Data Science – дисциплина, связанная с работой над большими данными Big data. Человек, работающий в этой сфере анализирует множество разнообразных данных, структурирует их и ищет лучшие решения на их основе. Таким образом, в основе Data Science лежат основы математики, статистики, информатики и работы с искусственным интеллектом.
Data Scientist – специалист, работающий с этими крупными неструктурированными данными. Его работу составляет не только сбор и анализ данных, но и их визуализация, а также построение прогнозных моделей. Эти прогнозы имеют большое значение в оптимизации бизнеса. Data Science – еще совсем молодая отрасль, но уже сейчас профессионалы своего дела способны удвоить прибыль компании.
В веке инноваций оптимизация и автоматизация рутинной работы становятся все более востребованными. Квалифицированный специалист этой области необходим во многих сферах:
Некоторые люди, интересующиеся анализом данных не знают с чего начать изучение. Несмотря на кажущуюся сложность профессии, освоить ее с нуля может любой целеустремленный человек. Зачастую, новички задаются вопросом о том, где лучше обучаться профессии .
На самом деле, здесь даже нет нужды в образовании по специальности – достаточно иметь в голове школьную программу. Для получения крепкого фундамента и опыта чаще всего, достаточно лишь пройти онлайн-обучение на курсах Data Science. Рассмотрим упрощенный план изучения профессии:
Это основы Data Science для чайников, составляющие твердый фундамент для будущей карьеры. Далее – углубление в специфику профессии и машинное обучение. Стоит понимать, что наука о данных – область, в которой постоянно приходится изучать что-то новое, восполняя свои знания.
Совет. Обратите внимание на расширение знаний визуализации – работать и представлять графики руководителю куда удобнее, чем мучить его огромным списком чисел.
Не меньшее значение при работе с большими данными имеет умение работать в коллективе и доносить свои идеи. Поэтому, наряду с углубленными знаниями профессии, стоит развить в себе софт скилз.
Лучшие курсы по Data Science мы собрали на этой странице. Выбрав подходящую программу обучения по длительности и цене, вы можете сразу приступить к урокам для погружения в профессию Дата-сайентиста.
По результату обучения Data Science, профессиональный специалист должен уметь выполнять ряд задач:
Разносторонне развитый специалист, способный решать разные задачи, окажется куда востребованнее на рынке. Поэтому, как отмечалось ранее, процесс обучения здесь не прерывается никогда. Для повышения квалификации полезным будет понимание бизнес-процессов, а также лидирование проекта. Это значит, что вы будете взаимодействовать с продуктом и целевой аудиторией, выявлять потребности и формулировать гипотезы.
Важным достоинством будет понимание работы фреймворков нейронных сетей, таких как Keras и Tensorflow. Плюс в копилке навыков data scientist – понимание работы ансамблевых методов: стекинга и бустинга.
Обработка данных – сфера не новая, но ее актуальность не падает. Спрос на специалистов в сфере Data Scientist непреклонно растет с каждым годом. Так, с 2015 по 2019 год количество вакансий по анализу данных увеличилось более, чем на 9.5%. Требования от работодателей разнятся, но самые частые запросы на следующие навыки:
Зарплата Data Scientist зависит от опыта работы и профессиональных знаний работника. Нередка практика принятия на стажировку специалистов в большие компании, что является очень хорошей возможностью для новичка. Если рассматривать заработную ставку в России, то по данным сервиса hh.ru, зарплата начинается от 60-70 тыс. рублей.
Зарплата специалиста начального уровня в США равна примерно 5700$ или 422 800 рублей.