Аналитика - Оборудование и технологии

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


22.08.22 23:32
Как большие данные меняют энергетику или зачем идти на data science курсы 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:
  1. Работа с SQL.
  2. Использование Python и библиотек.
  3. Проверка данных и определение проблем.
  4. Построение моделей машинного обучение и многослойных нейронных сетей.
  5. Применение математики в алгоритмах.
  6. 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.







О проекте Размещение рекламы на портале Баннеры и логотипы "Energyland.info"
Яндекс цитирования         Яндекс.Метрика