Data Scientists - это специалисты, которые занимаются обработкой и анализом данных, а также разработкой алгоритмов для их обработки. Они работают в различных отраслях, таких как финансы, медицина, маркетинг, производство и т.д.
Data Scientists используют различные методы и инструменты для анализа данных, включая статистические методы, машинное обучение, анализ временных рядов, обработку естественного языка и другие. Они также могут использовать язык программирования для написания алгоритмов и скриптов.
В работе датасайентист может использовать различные инструменты и технологии, такие как Python, R, SQL, Hadoop, TensorFlow и другие.
Основная задача дата-сайентистов - помочь бизнесу принимать более обоснованные решения на основе анализа данных.
Задачи специалистов по Data Science включают:
- Сбор и подготовку данных для анализа.
- Выбор наиболее подходящих методов машинного обучения для конкретной задачи.
- Обучение моделей на основе имеющихся данных и оценка их точности.
- Тестирование моделей на новых данных и определение их эффективности.
- Интерпретация результатов анализа и подготовка отчетов для руководства.
По сути, ученые, работающие с данными, работают над глубоким пониманием и анализом данных, чтобы получить полезную либо коммерчески значимую информацию.
В бизнес-среде они работают в нескольких командах, чтобы заложить основу для надежной аналитики. Это означает разработку стратегий по сбору, сбору и очистке данных из различных источников. После изучения этих данных они могут затем создавать решения и сообщать о своих выводах бизнес-заказчику.
Дата сайентисты часто работают с другими специалистами, включая инженеров по данным, аналитиков, ИТ-архитекторов, разработчиков приложений и представителями бизнеса.
Аналитик данных и специалист по данным: в чем разница?
Обе роли работают с данными, но они различаются по объему и ответственности:
Аналитики данных работают над интерпретацией существующих данных, чтобы получить полезную информацию. Они могут использовать более простые модели и инструменты.
Специалисты по данным — более широкая роль, предполагающая формулирование вопросов, на которые необходимо ответить бизнесу. Для получения ценной информации они используют передовые инструменты и модели, включая алгоритмы машинного обучения.
Дорожная карта Data Scientist
Вот примерный roadmap для Data Scientist
| Математика |
Линейная алгебра |
| Математический анализ |
| Дифференциальное исчисление |
| Статистика |
Статистика |
| Тестирование гипотез |
| Теория вероятности |
| А/Б тестирование |
| Повышение чувствительности теста |
| Метрики |
| Программирование |
Python |
| SQL |
| Алгоритмы и структуры данных |
| Анализ данных |
| Визуализации |
| Машинное обучение |
Классификаторы |
| Деревья решений |
| Knn |
| Линейный классификатор |
| Логистическая регрессия |
| Рандомный лес |
| Градиентный спуск |
| Наивный Байес |
| Глубокое обучение |
NN, CNN, RNN, LSTM, трансформаторы, трансферное обучение |
| MLOps |
CI/CD |
По окончании обучения на платных курсах вы гарантированно получаете сертификат о прохождении курса, также многие школы предоставляют диплом установленного образца, подробности узнавайте на сайтах школ. Кроме того, в программу обучения на платных курсах также входят занятия по софт-скиллам и подготовке к интервью с потенциальным работодателем. Многие школы помогают с последующим трудоустройством. Практически все школы предоставляют рассрочку оплаты, в том числе беспроцентную.
*Уважаемые посетители, цены на сайте не являются публичной офертой и могут не соответствовать реальным в связи с наличием текущих акций и скидок у школ, а также условиями рассрочки. Узнавайте подробности на сайтах школ.
Бесплатные курсы обычно носят вводный характер, не гарантируют полноценного обучения, не имеют продуманной карты развития и предполагают большую долю самостоятельной работы, а также обычно у них отсутствует обратная связь с преподавателем.
Data Scientist занимается анализом и интерпретацией больших объемов данных. Они работают со сложными алгоритмами и статистическими моделями, чтобы извлечь ценные инсайты и прогнозы, которые помогают принимать важные бизнес-решения. Профессионалы в сфере Data Science имеют большой спрос на рынке труда и часто получают конкурентоспособные заработные платы. С ростом количества данных и значимостью аналитики в разных отраслях, профессионалы в области Data Science нужны для помощи в принятии обоснованных и основанных на данных решений. В-третьих, работа специалистов в Data Science также предоставляет возможность для постоянного профессионального развития. Технологии и методы анализа данных постоянно развиваются, поэтому датасайентисты должны быть готовы к изучению новых инструментов и техник.
См. также курсы Data Engeneer и курсы Аналитика данных
Какая квалификация нужна специалистам по данным?
Ведутся споры о том, необходима ли степень тому, чтобы стать специалистом по данным. Многие профессионалы пришли в отрасль другими путями, но университетская квалификация, безусловно, может быть полезной.
