Data Scientist este una dintre cele mai atractive locuri de muncă din secolul XXI, conform cercetătorilor de la Fraunhofer-Gesellschaft. Având în vedere creșterea conectivității între toate zonele, mergând până la ecosistemele digitale, nivelul datelor în companii și organizații crește, de asemenea, exponențial. În același timp, disponibilitatea crescândă a datelor și poveștile de succes publicate în presă conduc, de asemenea, la o dorință din ce în ce mai mare de a utiliza în mod sistematic datele și analiza acestora, și, prin urmare, este nevoie de experți care să le poată efectua. Acești „specialiști în date„ sunt adesea combinați sub denumirea de „Data Scientists”.
Data Science se referă la extragerea informațiilor din date și de a face acest lucru în mod ideal în beneficiul companiei. Pentru a face acest lucru, se folosesc metode și tehnici de informatică, matematică și statistică. Profilul postului este variat și variază de la analiza Big Data și analiza vizuală prin arhitectura Big Data la integrare. În plus, modelele de afaceri trebuie să fie luate în considerare. Mai mult, trebuie menținut contactul cu clientul, adică cu utilizatorul informațiilor ca destinatar și cu expertul în domeniu.
Data Scientists trebuie să fie experți în mai multe discipline în același timp: nu numai că evaluează datele, ci trebuie să înțeleagă și contextele de afaceri din companii și organizații. Acestea trebuie să identifice sursele de date adecvate, să determine și să îmbunătățească calitatea datelor, să pună împreună datele, să pregătească și să realizeze analize și apoi să evalueze rezultatele în funcție de criteriile date. Dacă lucrați ca Data Scientists, aveți adesea o mare responsabilitate deoarece deciziile strategice sau chiar viețile umane pot depinde de rezultatele analizelor de date, mai ales dacă ne gândim la sistemele utilizate pentru sprijinul diagnosticului în domeniul medical sau procesele de învățare folosite în diferite domenii ale vehiculelor autonome. Acesta este motivul pentru care datele și rezultatele analizei trebuie să fie verificate în mod continuu în ceea ce privește plauzibilitatea, exhaustivitatea, corectitudinea și relevanța, în cooperare cu experții domeniului. Profilul cerințelor unui Data Scientist crește în funcție de modul în care lucrarea lor este încorporată în companie și include nu numai competențe tehnice, ci și o serie de abilități precum abilitatea de a lucra într-o echipă, abilități puternice de comunicare și creativitate.
Cercetătorii care vin direct din universități au cunoștințe de subiect excelente, în special din programul lor de studiu, cum ar fi informatica sau matematica. Ceea ce, deseori, lipsește tinerilor Data Scientists, este o perspectivă generală și o experiență practică necesară pentru a colabora în proiectele Big Data. Și acesta este exact ceea ce învață în cursurile de specialitate Data Scientist. Instruirea este concepută pentru o gamă largă de aplicații. Ei învață cum dezvoltatorii de afaceri deblochează potențialul Big Data în compania lor, modul în care inginerii de date descriu și integrează datele, modul în care analiștii folosesc procesele de învățare mecanică pentru a detecta modelele și tendințele și modul în care inginerii software folosesc baze de date moderne și distribuie metode de calcul. Evident, toate acestea ținând cont de confidențialitate și securitate. Scopul este de a obține cunoștințe de bază în toate domeniile relevante. Cei care doresc pot apoi să devină Data Scientists certificați.
