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 məsələlər bir çox şirkəti narahat etmişdir.
2.Data Science-i tamamilə mənimsəmək mümkünsüzə yaxındır
Məlumat sahələri bir çox sahələrin qarışığı olmaqla Statistika, Kompüter Elmləri və Riyaziyyatdan qaynaqlanır. Hər bir sahəni mənimsəmək və hamısında eyni dərəcədə mütəxəssis olmaq mümkün deyil.
3. İxtiyari data (Arbitrary data) gözlənilməz nəticələr verə bilər
Data Alimi məlumatları təhlil edir və qərar qəbuletmə prosesini asanlaşdırmaq üçün diqqətli proqnozlar verir. Çox zaman verilən məlumatlar ixtiyari olur və gözlənilən nəticəni vermir. Bu, zəif idarəetmə və resursların zəif istifadəsi səbəbindən də uğursuz ola bilər.
Beləliklə, Data Science-in bizə nələr qazandıracağı və bu sahədə hansı çətinliklərin ola biləcəyini analiz elədik. İndi isə Data Science-in və data alimlərinin gələcəyi necə formalaşdıracağına nəzər yetirək:
Məlumatların idarə olunması baxımından şirkətlər üçün mübarizə davam edəcəkdir
Bu gün müəssisə, təşkilatlar və insanlar tərəfindən daim çox sayda məlumat yaradılır. Gələcəkdə bu miqdar IoT cihazları sayəsində daha da artacaq.
Nəticədə müəssisələr bu məlumatları təhlil etməyi və rəqabət qabiliyyətinə sahib olmaq üçün vacib fikirləri əldə etməyi tələb edən çox sayda data alimini tələb edəcəkdir. Beləliklə, məlumat alimləri gələcəkdə iş yerlərindən biri olacaqlar ki, bu da müəssisələrə həm qısa, həm də uzunmüddətli dövrdə irəliləməyə kömək edəcəkdir.
Məlumatların məxfiliyi qaydaları qalmağa davam edəcəkdir
GDPR-in (Ümumi Məlumat Qoruması Tənzimlənməsi) ortaya çıxması ilə şirkətlər real vaxt analizi və ələ keçirdikləri məlumatların məsuliyyətli saxlanması tələbi ilə data alimlərinə daha çox etibar edirlər.
GDPR-in bir istiqaməti istehlakçılara müəssisələrin bu tip məlumatların harada və necə saxlanıldığını başa düşmələrini tələb edən bəzi məlumatların silinməsini tələb etməyə imkan verir.
Bu günlərdə insanlar keçmiş nəsillərdəki insanlarla müqayisədə müəssisələrə məlumatlarını verməyə daha ehtiyatlı yanaşmağa başlayıb. Bu gün insanlar məlumat pozuntularının baş verdiyini və bunun ağır nəticələrə səbəb ola biləcəyini bilir.
Nəticədə müəssisələr artıq bu məlumatlara məsuliyyətsiz münasibət göstərə bilmirlər və GDPR yalnız başlanğıc ola bilər. Bu ssenaridə məlumat alimləri müəssisələrə topladıqları məlumatları məxfilik şərtlərinə uyğun gələn şəkildə istifadə etmələrinə köməkçi olmaqda vacib rol oynayacaq.
Data Science müəssisələr üçün daha da vacib olacaqdır
Gələcəkdə məlumat alimlərinə olan tələbatın nə üçün daha da artacağını yaxşı başa düşmək üçün bir nümunəni nəzərdən keçirək. Təsəvvür edin, bir müştəri xidməti mərkəzi işçilərə mərkəzə zəng etdikləri vaxt adlarını, fiziki və e-poçt ünvanlarını, telefon nömrələrini və s. yoxlamağa imkan verən sistemlərlə təchiz edilmişdir. Beləliklə, işçilər zəng edən müştərinin özü haqqında izahat hissəsini əvvəlcədən ötürə bilirlər.
İndi məlumat alimlərinin ekspertizasının köməyi ilə işçilər müxtəlif sorğularda biznesə verdikləri reytinqlər, məhsul və ya xidmətlərə nə qədər xərclədikləri və qayıdış tarixi kimi digər məlumatlar arasında daha çox məlumat əldə edə bilərlər.
Başqa sözlə, data alimlərinin köməyi ilə işçilər yalnız müştərilərin problemlərini anlamaq deyil, həm də müştərilərin düşüncələrini başa düşmək və bununla da qarşılıqlı əlaqə qurmaq iqtidarında olacaqlar.
