Материалы
DATA SCIENTIST – ПРОФЕССИЯ НАСТОЯЩЕГО ИЛИ БУДУЩЕГО?
Журнал «НАУЧНОЕ ОБОЗРЕНИЕ: ТЕОРИЯ И ПРАКТИКА» [СКАЧАТЬ СТАТЬЮ В PDF]
т. 10, вып. 7, июль 2020
| Рубрика: | ЭКОНОМИКА ТРУДА |
| Страницы: | 1399–1407 |
| Коды JEL: | O15, О33 |
| DOI: | 10.35679/2226-0226-2020-10-7-1399-1407 |
| Для цитирования: | Бочкова Е. В., Авдеева Е. А., Усольцев А. В. Data Scientist – профессия настоящего или будущего? // Научное обозрение: теория и практика. 2020. Т. 10. Вып. 7. С. 1399–1407. DOI: 10.35679/2226-0226-2020-10-7-1399-1407 |
| Авторы: |
Бочкова Елена Владимировна, канд. экон. наук, доцент кафедры «Теоретическая экономика», ФГБОУ ВО «Кубанский государственный университет»: Россия, 350040, г. Краснодар, ул. Ставропольская, 149. Авдеева Евгения Александровна, канд. экон. наук, доцент кафедры «Теоретическая экономика», ФГБОУ ВО «Кубанский государственный университет»: Россия, 350040, г. Краснодар, ул. Ставропольская, 149. Усольцев Александр Валерьевич, аспирант, ФГБОУ ВО «Кубанский государственный университет»: Россия, 350040, г. Краснодар, ул. Ставропольская, 149.
Тел.: (918) 395-04-84 E-mail: avdeeva-evgeniya@bk.ru |
| Реферат: | Современное общество характеризуется стремительным ростом объемов информации, возрастанием ее роли в различных сферах деятельности: экономической, политической, социальной и общественной. Быстрое распространение и внедрение информационных технологий, рост потока информационных данных ставит перед современным обществом новые вызовы. Глобальная информатизация диктует необходимость формирования инфраструктуры обработки и управления Big Data – массива данных, обработка которого требует специальных навыков, знаний и прикладных программ. Формирование цифровой экономики посредством проникновения ИКТ и цифровизации производственных процессов способствует модернизации традиционных отраслей, торгово-закупочных процедур, смежных финансовых и логистических операций, а также рынков с другими источниками добавленной стоимости. Big Data как новый инструмент аналитики, прогнозирования и принятия управленческих решений становится ведущим активом и ресурсом государства, бизнеса и общества в целом. При этом отсутствие физических границ в цифровом пространстве открывает доступ к большим данным перед всеми участниками глобального пространства. Национальная программа «Цифровая экономика Российской Федерации» направлена на создание необходимых институциональных и инфраструктурных условий для развития высокотехнологических бизнесов, повышение конкурентоспособности национальной экономики, качества жизни граждан, обеспечения экономического роста. Один из федеральных проектов «Кадры для цифровой экономики» направлен на обеспечение подготовки высококвалифицированных кадров для современного общества, обладающих высокой профессиональной квалификацией, навыками и умениями разрабатывать и внедрять конкурентоспособную продукцию. Поэтому специалист Data Science – это профессия, сформированная потребностью российской экономики. В этой связи формируются новые вызовы и методологии подготовки IT-специалистов, обладающих необходимыми знаниями и навыками, соответствующими требованиям высокотехнологичного бизнеса. |
| Ключевые слова: | Data Science, Data Scientist, информационные технологии, машинное обучение, анализ данных, IT-специалисты, образование |
| Список литературы: |
1. IBM Predicts Demand for Data Scientists Will Soar 28% by 2020 [Электронный ресурс]. – URL: https://www.forbes.com/sites/louiscolumbus/2017/05/13/ibmpredicts-demand-for-data-scientistswill-soar-28-by-2020/ #139c00c47e3b (дата обращения: 17.02.2020). 2. Why data science jobs are in high demand? [Электронный ресурс]. – URL: https://medium.com/cutshort/why-data-science-jobs-are-in-highdemand-c1b5614d3083 (дата обращения: 27.05.2020). 3. Тенденции и перспективы рынка труда в России [Электронный ресурс]. – URL: https://krasnodar.hh.ru/article/25499 (дата обращения: 04.03.2020). 4. Рынок труда аналитиков и Data Scientists [Электронный ресурс]. – URL: https://habr.com/ru/company/netologyru/blog/454320/ (дата обращения: 16.02.2020). 5. «Data Scientist» is the hottest profession of 2019 according to joblisting data [Электронный ресурс]. – URL: https://media.thinknum.com/articles/massiveincrease-in-demand-for-datascience-jobs-in-2019 (дата обращения: 17.03.2020). 