Профессия дата-сайентист: обучение технологии Data Science

Что такое data science

В буквальном переводе наука о данных — это наука о данных. Он позволяет обрабатывать большие объемы информации (Big Data), просматривать результаты поиска и использовать результаты в дальнейшей работе.

Процесс состоит из двух этапов:

1. Данные. На первом этапе происходит сбор, хранение и обработка данных с извлечением полезной информации из общего массива. На это уходит до 80% рабочего времени специалистов.
2. Наука. С помощью методов статистики, оптимизации, машинного обучения информация анализируется, формулируются полезные модели для последующего использования.

Решая реальные проблемы на практике, специалист по данным должен найти решение, которое принесет пользу конкретному проекту.

Наука о данных, как прикладные исследования, включает:

• выдвинуть гипотезу;
• планирование экспериментальной деятельности;
• оценка полученного результата и его применимость к решению поставленной задачи.

Информационные массивы для анализа неоднородны. Есть 3 типа данных:

• структурированный;
• полуструктурированный;
• неструктурированный.

Последний тип наиболее сложен, так как таблицы Excel не подходят для их цифровой обработки и требуются специальные программы.

Как научиться data science

Эту профессию нельзя получить в университетах и ​​колледжах. Чтобы добиться успеха в науке о данных, вам понадобится набор практик и навыков.

Есть 2 варианта обучения:

• смотреть лекции в Интернете;
• онлайн-курсы.

По окончании курсов студент получает документ, подтверждающий успешное прохождение. Классы не дают возможности подтвердить обучение новым навыкам.

Специальная литература поможет освоить науку о данных с нуля. Например, книга Кэти О’Нил «Наука о данных». Инсайдерская информация для новичков. Включая язык R. »В нем автор на увлекательном языке знакомит читателя с интересным миром анализа, рассказывая об алгоритмах, финансовом моделировании, визуализации данных.

Направления работы: классификация специалистов

Прежде чем начать активное развитие в сфере Data Science, найдите направление, максимально отвечающее потребностям профессии. Существует классификация исследуемой территории по различным параметрам.

Первый вариант основан на уровне преобразования данных. Среди «ученых» для информации и работы с ней:

1. Инженер. Отвечает за оптимизацию хранения существующих материалов.
2. Разработчики баз данных. Это люди, которые несут ответственность за поддержание «хранилища» в рабочем состоянии».
3. DB Architects. Эта категория сотрудников практикуется в проектировании хранилищ информации.

Также можно выделить классификацию персонала по уровню обработки материала:

1. Аналитики. Люди, занимающиеся метриками, организацией наблюдений, контроля, экспериментов. Отвечает за прогнозирование возможных раскладок.
2. Data Scientists. Специалисты под этим «именем» разрабатывают продукты на основе проведенного анализа информации.
3. Специалисты по бизнес-аналитике. Это зрители. Они работают со специализированными инструментами и дашбордами.
4. Инженеры ML. Люди, которые создают продукты, основанные на данных, и несут ответственность за них.

Последняя категория вызывает больше всего вопросов. Он самый перспективный и сложный. Разработкой алгоритмов занимается специалист соответствующей категории.

Приведенная выше таблица поможет вам понять, чем специалисты по анализу данных отличаются друг от друга. У каждого есть определенные обязанности и зоны ответственности. Эта информация поможет вам определиться, какое направление отдать предпочтение в первую очередь.

Способы получить профессию

Навыки и образование

Распространенное заблуждение состоит в том, что для работы в области науки о данных требуется степень в области компьютерных наук или математики. Необязательно стремиться к получению степени магистра. Хотя для работы с алгоритмами машинного обучения и глубокого обучения на самом деле могут потребоваться знания математического анализа, линейной алгебры и теории вероятностей, это не значит, что вы не сможете получить эти навыки самостоятельно. Владение различными инструментами управления данными, а также способность учиться намного важнее формального образования. Согласно текущим должностным инструкциям, наиболее востребованными навыками и инструментами для специалистов по анализу данных являются:

