Data science с нуля: подробный гайд для начинающих

Навыки

Знание языков программирования.

В сфере Data Science наиболее востребованными являются Python, R, SAS или Java

Работа с SQL.

Это язык управления базами данных, который нужен специалисту для извлечения данных и их последующего моделирования

Знание математики и статистики.

Несмотря на множество библиотек с готовыми решениями, они не всегда подходят для решения нетипичных задач, поэтому специалисту нужно знание линейной алгебры, матанализа, теории вероятности и статистики

Технологии машинного обучения.

Это методики анализа данных, которые позволяют аналитической системе обучаться в ходе решения множества похожих задач

Для старта в профессии

  1. Уверенное использование инструментов для работы с Big Data. Наиболее популярными являются Hadoop, MapReduce, Apache Hive, Apache Kafka, Apache Spark.
  2. Знание алгоритмов глубокого обучения. Это совокупность методов машинного обучения, основанная на искусственных нейронных сетях, с обучением представлениям.
  3. Уверенное использование инструментов для визуализации данных, построения графиков и диаграмм. Например, Tableau, Metabase, Power BI.

Продвинутый уровень

  1. Понимание основ дата-инжиниринга (Data Engineering). Нужно для того, чтобы взаимодействовать с информационными инженерами, которые занимаются организацией сбора, хранения и доступа к данным.
  2. Внедрение моделей в production. Все инструменты и знания должны в итоге использоваться в интересах бизнеса.
  3. Знание английского языка. Большое количество специализированной литературы доступно только на английском языке – и без нее невозможно повысить квалификацию.

Согласно рейтингу, составленному по результатам опроса, более 57 тысяч респондентов, SQL, Python, Java являются одними из самых востребованных технологий среди разработчиков.

Работа в изолированной команде

Над разработкой хорошего и ценного продукта должны работать разные сотрудники. Написать правильные алгоритмы машинного обучения – лишь небольшой вклад в развитие проекта. Команда, специализирующаяся на одном виде деятельности, не сможет выпустить хороший продукт.

Несмотря на это, многие компании разделяют команды и дают им отдельные проекты. Иногда этого достаточно – например, когда раз в квартал требуется составить статистическую электронную таблицу. С другой стороны, некоторые задачи требуют навыков других специалистов. Поэтому проект, над которым работает изолированная команда, скорее всего провалится.

Как стать Data Scientist с нуля?

Давайте разберемся, с чего начать обучение профессии, и как можно стать специалистом по анализу данных.

  1. Первый способ – поступить в профильный вуз и параллельно освоить необходимые языки программирования и инструменты визуализации. Есть несколько вузов, выпускники которых особенно ценятся среди работодателей.
  2. Второй способ – пойти на курсы, где вы изучите математическую базу и получите практические навыки. Если у вас уже есть техническое образование, пусть даже не связанное с Data Scientist, это оптимальный вариант. Если технического образования нет, то найти первую работу будет сложнее. Вам могут помочь курсы, где есть программы помощи с трудоустройством.
  3. Часто в профессию переходят аналитики данных и Python-разработчики. Сфера активно растет, поэтому людей привлекают высокие зарплаты и перспективы.

Также освоить профессию Data Scientist можно через интернет. Многие люди, которые ищут, с чего начать карьеру в этой сфере, выбирают данный путь. Есть несколько онлайн-университетов, где можно пройти обучение:

Название курса и ссылка на него

Описание

Профессия Data Scientist в Skillbox

Курс в университете Skillbox. Подходит новичкам и людям без опыта работы в IT. Вы изучите теорию (анализ данных, Machine Learning, статистика, теория вероятностей, функции, работа с производными и многое другое), научитесь программировать на Python и языке R, изучите библиотеки Pandas, NumPy и Matplotlib, работу с базами данных. Сможете создавать рекомендательные системы, применять нейронные сети для решения задач, визуализировать данные. Включает практические задания. На защите диплома присутствуют работодатели.

