Štítek: Data science

Anglický termín „Data Science“ v českém prostředí převládá nad ekvivalentním českým výrazem „Datová věda“ ve smyslu zájmu a vyhledávání na českém online trhu. Zároveň se projevuje rostoucí zájem o chatboty a umělou inteligenci, kde je pozorován téměř identický nárůst zájmu od listopadu 2022. Česká veřejnost je si vědoma těchto technologií a projevuje dokonce zájem o konkrétní aplikace a využití v praxi. Přesto však jde o relativně nedostatečně prozkoumané oblasti na českém online trhu, jak naznačuje nově provedená analýza zkoumající přibližně 1 700 klíčových slov.

Dominance anglických termínů

Analyzovaná množina hledaných klíčových slov naznačuje, že zájem o Data Science na českém trhu stále převažují anglické termíny jako „data science what is it“ či „data science vs machine learning“. Naproti tomu, český ekvivalent „datová věda“ je v průměru vyhledáván pouze 20krát měsíčně. V oblasti kurzů je zaznamenáván zájem především o dotazy týkající se „data science course“, které dosahují průměrně 40 vyhledávání měsíčně. Co se týče zájmu o chatboty, umělou inteligenci a konkrétně ChatGPT, analýza ukázala téměř identický nárůst zájmu od listopadu 2022. Data Science se tematicky propojuje s umělou inteligencí, ale nárůst zájmu v daném období nebyl výrazně závislý na zájmu o ostatní obory.

Nacházíme se v „AI Boom“

Analýza odhalila zajímavý trend ve vyhledávání od ledna 2022 do současnosti. V polovině roku 2022 se začal zvedat zájem o umělou inteligenci spojenou s prací s grafikou a obrázky. Tento trend odráží uvedení nástroje Dall-E-2 společnosti OpenAI, který byl prvním volně dostupným nástrojem svého druhu. Na konci roku 2022 se však začal masivněji šířit fenomén ChatGPT, který výrazně ovlivnil trh a chatovací umělá inteligence se stala nejvyhledávanějším segmentem v praktickém využití. Od začátku roku 2023 dochází k postupnému vydávání aplikací v různých oblastech, což zvyšuje zájem o aplikace pracující s textem a opětovně i s grafikou.

„Nacházíme se v období nazývaném AI Boom, které je důsledkem rostoucího zájmu o umělou inteligenci. Tento trend se projevuje nejen ve stále širším portfoliu dostupných nástrojů, ale také ve znalosti konkrétních názvů těchto nástrojů a aktivním vyhledávání a využívání jejich služeb,“ říká David Trojan ze společnosti WebMedea services.

Od obecného povědomí k praktickému využití

V rámci analýzy byl podrobně zkoumán zájem o umělou inteligenci v online prostoru. Zjištěná průměrná hledanost za posledních 12 měsíců naznačuje, že pojem „umělá inteligence“ je již v České republice dobře znám. Lidé se kromě obecného dotazu zajímají také o konkrétní aplikace umělé inteligence v praxi, jako jsou chatboty a tvorba grafiky. Segmentace zájmu v online prostoru ukázala, že lidé se dokonce zajímají už i o konkrétní využití této technologie. Nejčastěji vyhledávají informace o implementaci umělé inteligence do chatbotů a tvorbě grafiky. Další segment „aplikace“ zahrnuje klíčová slova související s využitím umělé inteligence v chytrých telefonech a dalších aplikacích. Lidé se také zajímají o konkrétní nástroje a využití AI pro tvorbu delších souvislých textů, jak pro pracovní účely (copywriting), tak pro studium (referáty, bakalářské práce).

Portfolio nástrojů se neustále rozšiřuje

S nástupem fenoménu „AI Boom“ dochází k rozšiřování portfolia nástrojů založených na umělé inteligenci. Mezi nejoblíbenějšími nástroji v České republice patří DeepL, který slouží k strojovému překladu, a ChatGPT, který představuje chatovací umělou inteligenci. Dalšími vyhledávanými nástroji jsou MidJourney a Dall-E, které slouží k tvorbě grafiky. Existuje však také mnoho dalších nástrojů a platforem, které dosahují stovek až tisíců vyhledávání měsíčně.

