Apar noi tehnologii, aplicații de inteligență artificială și sisteme inteligente care evoluează rapid și influențează lumea. Iar piața muncii e forțată să țină pasul alert, odată cu această dinamică. Profesiile vechi evoluează și ele în roluri hibride sau în meserii de viitor specifice unei lumi moderne, marcată de schimbare.
Pentru că tehnologiile noi, inclusiv inteligența artificială, au nevoie de profesioniști care să le gestioneze și să inoveze cu ajutorul lor, piața muncii suferă de un deficit de talent și cere constant forțe proaspete, cu aptitudini interpersonale și skilluri tehnice relevante.
Printre abilitățile soft moderne se numără flexibilitatea cognitivă, analiza critică, abilitatea de a traduce cantități mari de date în concepte și asocieri logice, inteligența emoțională și socială, gândirea inovatoare, storytelling-ul (new media), comunicarea, rezolvarea problemelor complexe, un mindset super-organizat etc.
Dar care sunt skillurile tehnice care pot asigura o tranziție ușoară și sigură spre o profesie de viitor în România, dar și dincolo de granițe, pe care atât generațiile tinere, cât și cele mature le pot folosi cu succes într-o lume marcată de digitalizare, automatizare și robotizare?
Pentru că lucrul cu datele rămâne un factor comun multor profesii moderne, ne-am gândit să trecem în revistă competențele tehnice pe care să le dezvolți sau să le implementezi în strategia de pregătire a echipei tale, mai ales în cazul profesiei de analist de date, “cel mai bun job în America”, conform Glassdoor.
Skilluri tehnice necesare pentru joburile de viitor în lumea datelor
Udemy for Business a lansat recent un program de pregătire internă pentru a ajuta compania Booz Allen Hamilton să ajungă la obiectivul de 5000 de analiști de date. Ei au prioritizat un program de training pentru limbaje de programare relevante și tehnici moderne de lucru cu date care să ajute managerii să dezvolte echipe performante, ce pot concura cu trendurile globale.
Pentru că analiza datelor se suprapune cu domeniul inteligenței artificiale (care necesită foarte multe date), este o mare nevoie de analiști care să selecteze, să pregătească și să extragă date, pentru a genera aplicații IA puternice. De fapt, multe dintre calificările în IA și analiză de date funcționează ideal împreună, pentru a acumula informații mai complexe.
Pe baza observațiilor oferite de clienții și experții Udemy for Business, iată cunoștințele tehnice care merită explorate și urmărite în dezvoltarea unei cariere de analist sau a altei profesii din lumea datelor, cât și la angajarea celei mai competente echipe.
1. Python
Python este vital în dezvoltarea IA și, probabil, este cea mai importantă calificare ce trebuie dobândită în lucrul cu analiza datelor. Acest limbaj de programare este unul dintre preferatele analiștilor de date, ale web developerilor și ale experților IA, datorită simplității sintaxei, a numărului mare de librării open-source create pentru Python (ce determină eficiența dezvoltării de aplicații și algoritmi), dar și aplicării sale diversificate.
2. R
Limbajul de programare R este folosit cel mai des pentru analiza statistică a seturilor mari de date. A fost instrumentul preferat în comunitatea analizei de date pentru mulți ani, ca resursă ideală pentru vizualizarea lor. R este folosit foarte mult în mediul academic.
3. Învățarea automată
Învățarea automată este un subdomeniu al IA ce utilizează date și algoritmi pentru a instrui calculatoarele să identifice tipare și să acționeze sau să realizeze predicții conform acelor tipare, fără a fi specific programate să facă asta. Această competență utilizează seturi de date structurate pentru a învăța calculatoarele, prin diferite tehnici împărțite în categorii (precum învățare supervizată, învățare nesupervizată și învățare consolidată).
Detectarea fraudei și motoarele de recomandări sunt unele dintre cele mai des întâlnite aplicări ale învățării automate. Această competență este specifică nu doar analiștilor de date, ci și inginerilor de machine learning.
