Data Science - analiza danych na wagę złota

15 października 2023 Tomasz Wiśniewski Analiza danych, Big Data

W erze cyfrowej informacja stała się jednym z najcenniejszych zasobów. Każdego dnia generujemy ogromne ilości danych, które - odpowiednio przeanalizowane - mogą dostarczyć nieocenionych insights dla biznesu. Data Science, czyli nauka o danych, to dziedzina, która w Polsce i na świecie przeżywa prawdziwy rozkwit.

Czym właściwie jest Data Science?

Data Science to interdyscyplinarna dziedzina wykorzystująca metody naukowe, procesy, algorytmy i systemy do ekstrahowania wiedzy i wniosków z danych strukturalnych i niestrukturalnych. Łączy elementy statystyki, analizy danych, uczenia maszynowego i powiązanych metod w celu zrozumienia i analizy faktycznych zjawisk za pomocą danych.

W praktyce data scientist (analityk danych) to osoba, która:

Dlaczego Data Science stało się tak poszukiwaną specjalizacją?

Kilka czynników przyczyniło się do gwałtownego wzrostu zapotrzebowania na specjalistów Data Science:

Eksplozja dostępnych danych

90% wszystkich danych na świecie zostało wygenerowanych w ciągu ostatnich kilku lat. Media społecznościowe, urządzenia IoT, transakcje e-commerce - wszystko to generuje petabajty danych, które czekają na analizę.

Podejmowanie decyzji w oparciu o dane

Firmy coraz częściej odchodzą od decyzji opartych na intuicji na rzecz decyzji podpartych twardymi danymi. Data-driven decision making (DDDM) stało się standardem w nowoczesnych organizacjach.

Przewaga konkurencyjna

Organizacje, które skutecznie wykorzystują dane do optymalizacji procesów, tworzenia nowych produktów i lepszego zrozumienia klientów, uzyskują znaczącą przewagę konkurencyjną.

"Dane są nową ropą. Tak jak ropa napędzała gospodarkę XX wieku, tak dane napędzają gospodarkę XXI wieku. Różnica polega na tym, że dane, w przeciwieństwie do ropy, są niewyczerpalne."

Prof. dr hab. Janusz Lewandowski, Dyrektor Instytutu Analityki Danych, Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie

Sytuacja Data Scientists na polskim rynku pracy

Polska stała się jednym z europejskich hubów dla specjalistów Data Science. Wiele międzynarodowych korporacji otworzyło w naszym kraju centra analityczne, a polskie firmy coraz chętniej inwestują w zespoły data science.

Wynagrodzenia

Według danych No Fluff Jobs z 2023 roku, mediana zarobków dla stanowisk związanych z Data Science w Polsce wynosi:

Branże poszukujące specjalistów Data Science

Szczególnie duże zapotrzebowanie na analityków danych obserwuje się w następujących sektorach:

Ścieżka kariery w Data Science

Jak zostać specjalistą Data Science w Polsce? Istnieje kilka typowych ścieżek:

Edukacja formalna

Wiele polskich uczelni oferuje obecnie kierunki związane z Data Science:

Kursy i bootcampy

Dla osób chcących przekwalifikować się, dostępne są intensywne kursy Data Science:

Samodzielna nauka

Dzięki licznym zasobom online, samodzielna nauka Data Science jest jak najbardziej możliwa. Popularne platformy edukacyjne oferują kursy z tej dziedziny:

Kluczowe umiejętności Data Scientist

Data Science to dziedzina wymagająca szerokiego zakresu umiejętności:

Umiejętności techniczne

Umiejętności miękkie

Wyzwania w pracy Data Scientist

Praca w Data Science wiąże się z szeregiem wyzwań:

Jakość danych

Dane w firmach często są niekompletne, zawierają błędy lub są rozproszone w różnych systemach. Czyszczenie i przygotowanie danych może zajmować nawet 80% czasu pracy analityka.

Interpretacja wyników

Przekładanie analiz na zrozumiałe i praktyczne rekomendacje biznesowe jest nie lada wyzwaniem.

Etyka i prywatność

W dobie RODO i rosnącej świadomości prywatności, data scientists muszą zwracać szczególną uwagę na etyczne aspekty wykorzystania danych.

Ciągła nauka

Dziedzina Data Science rozwija się niezwykle dynamicznie - nowe narzędzia, algorytmy i metodologie pojawiają się regularnie, wymagając ciągłego dokształcania się.

Przyszłość Data Science w Polsce

Prognozy dla rynku Data Science w Polsce są bardzo optymistyczne:

Rosnące zapotrzebowanie

Według raportu Digital Poland, luka kompetencyjna w obszarze Data Science będzie się pogłębiać, co oznacza rosnące zapotrzebowanie na specjalistów.

Specjalizacja

Obserwujemy trend w kierunku węższych specjalizacji: Data Engineers, Machine Learning Engineers, NLP Specialists, Computer Vision Experts.

Automatyzacja

Narzędzia AutoML (automatyczne uczenie maszynowe) przejmą część podstawowych zadań, ale zwiększą zapotrzebowanie na specjalistów z głębszą wiedzą analityczną.

Demokratyzacja dostępu do narzędzi

Narzędzia typu low-code umożliwią szerszemu gronu pracowników przeprowadzanie podstawowych analiz danych.

Podsumowanie

Data Science to dziedzina, która w Polsce ma przed sobą świetlaną przyszłość. Rosnąca świadomość biznesowa dotycząca wartości danych, transformacja cyfrowa przedsiębiorstw i rozwój nowych technologii napędzają zapotrzebowanie na specjalistów w tej dziedzinie.

Dla osób rozważających karierę w Data Science, najważniejsza jest solidna podstawa w zakresie matematyki, statystyki i programowania, uzupełniona o praktyczne doświadczenie w pracy z danymi. Równie istotne są umiejętności miękkie - komunikacja, myślenie analityczne i znajomość biznesu.

W czasach, gdy dane stały się jednym z najcenniejszych zasobów firm, umiejętność przekształcania ich w wartościowe insights biznesowe jest na wagę złota - dosłownie i w przenośni.

Powiązane artykuły