• Основы статистики и прикладной математики. Ознакомьтесь с предыдущими статьями о математических и статистических знаниях, которые необходимы специалисту по данным.
• Программирование на Python или R (выбору языка посвящена статья «От« R против Python »к« R и Python»»);
• Знание инструментов для деятельности в области науки о данных. Для специалистов, работающих на Python, это библиотеки Pandas, NumPy, Matplotlib или Plotly и scikit-learn;
• Очистка и предварительная обработка данных, анализ и визуализация данных;
• Навыки машинного обучения и моделирования;
• Написание SQL-запросов;
• Сквозные навыки: навыки решения проблем, коммуникативные навыки, работа в команде, новаторское мышление, наблюдательность, критическое мышление;
• Тонкости рабочего процесса и навыки совместной работы (Git, командная строка / bash и т.д.). Узнайте больше о работе над проектами на GitHub и назначении командных ролей .

Все знания, необходимые для начала карьеры Data Scientist, также включены в курс Profession Data‌ Scientist, который позволит вам овладеть навыками посредством практических заданий и работы над проектами.

Направления и обзор вакансий

У специалистов по данным есть несколько основных ролей, каждая из которых фокусируется на решении конкретных проблем с данными:

• Data Scientist — это специалист, который, используя различные инструменты, методы, методологии и алгоритмы, извлекает понимание из огромного количества информации. Он выполняет исследовательский анализ, а также использует различные типы алгоритмов машинного обучения для прогнозирования. Data Scientist фокусируется на обнаружении неизвестных корреляций, скрытых закономерностей и рыночных тенденций.
• Инженер по данным отвечает за исследование тенденций в наборах данных и разработку алгоритмов, которые помогают компаниям извлекать ценные сведения из необработанной информации. Эти специалисты работают с большими объемами информации и занимаются разработкой, построением, тестированием и поддержкой архитектуры крупномасштабных вычислительных систем и баз данных. Инженеры по обработке данных также должны понимать, как оптимизировать извлечение данных, как сделать информационные панели, отчеты и другие визуализации понятными для всех заинтересованных сторон.
• Аналитик данных отвечает за получение и обработку больших объемов информации. В его обязанности также входит проектирование и обслуживание информационных систем и баз данных: исправление ошибок кодирования и других проблем. Аналитик будет использовать статистические инструменты для интерпретации данных с упором на тенденции и закономерности, которые могут быть полезны для диагностического и прогнозного анализа. В его обязанности также входит предоставление отчетов и просмотр аналитики, которая будет использоваться для принятия наиболее эффективных бизнес-решений.

В науке о данных много направлений. Сделайте свой выбор, исходя из вашего прошлого, опыта и личных интересов. Поговорите с представителями отрасли, чтобы узнать, какие обязанности необходимо выполнять и какие навыки потребуются для достижения желаемой должности.

Какие специалисты работают с данными

Специалисты ELT занимаются обработкой неструктурированной информации и преобразованием ее в базу данных. Это включает:

• Data Engineer, задача которого — гарантировать целостность и безопасное хранение информационных баз;
• backend-разработчик — отвечает за поддержание баз данных в функциональном виде;
• архитектор базы данных планирует хранить собранную информацию.

При анализе массивов информации нужно извлечь как можно больше полезных данных. Эти цели реализуются:

• data analyst (аналитик данных) — обрабатывает информацию для решения проблемы с помощью статистических методов, экспериментов, дает прогнозы на будущее;
• специалист по данным — получает информацию из различных источников для создания бизнес-моделей и развития;
• Bl-analyst: используя готовые решения, занимается их визуализацией;
• Специалист по машинному обучению: знание языков программирования и построение гипотез, разрабатывает алгоритмы анализа.

Люди с экономическим, техническим, математическим образованием, образованием в области программирования и статистики могут переквалифицироваться в специалистов по обработке и анализу данных.

Data Analytics

Аналитик данных — участвует в извлечении необходимой информации и поиске закономерностей в результирующих наборах данных. С помощью аналитики компании могут использовать внутренние данные, чтобы открывать новые возможности роста. Например, как снизить затраты и упростить принятие решений, как понять клиента и как внедрить новые продукты и услуги. Аналитик также работает над подготовкой и очисткой данных для обеспечения точного анализа.

Поисковые запросы для аналитика данных на HH намного выше (1061 открытая позиция) и более равномерно распределены, чем «исследователь”.

