Data Science и кибербезопасность: какие направления будут востребованы через 10 лет, и как к этому подготовиться
Когда родители думают о будущем профессии для своего ребёнка, в голове обычно всплывает два слова: «айтишник» и «программист». Но IT давно стало гораздо шире.
Через 10 лет на рынке труда будут цениться совсем другие компетенции, и две из них уже можно выделить сейчас: Data Science и кибербезопасность.
Data Science: язык цифр и моделей
Каждый день мир генерирует столько данных, что их объём трудно представить. По оценке исследователей, к 2025 году мы будем производить 97 зеттабайт информации в год. Для сравнения: один зеттабайт — это миллиард терабайт.
Эти данные бесполезны, если не уметь их анализировать. Именно этим занимаются специалисты по Data Science: строят прогнозы, обучают нейросети, находят закономерности, которые помогают бизнесу принимать решения.
McKinsey прогнозирует, что к 2030 году до 30% всей работы в компаниях будут выполнять алгоритмы ИИ. И здесь в лидерах будут те, кто умеет не только программировать, но и понимать статистику, машинное обучение и аналитику. IBM при этом отмечает, что к 2025 году спрос на data scientists вырастет на 28%, и рынок уже сегодня испытывает дефицит в сотни тысяч специалистов.
Проще говоря: умение работать с данными станет таким же важным навыком, как знание математики.
Кибербезопасность: цифровой щит общества
Чем больше процессов уходит в онлайн, тем уязвимее становятся компании, города и даже государства. Банковские атаки, утечки данных, вымогатели — это уже часть нашей реальности.
По данным Gartner, к 2025 году почти половина руководителей в сфере кибербезопасности сменят работу, а четверть вовсе уйдут из отрасли — от перегрузки и стресса. Это тревожный сигнал: специалистов мало, а угроз всё больше.
Неудивительно, что инвестиции в защиту растут. К 2025 году глобальные расходы на кибербезопасность достигнут $213 млрд и продолжат увеличиваться. Более того, Gartner прогнозирует, что уже к 2026 году 70% советов директоров крупнейших компаний будут включать в состав руководителя по кибербезопасности.
Иными словами, через десять лет это будет не нишевая профессия «айтишника с замком на аватарке», а базовая инфраструктура — как сегодня бухгалтерия или юристы.
Пересечение: данные и безопасность
Интересно, что Data Science и кибербезопасность всё больше переплетаются. Алгоритмы машинного обучения уже сегодня помогают выявлять подозрительные транзакции или аномалии в сетевом трафике. Специалисты, которые совмещают эти навыки, будут особенно ценными: это и аналитики, и «цифровые защитники» одновременно.
Что делать школьникам и родителям уже сейчас
- Делать ставку на математику и алгоритмы. Это фундамент и для анализа данных, и для криптографии.
- Давать детям попробовать себя в практике: соревнования Kaggle, хакатоны, CTF по кибербезопасности.
- Поддерживать интерес, а не заменять его натаскиванием. Ошибка — часть пути, будь то в коде или в защите сети.
- Не забывать про английский: почти вся документация и исследования в этих областях выходят именно на нём.
Опыт МШП
В Московской школе программистов эти направления уже встроены в образовательный трек. Подростки учатся работать с датасетами, пробуют себя в задачах по машинному обучению, знакомятся с криптографией и участвуют в командных соревнованиях по кибербезопасности. Для многих это первый опыт, который потом помогает выбрать направление в вузе и в будущем.
Что в итоге?
Через десять лет востребованы будут не те, кто просто «умеет программировать», а те, кто умеет работать с данными и умеет защищать цифровые системы. Data Science и кибербезопасность — это не мода, а фундамент будущего IT, который определит, каким будет мир технологий и бизнеса.