Що повинен уміти фахівець з Data Science?

За останні кілька років технологіїінтегрувалися з багатьма бізнесами, що сформувало нові професії, які стали дуже затребуваними на ринку. Одним з таких напрямків стало Data Science: фахівці в цій галузі зараз нарозхват, і не дарма, адже вони щодня вирішують завдання, спрямовані на поліпшення бізнесу та, як наслідок, підвищення його прибутку. А такі умільці завжди потрібні. Але чому конкретно займаються фахівці з Data Science, і якими вміннями вони повинні володіти?

Майбутнє за наукою про дані

зміст

• 1 Що таке Data Science
• 2 Що повинен уміти Data Scientist
• 3 Data Science і машинне навчання
• 4 Як стати фахівцем Data Science

Що таке Data Science

Варто відразу зазначити, що під Data Science в компаніях часто розуміються різні речі. Наприклад, в одній організації такий фахівець займається створенням нових алгоритмів машинного навчання, що вимагає хороших знань математичних методів. Як правило, мова в даному випадку йде про наукові компаніях і дослідницьких лабораторіях.

В іншому ж місці експерти по Data Scienceзаймаються просунутої аналітикою даних. Вона включає в себе бізнес-аналіз, розробку нових моделей, проведення тестів і «обкатку» нових можливостей в середу. Такий співробітник повністю відповідає за свою задачу - від розробки до її безпосереднього ефекту на бізнес. В IT-галузі подібний підхід називають «full-stack». іноді Data Scientist займається тільки обробкою даних і побудовою моделей, все залежить від конкретної компанії, її діяльності та завдань.

Data Scientist'и зараз дуже затребувані на ринку

Що повинен уміти Data Scientist

Як правило, фахівці в цій галузі маютьхороші знання в області математики і навіть розробки програмного забезпечення. Тобто це програмісти і вчені в галузі математики. Однак в Data Science також важливі бізнес-навички: фахівець повинен розбиратися в бізнес-процесах, розуміти проблеми замовника, сформувавши на їх основі завдання і оптимальний спосіб її вирішення.

Data Science включає в себе відразу кілька галузей

Тому аналітику важливо розуміти, як працює бізнес, Які проблеми він вирішує, і як йому можнадопомогти стати ще ефективніше. А вже потім випробувати свої навички на великих масивах даних. Інакше можна допустити помилки: наприклад, якщо працівник добре володіє глибинним навчанням, це не означає, що потрібно застосовувати цей метод при будь-якому випадку. Найчастіше проблема вирішується простіше, і хороший Data Scientist може побачити всі способи її рішення і вибрати найкращий.

Спеціаліст в цій області може побудувати модель, яка змінить весь бізнес. Так, кілька років тому Джонатан Голдман,фізик зі Стенфорда, влаштувався на роботу в соціальну мережу LinkedIn і створив модель, яка підказувала власникові облікового запису, хто ще з користувачів сайту може виявитися його знайомим. Соціальна мережа застосувала його модель на практиці і отримала додаткові мільйони переглядів і прискорене зростання.

Data Science і машинне навчання

При цьому робота Data Scientist'а нерозривнопов'язана з машинним навчанням. Він обробляє масиви даних, знаходить в них нові зв'язки і закономірності, використовуючи алгоритми машинного навчання, і будує моделі. Модель за своєю суттю є алгоритм, який можна використовувати для вирішення бізнес-завдань.

Як приклад можна привести алгоритми,які використовують сервіси таксі, які прогнозують попит. Або навігатор, здатний побудувати оптимальний маршрут в об'їзд пробок. Щоб це реалізувати, необхідно обробити великі масиви даних і побудувати моделі, чим і займається Data Scientist. Те ж саме стосується пошукових систем, голосових помічників і рекомендаційних сервісів - без науки про дані вони просто не змогли б існувати.

Всі соціальні мережі існують завдяки Data Science

Як стати фахівцем Data Science

Багато хто йде в цю область з університетськимосвітою, проте не дивлячись на те, що воно дійсно дає фундаментальні знання, часто відірване від практики. Особливо це стосується зв'язки IT і бізнесу. Кращий варіант - вчитися Data Science у тих, хто вже працює в цій галузі і переймати їх досвід. Стежити за трендами і брати участь в реальних проектах, а не просто вивчати теорію і учні з математики. Все це можна отримати на спеціальному курсі по Data Science, який викладають співробітники NVIDIA, компанії EORA, «Яндекс.Дзен» та інші діячі індустрії з багаторічним досвідом роботи.

В рамках курсу вас навчать основампрограмування на Python і аналізу даних, математики та статистики для Data Science, Data Engineering та інших дисциплін. Але головне - ви зможете пропрацювати ті необхідні навички, які потрібні хорошого фахівця в цій галузі - зрозуміти, як влаштована наука про дані, і як вона змінює бізнес на краще (soft skills).

Частина програми курсу по Data Science в Skillbox

Крім того, всі кейси розроблені на основі реальних завдань в практиці Data Science, тобто на виході у вас буде свій git-репозиторій, Який ви зможете показати роботодавцю. А допоможуть в цьому професійні викладачі та спеціальні тренажери по машинному навчання. Надалі ви зможете працювати в будь-якої вподобаної галузі - від ритейла і подорожей до медицини і навіть кіберспорту. Експерти за даними зараз потрібні всім.

Навчитися професії Data Science можна з нуля -головне мати бажання вчитися і розвиватися. Напрямок дійсно дуже перспективний: недарма воно займає 1 місце в рейтингу найбільш затребуваних професій 2020 року.

Стати фахівцем в Data Science