Половина вакансий находится в Москве. Каждый пятый аналитик разыскивается в Киеве и каждый шестой аналитик в Санкт-Петербурге.

Аналитикам платят намного меньше, чем Data Scientist: почти половина аналитиков получает всего 65 000 рублей. Каждый третий 130 тысяч.

Как и в предыдущем случае, преобладают аналитики ИТ / телекоммуникаций. Тогда есть отличие от предыдущей профессии: на втором месте маркетинг с довольно большой долей — 18%.

Немного терминологии

Первое, что должен знать любой профессионал, желающий работать в области анализа больших объемов информации, — это базовая терминология. Это включает:

1. Искусственный интеллект — это тип процедуры, позволяющей научить компьютеры и виртуальные машины «думать» за пользователя. Благодаря этой методике можно автоматически решать различные задачи без внешнего вмешательства.
2. Машинное обучение — это создание различных инструментов, которые используются для извлечения знаний из наборов данных.
3. Глубокое обучение — это процесс создания (многоуровневых) нейронных сетей, в которых машинное обучение дает сбой. В процессе реализации предусмотрены скрытые уровни (более одного). За счет этого выполняются необходимые математические расчеты.
4. Data Science — дословный перевод с иностранных звуков, таких как «информатика». Речь идет о понимании, анализе и осмыслении данных, а затем о принятии решений по поставленным проблемам. Основная работа ведется по Big Data.
5. Большие данные — это огромное количество различной информации, получаемой на постоянной основе из самых разных источников. Набор методов для работы с большими объемами материалов (в основном электронных). Отличительной особенностью Big Data является то, что все данные здесь не будут структурированы.

Специфика выбранного направления — системы и инструменты, способные выдерживать повышенную (очень высокую) нагрузку. В основном рассматриваемая «наука» требует использования огромного количества серверов, а также суперкомпьютеров.

Специализация Дата-сайентист

Полная функциональность Data Scientist зависит от направления компании, в которой работает специалист.

Основные должностные обязанности:

• сбор информации из разных каналов для дальнейшего анализа;
• прогнозирование модели клиентской базы, ее сегментация для продвижения конкретных продуктов;
• изучить эффективность продаж;
• анализ каждого вида риска;
• подготовка периодических и разовых отчетов с визуализацией полученных результатов и прогнозных показателей на будущее;
• выявление мошеннических схем для сомнительных транзакций.

Хороший специалист в этой области отличается от новичка умением выявлять логические цепочки в общей массе информации, предлагая руководству лучшие бизнес-решения.

Основные навыки, без которых не обойтись дата-сайентисту

Профессия существует на стыке математики, физики и информатики. Кроме того, необходимы знания статистики и базового программирования.

Требования к кандидатам:

1. Знание языка программирования для обработки статистической информации (R или Python), языка структурированных запросов (SQL) для работы с базами данных.
2. Знание статистических инструментов (Tableau, MATLAB), практическое применение статистических методов.
3. Знание линейной алгебры, математического анализа, теории вероятностей. Они будут полезны, если разработчики решат создать свои собственные реализации или интегрировать существующие.
4. Изучите методы машинного обучения, большинство из которых реализовано на Python или R.
5. Возможность обрабатывать разрозненную информацию (с пробелами, строками или форматированием даты) и преобразовывать ее в базу данных.
6. Отображение результатов и передача информации. Этот навык особенно актуален при предоставлении информации большой аудитории. Важно понимать принципы кодирования информации и правила трансляции данных.
7. Знание специализации бизнес-сектора компании. Например, в медицине необходимо заниматься видами заболеваний, формами лечения и названиями лекарств.

Условия приема на должность определяет работодатель. Предыдущий опыт работы также важен.

Важные качества

При написании резюме на должность специалиста по данным кандидат акцентирует внимание на личных качествах характера, которые могут быть полезны в будущей работе. Среди них указывают:

• аналитический склад ума;
• упорство;
• преднамеренность;
• упорство;
• концентрация;
• добросовестность;
• желание осуществить начатое;
• общительность;
• умение простыми словами передать смысл сложных понятий и принципов.

Чтобы повысить шансы найти работу в выбранной компании, постарайтесь убедить работодателя во время собеседования, что указанные в анкете качества действительно присущи вам.