Обучение Data Scientist в Нетологии (уровень – с нуля)

Курс походит людям, которые хотят сменить текущую профессию на Data Scientist. Включает программу помощи с трудоустройством. Изучают математику для анализа данных, построение моделей, управление data-проектами, Python, базы данных, обработку естественного языка (NLP) и многое другое. Объема полученных знаний хватит для старта в карьере. Преподаватели – сотрудники крупных ИТ и финансовых компаний.

В интернете есть бесплатные курсы по Data Scientist. Если вы думаете, подойдет или нет вам эта профессия, то можете посмотреть данные уроки и получить более полное представление и описание данной работы:

  • Анализ данных на Python в задачах и примерах
  • Курс по библиотеке Pandas
  • Курс по машинному обучению для новичков
  • Бесплатный курс по базам данных MySQL
  • Работа с Google Таблицами для начинающих

Где учиться на Data Scientist — специалиста по большим данным

Изучение науки о данных с нуля лучше начинать сразу после окончания школы. Немногие ВУЗы обучают дата-сайентистов. Профессиональных аналитиков готовят по специальным программам ряд учебных заведений. Среди них:

  • Высшая Школа Экономики (ВШЭ) – факультет компьютерных наук – магистерская программа на русском и английском языках;
  • Московский физико-технический институт (МФТИ) – факультет инноваций и высоких технологий – магистратура;
  • Московский государственный университет имени М.В.Ломоносова (МГУ) – факультет вычислительной математики и кибернетики – магистерская программа на 2 года;
  • Санкт-Петербургский государственный университет (СПбГУ) – 2-годовая программа магистратуры на английском языке «Бизнес аналитика и большие данные».

Существуют некоммерческие курсы дополнительного образования для лиц любого возраста. Обучаться на них можно после сдачи вступительных экзаменов, преодолев необходимый порог по баллам. Срок обучения – 2 года.

Список курсов для подготовки специалистов в сфере Data science:

  • Школа Анализа Данных Яндекса;
  • Технопарк Mail.ru и МГТУ имени Баумана (упор на обучение системных инженеров);
  • Центр компьютерных наук (Яндекс с Jet Brains);
  • Петербургская школа данных (компания E-Contenta).

В интернете много коммерческих курсов по анализу данных. Их стоимость составляет 100-200 тысяч рублей. Срок обучения – от 2 до 8 месяцев. Перевод денег за учебу осуществляйте, убедившись, что выбранные курсы – не лохотрон, разводящий «чайников».

Удаленно обучиться анализу данных можно в институте интернет-профессий Нетология. В зависимости от раздела Data Science, стоимость курсов составляет от 25 до 200 тысяч рублей. Полная информация размещена на официальном сайте https://netology.ru/.

Компания Open Data Science обучает новичков и создает совместные аналитические проекты. Она организует бесплатные международные конференции по актуальным вопросам и направлениям развития, проводит конкурсы среди дата-сайентистов.

В сети доступны видео-уроки, книги, онлайн-лекции по этой тематике.

Пример: профилактика диабета

Что, если мы сможем предсказать возникновение диабета и предпринять соответствующие меры заранее, чтобы предотвратить его?
В этом случае мы прогнозируем появление диабета, используя весь жизненный цикл, о котором мы говорили ранее. Давайте рассмотрим различные шаги.

Шаг 1:

Во-первых, мы собираем данные на основе истории болезни пациента, как описано в Фазе 1. Вы можете обратиться к приведенным ниже примерам.