Výsledky analýzy naznačují, že česká veřejnost již má o Data Science a umělé inteligenci povědomí. Zájem se soustředí na konkrétní aplikace a využití těchto technologií v praxi, jako jsou chatboty, tvorba grafiky a aplikace chytrých telefonů. Tento rostoucí zájem je také důsledkem širokého spektra dostupných nástrojů a jejich aktivního vyhledávání a využívání.

Síla dat a simulace lidské inteligence

Data Science, neboli datová věda, lze definovat jako multidisciplinární obor, který kombinuje statistiku, programování a analýzu dat s cílem získat přínosné informace a poznatky pro podnikání a rozhodování. Umělá inteligence, zkráceně AI, pak představuje soubor technik a metod, které umožňují počítačům simulovat lidskou inteligenci a provádět úkoly vyžadující učení, rozhodování a řešení problémů.

„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.

O Coding Bootcamp Praha

Coding Bootcamp Praha byl prvním coding bootcampem na českém trhu a nadále je jediným českým poskytovatelem takto intenzivních školení. Funguje nepřetržitě od září 2016 a vzdělal více než 300 nových programátorů. Coding Bootcamp Praha byl jako jediný evropský coding bootcamp oceněn prestižní americkou univerzitou MIT a Evropskou komisí pro vysoká úspěšnost absolventů a úspěšnost budoucího uplatnění. Všechny kurzy mají nově možnost studovat osobně nebo online.

Více na www.codingbootcamp.cz.

O WebMedea services s.r.o.

Vlastní webová aplikace WebMedea poskytuje komplexní pohled na nabídku a poptávku zboží, služby i sociální témata v rámci českého internetu. Výsledky zobrazuje v reálném čase prostřednictvím přehledů. Ty pracují s klíčovými slovy, weby a jejich vlastníky. Nabízí interaktivní procházení souvislostí a snadnou tvorbu analýz.

Více na www.webmedea-services.cz.

Bez odborných znalostí profesionálů, kteří přeměňují nejmodernější technologie na využitelné poznatky, jsou velká data ničím. V současné době stále více organizací otevírá své dveře velkým datům a uvolňuje jejich sílu – což zvyšuje hodnotu datového vědce, který ví, jak z gigabajtů dat vytěžit užitečné poznatky. Více o tom prozradili odborníci z kurzů programování Coding Bootcamp Praha.

Každým dnem se ukazuje, že zpracování a analýza dat má obrovskou hodnotu – a právě zde se do popředí dostává datový vědec (z anglického data scientist). Vedoucí pracovníci již slyšeli o tom, že datová věda je sexy odvětví a že datoví vědci jsou jako novodobí superhrdinové, ale většina z nich si stále neuvědomuje, jakou hodnotu má data scientist v organizaci. Pojďme se podívat na přínosy data science.

Proč je datová věda v dnešním světě důležitá?

V jednadvacátém století je oblast data science považována za slibnou kariéru. Jedná se zjednodušeně o využití matematiky, statistiky, informatiky ale i psychologie a ekonomie s cílem získat informace ze strukturovaných i nestrukturovaných dat. Lze tedy říci, že obor data science je jedním z nejkomplexnějších v IT segmentu.

„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 intenzivních kurzů Coding Bootcamp Praha.

Data scientist mohou například spolupracovat s výzkumníkem v oblasti zdravotnictví a shromažďovat informace o celkovém zdravotním stavu určité oblasti. Mohou navrhnout počítačový software speciálně pro analýzu zdravotních rizik, kterým daná oblast čelí. Na základě výsledků může následně doporučit, aby zavedli určitá opatření, která sníží zdravotní rizika, nebo aby investovala do výstavby dalších zdravotnických zařízení, která by léčila nejčastější zdravotní potíže v dané oblasti. S rozvojem nástrojů se techniky datové vědy vyvíjejí a stávají se stále více využívanými širokou veřejností. Ačkoli ne každý profesionál bude analytický nebo datový mág, tyto schopnosti se stanou přístupnější i lidem, kteří nejsou tak technicky zdatní.