4. Deep learning (învățare profundă)
Aceasta este o subramură a învățării automate și utilizează rețele neuronale artificiale (algoritmi de calcul construiți pe mai multe niveluri de seturi de date). Aceste rețele își propun să imite rețelele neuronale ale creierului uman și învață observând detalii ale datelor pe care sunt instruite să le studieze (de către un analist de date sau un inginer web). Învățarea profundă este utilizată în aplicații precum recunoașterea imaginilor (albumele digitale foto pot recunoaște și grupa împreună diferite tipuri de poze) și robotică (roboții învață să recunoască scenarii uzuale și să reacționeze în consecință la fiecare.
5. Regresie și clasificare
Acestea sunt metode de supervizare a învățării, în care datele de intrare și ieșire sunt furnizate algoritmilor. Ambele încearcă să prezică o valoare bazându-se pe seturile de date furnizate.
Analiza prin regresie poate fi utilizată în predicția prețului locuințelor pe baza datelor unor locuințe similare din cartiere similare. Analiza prin clasificare poate fi utilizată într-o aplicație mobilă care identifică o plantă pe baza unei poze încărcate de un utilizator.
6. Prelucrarea limbajului natural
O altă calificare tehnică de viitor este prelucrarea limbajului natural (PLN), ramură a inteligenței artificiale care învață calculatoarele să citească și să înțeleagă limbajul comun folosit de către oameni. PLN folosește algoritmii învățării automate pentru a analiza cantități importante de date despre sintaxa și semantica limbajului, învățând calculatoarele să înțeleagă vorbirea umană și să răspundă în consecință. Acest skill se folosește de ingineri, analiști de date și developeri pentru asistenți digitali ca Alexa, chatboți și chiar în zona juridică, pentru scanarea rapidă a unor documente foarte lungi.
7. SQL
SQL (Structured Query Language) este o calificare necesară oricui lucrează cu date și este util inginerilor de software și administratorilor de sisteme. SQL este foarte bun pentru manipularea datelor, permițându-le echipelor să aplice interogări și să combine datele din diferite surse.
La fel ca Python, este o calificare esențială pentru majoritatea analiștilor de date din ziua de azi, permițând echipelor să extragă informații de afaceri importante din cele mai simple interogări. SQL se poate folosi în multe specializări din domeniul IT.
8. NoSQL
NoSQL se referă la “Not Only SQL”, un tip de bază de date care nu depinde de relațiile între tabele, precum în SQL. Învățarea nu este la fel de simplă precum a limbajului SQL. Dar analiștii de date și developerii ar trebui mai degrabă să învețe principiile construirii și gestionării bazelor de date NoSQL nestructurate, având în vedere creșterea popularității lor și faptul că anumite companii tech precum Facebook sau Google se bazează pe NoSQL.
9. Elasticsearch
Elasticsearch este un motor de căutare de text și analiză open-source important. Funcționalitatea de text este adesea utilizată pentru căutări în aplicații și pe site-uri, utilizând greșeli de gramatică, autocompletare și sinonime pentru a le face foarte intuitive pentru utilizatorul final. Poate fi folosită ca motor analitic prin scrierea de interogări pentru agregarea de date. Este utilizată destul de des pentru a monitoriza managementul performanței unei aplicații.
10. Hadoop
Hadoop este un software open-source care stochează volume mari de date, permițându-le organizațiilor să scaleze și să distribuie procesele de date, fără teama că sistemele de calcul și serverele nu au suficientă memorie disponibilă. Un analist de date poate utiliza Hadoop pentru a procesa, explora, filtra și testa rapid seturi mari de date în mai multe ansambluri de calculatoare.
11. Vizualizarea datelor
Instrumentele de vizualizare a datelor permit echipelor să extragă informații valoroase și să le împărtășească cu restul echipei sau cu managementul unei companii, pentru cele mai bune decizii de business. Instrumente precum Tableau și Microsoft Power BI le permit utilizatorilor să facă seturile de date complexe mai ușor de înțeles, prin intermediul prezentărilor vizuale și al interfețelor intuitive.
Sunt competențe tehnice care stau la baza multor profesii din lumea digitală și tehnologică, cu numeroase aplicări în diferite domenii, dincolo de IA. Cu toate că necesită atenție, interes și dedicare pe termen lung, aceste calificări vor garanta fundația unei cariere de viitor adaptată pentru provocări.