С расширением сфер жизни, в которых появляется потребность в анализе огромных массивов цифровых данных, растет спрос на специалистов по Data Science (DS). Дата-сайентисты помогают компаниям оптимизировать бизнес-процессы и сэкономить средства, поэтому работодатели активно создают рабочие места. Однако не многие решаются освоить новую перспективную профессию. Сомнения связаны с мифами, сформировавшимися вокруг обработки данных и машинного обучения. В данном материале разбираем основные заблуждения о Data Science.
Чтобы работать в Data Science, нужен диплом
Получение высшего образования в области Data Science — самый простой способ сделать карьеру в данной сфере, однако не единственный. Кроме того, диплом не гарантирует вам абсолютных знаний в отрасли: из-за быстрого развития DS и появления новых методик их необходимо постоянно обновлять. Главными критериями при приеме на работу будут знания и практические навыки кандидата.
Чтобы начать работать в Data Science соискатель должен обладать определенными компетенциями:
- разбираться в математике и логике;
- иметь знания в области статистики;
- владеть программированием на языках Python и R;
- уметь визуализировать полученные результаты анализа;
- иметь коммуникативные навыки;
- знать английский язык;
- понимать какие алгоритмы применять для решения конкретной задачи.
Тем, кто уже знаком с математикой и программированием будет легче перейти в новую отрасль. При правильном выборе программы переподготовки или онлайн-курсов освоить профессию с нуля могут люди, которые раньше не сталкивались с математической статистикой и машинным обучением. Современные образовательные программы помогут получить фундаментальные знания и навыки, достаточные для начинающих дата-сайентистов.
Работа скучная и монотонная
Задачи специалистов по Data Science не ограничиваются программированием и обработкой данных. Чтобы создать эффективную модель для выявления закономерностей и составления прогнозов, дата-сайентистам необходимо изучить специфику той или иной отрасли. Их работа не ограничена сферой IT. Они общаются с представителями разных направлений, связанных с медициной, страховым делом, электронной коммерцией, лингвистикой, промышленностью, госуправлением и т. д., разбираются в бизнес-процессах и ищут наиболее верное решение задачи.
Data Science подходит только для крупных организаций
Под большими данными не всегда подразумеваются массивы данных огромных корпораций. Неструктурированные данные есть и в малом, и в среднем бизнесе. Их объем не так велик, поэтому для обработки потребуется меньше людей и финансовых вложений. Анализ неструктурированной информации помогает получить ценные знания и влияет на успешность бизнеса любого масштаба. Дата-сайентисты не могут предсказать абсолютно все риски для компании, но результаты их исследований позволяют принимать важные решения, касающиеся будущего фирмы, с опорой на факты.
Специалисты по данным сегодня создают алгоритмы, способные улучшить качество сервиса в самых различных сферах:
- давать рекомендации товаров, фильмов, музыки и т. д, основанные на предпочтениях пользователя;
- предсказывать предрасположенность к заболеваниям и давать рекомендации по профилактическим мерам;
- выстраивать оптимальный маршрут;
- распространять таргетированную рекламу и многое другое.
Скорость внедрения программ в стартапах выше, чем в крупных организациях, где на реализацию проектов может уходить несколько месяцев.
Data Science слишком сложен в освоении
Нейронные сети, способные поставить медицинский диагноз или написать журналистскую статью, на первый взгляд выглядят как волшебство и не поддаются пониманию человека, впервые столкнувшегося с Data Science. Однако разобрав заложенные в них алгоритмы, вы поймете, что все работает по четким принципам и логике. Чем больше практики у начинающего специалиста, тем быстрее и легче он осваивает данную профессию.
Выводы
Организации постепенно находят новые применения инструментам Data Science, и популярность этого IT-направления продолжает расти. Если вы имеете достаточный уровень мотивации, то сможете освоить данную профессию, даже если перед этим работали в сфере никак не связанной с машинным обучением, и стать востребованным специалистом.