Профессия Data Scientist: с чего начать обучение и как стать экспертом

Профессия Data Scientist: с чего начать обучение и как стать экспертом, фото-1

Data Science это наука о данных, которая включает в себя работу с нейросетями, алгоритмами машинного обучения и с информацией (анализ, обработка и представление в цифровом виде).

Data Scientist это специалист, который разбирается сразу в трех областях: математика, программирование и бизнес-аналитика. В зависимости от задачи и личных интересов он может больше развиваться в одной из этих областей.

С чего начать обучение на Data Scientist?

Hard Skills

  • Математика. Уверенные знания математики, а также статистики и теории вероятности обязательны для работы с алгоритмами машинного обучения и построения аналитических моделей;

  • Программирование. Самый подходящий язык для работы с данными Python. С помощью него собираются, анализируются и систематизируются данные;

  • Базы данных. Наиболее подходящим языком запросов для работы с базами данных является SQL, так как SQL-базы основные способы хранения информации;

  • Обработка данных для анализа. Часто данные собираются в разном виде и разных форматах. Нужно уметь их подготавливать для дальнейшего анализа без потери информации;

  • Знание алгоритмов. Базовые знания традиционных алгоритмов необходимы для машинного программирования;

  • Deep Learning. Это относительно новое направление машинного обучения, в котором алгоритм сам выбирает, каким методом производить анализ.

Soft Skills 

  • Презентация своих идей. Важно уметь донести свою идею для широкой аудитории, то есть так преподнести информацию, чтобы ее поняли люди, которые не имеют специального технического образования;

  • Работа в команде. Data Scientist работает в команде, поэтому важно эффективно коммуницировать с другими участниками и понимать свою роль в команде;

  • Понимание бизнес-стратегии. Фирма нанимает Data Scientist с целью повышения прибыли, поэтому важной функцией является умение находить экономически эффективные решения с минимальными затратами ресурсов;

  • Критическое мышление. Уметь находить новые связи между данными, подходы и пути решения, которые не видят другие.

Какие роли может исполнять Data Scientist после обучения на курсах?

  1. Data Scientist. Работать с большими массивами данных, анализировать и оптимизировать их для дальнейшего использования в построении бизнес-прогнозов;

  2. Инженер. Работать с большими объемами информации, а также разрабатывать, тестировать и обслуживать большие системы обработки информации и базы данных;

  3. Аналитик данных. Обрабатывать большие объемы данных. Задача поиск новых взаимосвязей и закономерностей, а также формирование отчетностей и визуальное представление результата;

  4. Статистик. Собирать и анализировать данные, используя математические методы статистики и вероятности;

  5. Администратор данных. Следит за правильной работой базы данных, чтобы доступ к ней имели только разрешенные пользователи и чтобы они могли получить данные в нужный момент. Также защищает базу данных от взлома;

  6. Бизнес-аналитик. Улучшает бизнес-процессы, то есть является связующим звеном между бизнес-менеджером и IT-отделом.

Перспективы после прохождения курсов: как из новичка Data Scientist стать экспертом?

Курсы дают базовые знания, необходимые для начала карьеры. Для того, чтобы стать экспертом нужно в первую очередь практиковаться. Но чтобы развиваться дальше, нужно определиться, чем именно вам хочется заниматься в этой профессии. Возможно, придется изучить еще пару языков программирования (R, Django) или расширить знания для работы с базами данных. Чтобы продолжать развиваться дальше, нужно:

  1. Продолжать учиться. Data Science наука, которая быстро развивается. Придется самостоятельно изучать много нового, постоянно следить за новостями;

  2. Прокачивать навыки Soft Skills. Умение продуктивно общаться с другими специалистами и правильно доносить идеи важно для решения задач;

  3. Изучать новые инструменты и методы. Чем больше знаний различных методик, тем больше вариантов решения задач. Наука не стоит на месте, постоянно появляются новые усовершенствованные инструменты;

  4. Изучать смежные специальности. Это позволит критически мыслить и объективно анализировать факты.

Где учиться Data Science?

Если вы хотите начать карьеру в Data Science, стоит обратить внимание на этот курс школы IT-профессий Level Up. В отличие от других сервисов онлайн-образования занятия на курсах проходят в виде живых вебинаров, на которых вы общаетесь с преподавателем и задаете вопросы. Запись урока также остается, поэтому занятие можно посмотреть позже.

Программа обучения содержит большое количество практических задач на закрепление знаний, а также мини-проекты на протяжении курса. Каждое занятие сопровождается домашним заданием для закрепления материала. Последнее занятие посвящено подготовке к собеседованию.

На сайте можно подробнее ознакомиться с программой и требованиям к участникам для записи на курс.

Будем рады видеть вас на курсах программирования https://levelp.ru/

Если вы заметили ошибку, выделите необходимый текст и нажмите Ctrl+Enter, чтобы сообщить об этом редакции
Оцените первым
(0 оценок)
Пока еще никто не оценил
Пока никто не рекомендует
Авторизируйтесь ,
чтобы оценить и порекомендовать
Комментарии