Šta je Data Science i da li je to zanimanje budućnosti?

Pored toga što je veoma zvučno, Data Science postaje jedno od najtraženijih i najperspektivnijih zanimanja današnjice.

Ali šta tačno podrazumeva posao data scientist-a i koje su veštine potrebne za uspeh u ovoj oblasti?

U nastavku teksta ćemo odgovoriti na ova pitanja i istražiti zbog čega se Data Science često naziva „zanimanjem budućnosti“. Takođe, pružićemo i savete za sve koji razmišljaju da započnu karijeru u ovoj dinamičnoj i uzbudljivoj industriji.

Šta je Data Science?

Data Science, ili nauka o podacima, predstavlja multidisciplinarnu oblast koja se bavi prikupljanjem, obradom, analizom i interpretacijom velikih količina podataka kako bi se izvukle korisne informacije i doneli strateški zaključci.

Cilj data science-a je pretvaranje sirovih podataka u vredne uvide koji mogu unaprediti poslovanje, poboljšati proizvode ili optimizovati procese.

Za razliku od tradicionalne analize podataka, koja se fokusira na jednostavnije statističke metode, data science integriše napredne tehnike poput mašinskog učenja, veštačke inteligencije, obrade prirodnog jezika (NLP) i vizualizacije podataka.

Ove tehnike omogućavaju predviđanje trendova, identifikaciju obrazaca i rešavanje kompleksnih problema.

Neke od primera primene Data Science-a u svakodnevnom životu su:

• Personalizacija preporuka na platformama kao što su Netflix ili Spotify.
• Analiza tržišnih trendova u e-commerce sektorima za povećanje prodaje.
• Optimizacija medicinskih tretmana kroz analizu genetskih i kliničkih podataka.
• Automatizacija poslovnih procesa pomoću prediktivnih modela.

Koja je razlika između Data Science i Data Analytics?

Iako se termini Data Science i Data Analytics često koriste zajedno, a ponekad i kao sinonimi, ipak postoji razlika između njih.

Data Science predstavlja širi pojam koji obuhvata sve aspekte rada sa podacima, uključujući njihovo prikupljanje, obradu, modelovanje i generisanje uvida.

Sa druge strane, Data Analytics je uža oblast koja se prvenstveno fokusira na analizu podataka pomoću statističkih metoda i matematičkih modela.

Dok analitika radi sa postojećim podacima kako bi otkrila uzorke i generisala izveštaje, Data Science razvija nove metode, alate i algoritme za prikupljanje i analizu podataka.

U suštini, data analitičar tumači podatke koji su već dostupni, dok data naučnik kreira inovativne načine za njihovo istraživanje i primenu u rešavanju složenih problema.

Ove dve pozicije često rade zajedno kako bi ostvarile poslovne ciljeve i unapredile donošenje odluka na osnovu podataka.

Šta podrazumeva posao Data Scientist-a?

Posao Data Scientist-a obuhvata rad na analizi, obradi i interpretaciji podataka kako bi se izvukle najbitnije informacije i donele odluke koje će unaprediti neki proces ili proizvod.

Ova profesija se nalazi na raskršću između programiranja, statistike i poslovne analize, što znači da data scientist mora posedovati širok spektar veština i znanja.

Osnovna odgovornost data scientist-a je da pronađe skrivena značenja u podacima, pretvori ih u uvide i pruži preporuke koje se mogu praktično primeniti.

To može uključivati predviđanje trendova, otkrivanje anomalija ili optimizaciju poslovnih procesa. U zavisnosti od industrije, specifične obaveze mogu značajno varirati, ali generalno obuhvataju sledeće:

• Prikupljanje i obrada podataka (rad sa različitim izvorima podataka, kao što su baze podataka, API-ji ili sirovi podaci).
• Analiza i vizualizacija podataka (upotreba alata kao što su Python, R ili Tableau za analizu i prikazivanje podataka).
• Izrada prediktivnih modela (korišćenje tehnika mašinskog učenja za predviđanje trendova ili ponašanja korisnika).
• Prezentacija rezultata (tumačenje složenih podataka na način koji je razumljiv menadžmentu ili klijentima).

Koje veštine su vam potrebne za ovaj posao?

Da biste postali uspešan data scientist, potrebno je savladati različite tehničke i poslovne veštine, uključujući:

• Programiranje – Jezici poput Python-a, R-a i SQL-a su važni za rad sa podacima.
• Statistika i matematika – Razumevanje koncepata kao što su regresija, klasterizacija i testiranje hipoteza je neophodno.
• Mašinsko učenje – Alati poput TensorFlow-a, PyTorch-a i scikit-learn-a omogućavaju kreiranje prediktivnih modela.
• Komunikacione veštine – Prezentovanje složenih rezultata na jednostavan način za krajnje korisnike.

Alati koji su potrebni u svakodnevnom radu

Posao data scientist-a zahteva poznavanje raznovrsnih alata i tehnologija, uključujući:

• Softveri za analizu podataka: Pandas, NumPy, SciPy.
• Vizualizacija: Tableau, Matplotlib, Seaborn.
• Rad sa velikim podacima: Hadoop, Spark, SQL baze.
• Platforme u cloud-u: AWS, Google Cloud, Azure.