Плюсы и минусы профессии

В каждой работе есть свои плюсы и минусы. Человек, решивший пройти обучение в области науки о данных, должен взвесить все «за» и «против», чтобы в будущем не сожалеть о своем выборе.

Преимущества:

• в России и за рубежом потребность в специалистах по обработке данных постоянно растет, поэтому увеличивается количество различных курсов для подготовки специалистов в этой области;
• высокий уровень оплаты труда;
• возможность постоянного личностного развития, использование передовых технологий в области программирования.

На все прелести профессии есть одна ложка дегтя.

Недостатки:

• профессия специалиста по данным требует аналитического мышления, не каждый может изучить основы;
• применение известных методов не всегда срабатывает с первого раза; поиск решения может занять много времени и кропотливой работы.

Упорство в достижении цели и компетентность специалиста по данным помогут преодолеть трудности и добиться результатов исследования.

Сколько стоит специалист по данным

Агентство New.HR опубликовало данные опроса специалистов по данным в июне 2019 года. «Чистая» заработная плата работников этой профессии в Москве колеблется от 113 до 305 тысяч рублей в месяц в зависимости от стажа работы.

Факторы, влияющие на уровень оплаты труда специалистов по данным:

• опыт работы по специальности;
• глубина проводимых исследований;
• территориальное положение компании — в столице зарплата выше;
• знание английского языка позволяет устроиться на работу в иностранную компанию, где зарплаты выше.

Человек, который только начал работать специалистом по данным, может хорошо зарабатывать вне зависимости от региона проживания.

Противоречия

Чтобы ответить на вопрос «стоит ли игра свеч?» Наука о данных быстро развивается, а это значит, что вам необходимо быть в курсе последних достижений и передовых методов. Активному специалисту придется постоянно следить за новейшими технологиями и разработками, быстро изучать и самостоятельно осваивать новые темы.

Если, взвесив все «за» и «против», вы решите, что Data Science подходит именно вам, обратите внимание на курс «Профессия Данные‌ Ученый‌»: тренинг для онлайн-специалиста по науке о данных от Skillbox. Он предназначен для начинающих программистов и аналитиков, а также тех, кто хочет кардинально изменить свою профессию. Цель курса — вооружить студентов знаниями и навыками, которые могут им понадобиться в реальной работе Data Scientist. Программа включает в себя солидный опыт в математике, классах Python, R и SQL, а также в аналитике и машинном обучении. Особенностью курса является проектно-ориентированное обучение, в ходе которого вы сможете на практике понять, как применять методы Data Science для решения бизнес-задач.

Действия, увеличивающие ценность Data scientist

Специалист по данным может увеличить стоимость своих услуг, следуя ряду простых правил.

5 шагов к увеличению зарплаты:

1. Следите за новостями в области анализа данных, касайтесь направлений тренда, восполняйте недостающие знания.
2. Посещайте семинары, круглые столы, конференции по профессиональной тематике. Не будьте пассивным слушателем. Представляем новые идеи. Ищите признание среди сверстников.
3. Повышайте квалификацию по узкой специализации. Специалисты определенного направления больше ценятся работодателями.
4. Создайте команду единомышленников. Ваш стартап — преимущество при приеме на работу.
5. Научитесь говорить на деловом языке.

Для пассивных аналитиков есть более простой способ: постоянно следить за рынком труда, отправляя резюме в компанию с более высоким уровнем заработной платы.

О машинном обучении

Знать перевод рассматриваемого термина — это еще не все, что нужно для успешного начала работы в выбранном направлении. Пользователям потребуется овладеть машинным обучением. Благодаря этому компьютер переводит алгоритмы в состояние автоматизации.

Чтобы освоить науку о данных с нуля, важно понимать следующие разделы машинного обучения:

1. С учителем. Прогнозы делаются на основе заранее размеченной информации.
2. Без учителя. Материалы без разметки. Результаты и методы обработки заранее не определены. Пример: поиск аномальных (подозрительных) транзакций по кредитным картам за указанный период (например, в марте 2021 года).
3. С подкреплением. Здесь тоже информация без разметки. Но в аналогичных обстоятельствах каждое действие в нейронной сети получает стимул с плюсовым или минусовым значением. Один из примеров — обучение искусственного интеллекта онлайн-играм.