Данные

Как вы можете видеть, у нас есть различные атрибуты, как указано ниже.Атрибуты:

npreg — Количество беременности
glucose  — Концентрация глюкозы в плазме
bp — Кровяное давление
skin — Толщина кожи трицепса
bmi — Индекс массы тела
ped — Функция родословной диабета
age — Возраст
income  — Доход

Шаг 2:

Теперь, как только у нас появились данные, нам необходимо очистить и подготовить их для анализа.
Эти данные имеют множество несоответствий, таких как отсутствующие значения, пустые столбцы, неожиданные значения и неправильный формат данных, которые необходимо очистить.
Здесь мы организовали данные в одну таблицу под разными атрибутами, что делает ее более структурированной.
Давайте посмотрим на примеры ниже.

Очистка данных

Эти данные имеют много несоответствий.

В столбце npreg слово «one» написано словами, тогда как оно должно быть в числовой форме.
В столбце bp одно из значений — 6600, что невозможно (по крайней мере для людей), поскольку bp не может доходить до такого огромного значения.
Как вы можете видеть, столбец «income» пуст, в этом случае не имеет смысла прогнозировать диабет. Поэтому иметь его здесь избыточно и это нужно удалить из таблицы.
Таким образом, мы очистим и обработаем данные, удалив выбросы, заполнив нулевые значения и нормализуя типы данных. Если вы помните, это наш второй этап, который представляет собой предварительную обработку данных.
Наконец, мы получаем чистые данные, как показано ниже, которые можно использовать для анализа.

Очищенные данные

Шаг 3:

Теперь давайте сделаем некоторый анализ, как обсуждалось ранее в Фазе 3.

Сначала мы загрузим данные в аналитическую песочницу и применим к ней различные статистические функции. Например, R имеет такие функции, как describe, которое дает нам количество отсутствующих значений и уникальных значений. Мы также можем использовать summary функцию, которая даст нам статистическую информацию, такую как средние, медианные, диапазонные, минимальные и максимальные значения.
Затем мы используем методы визуализации, такие как гистограммы, линейные графики, полевые диаграммы (histograms, line graphs, box plots), чтобы получить представление о распределении данных.

Data Science визуализация

Шаг 4:

Теперь, основываясь на представлениях, полученных на предыдущем шаге, наилучшим образом подходит для этой проблемы — дерево решений (decision tree).

Поскольку у нас уже есть основные атрибуты для анализа, такие как npreg, bmi и т. Д., Поэтому мы будем использовать метод обучения с учителем для создания модели.
Кроме того, мы использовали дерево решений, потому что оно учитывает все атрибуты за один раз, например, те, которые имеют линейную связь, а также те, которые имеют нелинейную взаимосвязь. В нашем случае мы имеем линейную зависимость между npreg и age, тогда как существует нелинейная связь между npreg и ped.
Модели дерева решений очень надежны, так как мы можем использовать различную комбинацию атрибутов для создания различных деревьев, а затем, наконец, реализовать ту, которая имеет максимальную эффективность.
Давайте посмотрим на наше дерево решений.

Дерево решений

Здесь самым важным параметром является уровень глюкозы, поэтому это наш корневой узел. Теперь текущий узел и его значение определяют следующий важный параметр. Это продолжается до тех пор, пока мы не получим результат в терминах pos или neg. Pos означает, что тенденция к диабету является положительной, а neg отрицательной.

Шаг 5:

На этом этапе мы проведем небольшой пилотный проект, чтобы проверить, соответствуют ли между собой  наши результаты. Мы также будем искать ограничения производительности, если таковые имеются. Если результаты неточны, нам нужно перепланировать и перестроить модель.

Шаг 6:

Как только мы выполним проект успешно, мы будем делиться результатами для полного развертывания.

Data Scientist’у проще сказать, чем сделать. Итак, давайте посмотрим, что вам нужно, чтобы быть им. Data Science требует навыков в основном из трех основных областей, как показано ниже.

Data Science умения и навыки

Как вы можете видеть на приведенном выше графике, вам нужно приобрести различные умения и навыки. Вы должны хорошо разбираться в статистике и математике для анализа и визуализации данных.

Какую профессию выбрать?

