Netflix wie, co chcesz oglądać, a Amazon przewiduje Twoje zakupy – to efekt pracy specjalistów od data science i zaawansowanych algorytmów. W świecie, w którym codziennie generujemy ponad 400 mln terabajtów danych, firmy szukają ekspertów potrafiących przekształcać je w realną wartość. Prognozy wskazują, że zatrudnienie w sektorze data science do 2033 roku może wzrosnąć nawet o 36%, choć część zadań przejmuje już AI.
Choć przeciętny użytkownik nie zdaje sobie z tego sprawy, algorytmy wpływają na codzienne decyzje – od rekomendacji filmów na Netflix, przez trafne wyniki wyszukiwania w Google, po propozycje produktów na Allegro. Data science wkracza także w mniej oczywiste obszary, np. w opiece zdrowotnej, gdzie asystenci AI mogą odciążyć lekarzy od biurokracji, pozwalając skupić się na pacjentach.
Praca data scientist nie ogranicza się do budowy modeli – to głównie przygotowywanie danych i współpraca z biznesem, aby tworzone rozwiązania rzeczywiście przynosiły efekt. Jak podkreśla Maciej Marek, Machine Learning Engineer w SoftServe Poland: „Około 80% ról w przypadku data scientists to nie są role stricte naukowe. W nauce rozumianej w tradycyjny sposób chodzi o to, by odkryć coś nowego. My tymczasem zwykle raczej budujemy rozwiązania wykorzystując odkryte już kiedyś algorytmy i pracujemy na modelach, które funkcjonują od lat 70. i 80. – oczywiście przebudowane, ale baza pozostaje”.
Praca z danymi: ewolucja, nie moda
Rozwój narzędzi low-code/no-code oraz postęp AI rodzi pytanie, czy zapotrzebowanie na specjalistów data science będzie maleć. Czy automatyzacja sprawi, że ich umiejętności staną się mniej poszukiwane? Dane wskazują, że wręcz przeciwnie. Według U.S. Bureau of Labor Statistics, zatrudnienie w obszarze data science może wzrosnąć nawet o 36% do 2033 roku, co znacznie przewyższa średnią dla wszystkich zawodów. United States Data Science Institute przewiduje z kolei, że do 2026 roku w obszarze data science powstanie 11,5 mln nowych miejsc pracy.
Powstają też nowe stanowiska, jak AI engineer czy AI consultant, a specjaliści od data science adaptują swoje kompetencje do pracy z AI. „W IT trzeba być gotowym na zmiany – jedyną stałą jest zmiana, ale osoby z umysłem ścisłym i kompetencjami miękkimi zawsze będą potrzebne” – podkreśla Maciej Marek.
Firmy coraz bardziej mierzą realny biznesowy efekt inwestycji w data science i AI. Początkowy hype ustępuje miejsca świadomym decyzjom i wyliczaniu zwrotu z inwestycji. Jednocześnie rozwój technologii – np. integracja GPU z komputerami kwantowymi – otwiera nowe możliwości analiz danych, choć stawia też wyzwania w zakresie bezpieczeństwa i programowania.
Data science nie jest więc chwilową modą, ale dynamiczną, ewoluującą dziedziną. Można z dużą pewnością założyć, że umiejętność przekształcania danych w wiedzę i podejmowania decyzji na ich podstawie pozostanie kluczowa w gospodarce opartej na danych, która – jak pokazują trendy – będzie się rozwijać coraz szybciej.
