητες για να γίνουν επιστήμονες δεδομένων. Αυτό καθιστά την επιστήμη δεδομένων λιγότερο κορεσμένη σε σύγκριση με άλλους τομείς Πληροφορικής.
- Είναι μία από τις πιο καλά αμειβόμενες θέσεις εργασίας. Σύμφωνα με την Glassdoor, οι Data Scientists βγάζουν κατά μέσο όρο 116.100 € ετησίως.
- Υπάρχουν πολλές εφαρμογές της Επιστήμης Δεδομένων. Χρησιμοποιείται ευρέως στην Υγεία, στο Τραπεζικό σύστημα, σε Συμβουλευτικές υπηρεσίες και στο ηλεκτρονικό εμπόριο. Το Facebook αξιοποιεί τα δεδομένα για να επαναπροσδιορίσει την κοινωνική δικτύωση και τη διαφήμιση, η Uber για να βελτιώνει τις διαδρομές, οι Τράπεζες είναι σε θέση να εντοπίσουν απάτες στις πληρωμές και τις πιστωτικές κάρτες, η Airbnb χρησιμοποιεί δεδομένα ώστε οι προτιμήσεις του χρήστη να ταιριάζουν με τις διάφορες παραμέτρους για την παροχή ιδανικών καταλυμάτων και τοποθεσιών, ενώ το Spotify και το Youtube για την παροχή εξατομικευμένων μουσικών προτάσεων ή προτάσεων βίντεο.
- Καθιστά τα προϊόντα πιο έξυπνα. Η Επιστήμη δεδομένων περιλαμβάνει τη χρήση της Μηχανικής Μάθησης που επέτρεψε στους κλάδους να δημιουργήσουν καλύτερα προϊόντα προσαρμοσμένα ειδικά για τις εμπειρίες των πελατών. Για παράδειγμα, ιστότοποι ηλεκτρονικού εμπορίου (Amazon) παρέχουν εξατομικευμένες πληροφορίες στους χρήστες βάσει των ιστορικών αγορών τους. Αυτό επέτρεψε στους υπολογιστές να κατανοήσουν την ανθρώπινη συμπεριφορά και να λάβουν αποφάσεις βάσει δεδομένων. Ο τομέας της Υγείας έχει βελτιωθεί σημαντικά λόγω της επιστήμης δεδομένων. Με την έλευση της μηχανικής μάθησης, διευκολύνθηκε η ανίχνευση καρκινικών όγκων πρώιμου σταδίου.
Η δημιουργία, λοιπόν, δεδομένων, η καταγραφή και η εξαγωγή τους , ο ερευνητικός σχεδιασμός, η ανάλυση και η εξόρυξη δεδομένων θα δώσουν νέες θέσεις εργασίας στο μέλλον. Παρόμοια με έναν υπεύθυνο καθαριότητας σε ένα κτίριο, θα χρειαστούμε υπεύθυνους να «τακτοποιούν δεδομένα». Παρόμοια με έναν ανθρακωρύχο, θα χρειαστούμε τους ανθρώπους να εξορύξουν και να φιλτράρουν δεδομένα και να βρουν νέα μέρη για να αποθηκεύσουμε σύνολα δεδομένων. Χρειαζόμαστε επαγγελματίες στον τομέα της ασφάλειας στον κυβερνοχώρο για να μας προστατεύσουν όπως και η αστυνομία σήμερα.
Χρειαζόμαστε αρχιτέκτονες υπολογιστών και εφαρμογών για να μας βοηθήσουν να περιηγηθούμε και να δημιουργήσουμε ιστορίες με όλα τα δεδομένα, όχι μόνο μηχανήματα. Συναφή αντικείμενα σπουδών που επιτρέπουν την κατάρτιση στην Επιστήμη των Δεδομένων είναι η Φυσική, τα Μαθηματικά, η Στατιστική, ο Ηλεκτρολόγος Μηχανικός Μηχανικός Ηλεκτρονικών Υπολογιστών, η Πληροφορική, η Επιστήμη Υπολογιστών, η Εφαρμοσμένη Πληροφορική, η Διοικητική Επιστήμη και Τεχνολογία, τα Οικονομικών Επιστημών, η Λογιστική Χρηματοοικονομική, η Διοίκηση Επιχειρήσεων.
Επιμέλεια: Παναγιώτης Παππάς, Σύμβουλος Σταδιοδρομίας EmployEdu | Σύμβουλοι Εκπαίδευσης & Σταδιοδρομίας