На практике четкая граница между специальностями дата-сайентиста и инженера данных существует только в IT-компаниях и крупных корпорациях с большими IT-отделами. Специалист по Data Science часто сочетает навыки смежных позиций — он должен подстроиться под конкретную задачу и решить ее.

Вход в профессию будет легче, если человек уже обладает частью навыков: умеет программировать, знает математику и статистику. Человек с бэкграундом в IT быстрее поймет принципы работы с данными и сможет выбрать для себя специализацию. Часто разработчики и аналитики переучиваются на дата-сайентистов, продакт-менеджеры — на аналитиков данных, а бухгалтеры и маркетологи — на бизнес-аналитиков.

Изучать науку о данных можно и без технического бэкграунда и умения программировать. Так как позиции дата-аналитика, дата-сайентиста и дата-инженера близки, при необходимости можно будет довольно быстро поменять специализацию.

Помимо этих двух специальностей, есть и другие, связанные с наукой о данных: дата-аналитик, администратор баз данных, менеджер данных, бизнес-аналитик, маркетолог-аналитик, ML-инженер. Все они подразумевают работу с данными и требуют изучения базовых понятий Data Science.

Оптимальный путь для начинающего специалиста — освоить базовые навыки Data Science, а уже затем углубиться в ту область, которая покажется самой интересной.

Вакансии и зарплата, перспективы профессии

Эта профессия достаточно молодая, но уже востребована на рынке. Количество данных растет в геометрической прогрессии и требует нестандартного подхода к обработке. Традиционное машинное обучение не срабатывает, нужен совершенно другой подход.

Специалистов разного уровня недостаточно, спрос на их услуги очень высок

Но важно понимать, что выйти на достойную оплату труда за несколько месяцев для Data scientist невозможно. Но для старта в профессии достаточно иметь отличную математическую базу, навыки программирование и знать алгоритмы

В зависимости от уровня знаний и опыта работы зарплата специалиста будет следующая:

Квалификация (уровень знаний)

Опыт работы и зарплата

Junior

Опыт работы до 1 года. Специалисты этого уровня уже знают базовые модели и могут их адаптировать для решения конкретной задачи. Умеют визуализировать данные. Зарплата специалиста 60 000 – 120 000 рублей.

Middle

Опыт работы 1-3 года. Специалисты этого уровня уже могут обучать прототипы и подбирать модель под конкретную задачу. Они хорошо понимают потребности бизнеса и могут быстро решить задачу. Зарплата специалиста 150 000 – 180 000 рублей.

Senior

Опыт работы от 3-х лет. Специалист такого уровня уже может управлять командой, быть связующим звеном между исполнителями и бизнесом. Он хорошо разбирается в распределенных вычислениях, может быстро обучить прототип на незнакомых данных для оценки эффективности новой идеи. Зарплата специалиста 180 000 – 270 000 руб.

Самые свежие вакансии с кратким описанием требований к кандидату

Итак, начинающий специалист может рассчитывать на зарплату от 60 000 рублей. Востребованность и высокую оплату подтверждают следующие вырезки только с одного сайта с вакансиями:

Направления развития в профессии

Data scientist всегда работает в команде, состоящей из аналитиков и инженеров данных. Каждый специалист занимается только одним направлением:

  • Data engineer – инженер данных, отвечает за создание и поддержку инфраструктуры, обеспечивая сбор, хранение и управление потоками данных в реальном времени.
  • Chief data officer – директор по данным, управляет жизненным циклом данных так, чтобы каждый специалист получал нужную информацию в подходящем виде и приемлемом качестве. Контролирует работу других специалистов.
  • Data mining – аналитик данных, который обрабатывает исходные данные и предоставляет их в компактном виде.
  • Text mining – аналитик текстов, который обрабатывает и разделяет тексты на категории, извлекая информацию и обрабатывая изменения.