Význam data science v podnikání

Cílem datové vědy je pomoci organizacím pochopit vzorce rozptylu v datech, včetně informací o klientech, míry růstu obchodu, objemu dat nebo jakékoli měřitelné veličiny. V data science se používají statistické a pravděpodobnostní modely k analýze změn a zlepšení historických nebo aktuálních dat. Datová věda mění fungování podniků po celém světě.

Níže jsou uvedeny některé z hlavních výhod využití datové vědy v podnikání:

• Poskytuje managementu možnost podporovat nové nápady: Data scientist jsou klíčem k nalezení lepších řešení, protože dokáží pomocí strojového učení identifikovat složité obchodní problémy, jako jsou výzvy v oblasti provozního výzkumu. Jsou zodpovědní i za podávání zpráv o trendech v odvětví, výdajích na interní zdroje a odhadech zisku, snižování slabých míst v pracovních postupech a zlepšování efektivity podnikové architektury.
• Zlepšená uživatelská zkušenost: I když to nemusí být to první, co vás napadne, v konečném důsledku ovlivní vše ostatní, včetně příjmů a zisků. Lepší spokojenost klientů vede ke zvýšení prodeje. I když je váš produkt nebo služba vynikající, ztratíte šanci, pokud ji nebudete soustavně zlepšovat.
• Nábor vhodných talentů pro organizaci: Celodenní pročítání životopisů je pro náboráře každodenní povinností, ale to se díky velkým datům mění. Díky množství dostupných informací o talentech – prostřednictvím sociálních médií, firemních databází a webových stránek pro vyhledávání pracovních míst – mohou datoví vědci procházet všechny tyto údaje a hledat kandidáty, kteří nejlépe odpovídají potřebám organizace.

Význam datové vědy v budoucnosti

Datová věda je jedním z nejinovativnějších oborů moderního světa. Poskytuje nejlepší návrhy na řešení výzev, kterým čelí rostoucí poptávka a udržitelná budoucnost. „Potřeba těchto odborníků se zvětšuje spolu s významem samotného oboru data science. Poptávka po data scientists roste díky rostoucímu povědomí o využití dat pro zlepšení výkonnosti a konkurenceschopnosti v různých oblastech a potřebě analyzovat stále větší objemy dat. Společnosti z nejrůznějších odvětví – od financí po zdravotnictví – si potenciál těchto odborníků uvědomují a poptávka tak rapidně stoupá,“ říká Večerková z Coding Bootcamp Praha.

Společnosti dnes mají přístup k obrovským databázím kvůli dokumentaci každého aspektu. Datová věda hraje klíčovou roli při analýze a vývoji těchto datově řízených modelů strojového učení. S růstem tohoto odvětví by mělo být k dispozici více pracovních míst, protože analýza potřebuje více datových vědců. Zájemce o kariéru v oblasti datové vědy tedy čeká pravděpodobně zářná budoucnost.

Bez odborných znalostí profesionálů, kteří přeměňují nejmodernější technologie na využitelné poznatky, jsou velká data ničím. V současné době stále více organizací otevírá své dveře velkým datům a uvolňuje jejich sílu – což zvyšuje hodnotu datového vědce, který ví, jak z gigabajtů dat vytěžit užitečné poznatky.

Každým dnem se ukazuje, že zpracování a analýza dat má obrovskou hodnotu – a právě zde se do popředí dostává datový vědec (z anglického data scientist). Vedoucí pracovníci již slyšeli o tom, že datová věda je sexy odvětví a že datoví vědci jsou jako novodobí superhrdinové, ale většina z nich si stále neuvědomuje, jakou hodnotu má data scientist v organizaci. Pojďme se podívat na přínosy data science.

Proč je datová věda v dnešním světě důležitá?