Без навыков машинного обучения в науке о данных ничего не поделаешь. Но понять эту область не так уж сложно, если действовать постепенно.

Data Mining Specialist

Специалист по интеллектуальному анализу данных (специалист по интеллектуальной обработке данных) — это технически подкованный специалист, который проводит полный цикл работы с данными, от исследования тех же данных до построения прогнозной модели. В процессе обработки данных он фокусируется на выявлении некоторых ранее неизвестных скрытых закономерностей и мощно использует технологии машинного обучения).

То есть основными умениями этого персонажа являются:

1. Хорошая математическая подготовка

1. Умение правильно находить и готовить данные

1. Возможность программирования на одном или нескольких языках. Эти языки обычно являются языками высокого уровня, такими как Python, Java, Matlab или R

1. Знание методов и алгоритмов машинного обучения. Это могут быть статистические алгоритмы, нейронные сети и генетические алгоритмы — тысячи из них.

1. возможна (но не обязательна) возможность работы с большими данными — я имею в виду Hadoop, его стандартные и нестандартные модули.

Если поместить все в одну фотографию, получится примерно следующее:

Может ли ИИ оставить аналитиков без работы

Изначально компьютеры многие воспринимали как груду железа. Но со временем машины научились думать, управлять процессами и освободили человека от рутинной работы. История искусственного интеллекта восходит к 1950-м годам, но даже сегодня в большинстве отраслей компьютеры не могут полностью заменить человека. Наука о данных — одна из таких областей.

Аналитики должны изучать новые технологии и применять их в своей работе. Искусственный интеллект поможет им обрабатывать огромные объемы информации, но не предложит альтернативных решений, учитывающих влияние различных факторов.

Где учиться на Data Scientist — специалиста по большим данным

лучше всего начать изучать науку о данных с нуля сразу после окончания школы. Немногие университеты обучают специалистов по анализу данных. Ряд учебных заведений готовят профессиональных аналитиков по специальным программам. Между ними:

• Высшая школа экономики (НИУ ВШЭ) — факультет компьютерных наук — магистр русского и английского языков;
• Московский физико-технический институт (МФТИ) — факультет инноваций и высоких технологий — магистр;
• Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова (МГУ) — факультет вычислительной математики и кибернетики — магистр 2 года;
• Санкт-Петербургский государственный университет (СПбГУ) — 2 года магистратуры на английском языке в области бизнес-аналитики и больших данных».

Дети могут обучаться очно: платно и бесплатно. Магистерская программа предполагает получение второго высшего образования.

Существуют некоммерческие курсы повышения квалификации для людей всех возрастов. На нем можно учиться после сдачи вступительных экзаменов, пройдя необходимый порог по баллам. Срок обучения — 2 года.

Перечень курсов для подготовки специалистов по data science:

• Школа анализа данных Яндекса;
• Технопарк Mail.ru и МГТУ им. Н. Э. Баумана (упор на подготовку системных инженеров);
• Центр компьютерных наук (Яндекс с Jet Brains);
• Петербургская школа данных (компания E-Contenta).

В Интернете есть много курсов по анализу бизнес-данных. Их стоимость 100-200 тысяч рублей. Срок обучения от 2 до 8 месяцев. Переведите деньги на обучение, убедившись, что выбранные вами курсы не являются аферистами по разведению «чайников».

Изучить аналитику данных удаленно можно в Институте нетологии Интернет-профессий. В зависимости от раздела Data Science стоимость курсов варьируется от 25 до 200 тысяч рублей. Полная информация размещена на официальном сайте https://netology.ru/.

Open Data Science обучает новичков и создает совместные аналитические проекты. Организует бесплатные международные конференции по актуальным вопросам и направлениям развития, проводит конкурсы между специалистами по данным.

Чтобы получить онлайн-образование, человеку нужен ноутбук с доступом в Интернет и желание учиться.

Видеоуроки, книги, онлайн-уроки по этой теме доступны онлайн.

Чем занимается «ученый»

Недостаточно перевести термин «Data Science», чтобы понять, что делает соответствующий «инженер». Современные компании возлагают на этих работников разные обязанности. Они различаются в зависимости от сферы деятельности компании.