Сферы применения Data scientist

В настоящее время формирование и обработка баз данных есть в любой сфере деятельности. В реальной жизни специалист может найти применение своих знаний в следующих отраслях:

Отрасль

Пояснения

Производство

Необходимо мониторить текущие процессы и находить причины возникновения брака. Предлагать варианты оптимизации и улучшения качества продукции. Планировать различные эксперименты и предлагать новые виды продукции.

Энергетика

Основные задачи специалиста состоят в прогнозировании объемов потребления и цен на электроэнергию. Он может провести диагностику объектов и рассчитать оптимальные тарифы. Предложит оптимизировать режим потребления электроэнергии, подготовит заявки на почасовое потребление.

Ритейл

Необходимо прогнозировать спрос и цены, отток или увеличение количества клиентов. Анализировать предпочтения потребителей. Оптимизировать склады и логистику для увеличения эффективности.

Финансы

Оценивать риски и резервные фонды. Отслеживать мошенничество и возможные риски неисполненных кредитных обязательств. Построение инвестиционных моделей входит в задачи специалиста.

Курсы или халява?

Выбор между платными курсами и самостоятельным обучением – это индивидуальное решение для каждого. В случае с наукой о данных, есть очень весомые аргументы «за» и «против» каждого варианта. Так, курсы стоят дорого – выше средней цены по современным профессиям, но вместе с тем, они дают возможность учится у практикующих специалистов, которые смогут на понятных примерах объяснить сложные темы.

С другой стороны, много профессиональной информации есть в открытом доступе, и чтобы ее изучить не нужно тратить сотни тысяч рублей. Но остается вопрос – а сможете ли вы разобраться самостоятельно? Чтобы принять взвешенное решение, советуем изучить нашу статью о плюсах и минусах каждого формата обучения: Дистанционное обучение: плюсы и минусы, возможности и преимущества онлайн-обучения

Дорожная карта развития навыков Data Science

Итак, чтобы стать специалистом базового уровня, понадобится от 6 до 12 месяцев. Вырасти с базового уровня до среднего можно за 7–18 месяцев. Продвинутый уровень потребует ещё от 18 до 48 месяцев.

Конечно, это приблизительные сроки. Многое зависит от бэкграунда: тем, кто неплохо прокачан в физике, математике, естественных и компьютерных науках, работал инженером или финансистом, будет гораздо проще. Но в первую очередь важны усилия и время, которые вы вкладываете в изучение Data Science, — в общем, никакой магии. Просто берём и делаем.

На курсе «Профессии Data Scientist» мы даём не только базовые знания, но и часть навыков среднего и продвинутого уровней. В итоге у вас появятся портфолио проектов, стаж не менее года, заряженные единомышленники и компетентные наставники. Приходите!

Как решать проблему несовпадения ожиданий?

Алексей Натекин в своем докладе «Чем отличаются data analyst, data engineer и data scientist» нарисовал картинку с распределением Дирихле, то есть с вероятностью вероятностей.

 Предположим, что в Data Science существуют три основные компетенции:

  1. Математика. Теоретические знания алгоритмов машинного обучения, и математическая статистика для проверки разных статистических гипотез и обработки результатов, а также любые другие фундаментальные знания, которые будут важны в вашей предметной области.

  2. Разработка. Всё, что связано с разработкой, инженерными составляющими проекта, DevOps, SysOps, SRE, и прочее.

  3. Предметная область. Навыки коммуникации с коллегами и бизнесом, чтобы понимать, какую проблему они хотят решить, на какие вопросы ответить.

И Data Scientist в этой парадигме — это некоторое наблюдение из нашего распределения Дирихле. Но с помощью этого распределения можно ввести несколько новых должностей, которые будут давать более ясное представление о вашей потенциальной деятельности. Рассмотрим несколько из них.

Если вы ищете работу на позицию Machine Learning Engineer, то, скорее всего, будете заниматься введением в эксплуатацию моделей машинного обучения и поддерживать их в актуальном состоянии. Для этого вам потребуются навыки и знания в области алгоритмов машинного обучения, ну и, конечно, разработки.

