Η Επιστήμη Δεδομένων (Data Science) και τα Μεγάλα Δεδομένα (Big Data) είναι από τους πιο δυναμικούς και περιζήτητους τομείς στην Τεχνολογία Πληροφοριών και Επικοινωνιών.

Η Επιστήμη Δεδομένων (Data Science) έχει εξελιχθεί τα τελευταία χρόνια σε έναν από τους πιο δυναμικούς και περιζήτητους τομείς της σύγχρονης οικονομίας που αξίζει να μπει στους «στόχους» των υποψηφίων των Πανελληνίων 2026. Σε έναν κόσμο όπου παράγονται καθημερινά τεράστιες ποσότητες πληροφοριών –από τα μέσα κοινωνικής δικτύωσης μέχρι τις ηλεκτρονικές συναλλαγές και τις «έξυπνες» συσκευές– η ανάγκη για επεξεργασία, ανάλυση και αξιοποίηση των δεδομένων είναι πιο σημαντική από ποτέ. Είναι ένας τομέας σπουδών που μπορεί να ανοίξει τον δρόμο για ένα ευρύ φάσμα επαγγελματικών ευκαιριών, με υψηλές απολαβές και σημαντικές προοπτικές εξέλιξης.

Η Επιστήμη Δεδομένων αποτελεί έναν διεπιστημονικό κλάδο που συνδυάζει τη στατιστική, τα μαθηματικά, την πληροφορική και την τεχνητή νοημοσύνη. Στόχος της είναι η εξαγωγή χρήσιμων συμπερασμάτων από μεγάλα και σύνθετα σύνολα δεδομένων, τα οποία μπορούν να αξιοποιηθούν για τη λήψη αποφάσεων σε επιχειρήσεις, οργανισμούς και κυβερνήσεις. Η σημασία της είναι τεράστια, από την πρόβλεψη οικονομικών τάσεων και την ανάπτυξη νέων προϊόντων, μέχρι τη βελτίωση των υπηρεσιών υγείας και την αντιμετώπιση κοινωνικών προβλημάτων. Η ραγδαία ψηφιοποίηση της καθημερινότητας έχει δημιουργήσει μια «έκρηξη» δεδομένων. Κάθε ενέργεια στο διαδίκτυο αφήνει πίσω της πληροφορίες, οι οποίες, αν αναλυθούν σωστά, μπορούν να προσφέρουν πολύτιμη γνώση. Οι επιχειρήσεις επενδύουν ολοένα και περισσότερο σε ειδικούς που μπορούν να «διαβάσουν» αυτά τα δεδομένα και να τα μετατρέψουν σε στρατηγικά πλεονεκτήματα. Αυτό έχει ως αποτέλεσμα τη συνεχή αύξηση της ζήτησης για επαγγελματίες στον χώρο της Επιστήμης Δεδομένων, τόσο στην Ελλάδα όσο και διεθνώς. Με αυτά τα δεδομένα λοιπόν, ένας επιστήμονας στην Ανάλυση Δεδομένων δεν επεξεργάζεται απλώς αριθμούς, αλλά είναι ικανός να αξιολογεί σενάρια, να εκτιμά πιθανά αποτελέσματα και να συμβάλλει καθοριστικά στη λήψη στρατηγικών επιχειρηματικών αποφάσεων.

Ο Σκαρλάτος Κωνσταντίνος, Σύμβουλος Επαγγελματικού Προσανατολισμού παραθέτει στο Dnews τα πέντε δυναμικά επαγγέλματα που σχετίζονται με τις σπουδές στην Επιστήμη Δεδομένων τονίζοντας ότι προσφέρουν ποικίλες και ελκυστικές επαγγελματικές διεξόδους, ανεξάρτητα από το αν κάποιος έχει τεχνικό ή διοικητικό προφίλ.

