V současné době patří datový vědec (Data Scientist) mezi pozice, které si firemní organizace výrazně cení. Společnost U.S. News & World Report zařadila Data Scientist na 22. místo mezi 100 nejžádanějšími povoláními pro rok 2023. Proč? Protože organizace s touto elitní kategorií odborníků na svém palubě dokáží proměnit obyčejná data v opravdové poklady. Tato pozice nabízí organizacím mimořádnou schopnost extrahovat hodnotu z dat a předpovídat budoucnost. S rozvojem nových technologií se povaha práce datových vědců neustále mění a komplikuje, což vytváří zajímavý paradox.
Nepochybně, schopnost využít data pro vytěžení maximální hodnoty je důležitým impulzem, který společnost potřebuje pro dosažení konkurenční výhody. Datový vědec, vybavený jak odbornými znalostmi tak i technickými dovednostmi, stojí na prahu tohoto vývoje, nabízejíc nezastavitelný potenciál přeměny vědeckých odhadů na konkrétní strategické rozhodnutí.
Data Science v praxi: Analytické nástroje, statistika a software
„Vnímání důležitosti data science se v posledních letech výrazně změnilo nejen kvůli nárůstu objemu dat a jejich dostupnosti a pokroku v oblasti technologií pro jejich zpracování, ale zejména díky rostoucímu povědomí o potenciálu, který mohou data v různých oblastech nabízet. Taktéž rostoucí konkurence v mnoha odvětvích nutí firmy a organizace hledat nové a efektivní způsoby využití dat pro zlepšení svých výsledků a zisku,“ říká Jana Večerková, zakladatelka a ředitelka intenzivních kurzů programování Coding Bootcamp Praha.
Datová věda, jak ji definují dnešní odborníci v oboru, je studium a využívání dat pro obchodní rozhodnutí a vytváření nových produktů zaměřených na spotřebitele. Je to příprava, správa, analýza, organizace a matematické zpracování dat, které se používají k vývoji řešení problémů, jimž čelí společnost či jednotlivec. Datoví vědci využívají analytiku, statistiku a software ke správě obrovského množství dat. Obvykle jsou zodpovědní za analýzu dat s cílem nalézt nové poznatky. Často pracují s pokročilými modely strojového učení, které na základě minulých trendů předpovídají budoucí chování zákazníků nebo trhu.
Jak se připravit na kariéru datového vědce?
V dnešním světě je preferovanější správná kombinace dovedností nežli správná kombinace titulů. Přeci jen ale tituly pomáhají pochopit rozsah povinností a platového zařazení. V oblasti datové vědy se však může uplatnit každý, kdo se chce učit a je odhodlaný. Chcete-li začít, můžete prozkoumat mnoho možností online kurzů, bootcampů, workshopů a certifikací. Neexistuje žádná pevně daná cesta, jak se stát datovým vědcem.
„Datová věda je rychle se rozvíjející obor pro všechny, které baví řešit výzvy. Zahrnuje komplexní uvažování o byznysových a společenských problémem a použití technologií s cílem odhalení poznatků z dat. Spojuje v sobě uplatnění logiky i kreativity. Domníváme se tak, že lze přitáhnout mnohem širší okruh zájemců o obor, a proto jsme i připravili ve spolupráci s EY nový kurz Data Science Bootcamp,“ uvedla Jana Večerková, zakladatelka a ředitelka intenzivních kurzů Coding Bootcamp Praha.
Budoucnost je v adaptaci
Dovednosti, které datoví vědci využívají ke své práci, se budou měnit a kódování a umělá inteligence se budou stávat sofistikovanějšími. Souběžně s tím musí být datoví vědci mnohem více orientováni na obchod. Tento posun je částečně způsoben rostoucí složitostí dat. Datové soubory jsou stále větší a různorodější, což ztěžuje získávání poznatků z nich. Nástroje, které datoví vědci používají k analýze dat, staly rozvinutějšími. Roste potřeba, aby datový vědec prosperoval dobrými znalostmi kódování. Totéž platí pro strojové učení (ML).
Spolupráce v éře datové transformace
Vstupujeme do doby, ve které se datová věda stává týmovým sportem více než kdy jindy. Už nejde o to, jak vytvořit model, ale o to, co s ním uděláte, jakmile ho máte. A jak ho zprovoznit ve velkém měřítku, aby byl využitelný v rámci celé organizace. A na to se bude datová věda zaměřovat. Potřeba odborníků, kteří kombinují technické dovednosti v oblastech, jako je statistika a informatika, s odbornými znalostmi z marketingu nebo zdravotnictví, bude jistě růst. Tato kombinace dovedností umožní datovým vědcům nejen dávat smysl složitým datovým souborům, ale také vyvíjet kreativní řešení problémů. Kreativita se stane jednou z klíčových dovedností skvělých datových vědců.
