Что должен уметь специалист по Data Science?

За последние несколько лет технологии интегрировались с многими бизнесами, что сформировало новые профессии, которые стали очень востребованными на рынке. Одним из таких направлений стало Data Science: специалисты в этой области сейчас нарасхват, и не зря, ведь они каждый день решают задачи, направленные на улучшение бизнеса и, как следствие, повышение его прибыли. А такие умельцы всегда нужны. Но чем конкретно занимаются специалисты по Data Science, и какими умениями они должны обладать?

Будущее за наукой о данных

Что такое Data Science

Стоит сразу отметить, что под Data Science в компаниях зачастую понимаются разные вещи. Например, в одной организации такой специалист занимается созданием новых алгоритмов машинного обучения, что требует хороших знаний математических методов. Как правило, речь в данном случае идет о научных компаниях и исследовательских лабораториях.

В другом же месте эксперты по Data Science занимаются продвинутой аналитикой данных. Она включает в себя бизнес-анализ, разработку новых моделей, проведение тестов и «обкатку» новых возможностей в среду. Такой сотрудник полностью отвечает за свою задачу — от разработки до ее непосредственного эффекта на бизнес. В IT-отрасли подобный подход называют «full-stack». Иногда Data Scientist занимается только обработкой данных и построением моделей, все зависит от конкретной компании, ее деятельности и задач.

Data Scientist’ы сейчас очень востребованы на рынке

Что должен уметь Data Scientist

Как правило, специалисты в данной области имеют хорошие знания в области математики и даже разработки программного обеспечения. То есть это программисты и ученые в области математики. Однако в Data Science также важны бизнес-навыки: специалист должен разбираться в бизнес-процессах, понимать проблемы заказчика, сформировав на их основе задачу и оптимальный способ ее решения.

Data Science включает в себя сразу несколько отраслей

Поэтому аналитику важно понимать, как работает бизнес, какие проблемы он решает, и как ему можно помочь стать еще эффективнее. А уже потом опробовать свои навыки на больших массивах данных. Иначе можно допустить ошибки: например, если работник хорошо владеет глубинным обучением, это не значит, что нужно применять этот метод при любом случае. Зачастую проблема решается проще, и хороший Data Scientist может увидеть все способы ее решения и выбрать наилучший.

Специалист в этой области может построить модель, которая изменит весь бизнес. Так, несколько лет назад Джонатан Голдман, физик из Стэнфорда, устроился на работу в социальную сеть LinkedIn и создал модель, которая подсказывала владельцу аккаунта, кто еще из пользователей сайта может оказаться его знакомым. Социальная сеть применила его модель на практике и получила дополнительные миллионы просмотров и ускоренный рост.

Data Science и машинное обучение

При этом работа Data Scientist’а неразрывно связана с машинным обучением. Он обрабатывает массивы данных, находит в них новые связи и закономерности, используя алгоритмы машинного обучения, и строит модели. Модель по своей сути представляет собой алгоритм, который можно использовать для решения бизнес-задач. 

В качестве примера можно привести алгоритмы, которые используют сервисы такси, которые прогнозируют спрос. Или навигатор, способный построить оптимальный маршрут в объезд пробок. Чтобы это реализовать, необходимо обработать большие массивы данных и построить модели, чем и занимается Data Scientist. То же самое касается поисковых систем, голосовых помощников и рекомендательных сервисов — без науки о данных они просто не смогли бы существовать.

Все социальные сети существуют благодаря Data Science

Как стать специалистом Data Science

Многие идут в эту область с университетским образованием, однако несмотря на то, что оно действительно дает фундаментальные знания, зачастую оторвано от практики. В особенности это касается связки IT и бизнеса. Лучший вариант — учиться Data Science у тех, кто уже работает в этой области и перенимать их опыт. Следить за трендами и участвовать в реальных проектах, а не просто штудировать теорию и ученики по математике. Все это можно получить на специальном курсе по Data Science, который преподают сотрудники NVIDIA, компании EORA, «Яндекс.Дзен» и другие деятели индустрии с многолетним опытом работы.

В рамках курса вас научат основам программирования на Python и анализу данных, математике и статистике для Data Science, Data Engineering и другим дисциплинам. Но главное — вы сможете проработать те необходимые навыки, которые нужны хорошему специалисту в данной области — понять, как устроена наука о данных, и как она меняет бизнес к лучшему (soft skills).

Часть программы курса по Data Science в Skillbox

Кроме того, все кейсы разработаны на основе реальных задач в практике Data Science, то есть на выходе у вас будет свой git-репозиторий, который вы сможете показать работодателю. А помогут в этом профессиональные преподаватели и специальные тренажеры по машинному обучению. В дальнейшем вы сможете работать в любой понравившейся отрасли — от ритейла и путешествий до медицины и даже киберспорта. Эксперты по данным сейчас нужны всем.

Обучиться профессии Data Science можно с нуля — главное иметь желание учиться и развиваться. Направление действительно очень перспективное: не зря оно занимает 1 место в рейтинге самых востребованных профессий 2020 года.

Стать специалистом в Data Science

Новости партнеров
Стоит ли покупать Honor 400 и 400 Pro с 200-Мп камерами и мощным ИИ. Они уже доступны для предзаказа
Стоит ли покупать Honor 400 и 400 Pro с 200-Мп камерами и мощным ИИ. Они уже доступны для предзаказа
Трейдеры прогнозируют рост Биткоина в июле. Почему этот месяц особенный для криптовалюты?
Трейдеры прогнозируют рост Биткоина в июле. Почему этот месяц особенный для криптовалюты?
Стоит ли обновлять Яндекс Станцию Дуо Макс до YaOS X. Проверили на себе
Стоит ли обновлять Яндекс Станцию Дуо Макс до YaOS X. Проверили на себе