Если вы аналитик данных, то, вероятно, вы будете заниматься проверкой статистических гипотез, проектировать и проводить эксперименты. Для этого вам требуются фундаментальные знания математической статистики, а также необходимо держать руку на пульсе бизнеса. 

Дата-инженер — это человек, который занимается ETL-процессами, архитектурой хранилища, составляет витрины и поддерживает их, организовывает потоковую обработку данных.

Machine Learning Researcher занимается исследовательской работой. Пишет и изучает статьи, придумывает новые математические методы. Таких позиций в России довольно мало, да и встречаются они, как правило, в крупных компаниях, которые могут себе это позволить.

Аналитик — это человек, который отвечает на вопросы бизнеса, и его плотность вероятности приходится на предметную область.

Наконец, DevOps максимально сосредоточен на разработке и развёртывании вашего кода в продакшене.

Кто такой дата-сайентист?

Проще всего объяснить на примерах. Возьмем рынок полипропилена. Есть цены на продукцию, которые формируются на основе каких-то факторов, например, стоимости сырья, курса валют, макроэкономических показателей различных стран или ситуации вокруг заводов-производителей полипропилена. Все это влияет на динамику цены полипропилена, но как именно — непонятно. 

Все знают только примерную зависимость, вроде того, что если стоимость нефти растет, то и полипропилен может подорожать, а может и не подорожать, если сыграют еще какие-то факторы. В общем, диванная аналитика на кофейной гуще. Пока не придет дата-сайентист.

Например, в результате расчетов можно рекомендовать заводу заранее закупать побольше сырья, если цена на него низкая, чтобы сэкономить, когда его стоимость поползет вверх. Или предсказать цены на разных рынках, чтобы выбрать, где продать товар выгоднее с учетом остальных факторов, влияющих на прибыль. Вариантов использования прогнозов множество.

Data scientist: кто это и что делает

Строгого определения нет — дата-сайенс — это обширный междисциплинарный концепт. На русский язык термин переводится как «наука о данных». Формально под словосочетанием подразумеваются несколько взаимосвязанных дисциплин и методов математики, статистики и IT.

Навыки этой профессии необходимы, когда речь идет об огромном количестве данных, к которым бессмысленно применять стандартные способы обработки и средства математической статистики.

Что за профессия data scientist (что нужно знать, как пройти интервью, каковы заработки):

Профессия новая и актуальная. Термин big data появился в 2008 году, а специальность data scientist зарегистрирована в 2010-м. Специалист по обработке, изучению и хранению массивов данных (data scientist) занимается извлечением необходимой информации из разрозненных источников, установлением закономерностей, статистическим анализом информации для принятия выгодных бизнес-решений.

Выполнить эту работу в полной мере не под силу обычному специалисту по статистике, бизнес-аналитику или системному аналитику. Специалист будущего должен быть осведомлен во всех этих областях, ведь недаром ему предрекают большое будущее.

Вакансии data scientist

Количество вакансий для эксперта по аналитике увеличивается, поскольку данные — ценнейший ресурс. Сотрудников не хватает, особенно на руководящих должностях (Lead/Chief data scientist). Топовые позиции предполагают наличие у кандидата специальных качеств, необходимых в конкретной сфере. С практикантами и специалистами уровня junior проще: data science — модное направление, в котором многие хотят попробовать себя.

Как составить резюме data scientist

В резюме нужно сосредоточиться на технических навыках и кратко рассказать о своем опыте. На выходе документ должен получиться простым и лаконичным. Стоит перечислить навыки (начиная с тех, которыми кандидат владеет лучше всего), проекты и достижения.

Специалисту обязательно нужно портфолио. Желательно взять несколько проектов с реальными наборами данных — это может конкурсное или тестовое задание, собственный проект. Результаты можно разместить на GitHub.

