/ We know how

Skąd wziął się boom na data science?

Data science, obok sztucznej inteligencji, jest jednym z najważniejszych trendów we współczesnej informatyce. Ponieważ ilość danych w świecie wzrasta w postępie geometrycznym, można być pewnym, że w kolejnych latach boom na data science nie minie.

Co to jest data science i dlaczego jest tak ważne?

Data science (dosłownie nauka o danych, ale w języku polskim przekłada się ten termin jako danologia) to interdyscyplinarna dziedzina łącząca w sobie elementy matematyki, statystyki oraz programowania komputerowego w celu analizy, interpretacji i wydobycia wartościowych informacji z dużych zbiorów danych. Głównym celem data science jest pozyskanie informacji z danych, co może posłużyć do podejmowania lepszych decyzji, odkrywania ukrytych wzorców czy tworzenia algorytmów.

Początków data science można szukać w rozwoju statystyki i analizy danych w XIX wieku, ale dopiero z rozwojem komputerów w latach 60. i 70. XX wieku dostrzeżono jej istotność. Rozwój technologiczny w kolejnych dekadach sprawił, że w XXI wieku pojawił się boom na Big Data – ilość danych znacząco wzrosła, co wymusiło rozwój zaawansowanych technik analizy. Data science jako odrębna dziedzina wyłoniła się dopiero w pierwszej dekadzie XXI wieku, do czego przyczyniło się m.in. opracowanie narzędzi takich jak Python, R czy uczenie maszynowe.

Data Science pozwala podejmować decyzje oparte na faktach i dowodach, co prowadzi do zwiększenia efektywności operacyjnej. Oprócz tego poprzez analizę dużej ilości danych można odkrywać trendy i zależności, które pomagają np. w przewidywaniu zachowań klientów. Dzięki analizie danych można także dostosować ofertę do indywidualnych preferencji klientów czy rozwijać innowacyjne produkty i usługi.

Boom na data science: przegląd trendów

Boom na data science trwa i będzie trwać jeszcze przez wiele lat. Niemniej już teraz można prognozować, w których obszarach danologia będzie odgrywać coraz większą rolę. Mowa o branżach takich jak:

  • AutoML – Automated Machine Learning pozwala osobom bez zaawansowanej wiedzy z zakresu programowania czy statystyki tworzyć modele uczenia maszynowego.
  • Rozszerzona rzeczywistość (AR) i analiza wizualna – wykorzystywanie tych technologii do prezentacji danych w przestrzeni 3D pomaga w lepszym zrozumieniu skomplikowanych relacji i trendów.
  • Uczenie maszynowe na krawędzi (Edge AI) – zamiast przesyłać dane do chmury w celu ich analizy, coraz częściej wykorzystuje się technologię brzegową, która pozwala przetwarzać i analizować danych bezpośrednio na urządzeniach.
  • Uczenie maszynowe wykorzystujące nieczyste dane – dane często są niejednoznaczne, zawierają błędy lub niejednolite informacje, dlatego rozwija się techniki uczenia maszynowego, które potrafią sobie z nimi radzić.
  • Uczenie ze wzmocnieniem – rosnące zainteresowanie tą dziedziną przejawia się szczególnie w kontekście sterowania i optymalizacji. Wykorzystuje się je m.in. w autonomicznych pojazdach, robotach czy zarządzaniu zasobami.
  • Przetwarzanie języka naturalnego – technologie, takie jak generowanie tekstu, tłumaczenia maszynowe czy analiza sentymentu, mają coraz większe zastosowanie w komunikacji międzyludzkiej i biznesie.

W miarę rosnącej ilości danych organizacje muszą skupić się na ochronie danych osobowych i zapewnieniu uczciwego i przejrzystego wykorzystania danych. Warto też pamiętać, że rozwój AI i data science idzie w parze z potrzebą wykorzystania tych technologii tak, by przynosiły korzyści społeczeństwu i środowisku.

Przyczyny wzrostu zainteresowania data science

Wzrost zainteresowania data science można przypisać kilku kluczowym przyczynom. W ostatnich latach ilość dostępnych danych znacząco wzrosła. Wzrost zainteresowania data science wynika też z rozwoju AI – jej rozwój nie byłby możliwy, gdyby nie rosnąca moc obliczeniowa komputerów oraz uczenie maszynowe, które umożliwiają przetwarzanie i analizę dużych ilości danych w czasie rzeczywistym.