Na kojim fakultetima se uči Data Science?

Obrazovanje u oblasti Data Science-a postaje sve dostupnije zahvaljujući raznim fakultetima i programima kako u svetu, tako i u Srbiji.

Ova disciplina se uglavnom izučava kroz studijske programe koji kombinuju informatiku, statistiku i veštačku inteligenciju, sa akcentom na praktičnu primenu.

Fakulteti u Srbiji koji pružaju znanje o Data Science su:

1. Elektrotehnički fakultet (Univerzitet u Beogradu)
2. Fakultet za informatiku i računarstvo (Univerzitet Singidunum)
3. Fakultet organizacionih nauka (Univerzitet u Beogradu)
4. Fakultet tehničkih nauka (Univerzitet u Novom Sadu)
5. Prirodno-matematički fakultet (Univerzitet u Novom Sadu)
6. Ekonomski fakultet (Univerzitet u Beogradu)

Saveti za one koji žele da se bave ovim poslom

Ulazak u svet Data Science-a zahteva kombinaciju tehničkog znanja, praktičnog iskustva i stalnog učenja.

Najbolje je da počnete od osnovnih stvari kao što su osnove verovatnoće i statistike, linearne algebre, mašinskog učenja i programiranja.

Pored toga, izaberite neki skup alata za obradu podataka (u skladu sa prethodnim iskustvom i sklonostima) i praktikujte ono što ste naučili.

Znajte da vam je na raspolaganju obilje podataka, a na vama je da pronađete zanimljiv problem i radite na njemu.

Na kraju, povezujte se sa ljudima i delite iskustva. Data Science zajednica u Srbiji je prilično velika i mesto za vas sigurno postoji.

Da li je Data Science zaista posao budućnosti?

Data Science se smatra jednim od najbrže rastućih sektora na tržištu rada.

Prema podacima Biroa za statistiku rada SAD (BLS), broj zaposlenih u ovoj oblasti će rasti brže od proseka svih drugih profesija.

Predviđa se da će broj zaposlenih data scientist-a u narednoj deceniji porasti za 36%, što je značajno veći rast u poređenju sa drugim industrijama.

Takođe, tržište rada za data scientist-e globalno ima stalnu potražnju zbog širenja digitalne transformacije i potrebe za analizom ogromnih količina podataka, što je trend od kog se očekuje da će trajati.

Globalni trendovi jasno pokazuju da su data scientist-i veoma važni za mnoge industrije, posebno u oblasti finansija, IT sektora, kao i u firmama koje se bave obradom velikih podataka i veštačkom inteligencijom.

Zbog ovih razloga, mnogi analitičari smatraju da je Data Science siguran izbor za profesionalnu budućnost, obzirom na stalni porast potražnje i potencijal za primenu u različitim industrijama.

Data Science u Inspira grupi

Data Science tim Inspira grupe posvećen je razvoju proizvoda, alata i koncepata koji se oslanjaju na najmodernije tehnike i tehnologije iz oblasti veštačke inteligencije, mašinskog učenja i nauke o podacima.

Naš cilj je da kontinuirano unapređujemo, a ponekad i potpuno transformišemo, iskustvo korišćenja sajtova koje posećuju milioni korisnika.

U našem timu su zastupljene različite specijalizacije – od AI inženjerstva i data analitike, preko data inženjeringa, pa sve do AI prodakt menadžmenta.

U prethodnom periodu radili smo na širokom spektru proizvoda, među kojima se posebno ističu:

• Sistemi za preporuke oglasa koji, na osnovu prethodnog ponašanja korisnika, personalizuju oglase i ističu one za koje postoji najveća verovatnoća interesovanja.
• NLP alati prilagođeni srpskom jeziku, koji Data Science timu i produkt menadžerima olakšavaju razvoj naprednih rešenja i efikasno razumevanje korisničkih podataka.
• Chatbot-ovi bazirani na LLM modelima koji omogućavaju pretragu i interakciju sa internim bazama znanja korišćenjem prirodnog jezika.
• CV parser koji automatski strukturira biografije bez obzira na njihov izvorni format, omogućavajući brže i preciznije pretraživanje kandidata na Infostud platformi.
• Generator pitanja za intervjue koji korisnicima pomaže u pripremi za razgovore, čineći proces selekcije efikasnijim i transparentnijim.

Razvoj navedenih i mnogih drugih proizvoda zasniva se na paralelnom razvoju savremene infrastrukturne podrške, čiju izgradnju i održavanje sprovode data inženjeri.

Ova infrastruktura obezbeđuje efikasno upravljanje velikim količinama podataka putem ETL procesa, omogućava korišćenje NLP tehnologija, kao i primenu naprednih metoda analize teksta i slika.

Zahvaljujući takvom pristupu i kontinuiranom unapređivanju, Inspira grupa efikasno rešava kompleksne izazove, unapređuje korisničko iskustvo, neprestano proširuje paletu inovativnih usluga, održava konkurentnost u dinamičnom digitalnom okruženju i postavlja čvrste temelje za budući rast i razvoj.