Data Science начинающим – с чего начать, что должен знать и уметь специалист по данным

Судя же по развитию и всё большей цифровизации нашего мира, потребность в них будет только возрастать. Многие крупные аналитические агентства включают эту профессию в число наиболее перспективных на ближайшее будущее.

Содержание

В этой статье вы узнаете:

• Суть профессии
• Что должен уметь
• Что нужно знать
• Где учиться
• Развитие и практика
• Личные качества
• Заключение

Суть профессии

Решив стать специалистом по данным, вы будете работать именно с ними. Такие профессионалы собирают их из различных источников, но главное занимаются их подготовкой. То есть очищают информацию от лишнего, типа дублей или ошибочно включённых в выборку элементов.

Используя полученные данные, профессионал в этой сфере может строить прогнозы, что важно для бизнеса. Кроме того, он может строить различные модели событий, проверять гипотезы и визуализировать их для принятия решений.

Что должен уметь специалист

На практике же суть профессии Data Scientist выливается в такие требования при поиске вакансии на рынке труда:

• работа с Big Data
• подготовка данных к моделированию и другим операциям
• выявление в них закономерностей
• прогнозирование и проверка гипотез в бизнесе
• построение и внедрение моделей машинного обучения

Что нужно знать / изучать

Data Science сложное направление, в которое нельзя просто взять и прийти с улицы, здесь нужна сильная база с разноплановой подготовкой:

1. Математика. Данный предмет лежит в основе этой профессии. Причём вам нужны знания не школьного уровня, а такие серьёзные предметы, как математический анализ и линейная алгебра. Придётся углубиться в тему производных, дифференциалов, векторов, матриц и подобных сложных направлений. К тому же понадобится дискретная математика и анализ, чтобы научиться качественно разбираться в алгоритмах и их разработке.

2. Статистика. Не менее важный инструмент Data Scientist. Изучите, как составляются и проверяются гипотезы. Обратите внимание на теорию вероятностей, она достаточно важна в этой работе и с ней нужно познакомиться углублённо.

3. Программирование. В работе такого специалиста написание кода занимает существенную часть. Сейчас популярность для обработки данных разных типов набирает Python. Но до сих пор востребованы и более старые языки программирования, к примеру C++ и Java. А вот для проведения многих статистических операций лучше дополнительно изучить R. На уровне достаточном для самостоятельного написания запросов надо учить SQL.

4. Инструменты. Подобные профессионалы используют достаточно широкий пакет прикладных программ. Преимущественно это MatLab, достаточно объёмный набор различных инструментов для вычислений. Обязательно ознакомьтесь с возможностями и функционалом программ для визуализации данных, например, Pandas и Matplotlib.

5. Machine Learning. Учите методы и модели машинного обучения. Использование искусственного интеллекта, помогает упростить работу такого специалиста.

6. Deep Learning. Нейронные сети и их устройство тоже необходимы. Получите понимание принципов их построения и функционирования. Естественно, надо достаточно серьёзно взяться за методы глубокого обучения.

7. Базы данных. Обращаться к ним надо научиться. Причём и структурированным базам данных, и неструктурированным.

8. Английский. Большая часть технической литературы в этой области написана на английском. Конечно, со временем её переводят, но иногда это происходит спустя несколько лет. Да и сопроводительная документация по различным фреймворка, технология и их применению зачастую идёт на иностранном.

Где учиться

Самостоятельно:

• Существует много книг, дающих профессиональные знания по Data Science. Однако они требуют определённого уровня подготовки. Не владея программированием, математическим и статистическим аппаратом в должной мере освоить это направление так практически нереально.
• По этой теме есть различные материалы и даже целые каналы. Но полноценно освоить так профессию скорее всего не получится. Закрыть пробелы в знаниях или получить вводную информацию вполне.

Курсы:

• Для Data Scientist критически важны качественные учебные материалы. Обеспечить таковыми могут в университете или на подготовительных курсах. Последний вариант вполне рабочий в наше время, обучение ведётся чётко по плану и даются актуальные в этой сфере знания. Конечно, бесплатных курсов не бывает, так что потратиться придётся.

• Есть выбор учебных центров. Вы можете сравнить условия обучения.

Список курсов

https://www.rosbo.ru/study/themes/data-science-nauka-o-dannyh

https://www.rosbo.ru/study/themes/data-scientist-specialist-po-dannym

Развитие и практика

Стабильный рост информационных потоков в бизнесе и других областях, ведёт к активному развитию Data Science. Поэтому даже уже состоявшиеся специалисты стараются всегда совершенствоваться, что уж говорить про тех, кто только пришёл в область. Вам обязательно надо:

• Искать материалы по этой теме, они выходят достаточно регулярно. Зачастую это даже вполне научные статьи, не пугайтесь и пытайтесь их понять.

• Стажировка отличная возможность получить первоначальный опыт. Там вы сможете профессионально развиваться и получите реальную практику.

• Ищите постоянную работу. Пожалуй, это наилучший вариант для становления профессионалом. Не рассчитывайте сразу на высокие позиции, джун вполне хорошая начальная позиция для наработки реальных навыков.

Какие качества нужно развивать

Стать хорошим специалистом по данным можно, если развивать соответствующие личные качества:

• Аналитический ум (эта работа для настоящих логиков, способных действовать чётко и последовательно)

• Высокая обучаемость (большая часть предметов необходимая в профессии достаточно сложные и приходится постоянно получать новые знания)

• Внимательность (вы будете работать с большими объёмами информации и часто писать код, повышенное внимание поможет избежать лишних ошибок)

• Трудолюбие (нельзя написать строчку кода и отдыхать, здесь придётся потрудиться, чтобы получить результаты)

Заключение

Выбрав Data Science в качестве специальности, вы столкнётесь с определёнными сложностями. Но если у вас технический склад ума и высокая работоспособность, профессия будет для вас интересной и увлекательной. Вы столкнётесь с весьма разноплановыми задачами и будете делать то, что действительно важно и непосредственно влияет на бизнес-процессы.