Шта је Data Science и да ли је то занимање будућности?

Поред тога што је веома звучно, Data Science постаје једно од најтраженијих и најперспективнијих занимања данашњице.

Али шта тачно подразумева посао data scientist-а и које су вештине потребне за успех у овој области?

У наставку текста ћемо одговорити на ова питања и истражити због чега се Data Science често назива „занимањем будућности“. Такође, пружићемо и савете за све који размишљају да започну каријеру у овој динамичној и узбудљивој индустрији.

Шта је Data Science?

Data Science, или наука о подацима, представља мултидисциплинарну област која се бави прикупљањем, обрадом, анализом и интерпретацијом великих количина података како би се извукле корисне информације и донели стратешки закључци.

Циљ data science-а је претварање сирових података у вредне увиде који могу унапредити пословање, побољшати производе или оптимизовати процесе.

За разлику од традиционалне анализе података, која се фокусира на једноставније статистичке методе, data science интегрише напредне технике попут машинског учења, вештачке интелигенције, обраде природног језика (NLP) и визуализације података.

Ове технике омогућавају предвиђање трендова, идентификацију образаца и решавање комплексних проблема.

Неке од примера примене Data Science-а у свакодневном животу су:

• Персонализација препорука на платформама као што су Netflix или Spotify.
• Анализа тржишних трендова у e-commerce секторима за повећање продаје.
• Оптимизација медицинских третмана кроз анализу генетских и клиничких података.
• Аутоматизација пословних процеса помоћу предиктивних модела.

Која је разлика између Data Science и Data Analytics?

Иако се термини Data Science и Data Analytics често користе заједно, а понекад и као синоними, ипак постоји разлика између њих.

Data Science представља шири појам који обухвата све аспекте рада са подацима, укључујући њихово прикупљање, обраду, моделовање и генерисање увида.

Са друге стране, Data Analytics је ужа област која се првенствено фокусира на анализу података помоћу статистичких метода и математичких модела.

Док аналитика ради са постојећим подацима како би открила узорке и генерисала извештаје, Data Science развија нове методе, алате и алгоритме за прикупљање и анализу података.

У суштини, data аналитичар тумачи податке који су већ доступни, док data научник креира иновативне начине за њихово истраживање и примену у решавању сложених проблема.

Ове две позиције често раде заједно како би оствариле пословне циљеве и унапредиле доношење одлука на основу података.

Шта подразумева посао Data Scientist-а?

Посао Data Scientist-а обухвата рад на анализи, обради и интерпретацији података како би се извукле најбитније информације и донеле одлуке које ће унапредити неки процес или производ.

Ова професија се налази на раскршћу између програмирања, статистике и пословне анализе, што значи да data scientist мора поседовати широк спектар вештина и знања.

Основна одговорност data scientist-а је да пронађе скривена значења у подацима, претвори их у увиде и пружи препоруке које се могу практично применити.

То може укључивати предвиђање трендова, откривање аномалија или оптимизацију пословних процеса. У зависности од индустрије, специфичне обавезе могу значајно варирати, али генерално обухватају следеће:

• Прикупљање и обрада података (рад са различитим изворима података, као што су базе података, API-ји или сирови подаци).
• Анализа и визуализација података (употреба алата као што су Python, R или Tableau за анализу и приказивање података).
• Израда предиктивних модела (коришћење техника машинског учења за предвиђање трендова или понашања корисника).
• Презентација резултата (тумачење сложених података на начин који је разумљив менаџменту или клијентима).

Које вештине су вам потребне за овај посао?

Да бисте постали успешан data scientist, потребно је савладати различите техничке и пословне вештине, укључујући:

• Програмирање – Језици попут Python-а, R-а и SQL-а су важни за рад са подацима.
• Статистика и математика – Разумевање концепата као што су регресија, кластеризација и тестирање хипотеза је неопходно.
• Машинско учење – Алати попут TensorFlow-а, PyTorch-а и scikit-learn-а омогућавају креирање предиктивних модела.
• Комуникационе вештине – Презентовање сложених резултата на једноставан начин за крајње кориснике.

Алати који су потребни у свакодневном раду

Посао data scientist-а захтева познавање разноврсних алата и технологија, укључујући:

• Софтвери за анализу података: Pandas, NumPy, SciPy.
• Визуализација: Tableau, Matplotlib, Seaborn.
• Рад са великим подацима: Hadoop, Spark, SQL базе.
• Платформе у cloud-у: AWS, Google Cloud, Azure.

