הכמות הגדולה של מידע שמצטבר בעולם מעניקה לארגונים וחברות את היכולת לנתח את המידע הזה ולהפיק ממנו תובנות עסקיות שמסוגלות להניע תהליכים באופן אוטומטי. למשל, אם ננתח את הזמנים שבהם מגיעים רכבים לצומת סואנת במיוחד נוכל לבנות רמזור שיאזן את התנועה בעיר בצורה אוטומטית. זוהי אחת אחת הדוגמאות לשימוש ביכולות של מומחי Data Science.
הבנת הבעיה, הנתונים לפתרונה והסטטיסטיקות סביבה
על מנת להפוך למומחי Data Science בדרך כלל אין צורך לצבור ידע חדש אלא רק לבצע את ההקשרים הנכונים לידע קיים. התחום מתאים למי שיש לו חשיבה לוגית, יכולות גבוהות במתימטיקה וסטטיסטיקה ויכולת תכנות בשפה כלשהי. משם – השמיים הם הגבול.
היות ותכנון פתרונות יצירתיים מתחיל מהבנה אינטואיטיבית של הקשר בין המידע המצטבר למידע שאפשר להפיק ממנו, מומחי Data Sciene נשכרים בחברות על מנת ליישם חזון. נבהיר זאת באמצעות דוגמה מהחיים. אנו יודעים כי בעיר תל אביב מפורסמות דירות להשכרה לאורך כל השנה, כאשר ברובן מצויינת גם הכתובת. לו ניקח את כל המידע על מחירי הדירות הללו ונצליב אותו עם הכתובות ושוויו של הבית נוכל למצוא את האזורים בהם השכרת דירת שלושה חדרים תניב תשואה גבוהה יותר. כל זאת עד לרמת הרחוב.
ההבנה הראשונה של התחום היא אינטואיטיבית. היישום שלו דורש יכולות טכניות רבות יותר. מומחים יפצחו את האתגר – אילו נתונים נרצה להצליב, איך יראה מסד הנתונים שבו יאוחסנו ומהם הנתונים שעלולים לגרום לטעות שיכולים להיות (למשל רחוב שאינו מצוין בשמו המלא). לאחר מכן, ינוסח מסמך אפיון הבוחן את התוכנה האוטומטית שתאסוף את הנתונים ממקורות שונים, כיצד יומרו הנתונים למידע יקר ערך על תשואה ולבסוף את הדרך שבה יוצגו התוצאות בצורה גרפית.
שימוש במידע גם לצרכים עירוניים
בשנים האחרונות אנו עדים למגמה בה המידע היקר המצטבר בחברות הופך להיות כלי לקבלת החלטות עסקיות או לקבלת מידע עירוני לשיפור תשתיות. דמיינו למשל שכל חברה המתכננת מסלולי רכבת תקבל את המידע של הנוסעים בתחבורה הציבורית ותגלה כמה נוסעים החליפו שני קווי אוטובוסים במהלך היום רק על מנת להגיע ליעד מרוחק. ניתן לתכנן את קווי הרכבת הבאים באמצעות הבנת יעדים אלה ולשפר תשתיות.
הסבה ל Data Science
לאחר שהבנו מדוע יש ערך כה רב למומחי הדאטה סיינס ניתן להניח כי הביקוש למומחים אלה ימשיך ויגבר גם בשנים הקרובות. לכן, אם היום אתם עוסקים במקצועות המחייבים הבנה של נתונים סטטסטיים, תכנון של מסדי נתונים ותכנות כדאי לשקול הסבה ל- Data Science. את התחום ניתן ללמוד בקורס קצר המאפשר להכיר מתודות תאורטיות שונות על מנת להשתמש במידע וכן מאפשר לתרגל יצירה של תוכנה המפיקה מידע חדש ממידע קיים. כבר במהלך הקורס אפשר לבנות פרויקט שישמש כתיק עבודות אותו תוכלו להציג בפני מעסיקים עתידיים.
הקורס מותאם לכל מי שיש לו כבר חלק מהכלים שציינו לעיל כמו ידע תיאורטי בסטטיסטיקה, ניסיון בתכנות והבנה במסדי נתונים. גם אם עדיין לא עסקתם בתחומים אלה בעבר שילוב כל היכולות הללו יכול להפוך אתכם למומחים בתחום.
לסיכום, מדובר באחד מהמקצועות המבוקשים ביותר בארגונים רבים, במיוחד ארגונים האוספים כמות גדולה של מידע ומעניינים לעבד אותו בצורה מקצועית. העבודה בתחום מאפשרת לשלב יצירתיות עם כישורים קוגניטיביים מפותחים וכן ידע מעשי בסטטיסטיקה. כמובן שניתן ללמוד ולהמשיך להתפתח בתחום על מנת לשפר את סט הכלים הדרוש כדי להיות מומחי דאטה סיינס טובים יותר.
