Datový vědec jako architekt budoucnosti: Pohled na nejžádanější povolání roku 2023

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.

Datový vědec jako architekt budoucnosti

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.