На којим факултетима се учи Data Science?

Образовање у области Data Science-а постаје све доступније захваљујући разним факултетима и програмима како у свету, тако и у Србији.

Ова дисциплина се углавном изучава кроз студијске програме који комбинују информатику, статистику и вештачку интелигенцију, са акцентом на практичну примену.

Факултети у Србији који пружају знање о Data Science су:

1. Електротехнички факултет (Универзитет у Београду)
2. Факултет за информатику и рачунарство (Универзитет Сингидунум)
3. Факултет организационих наука (Универзитет у Београду)
4. Факултет техничких наука (Универзитет у Новом Саду)
5. Природно-математички факултет (Универзитет у Новом Саду)
6. Економски факултет (Универзитет у Београду)

Савети за оне који желе да се баве овим послом

Улазак у свет Data Science-а захтева комбинацију техничког знања, практичног искуства и сталног учења.

Најбоље је да почнете од основних ствари као што су основе вероватноће и статистике, линеарне алгебре, машинског учења и програмирања.

Поред тога, изаберите неки скуп алата за обраду података (у складу са претходним искуством и склоностима) и практикујте оно што сте научили.

Знајте да вам је на располагању обиље података, а на вама је да пронађете занимљив проблем и радите на њему.

На крају, повезујте се са људима и делите искуства. Data Science заједница у Србији је прилично велика и место за вас сигурно постоји.

Да ли је Data Science заиста посао будућности?

Data Science се сматра једним од најбрже растућих сектора на тржишту рада.

Према подацима Бироа за статистику рада САД (BLS), број запослених у овој области ће расти брже од просека свих других професија.

Предвиђа се да ће број запослених data scientist-а у наредној деценији порасти за 36%, што је значајно већи раст у поређењу са другим индустријама.

Такође, тржиште рада за data scientist-е глобално има сталну потражњу због ширења дигиталне трансформације и потребе за анализом огромних количина података, што је тренд од ког се очекује да ће трајати.

Глобални трендови јасно показују да су data scientist-и веома важни за многе индустрије, посебно у области финансија, IT сектора, као и у фирмама које се баве обрадом великих података и вештачком интелигенцијом.

Због ових разлога, многи аналитичари сматрају да је Data Science сигуран избор за професионалну будућност, обзиром на стални пораст потражње и потенцијал за примену у различитим индустријама.

Data Science у Инспира групи

Data Science тим Инспира групе посвећен је развоју производа, алата и концепата који се ослањају на најмодерније технике и технологије из области вештачке интелигенције, машинског учења и науке о подацима.

Наш циљ је да континуирано унапређујемо, а понекад и потпуно трансформишемо, искуство коришћења сајтова које посећују милиони корисника.

У нашем тиму су заступљене различите специјализације – од AI инжењерства и data аналитике, преко data инжењеринга, па све до AI продакт менаџмента.

У претходном периоду радили смо на широком спектру производа, међу којима се посебно истичу:

• Системи за препоруке огласа који, на основу претходног понашања корисника, персонализују огласе и истичу оне за које постоји највећа вероватноћа интересовања.
• NLP алати прилагођени српском језику, који Data Science тиму и продукт менаџерима олакшавају развој напредних решења и ефикасно разумевање корисничких података.
• Chatbot-ови базирани на LLM моделима који омогућавају претрагу и интеракцију са интерним базама знања коришћењем природног језика.
• CV парсер који аутоматски структурира биографије без обзира на њихов изворни формат, омогућавајући брже и прецизније претраживање кандидата на Инфостуд платформи.
• Генератор питања за интервјуе који корисницима помаже у припреми за разговоре, чинећи процес селекције ефикаснијим и транспарентнијим.

Развој наведених и многих других производа заснива се на паралелном развоју савремене инфраструктурне подршке, чију изградњу и одржавање спроводе data инжењери.

Ова инфраструктура обезбеђује ефикасно управљање великим количинама података путем ETL процеса, омогућава коришћење NLP технологија, као и примену напредних метода анализе текста и слика.

Захваљујући таквом приступу и континуираном унапређивању, Инспира група ефикасно решава комплексне изазове, унапређује корисничко искуство, непрестано проширује палету иновативних услуга, одржава конкурентност у динамичном дигиталном окружењу и поставља чврсте темеље за будући раст и развој.