Вот несколько примеров того, что делают специалисты по данным:

• поиск аномалий (примеры — банковское мошенничество, фальсификация документов);
• анализ и прогноз;
• разработка систем выставления баллов и оценок;
• разрабатывать способы взаимодействия с покупателями.

Для решения этой проблемы в data science алгоритм действий всегда будет примерно одинаков. Об этом говорилось выше.

Программа обучения

Учебная программа утверждается разработчиком курса. Он определяет перечень дисциплин и время, отводимое на их изучение.

Будущие специалисты по данным исследуют:

• основы программирования на Python;
• линейная алгебра;
• расчет;
• основы статистики и теории вероятностей;
• автоматическое обучение;
• нейронные сети;
• Инженерия данных;
• управление;
• основы бизнеса.

Тематика обучения зависит от будущей специализации студента. Программа обучения направлена ​​не на теоретическое изучение учебников, а на приобретение практических навыков анализа данных при выходе на профессию.

Требования к студентам

Условия приема в высшие учебные заведения определяются локальными актами вуза. Возрастных ограничений нет. Необходимо выбрать вуз, вовремя подать документы, сдать вступительные экзамены (контрольные, экзамены, собеседования).

Будущие студенты должны иметь базовые знания математики и основ программирования.

Какие языки стоит изучить

Чтобы работать в области обработки научных данных, вам следует изучить языки программирования. Распространено среди новичков в Python и R. Аналитики также используют Java, SQL, Scala.

Python

Язык создан в 1991 году, в русском языке распространено название питон. Имеет бесплатную лицензию.

Преимущества:

• легкость обучения;
• надежность;
• широкое распространение гарантирует поддержку разработчика.

Среди недостатков пользователи отмечают появление сообщений об ошибках из-за динамического набора языка. Для целей узкого статистического анализа он уступает языку R.

R

Язык программирования R появился в 1995 году. Лицензия бесплатна.

Профессионалы:

• множество специализированных пакетов с открытым исходным кодом;
• наличие большого количества статистических функций;
• яркий дисплей данных.

Язык R не подходит для задач общего назначения из-за своей статистической специализации.

для него характерна медленность обработки информации.

Место работы

Специалист по данным требуется везде, где данные используются для решения конкретных проблем. Это может быть финансовая структура, использующая скоринговые системы для кредитов физическим лицам, или транспортная компания, составляющая расписание движения автобусов на основе анализа пассажиропотока.

Типы работодателей по данным data science:

1. Крупные интернет-компании. Работа в качестве стажера в такой компании может помочь вам получить опыт обработки данных для карьерного роста. Сотрудникам предоставляется официальное трудоустройство, полный пакет социальных услуг, бонусы.
2. Аналитические подразделения компаний различных секторов. В эту группу входят банки, аудиторские фирмы, операторы связи, розничные сети. Сбербанк, один из первых финансовых гигантов страны, воспользовался услугами аналитика данных. Работая в исследовательском отделе крупной компании, опытный специалист может внести личный вклад в ее развитие, предлагая пути решения давних проблем на основе анализа данных.
3. Стартап по науке о данных. Консалтинговые фирмы набирают команду специалистов по анализу данных. Глобальный подход к анализу своей деятельности, формулировка предложений по продвижению бизнеса важны для качественного консультирования клиента.

Деловому сообществу нужны опытные специалисты по данным. Поэтому всегда есть много вакансий для аналитиков в финансовой, телекоммуникационной, маркетинговой и других отраслях.

Как работать в Data Science без ученой степени

По статистике только 1% профессиональных аналитиков являются докторами наук. Совсем не обязательно защищать докторскую диссертацию, чтобы выявить закономерности в анализе разнообразной информации.

важнее, чтобы специалисты имели практический опыт обработки данных и могли в доступной форме представить полученные результаты руководству.

Насколько реально сменить профессию?

Для специалистов из смежных областей

Если вы хотите перейти в науку о данных из смежных областей, таких как математика и статистика, физика, программирование и информатика, у вас есть большое преимущество. Имеющиеся у вас навыки и опыт работы позволят вам гораздо быстрее погрузиться в новую специализацию. Выбирая специальность Data Science, не сразу переходите к ней. Изучите области, связанные с вашей текущей профессией — это может упростить смену профессии. Например, математика лучше справится с алгоритмами машинного обучения и глубокого обучения, и разработчику программного обеспечения не составит труда переключиться на аналитику данных.

