Το Data Science έχει εδραιωθεί στην αγορά της υψηλής τεχνολογίας και εξελίσσεται διαρκώς τα τελευταία χρόνια, αποκομίζοντας το ενδιαφέρον των υποψηφίων του κλάδου.
Ιδιαίτερα αν κατέχεις γνώσεις θετικών επιστημών, είναι αρκετά πιθανό να προκύψουν πολλαπλές ευκαιρίες ενασχόλησης με το πεδίο.
Επειδή, όμως, κυκλοφορούν πολλές πληροφορίες και απόψεις γύρω από τα data κρίναμε σκόπιμο να παρουσιάσουμε σε αυτό το άρθρο τα βασικά σημεία που περιλαμβάνει το Data Science.
Πρόκειται για ένα επιστημονικό πεδίο, πυρήνας του οποίου είναι τα δεδομένα (data). Στο πεδίο του Data Science συνδυάζονται επιστημονικές αναλυτικές μεθοδολογίες, αλγόριθμοι, διεργασίες, ώστε υπό το πρίσμα της τεχνολογίας να επιλύονται πολύπλοκα προβλήματα.
Συσχετίζεται και συγχέεται συχνά με άλλα πεδία όπως το Data Analytics, αλλά υπάρχουν διαφορές . Ας ξεκινήσουμε οπτικοποιώντας τα βασικά σημεία του Data Science μέσω του παρακάτω γραφήματος:
Πηγή: datajobs.com
Data Warehouse
Όπως είπαμε το Data Science βασίζεται σε δεδομένα. Για να είμαστε πιο ακριβείς δεν μπορεί να υπάρξει χωρίς βάση δεδομένων. Πολλές βάσεις δεδομένων είναι ιδιαίτερα εκτενείς. Τα δεδομένα μπορεί να είναι σε οποιαδήποτε μορφή, ενώ συνήθως συλλέγονται και αποθηκεύονται σε αποθετήρια. Όλες οι μεγάλες τεχνολογικές και όχι μόνο εταιρείες, πασχίζουν να συλλέγουν και να αποθηκεύουν δεδομένα, διότι αυτά μπορούν να αξιοποιηθούν στα επόμενα βήματα.
Discovery of Data Insight
Τα αποθηκευμένα δεδομένα, όταν αξιοποιηθούν κατάλληλα, μπορούν να οδηγήσουν σε σημαντικά πορίσματα και συμπεράσματα. Θα μπορούσαμε να πούμε πως ένας από τους στόχους των Data Scientists, είναι να εντοπίσουν τα κρυφά νοήματα που κρύβονται πίσω από ακατέργαστα δεδομένα. Τα κρυφά αυτά νοήματα είναι πολύτιμα. Μπορεί να εξηγούν τάσεις, να αποκωδικοποιούν πολύπλοκες συμπεριφορές κ.ά. Για παράδειγμα, το Netflix συλλέγει αναρίθμητα δεδομένα συμπεριφοράς από τους συνδρομητές του. Οι Data Scientists ερευνούν αυτά τα δεδομένα, μέσω του data exploration. Προσπαθούν με επιστημονικές μεθόδους να βρουν κάποιο νόημα, αναλύοντας λέξεις, συχνότητα επιλογών, δημιουργώντας μοντέλα. Στο παράδειγμα του Netflix, ας πούμε, καταλήγουν να μπορούν να προβλέψουν την απήχηση που πιθανών θα έχει κάποια μελλοντική παραγωγή βασιζόμενοι στις τάσεις και τις επιλογές των συνδρομητών.
Development of Data Product
Αφορά το πιο τεχνικό κομμάτι της αξιοποίησης των αρχικών δεδομένων. Οι Data Scientists δεν εστιάζουν ακριβώς στο νόημα πίσω από τα δεδομένα σε αυτό το βήμα. Τα χρησιμοποιούν σαν input, σαν σύνολο ενεργειών που μπορούν να σχηματίσουν αλγοριθμικά μοτίβα. Οι αλγόριθμοι αυτοί μπορούν να επιφέρουν σημαντικά αποτελέσματα. Τα δεδομένα, δηλαδή, μετατρέπονται σε εργαλεία. Πρόκειται για μια από τις πιο κομβικές διεργασίες που πραγματοποιούν οι Data Scientists, που μπορεί να οδηγήσει σε σημαντικά κέρδη. Ας δώσω ένα παράδειγμα. Το Amazon έχει τη δυνατότητα να σου προτείνει εξατομικευμένα αγαθά, μέσω αλγορίθμων που αναλύουν τα ενδιαφέροντα και τις επιλογές σου στη σελίδα. Οι αλγόριθμοι αυτό αποτελούν χαρακτηριστικό παράδειγμα ενός Data Product, που έχει γεννηθεί μέσω του Data Science.
