Дякуємо вам за участь у нашій лекції “Data Scientist/Data Analyst: Введення у професію”.
Вам, як майбутнім фахівцям, буде корисно розуміти тенденції довкола обраної вами професії. Саме тому PLATMA Academy хотіла б поділитися з вами тенденціями в галузі Data Science та Data Analytics за останній рік.
1. Збільшення використання штучного інтелекту
Штучний інтелект став необхідним інструментом для багатьох компаній, що працюють з даними. Він допомагає автоматизувати процеси, підвищує продуктивність та робить прогнозування більш точним. Наприклад, за даними IBM, переважна більшість компаній впроваджують системи штучного інтелекту для підвищення ефективності бізнес-процесів.
2. Зростання значення етики даних
У зв’язку зі збільшенням кількості даних, які збираються та аналізуються інструментами Data Science та Data Analysis, стає дедалі важливіше дотримуватися етичних принципів обробки даних. Компанії активно впроваджують суворі правила та політики щодо захисту конфіденційності й приватності даних. Це вкладається в загальне бачення розвитку бізнесу та суспільства на багатьох рівнях. Зокрема, прийнятого Європейським союзом Загального регламенту про захист персональних даних (GDPR), який вимагає від компаній дотримуватися суворих правил щодо збору та обробки даних користувачів.
3. Зростання попиту на спеціалістів з аналітики даних
Попит на кваліфікованих фахівців у сфері Data Analytics стрімко зростає. Компанії шукають спеціалістів, які можуть ефективно аналізувати великі обсяги даних та знаходити цінні інсайти для бізнесу. За даними LinkedIn, попит на спеціалістів з аналітики даних зріс на 56% за останні два роки та продовжує рости.
4. Розвиток машинного навчання
Машинне навчання також стає все більш популярним інструментом для аналізу даних та прийняття рішень. Від аналітики простих моделей до складних алгоритмів, машинне навчання використовується для розв’язання різноманітних завдань у багатьох галузях. Наприклад, за даними Amazon, впровадження машинного навчання вдалося знизити час обробки замовлень на 25%.
5. Розширення областей застосування
Застосування Data Science та Data Analytics розширюється на нові галузі, такі як медицина, фінанси, реклама та інші. Це відкриває нові можливості для використання даних у вирішенні складних проблем та підвищенні ефективності бізнесу. Наприклад, за даними Netflix, аналітика даних допомогла збільшити кількість годин перегляду на їхній платформі на 20%.
6. Збільшення уваги до візуалізації даних
Візуалізація даних стає все популярнішою серед компаній та аналітиків, оскільки вона допомагає зрозуміти складні дані та представити їх у зручній формі для прийняття рішень. Зокрема, за даними Tableau, користування візуалізацією даних допомогло компаніям збільшити швидкість прийняття рішень на 70%.
Усі ці тенденції вказують на постійний розвиток і перетворення сфери Data Science та Data Analytics. Згідно з останніми дослідженнями, попит на фахівців у цих галузях зростає експоненціально. Відомі компанії постійно розширюють свої команди аналітиків даних та науковців з даних для оптимізації своєї діяльності та прийняття стратегічних рішень.
Також варто відзначити, що роль Data Scientist/Data Analyst стає все більш різноманітною та важливою. Вона охоплює роботу з великими обсягами даних, статистичний аналіз, машинне навчання та багато іншого. Тримайте свій палець на пульсі інновацій, оскільки ця галузь постійно еволюціонує. Розуміння останніх технологій та тенденцій у сфері Data Science та Data Analytics – ключ до вашої успішної кар’єри.