Xüsusiləşdirilmiş alqoritmlər daha vacib olacaqdır
Bir şirkətin unikal təşkilati məqsədlərinə əsaslanaraq məlumat alimləri biznesin uğuruna yönəlmiş fərdi məlumat strategiyası yaratmağa qadirdirlər. Alqoritmlərin inkişafı ilə avtomatlaşdırılmış həllər təqdim etmək və data alimlərinə feedback vermək üçün məlumatların toplanması kimi inkişaf etmiş funksiyalar yaradılacaqdır.
Bütün məlumatlarda olduğu kimi, baş verənlərin və nə olacağının təhlili və fikirləri olmadan feedbacklərin heç bir əhəmiyyəti yoxdur. Rəqabət üstünlüyü əldə etmək üçün müəssisələr daha geniş məlumatlı olmalı və strategiyalarını müvafiq şəkildə formalaşdırmalıdırlar. Və nəticədə bu tələb data alimini ən lazımlı gələcək peşələrdəndən birinə çevirməkdə davam edəcəkdir.
Maşın öyrənməsi inkişaf etməkdə davam edəcəkdir
Gələcəkdə Data Science-in əsas elementlərindən biri olan Machine learning-in böyük həcmdə dəyişəcəyi gözlənilir. Əsas diqqət isə Machine Learning mexanikasından daha çox yaradıcı olmağa və müxtəlif növ modellərdən istifadə etməyə yönəldiləcəkdir.
Maşın öyrənməsi təcrübəsində istiqamətin dəyişməsi ilə peşəkarlığı daha çox olan data alimlərinə müəssisələrdə ehtiyac duyulacaqdır.
Yeni məlumat mənbələri ortaya çıxmaqda davam edəcək
IoT yeni bir sistem olmasa da, gələcəkdə bu konsepsiya ilə dəstəklənən qurğular arasındakı əlaqə artmaqda davam edəcək və beləliklə, müxtəlif növ elektron qurğular arasında daha çox əlaqə yaranacaqdır.
Bu gün müəssisələr əsasən alış məlumatları, satış məlumatları, tıklama məlumatları və s.-dən istifadə edirlər, lakin gələcəkdə müəssisələr istehsal axını, pərakəndə mühit, işçi heyəti, nəqliyyat vasitələri və s. kimi müxtəlif mənbələrdən alınan məlumatları da daxil etməli olacaqlar. Nəticədə data alimlərinin rolu gələcəkdə ən çox axtarılan işlərdən biri olmağa davam edəcəkdir.
Mövcud əməliyyat aspektləri daha vacib olacaq
Biz bilirik ki, biznes sahələrində rəqabət gələcəkdə artacaq. Data alimlərinin təcrübəsi, ehtimal ki, müəssisələr üçün əsas fərqləndirici element halına gələcək.
Bu mütəxəssislər 3 əsas vasitə ilə biznesə kömək edəcəkdir: daha sürətli biznes həlləri, maya dəyərini azaldıması və yeni məhsul və xidmətlərin strateji istifadəyə verilməsi.
Data alimlərinin bilik və təcrübəsi, daha yaxşı texnologiya və vasitələrin köməyi ilə müəssisələr mühüm rəqabət üstünlüyü əldə edə biləcəklər.
Data alimlərinin tələb olunduğu digər sahələr
Data alimlərinin pərakəndə satıcılara istehlakçıların alış vərdişlərinə təsir göstərməklərinə kömək edə biləcəyini düşünürsünüzsə, məlumat toplamaqla bundan daha da çox şey edə biləcəyini də anlamalısınız. Məsələn, mütəxəssislərin köməyi ilə insanları geyinərək daşıya biləcəyi izləyicilər (wearable trackers) vasitəsilə sağlam vərdişləri qəbul etməyə həvəsləndirmək və potensial sağlamlıq problemləri barədə xəbərdar edərək ictimai sağlamlığı yaxşılaşdırmaq olar.
Məlumat alimlərinin təcrübəsinin istifadə oluna biləcəyi bəzi digər nümunələrə aiddir: fermerlərin səmərəli qida artımını və çatdırılmasını təmin etmək, qida ticarəti edənlərin qida tullantılarını azaltmasına nail olmaq, qeyri-kommersiya təşkilatları üçün vəsait toplama ehtiyaclarının proqnozlaşdırması və vəsait toplama səylərininin artırılması və s.
Gələcək çox güman ki, məlumatların daha da artmasına gətirib çıxaracaqdır.
Müxtəlif sahələrdəki irəliləyişlər daha yaxşı innovativ modellərə və yenilərinə təkan verəcəkdir.
Deyə bilərik ki, bu sahələrdəki meyllərin yalnız yarısı hazırki tempdə davam edir, lakin data alimlərinə hələ də böyük tələbat var və olacaqdır. Beləliklə, özünüzü gələcək perspektiv üçün hazırlamaq üçün ən yaxşı vaxtdır.
