Nauka o podacima je još uvek relativno nova oblast, ali to je ne sprečava da ima ogromnu potražnju i unosno tržište rada. Nauka o podacima zapravo uključuje veliku stručnost u kodiranju i nije naivno koliko izgleda na prvi pogled. Naravno, kao i na mnogim drugim tehničkim poljima, potražnja za veštinom i očekivanje se stalno razvijaju.
Nauka o podacima je zaista postala revolucionarna tehnologija o kojoj svi govore. Čak štaviše, ljudi ju smatraju najboljim poslom 21. veka. Stvar je u tome što, iako dosta ljudi zna za reč nauka o podacima, malo njih zna za ovu tehnologiju u njenom pravom smislu.
Dosta ljudi brka nauku o podacima sa analizom podataka.
Dok se od naučnika očekuje da prognozira budućnost na osnovu prošlih obrazaca, analitičari podataka zapravo izvlače značajne uvide iz različitih izvora podataka.
Nauka o podacima kao i analiza podataka su od velike pomoći raznoraznim industrijama, kao što je na primer kockarska industrija. Jedan od bezbroj načina na koji je analitika podataka korisna u kockarskoj industriji jeste da pomaže kockarnicama da identifikuju svoju ciljnu publiku za svoje onlajn kazino igre na internetu.
Za kraj, kao što već možda znate, naučnici podataka koriste mašinsko učenje ili veštačku inteligenciju za otkrivanje obrazaca u velikim skupovima podataka. Naravno, bez toga, informacije koje su sadržane u podacima bi bile neprimetne ljudskom oku.
Razlika Između Softverskog Inženjerstva i Nauke o Podacima
Već neko vreme postoji velika nejasnoća oko toga po čemu se razlikuje programer od naučnika podataka. Da budemo iskreni, oba termina zvuče jako slični, samim tim jasno je kako dolazi do konfuzije, ali činjenica je da se oni razlikuju na neke značajne načine.
Kao što već možda znate, softverski inženjeri razvijaju operativne sisteme, grade veb i mobilne aplikacije, dizajniraju softver koji će koristiti organizacije i kompanije. Sa druge strane, analitičari podataka se fokusiraju više na izgradnji modela predviđanja kao i razvoj sposobnosti mašinskog učenja koje je taj softver zabeležio.
Generalno, iako se oba polja oslanjaju na podatke, kod i matematiku, nauka o podacima je više orijentisana na matematiku i podatke, dok je softversko inženjerstvo više orijentisano na sam kod.
Još jedna razlika je ta što naučnici podataka poseduju jaču želju za eksperimentisanjem kao i otkrivanjem nepoznatog, dok softverski inženjeri preferiraju izgradnju stabilnih sistema koji su već zasnovani na onome što je već poznato.
Za kraj, možda čak i najveća razlika između softverskog inženjerstva i nauke o podacima jeste ta što naučnici moraju da budu udobni sa tim da se nose sa nejasnoćama, dok su softverski inžinjeri obučeni za razvoj sistema sa definitivnom logikom.
Najveći Mitovi o Nauci o Podacima
Prelazak u nauku o podacima zaista može da bude strašna stvar, i ne zato što moraš da učiš dosta programiranja i matematike nego zato što moraš da se izboriš sa svim lažima i mitovima koje čuješ od drugih ljudi vezano za ovu oblast.
Prvi mit o ovoj oblasti jeste taj da samo velikim organizacijama trebaju naučnici o podacima. Ovo prosto nije tačno. Svakoj kompaniji ili organizaciji, bila ona velika ili mala, dobro bi došao naučnik podataka kao i analitičar podataka da poboljša svoj biznis.
Sledeći mit je da će veštačka inteligencija da kompletno zameni nauku o podacima. Iako mašine sa veštačkom inteligencijom postaju sve bolje, osoba sa pravim kvalifikacijama i znanjem će uvek biti potrebna da usmeri te iste mašine, samim tim nikada ne mogu biti zamenjeni.
Poslednji mit o ovoj oblasti jeste da nauka o podacima neće dugo da traje. Ljudi sa ovakim mišljenjem izgleda zaboravljaju da iako je nauka o podacima relativno nova stvar, ovo polje studija je zapravo kumulacija višedecenijskog istraživanja i u upotrebi je još od 1960-ih ili čak i ranije.
