Что должен уметь специалист по Data Science?
За последние несколько лет технологии интегрировались с многими бизнесами, что сформировало новые профессии, которые стали очень востребованными на рынке. Одним из таких направлений стало Data Science: специалисты в этой области сейчас нарасхват, и не зря, ведь они каждый день решают задачи, направленные на улучшение бизнеса и, как следствие, повышение его прибыли. А такие умельцы всегда нужны. Но чем конкретно занимаются специалисты по Data Science, и какими умениями они должны обладать?
Содержание
- 1 Что такое Data Science
- 2 Что должен уметь Data Scientist
- 3 Data Science и машинное обучение
- 4 Как стать специалистом Data Science
Что такое Data Science
Стоит сразу отметить, что под Data Science в компаниях зачастую понимаются разные вещи. Например, в одной организации такой специалист занимается созданием новых алгоритмов машинного обучения, что требует хороших знаний математических методов. Как правило, речь в данном случае идет о научных компаниях и исследовательских лабораториях.
В другом же месте эксперты по Data Science занимаются продвинутой аналитикой данных. Она включает в себя бизнес-анализ, разработку новых моделей, проведение тестов и «обкатку» новых возможностей в среду. Такой сотрудник полностью отвечает за свою задачу — от разработки до ее непосредственного эффекта на бизнес. В IT-отрасли подобный подход называют «full-stack». Иногда Data Scientist занимается только обработкой данных и построением моделей, все зависит от конкретной компании, ее деятельности и задач.
Что должен уметь Data Scientist
Как правило, специалисты в данной области имеют хорошие знания в области математики и даже разработки программного обеспечения. То есть это программисты и ученые в области математики. Однако в Data Science также важны бизнес-навыки: специалист должен разбираться в бизнес-процессах, понимать проблемы заказчика, сформировав на их основе задачу и оптимальный способ ее решения.
Поэтому аналитику важно понимать, как работает бизнес, какие проблемы он решает, и как ему можно помочь стать еще эффективнее. А уже потом опробовать свои навыки на больших массивах данных. Иначе можно допустить ошибки: например, если работник хорошо владеет глубинным обучением, это не значит, что нужно применять этот метод при любом случае. Зачастую проблема решается проще, и хороший Data Scientist может увидеть все способы ее решения и выбрать наилучший.
Data Science и машинное обучение
При этом работа Data Scientist’а неразрывно связана с машинным обучением. Он обрабатывает массивы данных, находит в них новые связи и закономерности, используя алгоритмы машинного обучения, и строит модели. Модель по своей сути представляет собой алгоритм, который можно использовать для решения бизнес-задач.
В качестве примера можно привести алгоритмы, которые используют сервисы такси, которые прогнозируют спрос. Или навигатор, способный построить оптимальный маршрут в объезд пробок. Чтобы это реализовать, необходимо обработать большие массивы данных и построить модели, чем и занимается Data Scientist. То же самое касается поисковых систем, голосовых помощников и рекомендательных сервисов — без науки о данных они просто не смогли бы существовать.
Как стать специалистом Data Science
Многие идут в эту область с университетским образованием, однако несмотря на то, что оно действительно дает фундаментальные знания, зачастую оторвано от практики. В особенности это касается связки IT и бизнеса. Лучший вариант — учиться Data Science у тех, кто уже работает в этой области и перенимать их опыт. Следить за трендами и участвовать в реальных проектах, а не просто штудировать теорию и ученики по математике. Все это можно получить на специальном курсе по Data Science, который преподают сотрудники NVIDIA, компании EORA, «Яндекс.Дзен» и другие деятели индустрии с многолетним опытом работы.
В рамках курса вас научат основам программирования на Python и анализу данных, математике и статистике для Data Science, Data Engineering и другим дисциплинам. Но главное — вы сможете проработать те необходимые навыки, которые нужны хорошему специалисту в данной области — понять, как устроена наука о данных, и как она меняет бизнес к лучшему (soft skills).
Кроме того, все кейсы разработаны на основе реальных задач в практике Data Science, то есть на выходе у вас будет свой git-репозиторий, который вы сможете показать работодателю. А помогут в этом профессиональные преподаватели и специальные тренажеры по машинному обучению. В дальнейшем вы сможете работать в любой понравившейся отрасли — от ритейла и путешествий до медицины и даже киберспорта. Эксперты по данным сейчас нужны всем.
Обучиться профессии Data Science можно с нуля — главное иметь желание учиться и развиваться. Направление действительно очень перспективное: не зря оно занимает 1 место в рейтинге самых востребованных профессий 2020 года.
Стать специалистом в Data Science
100 секунд до конца света: ученые перевели стрелки Часов Судного Дня
«Билайн» продает очень интересный смартфон Xiaomi Redmi за 3 тысячи рублей
Действительно ли электромобиль — автомобиль будущего?
Huawei представила новый складной смартфон с двойным экраном — он стоит почти 3 тыс. долларов
Для чего Билл Гейтс хочет разрыть Калифорнийское “Мертвое море”?
