Duomenys, duomenų mokslas, duomenų mokslininkai ir duomenų inžinieriai, didieji duomenys, dirbtinis intelektas ir mašininis mokymas... Frazės, kurios pastaruoju metu nuolat eskaluojamos viešojoje erdvėje. Matyt, ne veltui?
Asociatyvi „Pixabay“ nuotr.
Gyvename labai įdomiu laiku, kurį drąsiai galėtume pavadinti duomenų era. Juk duomenys pastaraisiais metais tapo kur kas vertingesniu ištekliu nei nafta ar auksas, ir kasdien jų sukuriama vis daugiau nei bet kada iki šiol.
Užtenka pagalvoti apie tai, kiek duomenų sugeneruoja verslo milžinai „Google“, „Facebook“, „Twitter“, „YouTube“, „Instagram“, „LinkedIn“, „Amazon“, „Netflix“... O jei dar pridėtume visas kitas bendroves? Viešojo sektoriaus, sveikatos priežiūros, telekomunikacijų duomenis? Gali susisukti galva. Taip, duomenų apimtys – beprecedentės ir dabar yra pats tinkamiausias laikas tapti duomenų mokslininku. Kodėl?
Grožis
Prognozuojama, kad 2025-aisiais kas 24 valandas visame pasaulyje bus sukuriama maždaug 463 egzabaitai, t. y. 1 bilijonas gigabaitų, duomenų. Skamba stulbinančiai, tiesa? Bet dar labiau stulbina tai, kad žmogus, pasitelkdamas savo mąstymą ir žinias, dirbtinio intelekto ar mašininio mokymo technologijas gali šiuos duomenis paversti tiesiogine nauda verslui, o gal ir pasauliui apskritai.
Įsivaizduokite daugybę tūkstančių padrikų duomenų: juos surinkti, susisteminti ir suprogramuoti taip, kad jie taptų konkrečiomis įžvalgomis ir sprendimais – gražu, kitaip nepasakysi. Patys duomenų mokslininkai savo darbą įvardija kaip kūrybišką – reikalaujantį ne tik matematikos ir statistikos žinių ar programavimo įgūdžių, bet ir išlavinto mąstymo.
Šių dalykų sintezė galiausiai atneša tikslius rezultatus ir atsakymus į rūpimus klausimus.
Vertė
Duomenys ir duomenų mokslu grįstos technologijos vis labiau skverbiasi į mūsų kasdienybę, o kai kurios inovacijos šioje srityje sukelia tikras revoliucijas.
Įmonių veiklos procesų automatizavimas gal jau ir nestebina, bet, pavyzdžiui, duomenų mokslo technologijos ligų diagnozavimui ir prevencijai ar aviacijai – skamba išties įspūdingai.
Inovacijos duomenų mokslo srityje jau kurį laiką yra verslo ir pramonės variklis. Kas laukia ateityje? Ateityje – ambicingi siekiai: autonominiai automobiliai, DI sistemos kosmoso tyrinėjimams ir dar daug kitų inovacijų.
Paklausa
„LinkedIn“ korporacija metų pradžioje paskelbė jau trečiąją paklausiausių profesijų Jungtinėse Amerikos Valstijose (JAV) ataskaitą. Remiantis pastarųjų penkerių metų socialinio tinklo LinkedIn duomenimis buvo sudarytas darbų Top 15. Pirmoje vietoje be konkurencijos įsitaisė dirbtinio intelekto specialistai, keliomis pozicijomis žemiau – duomenų mokslininkai ir duomenų inžinieriai.
Pastaraisiais metais, pažymima „Linkedin“ ataskaitoje, dirbtinio intelekto specialistų poreikis auga net 74 procentais kasmet, duomenų mokslininko ar inžinieriaus – daugiau nei 30 procentų.
Su duomenimis dirbančių profesionalų stinga visame pasaulyje. Prognozuojama, kad iki 2025 metų poreikis išaugs bent du kartus.
Atlyginimas
Vidutinis duomenų mokslininko darbo užmokestis JAV yra 117 345 USD per metus, t. y. gerokai didesnis už šalies vidurkį. Duomenų inžinieriaus atlygis ne ką teatsilieka. Panašios tendencijos vyrauja ir Lietuvoje. Pakanka pasidairyti darbo skelbimų svetainėse, kad tuo įsitikintume: vyresniajam duomenų mokslininkui siūlomas 1800–3800 Eur, duomenų inžinieriui – net 3200 ar 3500 Eur mėnesinis atlygis.
Darbo paieškos
Besižvalgant po jau minėtus karjeros portalus aiškėja ir kita tendencija – darbo pasiūlymų duomenų mokslininkams yra daug ir atsiranda vis naujų. Stebėtis neverta, duomenys dabar yra visur – kasdien sugeneruojamų duomenų apimtys yra milžiniškos ir vis auga. Todėl auga ir poreikis tuos duomenis valdyti ir suvaldyti.
Verslai visame pasaulyje, taip pat ir Lietuvoje, investuoja į duomenų mokslo technologijas ir specialistus, galinčius kompetentingai su duomenimis dirbti. Numatoma, kad jau šiemet net 4 proc. ES bendrojo vidaus produkto bus sukurta Europos duomenų rinkos.
Šis komentaras yra asmeninė autorės nuomonė.
Gabija Valiukienė, Kauno technologijos universiteto (KTU) Matematikos ir gamtos mokslų fakulteto (MGMF) Rinkodaros ir komunikacijos koordinatorė