V jednadvacátém století je oblast data science považována za slibnou kariéru. Jedná se zjednodušeně o využití matematiky, statistiky, informatiky ale i psychologie a ekonomie s cílem získat informace ze strukturovaných i nestrukturovaných dat. Lze tedy říci, že obor data science je jedním z nejkomplexnějších v IT segmentu.

„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 intenzivních kurzů Coding Bootcamp Praha.

Data scientist mohou například spolupracovat s výzkumníkem v oblasti zdravotnictví a shromažďovat informace o celkovém zdravotním stavu určité oblasti. Mohou navrhnout počítačový software speciálně pro analýzu zdravotních rizik, kterým daná oblast čelí. Na základě výsledků může následně doporučit, aby zavedli určitá opatření, která sníží zdravotní rizika, nebo aby investovala do výstavby dalších zdravotnických zařízení, která by léčila nejčastější zdravotní potíže v dané oblasti. S rozvojem nástrojů se techniky datové vědy vyvíjejí a stávají se stále více využívanými širokou veřejností. Ačkoli ne každý profesionál bude analytický nebo datový mág, tyto schopnosti se stanou přístupnější i lidem, kteří nejsou tak technicky zdatní.

Význam data science v podnikání

Cílem datové vědy je pomoci organizacím pochopit vzorce rozptylu v datech, včetně informací o klientech, míry růstu obchodu, objemu dat nebo jakékoli měřitelné veličiny. V data science se používají statistické a pravděpodobnostní modely k analýze změn a zlepšení historických nebo aktuálních dat. Datová věda mění fungování podniků po celém světě.

Níže jsou uvedeny některé z hlavních výhod využití datové vědy v podnikání:

• Poskytuje managementu možnost podporovat nové nápady: Data scientist jsou klíčem k nalezení lepších řešení, protože dokáží pomocí strojového učení identifikovat složité obchodní problémy, jako jsou výzvy v oblasti provozního výzkumu. Jsou zodpovědní i za podávání zpráv o trendech v odvětví, výdajích na interní zdroje a odhadech zisku, snižování slabých míst v pracovních postupech a zlepšování efektivity podnikové architektury.
• Zlepšená uživatelská zkušenost: I když to nemusí být to první, co vás napadne, v konečném důsledku ovlivní vše ostatní, včetně příjmů a zisků. Lepší spokojenost klientů vede ke zvýšení prodeje. I když je váš produkt nebo služba vynikající, ztratíte šanci, pokud ji nebudete soustavně zlepšovat.
• Nábor vhodných talentů pro organizaci: Celodenní pročítání životopisů je pro náboráře každodenní povinností, ale to se díky velkým datům mění. Díky množství dostupných informací o talentech – prostřednictvím sociálních médií, firemních databází a webových stránek pro vyhledávání pracovních míst – mohou datoví vědci procházet všechny tyto údaje a hledat kandidáty, kteří nejlépe odpovídají potřebám organizace.

Význam datové vědy v budoucnosti

Datová věda je jedním z nejinovativnějších oborů moderního světa. Poskytuje nejlepší návrhy na řešení výzev, kterým čelí rostoucí poptávka a udržitelná budoucnost. „Potřeba těchto odborníků se zvětšuje spolu s významem samotného oboru data science. Poptávka po data scientists roste díky rostoucímu povědomí o využití dat pro zlepšení výkonnosti a konkurenceschopnosti v různých oblastech a potřebě analyzovat stále větší objemy dat. Společnosti z nejrůznějších odvětví – od financí po zdravotnictví – si potenciál těchto odborníků uvědomují a poptávka tak rapidně stoupá,“ říká Večerková z Coding Bootcamp Praha.

Společnosti dnes mají přístup k obrovským databázím kvůli dokumentaci každého aspektu. Datová věda hraje klíčovou roli při analýze a vývoji těchto datově řízených modelů strojového učení. S růstem tohoto odvětví by mělo být k dispozici více pracovních míst, protože analýza potřebuje více datových vědců. Zájemce o kariéru v oblasti datové vědy tedy čeká pravděpodobně zářná budoucnost.