Data science & machine learning – czy to kierunek tylko dla informatyków?

Data science & machine learning to obszary mocno powiązane z nowymi technologiami, które większość z nas kojarzy z umiejętnościami informatycznymi. Czy rzeczywiście studia data science & machine learning i zdobyte na nich umiejętności skierowane są głównie do informatyków?

Czy trzeba posiadać wykształcenie informatyczne, aby móc zastosować w praktyce zdobytą wiedzę podczas tych studiów? Sprawdzamy, czy są inne obszary, w których Data Science & Machine Learning są pożądane!

Czym dokładnie jest data science & machine learning?

Data Science to termin, który odnosi się dosłownie do nauki o danych. A więc pod pojęciem tym kryją się wszelkie metody, techniki i zjawiska związane z analizą danych. Kluczem każdej analizy danych jest odpowiednia umiejętność obróbki surowych danych i wyciągania właściwych wniosków na tej bazie.

Czym jest machine learning? To z kolei tzw. uczenie maszynowe, którego bazą są algorytmy. Machine learning koncentruje się na ich tworzeniu, kreacji sieci połączeń, programowaniu danych, które zaczynają bazować na danym schemacie. W machine learning kluczową rolę odgrywają dane, gdyż to na ich podstawie algorytmy uczą się pewnych schematów.

Czego nauczysz się na kierunku data science & machine learning?

Kierunek data science & machine learning na Uniwersytecie Edukacji Wirtualnej to rodzaj studiów podyplomowych, skierowanych do osób, które już posiadają wiedzę z zakresu analizy danych.

Jest to istotne, gdyż data science & machine learning stanowi wejście na wyższy poziom, a więc podstawy są niezbędne do tego, aby móc zdobywać bardziej zaawansowaną wiedzę.

Na studiach data science & machine learning nauczysz się w praktyce m.in. modelowania statystycznego, zrozumiesz funkcjonowanie sieci neuronowych, które są kluczowe w zrozumieniu i znajdowaniu analogii w funkcjonowaniu technologii opartych o sztuczną inteligencję. Studia zapewniają również zdobycie wiedzy z zakresu big data.

W jakich branżach potrzeba data science & machine learning?

Czy w obliczu tych informacji data science & machine learning to kierunek dla informatyków? Absolutnie nie! To przede wszystkim kierunek dla osób, które pracują z analizą danych – biznesowych, gospodarczych, organizacyjnych, dowolnych.

Studia uczą bardziej zaawansowanego poziomu przetwarzania danych. Tak by później można było samodzielnie próbować tworzyć rozwiązania, które ułatwią codzienną pracę.

Branże, w których potrzeba osób z kwalifikacjami zdobywanymi podczas studiów data science & machine learning, to:

• finanse,
• firmy technologiczne,
• nowoczesne przedsiębiorstwa,
• marketing i e-commerce.

Gdzie można pracować po ukończeniu studiów na kierunku data science & machine learning?

Ukończenie studiów podyplomowych na kierunku data science & machine learning daje możliwość pracy w wielu miejscach, m.in. w bankach, instytucjach finansowych, start-upach, firmach technologicznych, korporacjach czy instytucjach badawczych.

Warto pamiętać, że kierunek ten pozwala poszerzyć umiejętności analizy danych i wynieść je na wyższy poziom, jednocześnie zahaczając o kluczowy element współczesnego świata, a więc sztuczną inteligencję.

Czy trzeba być informatykiem, aby pracować jako data science?

Absolutnie nie! Oczywiście umiejętności informatyczne są niezbędne i data science musi znać podstawy wybranego przez siebie języka programowania, np. Pythona.

Nie trzeba jednak kierować się założeniem, że praca z analizą danych w oparciu o uczenie maszynowe to kierunek wyłącznie dla osób z wykształceniem informatycznym lub pracujących jako informatycy.

• Takie umiejętności przydatne są również m.in. na stanowisku współczesnego statystyka, pracującego np. w instytucjach badawczych czy laboratoriach. Korzystanie z nowoczesnych technik obróbki danych potrafi zdecydowanie bardziej zoptymalizować i przyspieszyć pracę.
• Kolejnym miejscem jest sektor bankowy i finansowy, gdzie oprócz zespołu informatycznego potrzebni są również analitycy danych, potrafiący korzystać z nowoczesnych rozwiązań.

Kierunek data science & machine learning to dobry wybór dla wszystkich osób, które pracują z analizą danych lub mają to w swoich planach zawodowych.

Kierunek ten daje możliwość praktycznego zrozumienia bardziej zaawansowanych technik obróbki, a także nauczenia się, jak można wykorzystać uczenie maszynowe do tego, aby tworzyć modele, które pomagają w jak najszybszej lub jak najbardziej sprawnej obróbce danych.

Jest to więc kompetencja, która pomoże zoptymalizować pracę i wynieść ją na nieco inny, wyższy poziom. Czy warto? W obliczu rozwijających się technologii, dążenia do optymalizacji i rentowności ze strony przedsiębiorstwa wydaje się to wręcz koniecznie i pożądane, aby jak najlepiej ugruntować swoją pozycję zawodową.