6. The Most in Demand Tech Skills for Data Scientists [Электронный ресурс]. – URL: https://towardsdatascience.com/the-most-in-demandtech-skills-for-data-scientistsd716d10c191d (дата обращения: 13.03.2020). 7. Data Scientist Salary Revealed. [Электронный ресурс]. – URL: https://www.bitdegree.org/tutorials/data-scientist-salary (дата обращения: 17.03.2020). 8. How Regression Analysis Works [Электронный ресурс]. – URL: https://towardsdatascience.com/howregression-analysis-works10f44c37b20a (дата обращения: 09.03.2020). 9. Alter G., Falk B. H., Lu S., Ostrovsky R. Computing Statistics from Private Data // Data Science Journal. – 2018. – Vol. 17. – Pp. 31. DOI: http://doi.org/10.5334/dsj2018-031. 10. El Shawi R., Sakr S., Talia D., Trunfio P. Big Data Systems Meet Machine Learning Challenges: Towards Big Data Science as a Service // Big Data Research. – 2018. – Vol. 14. – Pp. 11. DOI: https:// doi.org/10.1016/j.bdr.2018.04.004. 11. Liu J., Wang J., Zhou G., Wang M., Shi L. How Do People Make Relevance Judgment of Scientific Data? // Data Science Journal. – 2020. – Vol. 19(1). – Pp. 9. DOI: http://doi.org/10.5334/dsj-2020-009. 12. Wang J., Zhao Y., Chen J., Zhang S., Zhao X., He Y. Efficient Stratified Sampling Graphing Method for Mass Data // Data Science Journal. – 2019. – Vol. 18(1). – Pp. 56. DOI: http://doi.org/10.5334/dsj-2019-056. |
| English version: |
IS DATA SCIENTIST A PROFESSION OF THE PRESENT OR THE FUTURE?
Bochkova Elena Vladimirovna, Cand. of Econ. Sci., Ass. Prof., Depart. of Theoretical Economics, Kuban State University, Krasnodar, Russia. Avdeeva Evgeniya Aleksandrovna, Cand. of Econ. Sci., Ass. Prof., Depart. of Theoretical Economics, Kuban State University, Krasnodar, Russia. Usol’tsev Aleksandr Valer’evich, postgraduate, Kuban State University, Krasnodar, Russia.
Keywords: Data Science, Data Scientist, information technology, machine learning, data analysis, IT specialists, education. Abstract. Modern society is characterized by rapid increasing the information volume and increasing its role in various fields of activity: economic, political, social and public ones. The rapid spread and introduction of information technologies, the growth of information data flow pose new challenges to the modern society. Global informatization dictates the need to form an infrastructure for processing and managing Big Data – an array of data, the processing of which requires special skills, knowledge and applications. The formation of the digital economy through the penetration of ICT and the digitalization of production processes contributes to the modernization of traditional industries, trade and procurement procedures, related financial and logistics operations, as well as markets with other sources of added value. Big Data as a new tool for analytics, forecasting and management decision making is becoming a leading asset and resource of the state, business and society as a whole. At the same time, the absence of physical boundaries in the digital space opens up access to big data for all participants in the global space. The national program “Digital Economy of the Russian Federation” is aimed at creating the necessary institutional and infrastructural conditions for the development of high-tech businesses, increasing the competitiveness of the national economy, the quality of life of citizens, and ensuring economic growth. One of the federal projects “Human Resources for the Digital Economy” is aimed at ensuring the training of highly qualified personnel for a modern society with high professional qualifications, skills and abilities to develop and introduce competitive products. Therefore, a Data Science specialist is a profession shaped by the needs of the Russian economy. In this regard, new challenges and methodologies for training IT specialists with the necessary knowledge and skills that meet the requirements of high-tech business are being formed. |
| For citation: | Bochkova, E.V., Avdeeva, E.A., Usol’tsev, A.V. (2020) Is data scientist a profession of the present or the future? Naučnoe obozrenie: teoriâ i praktika [Scientific Review: Theory and Practice], vol. 10, iss. 7, pp. 1399–1407 (In Russian). DOI: 10.35679/2226-0226-2020-10-7-1399-1407 |