Всім відома фраза основоположника стратегічної воєнної теорії Олександра Суворова «Ученье – свет, а неученье – тьма». Однак кожен з нас розуміє ці слова по різному. Зокрема деякі з студентів вважають, що на навчання нема часу і потрібно відразу зануриться в рутину праці на роботодавця. Інші ж роблять ставку на навчання і починають працювати лише після отримання всіх можливих та неможливих дипломів і сертифікатів. На жаль, є неправими і ті інші. Перші помиляються, адже розраховувати на об’єктивну зарплату, що відповідає сучасним економічним стандартам без конкретних професійних знань по меншій мірі наївно. Другі неправі, тому що роботодавцям не потрібні всебічно розвинені робітники - потрібні професіонали вузькопрофільного типу.

Не є новиною висока актуальність робітників в IT індустрії та рівень відповідних заробітніх плат, однак є менш відомим інший, більш вигідний варіант в розумінні кар’єрного росту та фінансів. Це Data Science.

Data Science - це область дослідження, що вивчає проблеми аналізу, обробки представлення даних в цифровій формі. Об'єднує методи по обробці даних в умовах великих обсягів і високого рівня паралелізму, статистичні методи, методи інтелектуального аналізу даних і додатки штучного інтелекту для роботи з даними, а також методи проектування і розробки баз даних. У всій низці, вище вказаних, визначень та термінів особливе місце відведене слову статистика. Справа в тому, що програміст в цілому орієнтується на знання мови програмування і супутніх бібліотек, знання математики на високому рівні є рекомендованим, але не обов’язковим елементом. В той же час спеціаліст Data Science повинен чудового володіти і математичним, особливо статистичним, апаратом аналізу та супутніми програмними елементами. Простими словами Data Scientist повинен знати «Все». Однак, якщо базові зарплати IT junior починаються з 500$ в Україні, то Data Scientist сміливо може розраховувати на позитивний старт з 750$.

Спектр використання великих баз даних поістину безмежний: соціальні мережі, інтернет рекламні площадки, збір геномної інформації в медицині та багато іншого.

Зупинюсь лише на двох прикладах. Починаючи з 2012 року в районі Вудленд-Хіллз окраїни міста Лос-Анджелес поліція вже прогнозує майбутні правопорушення статистичними методами, що підвищило продуктивність на 30%. Останній приклад практично співпадає з сюжетною лінією голлівудського блокбастера «Особлива думка» з Томом Крузом в головній ролі.

Безумовно, неможливо оминути увагою Девіда Хардінга, бізнесмена з власним капіталом 1,8 мільярдів доларів по версії  Forbes, засновника та виконавчого директора Winton Group, який з початковим активом 1,6 мільйона доларів в 1997 році збільшив капітал до $ 30 млрд станом на  лютий 2016 р. Девід Хардінг – провідний  менеджер хедж-фондів у всьому світі за журналом Alpha. Основним підходом у веденні бізнеса  Хардінга є статистична обробка емпіричних даних, 90% робітників Winton Group складають не торговці валютними інструментами, а статистики. Девід Хардінг здійснює мільйоні інвестиції в статистичні центри обробки інформації та дослідницькі лабораторії.

З початку 2010-х років Data Science вважається однією з найпривабливіших, високооплачуваних і перспективних професій. Безумовно обсяг статі не дозволяє показати всі можливості використання та перспектив напряму Data Science, тому питливого читача відсилаємо до документального фільму BBC «Эпоха больших даных» за посиланням https://rutube.ru/video/c22df1121d960238c108c4bebc2cab10/. Однак однозначним є факт, що тих, хто все-таки вирішив стати на шлях вивчення статистичних технологій та Data Science, чекає довгий і нелегкий шлях пізнання, однак це однозначно коштує того.

Інформацію підготував доцент кафедри прикладної математики, статистики та економіки О.П. Макарчук.