Для абсолютных новичков

Хотя погружение в науку о данных с нуля может показаться обескураживающим недостатком, на практике это может быть большим плюсом. У новичков любой профессии огромное преимущество, которое заключается в их высокой мотивации и желании быстро окунуться в новое. Это станет отличной основой для работы в Data Science, поскольку специалисты в этой области часто сталкиваются с необходимостью освоить методы и инструменты с нуля.

Карьера и перспективы

Получение должности специалиста по данным само по себе престижно, так как требует углубленной теоретической подготовки и опыта работы в различных профессиях. Мнение аналитика учитывается руководством компании при принятии ключевых решений, что увеличивает вес позиции в глазах коллег.

В ближайшие годы интерес к профессии будет только возрастать, что с учетом дефицита специалистов в этой сфере приведет к увеличению заработной платы и повышению престижа сотрудников аналитических отделов.

Как стать специалистом – об образовании

Теперь ясно, что такое Data Science (перевод этого термина), а также чем занимается соответствующий сотрудник. Но возникает вопрос, как начать карьеру в этой сфере.

Университеты в России пока не предлагают такой курс. Но можно выучиться на ИТ-специалиста, а потом стать самоучкой. Но лучшее решение — специализированные курсы. Их организуют образовательные центры.

Вы можете следить за уроками как дистанционно, так и лично. Срок обучения от нескольких месяцев до года. В результате человек сможет изучить выбранное направление науки анализа информации, а также подтвердить его справкой установленного образца.

Интересные факты о профессии

Профессия дата-сайентиста позволяет заглянуть за горизонт, не теряя связи с реальностью. За период 2015-2018 гг. Потребность в таких специалистах в России увеличилась в 7 раз.

5 фактов о российских дата-ученых:

1. Четверо из пяти практикующих специалистов по анализу данных — мужчины.
2. Женщины в возрасте от 18 до 24 лет составляют 40% женщин-специалистов, занятых в этой области.
3. Более 60% вакансий и кандидатов находятся в Москве.
4. 90% поступающих имеют высшее образование.
5. Только 5% вакансий содержат предложения фрилансера.

Специалистам в области науки о данных гарантирована веселая и высокооплачиваемая работа.

Зачем Data Science бизнесу

Согласно статистике Kaggle (профессиональная социальная сеть для специалистов по данным), компании используют науку о данных независимо от размера компании. По оценкам IDC и Hitachi, 78% компаний подтверждают, что объем анализируемой и используемой информации значительно увеличился за последнее время. «Бизнес понимает, что неструктурированная информация содержит знания, которые очень важны для бизнеса и могут повлиять на бизнес-результаты», — отмечают авторы исследования.

Индустрия 4.0 Роман Нестер — РБК: «Коммерческие данные — кровь Интернета»

И это касается самых разных секторов экономики. Вот несколько примеров отраслей, использующих науку о данных для решения своих проблем:

• услуги онлайн-торговли и развлечений: системы рекомендаций для пользователей;
• здравоохранение: прогнозирование заболеваний и рекомендации по поддержанию здоровья;
• логистика: планирование и оптимизация маршрутов доставки;
• цифровая реклама: автоматическое позиционирование и таргетинг контента;
• финансы: скоринг, выявление и предотвращение мошенничества;
• промышленность: прогнозный анализ для ремонта и планирования производства;
• недвижимость: поиск и предложение наиболее подходящих для покупателя объектов;
• государственное управление: прогнозирование занятости и экономической ситуации, борьба с преступностью;
• спорт: подбор перспективных игроков и разработка игровых стратегий.

И это только самый короткий и самый быстрый список применений Data Science. Количество различных случаев использования «науки о данных» растет с каждым годом в геометрической прогрессии.

Каждый пользователь Интернета и просто потребитель каждый день десятки раз сталкивается с продуктами и решениями, в которых используются инструменты Data Science. Например, аудиосервис Spotify использует их, чтобы лучше адаптировать треки к пользователям в соответствии с их предпочтениями. То же самое можно сказать и о потоковых видеофильмах и сериалах, таких как Netflix. В Uber наука о данных рассматривается как инструмент прогнозной аналитики, прогнозирования спроса, а также улучшения и автоматизации всех продуктов и обслуживания клиентов.

