Niyə Data Science sahəsində karyera qurmaq haqqında fikirləşməlisiniz?

Bu dəfəki yazımda biz yuxarıda vurğulanan suala cavab tapmağa çalışacayıq. Bildiyimiz kimi, Data Science və Süni İntellekt (Artificial İntellect-AI) 2019-cu ilin hər məqaləsində "müzakirə mövzuları" olmaqla, artıq inqilabi texnologiyaya çevrilməkdədir. Elə buna görə də bir çox insan Data Alimi (Data Scientist) olmaq və bu sahədə karyera qurmaq arzusundadır. Bu səbəbdən Data Science-in müsbət və mənfi cəhətlərini nəzərdən keçirmək və bu sahədə lazımi fikirləri sizə təqdim etməyi vacib sayıram. Gəlin bu elmin yaxın gələcəkdə bizə nələr təmin edəcəyini daha dərindən araşdıraq. Ancaq bu mövzuya keçməmişdən qabaq qısaca xatırlatma edək: Bu termin bizə nəyi ehtiva edir?

Data Science- məlumatların çıxarılması, təhlili, vizuallaşdırılması, idarə edilməsi və saxlanmasını təmin edir. Bu anlayışlar şirkətlərə məlumatlara əsaslanaraq qərarlar qəbul etməyə kömək edir. Data Science həm qurulmamış, həm də strukturlaşdırılmış məlumatların istifadəsini tələb edən və statistikada, riyaziyyatda və kompüter elmlərində kökləri olan çoxşaxəli bir sahədir. Bu sahə Data Science pozisiyasının çoxluğu və qazanclı maaş şkalası səbəbindən ən çox axtarılan iş sahələrindən biridir. Beləliklə, bu, Data Science haqqında qısa məlumat idi, indi isə Data Science-in üstün və zəif cəhətlərini araşdıraq.

Data Sciencenin üstün cəhətləri

1.Tələbin və iş pozisiyasının çoxluğu

Data alimi (Data scientist) olmaq üçün tələb olunan bacarıqlara sahib olanlar çox azdır və buna görə də tələbat yüksək, təklif isə aşağıdır. 

2. Data Science çox sahəlidir

Data Science-in çox sayda tətbiqi var. Səhiyyə, bank, məsləhət xidmətləri və elektron ticarət sənayesində geniş istifadə olunur. Buna görə də müxtəlif sahələrdə işləmək imkanınız olacaq.

3.Data Science məhsulları daha ağıllı edir

Data Science Müştəri Təcrübəsi üçün xüsusi olaraq daha yaxşı məhsullar istehsal etməyə imkan verən Machine Learning-in istifadəsini əhatə edir. Məsələn, elektron ticarət saytlarının istifadə etdiyi Tövsiyə Sistemləri(Recommendation Systems) istifadəçilərə tarixi satınalmalara əsaslanaraq fərdi məlumat verir. Bu, kompüterlərə insan davranışlarını başa düşməyə və məlumatlara əsaslanan qərarlar qəbul etməyə imkan yaradır.

Data Sciencenin zəif cəhətləri

1.Məlumatların məxfiliyi problemi

Bir çox sahə üçün data onların yanacağıdır. Data Alimləri şirkətlərə məlumat yönümlü qərarlar qəbul etməyə kömək edir. Bununla birlikdə istifadə olunan məlumatlar müştərilərin məxfiliyini poza bilər. Müştərilərin şəxsi məlumatları əsas şirkət üçün görünən olur və bəzən təhlükəsizliyin pozulması səbəbindən məlumat sızılması baş verə bilər. Məlumat məxfiliyinin qorunması və istifadəsi ilə bağlı etik mə