Наука о данных сегодня - неотъемлемая часть отраслей промышленности и одна из наиболее обсуждаемых тем в ИТ-кругах. Ее популярность выросла очень быстро, и компании активно внедряют методы обработки данных для развития своего бизнеса и повышения удовлетворенности клиентов.
Что это такое - наука о данных? Она сочетает в себе различные инструменты, алгоритмы и принципы машинного обучения для обнаружения скрытых закономерностей на основе необработанных данных.
Методика стала широко распространенной во многих компаниях - с тех пор, как промышленная отрасль пережила революцию с автоматизацией, искусственным интеллектом и другими современными функциями Интернета, которые формируют человеческую жизнь.
Она также произвела революцию во всех основных секторах промышленности, включая банковское дело, здравоохранение, развлечения, спорт и многие другие.
Наука о данных помогает собирать и систематизировать большие объемы информации для решения технологических и стратегических задач в бизнесе, на предприятиях, некоммерческих организациях и академических институтах.
Эта работа требует знаний в области компьютерного программирования и программных приложений, включая аналитику, статистику и визуализацию данных. И стала самой востребованной в 21 веке.
К примеру, в США специалист по обработке данных с двухлетним опытом работы зарабатывает около 106 тысяч долларов в год в дополнение к привлекательным средним бонусам.
А по достижении управленческого уровня специалист может рассчитывать на среднюю годовую базовую зарплату в размере около 140 тысяч долларов. Если добавить сюда средние годовые бонусы, то получится выше, чем заработок многих хирургов.
Специалисты по обработке данных помогают компаниям принимать решения, основанные на данных. Однако используемая в процессе информация может нарушить конфиденциальность клиентов - из-за сбоев в системе безопасности.
И это вызывает озабоченность во многих отраслях промышленности и претензии тех, чьи данные стали открытыми в результате таких ошибок.
__comment_author_name__
__comment_createdAt__
__comment_comment__