Как большие данные меняют энергетику или зачем идти на data science курсы

22.08.22 23:32

Появились новые профессии – специалист по модернизации систем энергогенерации, метеоэнергетик, проектировщик энергонакопителей, разработчик систем микрогенерации.

Современные глобальные изменения в экономике, ведущие к трансформации многих ее отраслей, в первую очередь затронули энергетический сектор, который в последние годы резко взял курс на цифровизацию. В связи с этим в отрасли наметился острый спрос на специалистов по обработке больших данных. Например, подготовку таких кадров на себя взяли data sciense курсы, обеспечивающие своим выпускникам соответствующие компетенции.

Востребованность профессионалов в области Data Science

В энергетике, работающей долгое время по старым советским стандартам, теперь назрела потребность в профессионалах на стыке IT-технологий и промышленной индустрии.

Эти позиции, по мнению специалистов, входят сейчас в тройку самых востребованных и высокооплачиваемых в отрасли. Чтобы соответствовать уровню отраслевых задач, энергетикам необходимо постоянно заботиться о повышении своей квалификации.

Путь в Data Science: профессиональные компетенции аналитика

Перспективы архитектуры данных в энергетической отрасли – это создание централизованной системы управления данными, а также интеграция многочисленных типов данных для комплексного анализа в энергетике. Чтобы решать эти сложные задачи, необходимо обучение в сфере IT.

Данная область деятельности идеальна для тех, кому интересно создание систем обработки объемных данных (big data). Основные требования к квалификации и образованию:

высшее образование в области анализа данных или смежных дисциплин;

сертификации и профессиональные курсы по аналитике данных в энергетике.

Курсы обучения и повышения квалификации IT-специалистов обеспечат необходимые знания и навыки для овладения профессией data science.

Компетенции, приобретаемые на курсах Data Science:

Работа с SQL.
Использование Python и библиотек.
Проверка данных и определение проблем.
Построение моделей машинного обучение и многослойных нейронных сетей.
Применение математики в алгоритмах.
Владение аналитикой больших данных.

Стоит отметить, что перспективы развития специалистов по обработке данных в энергетике огромны, во-первых, из-за растущего спроса на квалифицированных аналитиков данных, а во-вторых – из-за больших возможностей карьерного роста и профессионального развития в области энергетической аналитики.