Сега, за разлика од порано, луѓето имаат тенденција да испробуваат различни работни места, да менуваат професии и да го надградуваат своето знаење од различни области, се со цел да откријат каде најмногу се пронаоѓаат, и која професија ќе ги направи среќни. Тоа е одлично!
1. Нови вештини
Една од најбараните вештини на 21 век е Data Scientist. Доколку ја одберете оваа област за лична надградба, дошколување, или пак, како нов кариерен пат, вештините кои ќе ги стекнете во процесот на изучување на Анализа на податоци во Python ќе ве научат да размислувате на поинаков начин и ќе ги прошират вашите хоризонти. Замислете дека одеднаш се соочувате со милиони и милиони податоци од одредена област, а ваша задача е да направите информациите кои ќе ги извлечете од тие податоци да имаат смисла. Генерално, работењето Data Science го развива вашето аналитичко размислување, и со сигурност ќе ви помогне да видите малку појасно во хаосот на нашиот современ свет.
2. Корисни продукти
Гледано во поширок контекст, Data Science всушност се занимава со истражување на човековото однесување. Без разлика дали работите на разбирање на корисничкото искуство на онлајн корисниците или пак на создавање на chatbot или предвидување на цените на акциите – во секој од овие случаи вие треба да откриете како размислуваат и како се однесуваат луѓето. Во крајна линија, сето тоа се сведува на едно единствено прашање: како постапуваат луѓето во дадена бизнис ситуација? Веќе знаете дека една од најголемите преокупации на науките во 21 век е да откријат зошто луѓето размислуваат и се однесуваат на одредени начини. Како дел од Data Scientist, можете да бидете дел од овој глобален, хуманистички проект.
3. Одлична заработка
Според истражување спроведено од it.mk за 2019 година најплатена професија во ИТ индустријата во Македонија е токму Data Scientist.
“Најголеми примања според работна позиција имаат Data Scientists со просек од 85.422 ден., а веднаш по нив следуваат Девелоперите на мобилни апликации”−it.mk
Според истата анкета, “најголем дел од девелоперите во земјава сакаат да го унапредат своето познавање на Python, тренд што кореспондира со светските текови.”
Согласно со првата изјава, можеме да забележиме дека изучувањето на Python како најпреферирана алатка на Data Scientist е исто така рангирано на највисокото место во листата на најпосакувани знаења.
Тука (во Македонија) и во скоро сите европски земји работејќи како Data Scientist би заработувале два до три пати повеќе од локалната просечна плата. Иако не е сè во парите, секогаш е добро ако не мора претерано да се грижите за нив, зашто тогаш ќе можете да се фокусирате на повозбудливите работи кои ги нуди животот.
4. Огромен број на области
Полињата за работа кои ги опфаќа Data Science се во огромен број. Тие се протегаат од осигурителните компании и банките, па се до медицината, фармацијата, образованието… Покрај овие генерални области, примената на Data Science се провлекува и наоѓа примена во работата на најразлични актуелни проекти како што се анализа на климатските промени, временската прогноза, предвидувања на берзата, препознавањето на знаковниот јазик, детектирање на Паркинсоновата болест и разоткривањето на лажни вести. Како што можете да видите станува збор за речиси неограничени можности на примена, затоа што работата со Data Science ќе ви користи и таму каде што најмалку сте го очекувале тоа од неа.
5. Сопствени продукти
За да работите Data Science, мора да научите кодирање. И, ако научите кодирање, особено ако го научите Python како бонус, ќе можете да градите свои сопствени продукти – или за почеток, барем ќе ја визуелизирате идејата за тоа што сакате да направите. Сите имаме идеи и сите сакаме до создаваме нови, креативни и оригинални работи. Data Science е наука за креативци и аналитичари, создадена за луѓе со оригинални идеи и прецизни умови. Но за да ја остварите вашата идеја ви е потребна и вештина, а вештината ќе ја добиете токму преку изучување на анализа на податоци во Python. Накратко, Data Science ќе ви отвори нови видици и нови можности. Затоа не чекајте, почнете да учите и фатете се за работа!
