Будущее науки о данных
В течение многих лет мы слышали, что «наука о данных - это будущее», однако после всех этих лет людей, стекающихся в эту область, возникает вопрос, на который нужно ответить: «Каково будущее науки о данных?».
Эволюция
Развитие науки о данных на протяжении многих лет происходило во многих фазах. Все началось со статистики. Простые статистические модели использовались для сбора, анализа и управления данными с начала 1800-х годов. Эти принципы претерпевали различные изменения с течением времени до наступления эпохи цифровых технологий. После того, как компьютеры стали массовыми общедоступными устройствами, отрасль перешла в эпоху цифровых технологий. Был создан поток данных и цифровой информации. Это привело к компьютеризации статистических методов и моделей, что привело к цифровой аналитике. Затем произошел рост Интернета, который в геометрической прогрессии увеличил объем доступных данных, что привело к появлению того, что мы называем большими данными. Этот взрывной объем информации, доступной массам, вызвал потребность в экспертных знаниях для обработки, управления, анализа и визуализации этих данных с целью принятия решений с использованием различных моделей. Так появился термин Data Science.
Что в будущем?
- Разделение науки о данных:
В настоящее время термин «наука о данных» воспринимается довольно расплывчато. Существуют различные обозначения и описания, которые связаны с наукой о данных, такие как аналитик данных, инженер данных, визуализация данных, архитектор данных, машинное обучение и бизнес-аналитика, и многие другие. Однако по мере продвижения в будущее мы начнем лучше интерпретировать и понимать вклад каждой из их ролей независимо. Это значительно расширило бы сферу деятельности, и у нас появились бы профессионалы, приобретающие опыт в этих специфичных для предметной области ролях, что дало бы более ясную картину рабочего процесса, связанного с каждой ролью. - Взрыв данных:
Сегодня огромное количество данных производится ежедневно. Каждая организация зависит от данных, создаваемых для ее процессов. Будь то медицина, развлечения, спорт, производство, сельское хозяйство или транспорт, все зависит от данных. Спрос на экспертные знания для извлечения ценной информации из данных будет непрерывно расти, поскольку он продолжает расти семимильными шагами. - Рост автоматизации:
С увеличением сложности операций всегда есть стремление упростить процессы. В будущем очевидно, что большинство фреймворков машинного обучения будут содержать библиотеки предварительно структурированных и предварительно обученных моделей. Это приведет к смене парадигмы в работе Data Scientist. Создание моделей для анализа не останется их родной обязанностью, а скорее перейдет к истинной аналитике данных, извлеченных из этих моделей. Мягкие навыки, такие как визуализация данных, выйдут на передний план в наборе навыков специалистов по данным. - Нехватка или изобилие специалистов по данным:
Сегодня тысячи людей изучают навыки, связанные с наукой о данных, с помощью дипломов колледжа или многочисленных ресурсов, которые можно найти в Интернете, и это может привести к тому, что новые соискатели почувствуют насыщение в этой области. Однако важно понимать, что наука о данных - это не область, которую можно просто изучить, ее нужно прививать. Несомненно, приобретаемые навыки имеют огромное значение, но это всего лишь инструменты, которые помогают работать с данными. Образ мышления и практическое применение этих инструментов для решения различных аналитических задач - вот что делает настоящего специалиста по данным. Таким образом, следует помнить, что всегда может быть множество людей, изучавших Data Science, но всегда будет дефицит Data Scientists.
Будущее науки о данных не является окончательным, однако можно сказать наверняка, что оно продолжит развиваться в новую фазу в зависимости от потребности часа. Специалисты по обработке данных будут существовать до тех пор, пока существуют данные.