Що повинен вміти фахівець з Data Science?

Майбутнє за наукою про даних

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

Що таке Data Science

Варто відразу відзначити, що під Data Science в компаніях найчастіше 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 в дослідницьких лабораторіях.

В іншому ж місці експерти з Data Science займаються просунутої аналітикою даних. Вона включає в себе бізнес-аналіз, розробку нових моделей, проведення тестів і «обкатку» нових можливостей в середу. Такий працівник 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 обробкою даних і побудовою моделей, все залежить від конкретної компанії, її діяльності та завдань.

Data Scientist’s зараз дуже затребувані на ринку

повинен уміти Data Scientist

Як правило, фахівці в даній області мають хороші знання в області математики і навіть розробки програмного забезпечення. Тобто це програмісти і вчені в галузі математики. Однак Data Science також важливі бізнес-навички: спеціаліст 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 можна допомогти 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.

Data Science і машинне навчання

При цьому робота Data Scientist'а нерозривно пов'язана з машинним навчанням. Він обробляє масиви даних, знаходить в них нові зв'язки і закономірності, використовуючи алгоритми машинного навчання, і будує моделі. Модель по своїй суті являє собою алгоритм, який можна використовувати для вирішення бізнес-завдань.

В якості прикладу можна навести 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 та рекомендаційних сервісів — без науки про даних вони просто не змогли б існувати.

Всі соціальні мережі існують завдяки Data Science

Як стати фахівцем Data Science

Багато йдуть в цю область з університетською освітою, однак незважаючи на те, що воно дійсно дає фундаментальні знання, часто відірвана від практики. Особливо це стосується зв'язки IT і бізнесу. Кращий варіант — вчитися Data Science у тих, хто вже працює в цій області і переймати їх досвід. Слідкувати за трендами і брати участь в реальних проектах, а не просто вивчати теорію і учні з математики. Все це можна отримати на спеціальному , який викладають співробітники компанії EORA, «Яндекс.Дзен» та інші діячі індустрії з багаторічним досвідом роботи.

В рамках курсу вас навчать основам програмування 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 даній області — зрозуміти, як влаштована наука про даних, і як вона змінює бізнес до кращого (soft skills).

Частина програми курсу за 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 у цьому професійні викладачі та спеціальні тренажери з машинного навчання. Надалі ви зможете працювати в будь сподобалася галузі — від рітейлу і подорожей до медицини і навіть кіберспорту. Експерти за даними зараз потрібні всім.

Навчитися можна з нуля — головне мати бажання вчитися і розвиватися. Напрямокдійсно дуже перспективний: не дарма воно займає 1 місце в рейтингу найбільш затребуваних професій 2020 року.

Стати фахівцем в Data Science