Хорошее резюме и портфолио — не гарантия получения должности мечты. Собеседования часто состоят из нескольких этапов, кандидаты выполняют тестовые задания в условиях довольно жесткой конкуренции.

Загрузка модулей

Загрузить модули можно с помощью метода require(), он возвращает объект, содержащий функции модуля:

Некоторые модули входят в стандартную библиотеку Node.js, устанавливать их не нужно.

Определение переменных

До использования переменных объявлять их как var, let или const необязательно. Однако, если тип не объявить, система определит их как глобальные. В общем случае использование глобальных переменных не приветствуется: если это не обдумать, то неминуемо возникнут программные ошибки. Переменные могут содержать данные любых типов (даже функции!). Некоторые объекты можно создавать, применив к функции конструктора оператор new:

Данные, считанные из файла CSV, сохраняются в массиве. Массивы в JS динамические, то есть заранее определять их размер не нужно.

Определение функций

В языке JavaScript определять функции можно несколькими способами. Например, с помощью оператора объявления функции:

Или через выражение, то есть присвоив функцию переменной:

И, наконец, можно использовать стрелочную функцию-выражение — синтаксически усечённую версию функции-выражения, работающую с определёнными ограничениями. Обычно такие стрелочные функции (или, как их ещё называют, функции-стрелки) используются для записи простых однострочных действий, выполняющих элементарные вычисления над своими аргументами:

Печать вывода

Вывод на терминал обычно осуществляется через встроенный в стандартную библиотеку Node.js объект console. Метод log() запускает вывод (добавляет новую строку после завершения строки):

Объект console — более мощное средство, чем обычная функция вывода на печать; например, с его помощью можно также выводить на печать предупреждения и сообщения об ошибках. Если нужно вывести значение переменной, оно преобразуется в строку и используется объект console.log():

Где искать работу?

  1. Много вакансий можно найти на сайтах HH.ru, Яндекс.Работа, Career.habr.com. В ряде случаев компании готовы нанимать специалистов удаленно, то есть с возможностью работать из дома. Как правило, это указывают в вакансиях. Также встречаются предложения по трудоустройству с релокацией (переездом к работодателю).
  2. Если вы новичок и не имеете опыта работы, то можете посмотреть в сторону стажировок. Они проводятся во многих ИТ-компаниях, после чего успешные кандидаты могут получить предложение о работе.
  3. Часто вакансии размещаются на сайтах работодателей. Например, вакансии в Яндексе можно посмотреть здесь.

Заключение

Сейчас вы уже знаете о должности Data Scientist: что это за профессия, какие обязанности у специалиста, плюсы и минусы деятельности, где можно выучиться и найти работу.

Это сложная профессия и подойдет она далеко не всем. Но те, кто все же заинтересуется, должны знать, как отзываются об этой работе действующие специалисты:

  1. Эта работа нравится мне тем, что каждый раз приходится подходить творчески ко взаимодействию с данными. Каждая задача особенная и к ней надо подобрать оригинальный ключик.
  2. Я вижу огромный потенциал у этой должности. Все программы, коды и алгоритмы помогают быстро решать сложнейшие бизнес-задачи при помощи Big Data. И для этого не надо нанимать много работников.
  3. Главное в этой профессии – нельзя останавливаться в обучении. Всегда ищите что-то новое. Каждое изменение в индустрии может повлиять на подход к работе.
  4. Надо уметь разговаривать не только с профессионалами, но и обычными людьми, которые не настолько знакомы с техническими терминами. Поэтому учитесь выражаться на простом языке.
  5. Работа Data Scientist – это непрерывный процесс, ведь данные постоянно обновляются и добавляются все новые сведения.

Чтобы у вас было больше альтернатив при выборе будущей профессии, посмотрите и другие интересные должности и их описание на блоге iklife.ru.

Всего хорошего!

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Adblock
detector