Data Science to tak rozległa dziedzina IT, że nie sposób być w niej ekspertem od wszystkiego. Jak zostać Data Scientist, który będzie wartościowym członkiem każdego zespołu? Oprócz szerokiej wiedzy ogólnej przyda się wyspecjalizowanie w konkretnym obszarze. W tym artykule przedstawimy więc 10 najważniejszych obszarów Data Science, którymi warto się zainteresować.
1. Data Engineering i Data Warehousing
Data Engineering skupia się na przekształcaniu danych na użyteczny format, który nada się do późniejszej analizy. Wiąże się to z zarządzaniem źródłem danych, ich strukturą, jakością, przechowywaniem oraz dostępnością. Dzięki tym działaniom dane mogą być później przesyłane i analizowane. Zawody związane z tym obszarem to: Inżynier Danych, Programista Baz Danych, Analityk Danych
2. Data Mining i analiza statystyczna
Data Mining to obszar Data Science, który zajmuje się przekształcaniem surowych danych w użyteczne informacje. Dzięki analizie dużych bloków informacji, Data Mining ułatwia dostrzeganie ważnych trendów i wzorców. Może być to później wykorzystywane na wiele sposobów, od filtrowania spamu do rozpoznawania opinii użytkowników. Związane z tym obszarem zawody to: Data Scientist, Analityk biznesowy, Statystyk
3. Cloud Computing oraz Distributed Computing
Architektura chmury oraz systemów skupia się na projektowaniu infrastruktury potrzebnej do funkcjonowania technologii chmur obliczeniowych i obliczeń rozproszonych. Obszary te analizują również wymagania systemowe i zapewniają bezpieczną integrację systemów z aplikacjami. Stanowiska związane z tą dziedziną to: Architekt chmury, Inżynier Chmury, Inżynier Systemów
4. Zarządzanie bazami danych i ich architektura
Ten obszar zajmuje się projektowaniem, wdrażaniem i utrzymywaniem baz danych. Zawody z nim związane to: Analityk Baz Danych, Administrator Baz Danych, Specjalista ds. Baz Danych
5. Business Intelligence
BI bazuje na tworzeniu analitycznych rozwiązań, zarządzaniu pulpitami nawigacyjnymi, raportowaniu oraz wskazywaniu nowych możliwości. Ten obszar Data Science jest też odpowiedzialny za rozpoznawanie najlepszych praktyk w zakresie raportowania i analizy. Stanowiska związane z BI to: Inżynier Business Intelligence, Programista Business Intelligence, Analityk Business Intelligence, Data Strategist
6. Uczenie maszynowe
Machine learning zajmuje się uczeniem robotów rozpoznawania wzorców. Jeśli chcesz dowiedzieć się o nim więcej, to koniecznie przeczytaj nasz wywiad z Martą Kaczmarską, Deep Learning Engineer. Zawody związane z uczeniem maszynowym to: Machine Learning Engineer, AI Specialist, Cognitive Developer
7. Wizualizacja danych
Umiejętność prezentowania danych w atrakcyjny sposób to ważna część pracy niemal każdego analityka biznesowego i analityka danych. Ten obszar może koncentrować się na tworzeniu rozwiązań Business Intelligence pod wymagania konkretnych klientów. Częściej jednak odnosi się do samego procesu projektowania graficznego. Wizualizacją danych zajmują się na przykład: Data Visualisation Engineer i Data Visualisation Developer
8. Operations-Related Data Analytics
Jeżeli uwielbiasz rozwiązywanie problemów, ale nie jesteś osobą bardzo techniczną, jest to obszar właśnie dla ciebie. Role tego typu koncentrują się na wykorzystywaniu danych, dostarczanych przez innych członków zespołu, w celu doskonalenia działalności firmy. Osoby zajmujące się tym obszarem mogą koncentrować się na logistyce, technologii, finansach, zasobach ludzkich itp. Są to na przykład: Analityk ds. Planowania, Specjalista ds. Decyzji, Specjalista ds. Komunikacji
9. Analiza danych związanych z rynkiem
Ten obszar jest podobny do punktu 8, ale skupia się na danych pochodzących od klientów, ze sprzedaży i marketingu. Są to głównie dane pochodzące z zewnątrz. Celem, tak jak punkt wyżej, jest śledzenie wydajności i znajdowanie okazji do doskonalenia. Obszar ten wymaga różnego poziomu wiedzy technicznej, w zależności od firmy. Zawody pokrewne to: Analityk internetowy, Analityk sprzedaży, Analityk rynku, Analityk produktu
10. Analiza danych sektorowych
Ostatnim obszarem w Data Science jest analiza danych pochodzących z określonych sektorów, takich jak opieka zdrowotna, finanse czy ubezpieczenia. Jeśli masz fachową wiedzę, umożliwiającą analizowanie specjalistycznych danych to możesz przyjrzeć się pracy jako analityk w tej konkretnej branży. Poziom wymaganej wiedzy technicznej będzie się różnił w zależności od firmy, używanych przez nią narzędzi oraz stanowiska.
Podsumowanie
Jak widać, obszarów zainteresowania, które możesz wybrać, jest wiele. Pamiętaj, że interesujące cię stanowisko, może wymagać od ciebie wykonywania zadań związanych również z innymi obszarami Data Science. Wybór specjalizacji nie oznacza, że będziesz mógł robić tylko to, co najbardziej lubisz. Na pewno jednak sprawi, że będziesz ekspertem w konkretnej dziedzinie, a wtedy staniesz się wartościowym dodatkiem każdego zespołu!
Tekst w głównej mierze bazuje na artykule Melody Ann Ucros o specjalizacjach w Data Science.
1. Ucros M. The 10 Areas of Expertise in Data Science, and Why You Should Choose One. Medium. https://medium.com/@melodyucros/interested-in-data-science-heres-a-list-of-of-10-specializations-to-choose-from-cd342c53b673. Published 2021. Accessed April 29, 2021. 2. 5 Areas of Expertise Within Data Science. Data Science Degree Programs Guide. https://www.datasciencedegreeprograms.net/lists/5-areas-of-expertise-within-data-science/. Published 2021. Accessed April 29, 2021.
