Mówi się, że w XXI wieku najcenniejszą rzeczą na świecie nie są pieniądze, ale informacje. Choć informacje, a inaczej mówiąc, dane, bardzo łatwo można przełożyć na pieniądze. Wystarczy podać przykład takich gigantów jak Google, Facebook czy Twitter, które to firmy zarabiają krocie dzięki zbieraniu danych o swoich użytkownikach. Każdy z nas produkuje codziennie mnóstwo informacji. Nic dziwnego, że musiał powstać zawód, a wkrótce cała dziedzina Quant&Data Science. Obecnie jest to jedna z najważniejszych i najszybciej rozwijających się branż na świecie. Dlaczego warto w niej pracować?
Quant&Data Science to dziedzina obejmująca technologie i zawody skupiające się na zarządzaniu bazami danych, oprogramowaniu statystycznym i metodach stosowanych w analityce. W związku z rosnącym zapotrzebowaniem na analizę różnego rodzaju danych, szacuje się, że w ciągu najbliższych kilku lat, każda rozwijająca się firma będzie musiała zatrudnić specjalistę od Quant&Data Science. Nie można powiedzieć, że zawody z tej działki są w tzw. powijakach. Specjaliści bowiem są rozchwytywani, jednak nie każdy pracodawca wie, co to znaczy Data Science.
Można powiedzieć, że ekspert z branży Quant&Data Science zajmuje się właśnie danologią (choć to jeszcze mało popularne określenie), czyli analizowaniem i wyciąganiem wniosków z danych. Szczególne znaczenie ma tu big data, metody naukowe, procesy i algorytmy. Specjalista Quant&Data Science jest w więc w pewnym sensie programistą i analitykiem w jednym. Nic dziwnego, że nowy zawód, nazywany obecnie zawodem przyszłości, przyciąga właśnie pasjonatów z tych dwóch dziedzin.
pozyskiwanie, przetwarzanie i opracowanie danych;
analizowanie danych statystycznych;
wizualizowanie danych;
magazynowanie danych;
wybór i zastosowanie modeli, algorytmów i technik potrzebnych do analizy danych;
uzyskiwanie wyników, mierzenie i sprawdzanie ich;
przedstawianie rekomendacji na podstawie danych.
Zawodów i specjalizacji związanych z Quant&Data Science jest coraz więcej i obejmują one szczeble szeregowe, a także menadżerskie, jak Head of Big Data, Product Owner, Head of Pricing czy Executive Director Quantitative Analysis.
Analityk powinien posiadać wykształcenie matematyczne, ekonomiczne lub związane z programowaniem czy analizą danych. Coraz więcej polskich uczelni oferuje także studia ukierunkowane ściśle na Quant&Data Science. Jest to związane z olbrzymim i ciągle rosnącym zapotrzebowaniem na tego typu specjalistów, którzy mogą liczyć na bardzo atrakcyjne zarobki. Twarde kompetencje, którymi powinien wykazywać się analityk, to m.in. wiedza z zakresu analizy danych, nowych technologii, a także inżynierii oprogramowania. Niezbędna jest znajomość takich języków, jak Python, Pandas, SQL czy NoSQL.
Brak komentarza, Twój może być pierwszy.
Dodaj komentarz