Rozwój Przemysłu 4.0, sztucznej inteligencji i rozszerzonej rzeczywistości (SI&AI), Internet Rzeczy (IoT), badania naukowe, biotechnologiczne, medyczne – to tylko niektóre obszary, w których rośnie zapotrzebowanie na inżynierów danych. Politechnika Krakowska kształci ich na kierunku informatyka o specjalności data science.
Data science to specjalność na magisterskich studiach informatycznych stacjonarnych i niestacjonarnych, prowadzonych przez Wydział Informatyki i Telekomunikacji Politechniki Krakowskiej. – Kształcimy specjalistów data scientists jako jedna z niewielu uczelni w Polsce – mówi dr hab. Paweł Pławiak, kierownik Katedry Teleinformatyki PK. To specjalność na kierunku informatyka II stopnia, przeznaczona przede wszystkim dla absolwentów takich studiów inżynierskich, jak:
- informatyka,
- automatyka i robotyka,
- elektronika i telekomunikacja,
- inżynieria biomedyczna,
- fizyka techniczna,
- matematyka stosowana.
Możliwości pracy po data science
Informatyka to nadal jeden z kierunków, po którym najłatwiej znaleźć zatrudnienie. Z kolei w sektorze IT rośnie popyt na usługi zbierania, analizowania i przetwarzanie danych. Coraz więcej firm z różnych branż opiera swoje procesy biznesowe na analityce danych. Te procesy nazywane są inżynierią danych, a zajmujący się nimi zawód data scientist określany jest jako „zawód przyszłości”.
– Specyfika naszej specjalności nie ogranicza się jednak tylko do pracy w firmach. Wielu naszych absolwentów podejmuje pracę na uczelniach i rozpoczyna karierę naukową – mówi dr hab. Pławiak – Zdobycie doktoratu w dzisiejszych czasach jest bardzo atrakcyjne i gwarantuje awans w pracy zawodowej lub naukowej. Absolwenci specjalności data science bez trudu mogą znaleźć pracę w firmach z praktycznie każdego obszaru, wszędzie tam, gdzie są gromadzone i analizowane dane, jak np.: marketing, medycyna, bankowość, media społecznościowe, automatyzacja, sprzedaż, turystyka itd. – dodaje..
– Znalezienie pracy nie było dla mnie problemem, jednak chwilę zajęło mi, zanim zdecydowałem się przyjąć ofertę od Spyrosoftu. Niewiele firm na rynku oferuje pracę związaną z uczeniem maszynowym i sztuczną inteligencją, a jeśli już to robią, to poszukują deweloperów ze sporym doświadczeniem – opowiada opowiada Michał Wierzbiński, absolwent PK, data scientist w firmie Spyrosoft. Myślę, że znalazłem pracę dość szybko, ponieważ miałem już wcześniej doświadczenie z „chmurą” – dodaje Wierzbiński.
– Myślę, że duże znaczenie ma również bardzo wysokie średnie wynagrodzenie specjalistów od data science, ze względu na ich niewielką liczbę w porównaniu do zapotrzebowania rynku – opowiada dr hab. Paweł Pławiak. – A to doskonała motywacja do nauki. Specjalista data scientist może zarobić od 8100 zł do prawie 11000 zł brutto, a starszy specjalista data scientist od 12000 zł do prawie 21000 zł brutto – dodaje dr hab. Pławiak.
Jak wygląda data science na Politechnice Krakowskiej?
Program nauczania został specjalnie przygotowany, aby jak najlepiej odzwierciedlał zapotrzebowania rynku pracy. Aby to się udało, Politechnika Krakowska nawiązała współpracę z firmami, które pomogą jej dopasowań program studiów. Do współpracy są zapraszani przedstawiciele takich firm jak IBM czy NASK.
– Program kształcenia na specjalności data science został tak opracowany, aby zapewnić kompletne umiejętności przyszłym absolwentom do pełnienia zawodu data scientist – opowiada dr hab. Pławiak. – Zajęcia prowadzone są nie tylko przez nauczycieli akademickich, ale również przez osoby z otoczenia gospodarczego – dodaje dr hab. Pławiak.
– Uczymy nie tylko programowania czy statystyki matematycznej, ale przede wszystkim odpowiedniego podejścia do rozwiązywania złożonych problemów. Zdecydowana większość to zajęcia projektowe, na których studenci uczą się praktycznych aspektów dotyczących przetwarzania i analizowania danych – mówi dr hab. Paweł Pławiak.
Co istotne, kształcenie opiera się na realizacji wielu ciekawych projektów. Prowadzący najczęściej pozostawiają wybór tematyki i technologii studentom, którzy mogą realizować tematy, które najbardziej ich interesują, analizując dane, które sami wybrali.
– Realizowane projekty dotyczyły m.in. przetwarzania obrazów, uczenia głębokiego, uczenia zespołowego. Odnosiły się także do takich dziedzin, jak np. medycyna, ekonomia czy sport, dotyczyły przykładowo diagnozowania chorób, oceny wiarygodności podmiotów ubiegających się o kredyt czy rozpoznawania gestów – zaznacza dr hab. Pławiak.