– Αναλυτής Δεδομένων (Data Analyst):  Ο Αναλυτής Δεδομένων (Data Analyst) απασχολείται σε εταιρείες τηλεπικοινωνιών, χρηματοοικονομικούς οργανισμούς και κατασκευαστικές εταιρείες. Επικεντρώνεται, κυρίως, στην καταγραφή, ερμηνεία και οπτικοποίηση δεδομένων μέσα από γραφήματα και αναφορές. Χαρακτηριστικό παράδειγμα αποτελεί η ανάλυση καταναλωτικής συμπεριφοράς σε συνάρτηση με εποχικές τάσεις, δημογραφικά στοιχεία και φύλο, με σκοπό την υποστήριξη των τμημάτων marketing και πωλήσεων.

– Μηχανικός Μεγάλων Δεδομένων (Big Data Engineer): Ο Μηχανικός Μεγάλων Δεδομένων (Big Data Engineer) -γνωστός και ως Eιδικός στην Εξόρυξη Δεδομένων (Data Mining)- εργάζεται σε μεγαλύτερες τεχνολογικές εταιρείες, σε πλατφόρμες ψυχαγωγίας αλλά και εμπορικούς ομίλους. Το αντικείμενο του Μηχανικού Μεγάλων Δεδομένων έγκειται στη συλλογή και ανάλυση μεγάλου όγκου δεδομένων, μερικές φορές από μη δομημένες πληροφορίες, τα οποία αφορούν όχι μόνο τη μετέπειτα ανάπτυξη αλλά και τη συντήρηση της τεχνολογικής υποδομής της εταιρείας. Για τον λόγο αυτό απαιτούνται γνώσεις προγραμματισμού σε προχωρημένο επίπεδο και εξοικείωση με εργαλεία, όπως Hadoop, Spark και SQL.

– Ειδικός Επιχειρησιακής Ευφυΐας (Business Intelligence Reporting Professional): Ο Ειδικός Επιχειρησιακής Ευφυΐας (Business Intelligence Reporting Professional) εστιάζει στην εξαγωγή αξιοποιήσιμων συμπερασμάτων από δομημένα δεδομένα, χρησιμοποιώντας τόσο στατιστικά εργαλεία όσο και τεχνικές προγραμματισμού. Στόχος του είναι η μετατροπή των δεδομένων σε κατανοητές αναφορές και dashboards που βοηθούν τη διοίκηση να λαμβάνει τεκμηριωμένες αποφάσεις. Πρόκειται για ένα τομέα που συνδυάζει τεχνική κατάρτιση και επιχειρηματική σκέψη.

– Στατιστικός (Statistician): Ο Στατιστικός (Statistician) μπορεί να απασχοληθεί σε ένα ευρύ φάσμα τομέων: από κυβερνητικούς φορείς και τοπικούς οργανισμούς αυτοδιοίκησης έως ιδιωτικές εταιρείες, συμβουλευτικές εταιρείες, τμήματα έρευνας αγοράς και ακαδημαϊκά ερευνητικά κέντρα. Αν και η κλασική οδός για τα παραπάνω είναι ένα μεταπτυχιακό πρόγραμμα στη Στατιστική, το μεταπτυχιακό στην Ανάλυση Δεδομένων μπορεί να προσφέρει ένα ισχυρό προβάδισμα.

– Διευθυντής Έργου (Project Manager): Ο Program ή Project Manager διαδραματίζει κεντρικό ρόλο στη διαχείριση επιχειρηματικών αποφάσεων που βασίζονται σε δεδομένα. Αξιολογεί τα αποτελέσματα και τις προτάσεις του τμήματος ανάλυσης, σχεδιάζει την υλοποίηση των έργων, διασφαλίζει την τήρηση των προδιαγραφών και διαχειρίζεται τον προϋπολογισμό. Σε πολλές περιπτώσεις, απαιτούνται και βασικές γνώσεις Στατιστικής. Αν και υπάρχουν αμιγώς μεταπτυχιακά προγράμματα στη Διαχείριση Έργου, ένα μεταπτυχιακό στην Ανάλυση Δεδομένων παρέχει ισχυρό συγκριτικό πλεονέκτημα στον ανταγωνιστικό αυτό χώρο.

Επιμέλεια: Σκαρλάτος Κωνσταντίνος, Σύμβουλος Σταδιοδρομίας της EMPLOY EDU |Σύμβουλοι Εκπαίδευσης & Σταδιοδρομίας, αποκλειστικά για το dnews.gr