Warto też podkreślić, ze data science znajduje zastosowanie od marketingu przez naukę i medycynę, po finanse, przemysł czy rolnictwo. Organizacje zbierają coraz większe ilości danych dotyczących działań, klientów czy procesów. W dzisiejszym środowisku biznesowym organizacje zdają sobie sprawę, że decyzje oparte na danych mogą przynieść przewagę konkurencyjną. Rozumieją też, że data science pozwala przewidywać trendów czy zachowania klientów.

Przyczyn popularności data science można też upatrywać w czynnikach społecznych. Coraz więcej uczelni oferuje kursy z tego zakresu, co przyciąga kolejne osoby zainteresowane karierą np. jako data engineer. Oprócz tego przykłady zastosowań data science są coraz bardziej widoczne w mediach. Wymienić można np. wykrywanie oszustw, diagnozowanie chorób czy rekomendacje produktów. W miarę jak zastosowania data science się poszerzają, rośnie zapotrzebowanie na specjalistów w tej dziedzinie.

Wpływ boomu na data science na przemysł i edukację

Według danych Statista codziennie powstaje 328 milionów terabajtów danych i można spokojnie założyć, że liczba ta będzie tylko rosła. Data science od wielu lat wpływa na rozwój różnych branż IT i przemysłu, a biorąc pod uwagę popularność tej dziedziny, można przypuszczać, że w kolejnych dekadach będzie rosło zapotrzebowanie na data scientists, którzy będą mierzyć i analizować różnorodne, ale na pewno ogromne, zbiory danych w różnych dziedzinach.

Trzeba jednak zauważyć, że gwałtowny rozwój data science nie odbył się bez negatywnych skutków. Według raportu przygotowanego przez Anaconda 90% pracowników jest mniej lub bardziej zaniepokojonych wpływem data science na środowisko pracy. Nie zmienia to faktu, że według United States Data Science Institute do 2026 roku w obszarze data science powstanie 11,5 miliona nowych miejsc pracy.

Takie przewidywania wynikają z wielu powodów. Jednym z najważniejszych jest poprawa procesów biznesowych w wyniku zastosowania data science. Dzięki data science możliwy był rozwój zaawansowanych narzędzi analitycznych, które wykorzystuje się m.in. do optymalizacji procesów, co prowadzi do efektywniejszego wykorzystania zasobów i redukcji kosztów.

Wzrost zapotrzebowania na specjalistów z dziedziny data science wpływa też na edukację, co widać np. po zwiększonym zainteresowaniu kierunkami takimi jak informatyka czy matematyka. Oprócz tego wiele uczelni wprowadza nowe programy nauczania związane z data science oraz coraz częściej współpracuje z firmami działającymi w tym obszarze.

Przyszłość data science: Co dalej?

Przyszłość data science wydaje się niezwykle obiecująca. Technologie związane z uczeniem maszynowym i głębokim będą dalej rozwijane, co przełoży się na powstanie bardziej skomplikowanych modeli. Otworzy to drzwi do zastosowań w dziedzinach, które wcześniej wydawały się trudno dostępne. Można zatem przypuszczać, że data science będzie coraz bardziej powszechne w różnych dziedzinach, takich jak edukacja, transport czy administracja publiczna.

W miarę upowszechniania AI i osiągnięć data science ważne stanie się zrozumienie, dlaczego i w jaki sposób modele podejmują decyzje. Ich wyjaśnialność będzie kluczowa, aby budować zaufanie do systemów opartych na tych technologiach. Nie da się ukrywać, że będą one wpływać na różne aspekty naszego życia, więc kwestie związane z etyką, prywatnością i odpowiedzialnością będą jeszcze ważniejsze niż współcześnie.

Ogólnie rzecz biorąc, data science nadal będzie wymagać współpracy między różnymi dziedzinami, co otwiera ją na osoby z różnych specjalizacji, nie tylko technicznych, ale też społecznych i humanistycznych. Jest to tym ważniejsze, że data science może wykorzystać do rozwiązywania problemów, takich jak zmiany klimatyczne czy nierówności społeczne.

Porozmawiajmy!

    Wypełnij formularz,
    a my pomożemy Ci wdrożyć najnowsze rozwiązania!