– Na studiach najciekawsze są zajęcia projektowe i praktyczne. Podczas tych zajęć faktycznie musieliśmy samodzielnie myśleć i znaleźć najoptymalniejsze rozwiązania czy zaimplementować coś, korzystając z rozmaitych narzędzi lub zintegrować się z już istniejącymi systemami – opowiada Michał Wierzbiński. – Właśnie takie zajęcia były najbardziej wartościowe. Do takich przedmiotów, które najbardziej mi odpowiadały, należały również: przetwarzanie dużych zbiorów danych, metody odkrywania wiedzy oraz – o dziwo – zajęcia ze statystyki zarówno parametrycznej, jak i nieparametrycznej – dodaje Wierzbiński.
Specyfika zawodu data scientist, a co za tym idzie specjalności prowadzonej na Wydziale Informatyki i Telekomunikacji Politechniki Krakowskiej wymaga dużej wszechstronności, dlatego specjalność ta stawia na naukę bardzo praktycznej wiedzy.
Na specjalności data science studenci zdobędą kompletną wiedzę na temat:
- kolejnych etapów przetwarzania i analizy danych,
- uczenia maszynowego, optymalizacji (obliczenia ewolucyjne),
- przetwarzania obrazów,
- przetwarzania języka naturalnego,
- big data,
- baz danych,
- programowania równoległego i rozproszonego,
- zaawansowanych metod statystycznych i obliczeniowych z wykorzystaniem symbolicznych języków programowania (R, Python, Matlab, Mathematica, SAS),
- statystyki i probabilistyki,
- analizy szeregów czasowych, aby móc w praktyczny sposób wykorzystywać te zagadnienia w realizowanych projektach, doskonaląc umiejętności programistyczne.
– Absolwenci data science na PK wyróżniają się doskonałą wiedzą z uczenia maszynowego połączonego ze statystyką i probabilistyką, bardzo dobrymi umiejętnościami programowania – opowiada dr hab. Pławiak. – Mają także ponadprzeciętne umiejętnościami komunikacyjne, doskonalone przy projektach studenckich podczas współpracy w grupach zespołowych. Moim zdaniem mają także w sobie intuicję i dociekliwość – dodaje
– Na specjalności data science mieliśmy się sporo zajęć projektowych – opowiada Michał Wierzbiński. – Warto podkreślić, że prowadzący nie narzucali nam tematów, mieliśmy najczęściej dowolność w wyborze tematów, które chcieliśmy zrealizować. Nasze własne pomysły musiały jedynie spełniać określone kryteria i mogliśmy przystąpić do ich realizowania. Bardzo dobrze wspominam wszelkie projekty z przetwarzania danych i uczenia maszynowego, m.in. analizę sporego zbioru danych z Black Friday zrealizowanego w ramach zajęć ze statystyki nieparametrycznej, przewidywanie dochodu obywatela zrealizowanego podczas zajęć z metod odkrywania wiedzy czy projekt „Super Resolution” na zajęciach z przetwarzania obrazów – dodaje Wierzbiński.
Dla kogo data science?
– Specjalność data science na Wydziale Informatyki i Telekomunikacji Politechniki Krakowskiej została uruchomiona w 2017 r. z uwagi na bardzo duże zapotrzebowanie na specjalistów od analizy danych oraz trendy we współczesnej nauce, np. wzrost znaczenia metod uczenia maszynowego, uczenia głębokiego czy problemów big data – twierdzi dr hab. Paweł Pławiak. – Zawód data scientist jest zawodem przyszłości i najbardziej pożądaną rolą w IT, a jednocześnie ciekawą ścieżką kariery, pełną wyzwań i interesujących problemów do rozwiązania. Gwarantuje karierę w przemyśle lub na uczelni – dodaje. Podkreśla również, że wśród studentów tej specjalności, oprócz absolwentów Politechniki Krakowskiej, są m.in. absolwenci Akademii Górniczo-Hutniczej i Politechniki Rzeszowskiej.
Czy można być świetnym programistą, statystykiem wykorzystującym algorytmy, a jednocześnie osobą rozumiejącą biznes, umiejącą przekazywać opracowane wnioski oraz przewidywania w prosty i zrozumiały sposób?
Specjaliści data science nie tylko świetnie sobie radzą z technologią, ale również charakteryzują się dociekliwością w wykrywaniu i rozwiązywaniu kwestii biznesowych. To zarówno informatycy, programiści, matematycy, jak i badacze aktualnych trendów. Są bardzo poszukiwani na rynku pracy i dobrze wynagradzani. Ich praca polega na zarządzaniu nieuporządkowanymi danymi, porządkowaniu ich, kategoryzowaniu i wykorzystywaniu na potrzeby nauki lub biznesu. Opiera się w głównej mierze na budowaniu modeli sztucznej inteligencji i algorytmów samouczących się.