Экономика инноваций Что такое большие данные и почему их называют «новой нефтью»

Конечно, специалисты по данным не могут точно предсказать будущее компании и учесть абсолютно все возможные риски. «Все модели ошибочны, но некоторые полезны», — саркастически заметил британский статистик Джордж Бокс. Однако инструменты Data Science представляют собой ценную поддержку для компаний, желающих принимать более информированные и осознанные решения о своем будущем.

Что включает в себя аналитика

Любой может стать успешным специалистом по анализу данных. Главное — определиться с направлением бизнеса (об этом мы поговорим позже), а также понять, что делать в том или ином случае.

Специалист в указанной области — это человек, занимающийся аналитикой больших данных. Этот процесс включает:

1. Сбор информации. Это процесс поиска каналов, по которым поступают определенные материалы. Он также включает методы получения информации.
2. Проверять. Следовательно, вам придется устранить «блоки», которые не влияют на окончательный расчет. Что «отвлекает» специалиста.
3. Анализируем. Процесс изучения информации с последующим построением выводов и гипотез.
4. Визуализация. Сотруднику придется не только изучать, структурировать и анализировать данные, но и представлять их таким образом, чтобы «обычный» пользователь мог их легко понять.

Теперь вам просто нужно совершить то или иное действие. Специалист на основе полученной информации после тщательного анализа принимает определенные решения, а затем занимается их реализацией. Примером может служить изменение дизайна страниц социальных сетей, если к вечеру количество онлайн-пользователей уменьшается.

О знаниях и навыках для карьеры

Сделать выбор в пользу того или иного направления информатики бывает сложно, охватывать сразу все направления бесполезно. Они слишком сложны, чтобы человек одновременно мог полностью их понять.

Чтобы будущий специалист в области науки был успешным в выбранной области, ему потребуется определенный набор навыков и знаний.

Hard Skills

В качестве сложного навыка можно выделить:

• умение находить, собирать и анализировать потребности клиентов;
• возможность преобразовывать, фильтровать и получать информацию;
• толкование материалов в понятной человеку форме;
• умение делать логические выводы на основе предоставленной информации;
• разработка требований к программным решениям с последующей их реализацией;
• создание эскизов и прототипов;
• знание основных математических методов;
• умение находить практическое применение основам статистики.

Кроме того, будущий «ученый» будет заниматься проведением A / B.Если рассматриваемая деятельность вам не по душе, вы не сможете стать грамотным специалистом по данным.

Soft Skills

Наука о данных — это область, требующая больших знаний и навыков. Здесь важен опыт. Сам факт получения его без определенных soft skills будет крайне проблематичным.

Для успешной карьеры рекомендуется приобрести следующие soft skills:

• абстрактное и логическое мышление;
• умение искать отношения;
• грамотное построение гипотез / предположений;
• анализ любых метрик и показателей;
• упорство;
• умение работать в команде;
• стрессоустойчивость;
• стойкость;
• развит эмоциональный интеллект.

Наука о данных — это наука, которая включает в себя различные разделы ИТ, маркетинга, аналитики, информатики, математики, статистики и программирования. Поэтому высоко ценятся работники в этой сфере.

Что еще пригодится будущему «ученому»: инструменты

У новичков, знакомящихся с миром Data Science, возникает много вопросов. Без программирования и компьютерных знаний вы не сможете добиться желаемого результата. Возникает вопрос: что именно изучать в первую очередь.

Каждый «ученый» должен знать язык программирования Python. Это также включает SQL. В идеале научиться понимать Java и Scala. Освойте их с помощью самообучения или специализированных курсов. В результате появится возможность создавать проекты на перечисленных языках.

Итак, когда человек хочет отдать предпочтение изучению науки о данных и стать хорошим сотрудником, он также должен овладеть следующими инструментами:

• СУБД;
• SAS;
• Набор инструментов OLAP;
• Нож;
• Weka;
• ELT процессы;
• паплиния;
• облачные платформы;
• технологии обработки больших «фиников» (Hadoop, Kafka и так далее).

Чем глубже вы погрузитесь в науку о данных, тем легче будет учиться.