Як стати дата-науковцем? Покроковий посібник
09.11.2020
Не минайте можливості краще вивчити програмування, статистику і бізнес-сферу, у якій збираєтеся працювати, а ще краще — отримати реальний досвід роботи з даними.
Статті у ЗМІ, оголошення про вакансії, цитати очільників великих компаній — data science зараз згадують усюди. Компанії вже активно використовують дата-аналітику, щоб приймати “розумні” бізнес-рішення, підвищувати свою ефективність, нарощувати прибутки та бути попереду конкурентів. Припустимо, вас теж зацікавила наука про дані і ви хочете зрозуміти, що ж треба робити, щоб увійти в цю сферу. Портал KDnuggets приготував кілька порад, які допоможуть вам зорієнтуватися.
Що має робити дата-науковець?
Перш ніж почати вивчати необхідні вимоги, давайте коротко розглянемо, у чому полягає роль фахівця з data science:
- Шукати та вивчати бізнес-проблеми, які можна вирішити за допомогою аналізу даних;
- Збирати, очищати та трансформувати структуровані та неструктуровані дані з різних джерел;
- Вивчати тренди, патерни у даних у пошуках можливостей для вирішення проблем, а також росту та розвитку бізнесу;
- Зрозумілим чином пояснювати знайдені інсайти колегам, які відповідають за прийняття рішень та формування стратегій.
Які навички потрібні для роботи в цій сфері?
Отже, сфера data science знаходиться на перетині комп’ютерних наук, бізнес-аналізу, а також математики та статистики. Ця специфіка диктує перелік основних скілів, необхідних дата-науковцю:
- Математика лежить в основі data science технологій. Знання статистики необхідне для аналізу та візуалізації структурованих даних. Розуміння лінійної алгебри потрібне для опанування машинного навчання, що стане в пригоді в тому числі для роботи з великими даними;
- Програмування знадобиться для моделювання та роботи зі складними системами даних. Серед мов програмування та комп’ютерних технологій, які варто опанувати — Python, R, SAS, Perl, SQL тощо;
- Робота з машинним навчанням означає побудову та налаштування комп’ютерних систем, які можуть самовдосконалюватися за рахунок аналізу нових даних. Фактично це основна штучного інтелекту;
- Обробка даних є одним з головних обов’язків дата-науковців. Вони мають вміти отримати доступ, зберігати та маніпулювати даними. Для роботи з базами даних варто опанувати SQL, MongoDB та/чи Cassandra. Для операцій з Big data буде не зайвим ознайомитися зі Spark та Hadoop;
- Трансформація “сирих” даних у зручний, структурований формат — важливий етап для того, щоб їх було зручно потім аналізувати. Важливе також вміння добре візуалізувати дані, щоб ефективно донести результати аналізу до більш широкої аудиторії.
Що допоможе увійти в професію?
Крім переліку основних вимог фахівці дають ще кілька порад тим, хто думає про кар’єру у data-science:
- Почніть раніше. Ніколи не “надто рано” вивчати якусь нову сферу, цим можна зайнятися навіть до отримання вищої освіти. Почніть з опанування мов програмування, про які йшлося вище, поглибте знання у математиці та статистиці;
- Отримайте додаткову освіту, пов’язану з комп’ютерними науками, статистикою, інформаційними технологіями, математикою або навіть data science, якщо така опція доступна. У пошуках молодих спеціалістів на data science-позиції роботодавці звертають увагу на тих, хто має відповідний бекграунд, відзначають автори статті;
- Знайдіть вакансію початкового рівня. Великі американські компанії доволі часто шукають молодих спеціалістів на посади молодшого дата-науковця чи дата-аналітика, відзначають фахівці. Це ефективний спосіб набратися досвіду та отримати необхідні навички. Стажування у сфері data science теж піде на користь;
- Отримайте додаткові освітні ступені — автори статті зазначають, що, за інших рівних умов, кандидати з вищим освітнім рівнем мають певну перевагу в очах роботодавців.