Business Value
Πηγή: invensislearning.com
Οι παραπάνω δύο τρόποι αξιοποίησης των δεδομένων, συνεισφέρουν στην ανάδειξη της αξίας μιας επιχείρησης. Μέσω του Data Science, μπορεί να υπάρξει καλύτερη διαχείριση αλλά και αξιόπιστες προβλέψεις για το μέλλον. Προβλέπονται ανάγκες, τάσεις, επιλογές. Με αυτό τον τρόπο οι εταιρείες είναι σε θέση να παρέχουν τα κατάλληλα προϊόντα και υπηρεσίες στους καταναλωτές. Επιτυγχάνεται σε πολλές περιπτώσεις σημαντικό κέρδος σε οικονομικό επίπεδο.
Οι επιχειρήσεις φαίνεται να έχουν διαπιστώσει την αξία του Data Science, για αυτό και αναζητούν όλο και περισσότερους ειδικούς του τομέα. Πρόκειται για μια περιζήτητη και απαιτητική ειδικότητα.
Το γεγονός αυτό φυσικά εξηγεί και τις υψηλές οικονομικές απολαβές που μπορεί να εξασφαλίσει ένας Data Scientist/Analyst.
Το μέλλον προβλέπεται ακόμα πιο ευοίωνο, καθώς όλο και περισσότερες εταιρείες ακολουθούν μια πιο data-driven στρατηγική. Αν, λοιπόν, ενδιαφέρεσαι να ασχοληθείς με το πεδίο, είμαστε βέβαιοι πως έχεις επιλέξει έναν τομέα που θα πρωτοστατεί στην αγορά της υψηλής τεχνολογίας και όχι μόνο.
Δε χρειάζεται να γνωρίζεις τα πάντα αλλά αυτά που ζητάει η αγορά !
.
Πρέπει να έχεις αυτά τα skills που ζητάνε οι εταιρείες από έναν Data Scientist/ Analyst.
Πως όμως μπορεί ενας Data Scientist/Analyst να μάθει αυτά ακριβώς που ζητάνε οι εταιρείες στην αγορά εργασίας ;
το workearly είναι η ιδανική λύση για εσένα που θέλεις άμεσα αποτελέσματα .
Αν ενδιαφέρεσαι να βρείς δουλειά άμεσα ως Data Scientist/ Analyst
1. Έχεις αποφοιτήσει πρόσφατα και ψάχνεις την πρώτη σου ευκαιρία ;
2. Εργάζεσαι σε διαφορετικό κλάδο και δεν έχεις χρόνο να προετοιμαστείς
αποτελεσματικά ;
3. Απορρίπτεσαι από θέσεις εργασίας;
4. Θέλεις να εκπαιδευτέις γρήγορα και αποτελεσματικά για να διεκδικήσεις μια θέση άμεσα ;
Είναι η μοναδική υπηρεσία που σε αναλαμβάνουν προσωπικά οι πιο έμπειροι επαγγελματίες του κλάδου με σκοπό να πετύχεις !
Το workearly σε αντίθεση με οποιοδήποτε σεμινάριο ή εκπαιδευτικό πρόγραμμα είναι προσαρμοσμένο αποκλειστικά σε σένα και στις δικές σου ανάγκες.
Στόχος είναι αρχικά να εκπαιδευτείς ειδικά για τις ανάγκες της αγοράς και στη συνέχεια να πάρεις προσφορές από εταιρείες για θέσεις εργασίας .
Σε αναλαμβάνουμε ΑΤΟΜΙΚΑ 100% ΕΞ ΑΠΟΣΤΑΣΕΩΣ . Τώρα μπορείς να εκπαιδευτείς από το σπίτι σου !
ΚΑΝΕ ΔΩΡΕΑΝ ΑΙΤΗΣΗ ΕΔΩ ΓΙΑ ΝΑ ΣΕ ΕΝΗΜΕΡΩΣΟΥΜΕ ΛΕΠΤΟΜΕΡΩΣ
Το workearly δημιουργήθηκε για να σε μετατρέψει γρήγορα και αποτελεσματικά από άπειρο νέο υποψήφιο στον απόλυτα ανταγωνιστικό επαγγελματία του software industry. Η φιλοσοφία μας βασίζεται στην ταχύτητα και την αποτελεσματικότητα. Μέσα από την πιό σύγχρονη και εξειδικευμένη μεθοδολογία που αναπτύξαμε, σύμφωνα με τα τελευταία trends της παγκόσμιας αγοράς, θα σε καθοδηγήσουμε να γίνεις ο ιδανικός υποψήφιος στο tech και να διεκδικήσεις τις καλύτερες ευκαιρίες καριέρας. Επικοινώνησε μαζί μας και όλα τα υπόλοιπα τα αναλαμβάνουμε εμείς !