Большинство программ для выпускников и рабочих мест для выпускников ищут людей с квалификацией в таких областях, как информатика, наука о данных, математика, статистика, инженерное дело и даже физика. Тем не менее, некоторые схемы позволяют любому человеку с высшим образованием стать специалистом по данным.
Другие обнаружат, что могут полагаться на собственное самостоятельное обучение, приобретая необходимые навыки и опыт в свободное время и производя впечатление на работодателей на этапе собеседования.
Какие навыки нужны специалистам по данным?
Вот технические навыки, которые вам необходимо развить, чтобы стать полноценным специалистом по данным:
- Питон
- R
- Статистика и математика
- SQL и NoSQL
- Визуализация данных
- Машинное обучение
- Глубокое обучение
- Обработка естественного языка
- Большие данные
- Облачные вычисления
Софт-скиллы
Сейчас их обычно называют «силовыми навыками» или «человеческими навыками», и это межфункциональные навыки, которые не связаны с конкретной работой, но все же необходимы. Для специалиста по обработке данных к ним относятся:
- Коммуникация
- Критическое мышление
- Деловая хватка
- Решение проблем
- Умение работать с командой
Как стать специалистом по данным
1. Изучите обработку данных, визуализацию данных и составление отчетов.
Когда вы станете специалистом по данным, вы часто будете сталкиваться с большими и сложными наборами данных. Здесь пригодятся навыки обработки данных. Вы будете очищать, систематизировать и преобразовывать необработанные данные в формат, на основе которого вы сможете анализировать и делать выводы.
Существуют различные инструменты, которые можно использовать для обработки данных, но часто лучшим выбором являются такие библиотеки, как pandas в Python.
Когда дело доходит до эффективного представления данных, вам необходимо освоить отчетность и визуализацию данных.
2. Работайте над статистикой, математикой и навыками машинного обучения.
Хотя вам не обязательно нужна степень, охватывающая эти области, вам необходимы функциональные знания в этих областях. Как правило, вам нужно охватить такие области, как исчисление, линейная алгебра и статистика. Однако стоит оценить ваше намерение изучить эти вещи.
3. Научитесь программировать
В нашей статье о лучших языках программирования для специалистов по обработке данных мы подробно рассмотрим некоторые из лучших языков, которые вам следует изучить прямо сейчас. Двумя наиболее очевидными вариантами для специалистов по данным являются Python и R, учитывая их универсальность и повсеместное распространение.
Конечно, работа с данными также означает работу с базами данных, поэтому SQL — еще один важный язык программирования. К счастью, если вы изучите Python и R, это относительно простой язык.
4. Понимание баз данных
Мы упомянули SQL в теме выше, и этот момент стоит повторить. Реляционные базы данных позволяют специалистам по данным хранить структурированные данные быстро и эффективно. При сборе и организации данных вы часто будете обнаруживать, что SQL является вашим инструментом.
Более того, SQL часто развертывается вместе с Python, а такие библиотеки, как SQLite, PostgreSQL и MySQL, помогают подключать различные источники данных.
5. Научитесь работать с большими данными
Мы уже кратко коснулись того факта, что вам, как специалисту по данным, часто придется работать с большими наборами данных. В эпоху, когда все и каждый производят больше данных, чем когда-либо прежде, эти наборы данных становятся все более огромными, что затрудняет их сбор, хранение и обработку.
Тем не менее, из этих огромных наборов данных опытный специалист по данным может извлечь новую и подробную информацию. Таким образом, изучение использования облачных платформ, таких как AWS, Microsoft Azure и Google Cloud, может принести пользу вашей карьере специалиста по данным. Аналогичным образом, такие инструменты, как Apache Spark, могут помочь в обработке, анализе и машинном обучении больших данных.
6. Получите опыт, попрактикуйтесь и познакомьтесь с коллегами по данным.
Как и в любой карьере, чтобы стать специалистом по данным, вам понадобится как можно больше опыта и практики. К счастью, существует множество способов взаимодействия с сообществами, работы над проектами и развития своих навыков в области науки о данных.
7. Пройдите стажировку или устройтесь на работу
Как только вы разовьете все упомянутые выше навыки, вам захочется начать применять их в более профессиональной среде. Как только вы будете уверены, что обладаете навыками специалиста по данным, необходимыми для удовлетворения ожиданий от должности, вы можете подать заявку на стажировку или работу.
8. Следите за сообществом и взаимодействуйте с ним
Если вы хотите стать специалистом по данным, вам нужно быть в курсе быстро развивающейся отрасли. Нет лучшего способа оставаться в курсе событий в области науки о данных, чем сотрудничать с щедрым и преданным своему делу сообществом.
Помимо сайтов социальных сетей, таких как LinkedIn, Twitter, Discord и Reddit, существуют всевозможные нишевые сайты, блоги и лидеры в области науки о данных, за которыми вы можете следить. Ищите людей, которые интересуются теми же областями, что и вы, обращайтесь за советом, участвуйте в обсуждениях и участвуйте в происходящем.