Чтобы в совершенстве освоить Data Scientist, – одну из самых востребованных профессий в наше время – просто топнуть ножкой и сказать «хочу» недостаточно. Такие специалисты могут спрогнозировать дефолт в банке, улучшить систему школьного образования, предупредить террористическую атаку, просчитать окупаемость того или иного продукта и многое другое – важное как для всего человечества, так и для конкретного бизнеса.
Увы и ах – перспективы в этой социально значимой и высокооплачиваемой области есть далеко не у всех. Мы выделили 5 причин, из-за которых вам, возможно, стоит отложить знакомство с большими данными до лучших времен.
У кого точно не получится
❌ «Я хочу сразу зарабатывать невероятно много денег». Это прекрасное желание, но вы должны понимать, что даже в такой непростой сфере, как Data Science, начинающему специалисту не предложат шестизначную зарплату.
✅ Будьте готовы на первых порах получать в районе ~ 100–120 000 рублей и далее по нарастающей в зависимости от ваших компетенций. В исследовании Яндекс.Практикума и HeadHunter разброс сумм примерно такой:
❌ «Я хочу стать дата-сайентистом за три дня». Это тоже прекрасное желание, но слишком индивидуальное. Например, логично, что вход в профессию для сильных математиков и программистов будет гораздо проще, чем для какого-нибудь продакт-менеджера – пусть тоже сильного в сфере IT.
✅ Закладывайте на качественные курсы с теорией без воды и постоянной боевой практикой около двух лет. Причем в процессе важно не отвлекаться и выделить время исключительно для занятий. Прилагать максимум усилий, терпения, усидчивости, внимания. Заниматься регулярно, доводить каждую тему до полного понимания и затем только двигаться дальше. После обучения – искать стажировку в какой-нибудь классной компании. А вы как хотели?
❌ «Я гуманитарий до мозга костей». Вы не любите математику и все, что с ней связано. А программирование – это вообще темный лес, в который нет желания соваться. С таким настроем вам точно не по пути с дата-сайентистами – без сильного желания разобраться в чужом коде и алгоритмах ничего не получится.
✅ Здесь не может быть никаких «но» и «если» – либо вы ищете в себе любовь к данным, цифрам и иже с ними, либо просто обходите стороной эту профессию.
❌ «Я не люблю учиться». В Data Science приходят с разным бэкграундом, однако в любом случае даже самому крутому специалисту есть куда расти. Как минимум, нужно поддерживать свои знания и скилы в быстро меняющемся мире на должном уровне. А новичку – тем более.
✅ Чтобы дорасти до руководителя всего подразделения Data Science, мало уметь делать таблички в MySQL. Здесь человек уже работает со сложными и высоконагруженными системами, в которых правильно структурировать данные можно только с полным понимаем, как их будут использовать.
❌ «Я готов все бросить перед первыми сложностями». И так было со всеми новыми начинаниями. Здесь такое не прокатит – особенно если начинаете с нуля.
✅ Морально приготовьтесь к препятствиям – их будет достаточно. Вам как минимум предстоит довести до автоматизма знания о методе предобработки данных, регрессии, кластеризации, Tree-based алгоритмах, временных рядах, валидации данных и так далее. Звучит немного пугающе, но важно помнить, ради чего вы планируете ввязаться в эту заварушку. На всякий случай напомним: ради востребованности во всем мире ближайшие лет 15 так точно и высокой зарплаты.
У него получилось: реальная история успеха
Марат Сабиров осваивал профессию Data Scientist практически с нуля с помощью подробного онлайн-курса от SkillFactory.
Почему захотел учиться на Data Scientist. Привлекла оплата труда хорошего специалиста в отрасли и весомый вклад во что-то большое и важное. Например, исследование новых биомолекул, биоинформатика, прогнозирование рисков окружающей среды – есть даже целое направление Data Science for Social Good.
С чего начал. До этого он прошел курс «Python для анализа данных» и в прошлом анализировал данные по своей научной работе в Excel и имел небольшой опыт программирования моделей на Visual Basic. Это помогло более плавно войти в область науки о данных.
С какими сложностями столкнулся. Самым сложным было изучение языка Python, так как до того Марат писал только на «Бейсике». Он признается, что основы вспомнились быстро, но было трудно перестроить мозг на pythonic style.
Что научился делать. После обучения в SkillFactory написал много простых скриптов, автоматизирующих работу, а недавно реализовал «эволюционный» алгоритм – получение множества комбинаций из исходных данных с последующим выбором лучших по определенным критериям. Фокус в том, чтобы увидеть, какое решение подойдет для конкретной задачи.
Чем занимается сейчас. Продолжает работать в академической науке (моделирование в биологии), преподает, развивает свой небольшой образовательный проект и уже применяет полученные знания в работе. А недавно его пригласили в DS-проект: нейросеть для распознавания объектов, где все нужно будет делать с нуля.
Вы тоже так можете, если…
- У вас есть огромное желание и хоть какой-то похожий бэкграунд.
- У вас совсем нет опыта, но есть огромное желание и понимание того, над чем предстоит работать.
- Вы готовы записаться на онлайн-курс SkillFactory для будущих Data Scientist, о котором ниже расскажем чуть подробнее.
Курс подойдет новичкам без знаний в программировании и длится 2 года, или 4 семестра. Уроки занимают всего 6 часов в неделю – вы спокойно можете совмещать учебу с работой и другими делами, заниматься в любой точке мира.
Обучение состоит из самой необходимой теории и отработки полученных знаний на реальных задачах, которые потенциально может попросить решить работодатель. Например, в одном из кейсов вы углубитесь в область компьютерного зрения и напишете модель, способную распознавать автомобили по фотографиям на основе алгоритмов Deep Learning. При желании вы сможете связать ее с сервером и обернуть в Telegram-бота.
Получается, уже в процессе обучения у вас будет собираться портфолио. И не нужно переживать, если вдруг возникнут трудности или вопросы – с вами на связи всегда будет персональный тьютор, который следит за прогрессом. Вы можете общаться с менторами в рабочее время и круглосуточно делиться впечатлениями в сообществе единомышленников в Slack и на вебинарах.
Чтобы познакомиться с онлайн-курсом SkillFactory поближе, переходите по ссылке и посмотрите, какие занятия вас ждут в каждом семестре. Специально для читателей Яндекс.Дзен действует скидка 50 % на любой курс SkillFactory. Воспользуйтесь промокодом DZEN и учитесь за половину стоимости >>>