Мы живём в окружении огромного объёма информации: видео- и аудиоконтента, статистических выкладок, метеорологических сводок и других источников данных. Компании могут использовать их, чтобы извлекать из них инсайты, опираться на факты при принятии стратегических решений — это делает их более конкурентоспособными и помогает масштабироваться. Этим занимаются особые специалисты — дата-сайентисты.
Технологии Data Science облегчают сбор, обработку и анализ данных, помогают прогнозировать и оценивать риски. Они нужны почти в любой сфере. Вот несколько примеров:
- онлайн-кинотеатры используют технологии Data Science для персональных рекомендаций пользователям;
- службы логистики — для построения маршрутов доставки и отслеживания товаров в пути;
- банки — для предотвращения мошенничества и прогнозирования очередей;
- сфера госуправления — для прогнозирования безработицы, учёта налогов, борьбы с преступностью;
- сфера здравоохранения — для обработки медицинских данных и прогнозирования развития заболеваний.
И это — только несколько областей. Работа для дата-сайентиста найдётся всегда. В статье рассказываем, чем занимаются специалисты Data Science и как стать одним из них, даже если вы не слышали про эту профессию раньше. А если вы хотите узнать ещё больше — вот ссылка на бесплатный вводный курс в Data Science.
Чем занимаются специалисты Data Science
Рабочие обязанности дата-сайентиста довольно разнообразны. Вот некоторые из них:
- сбор данных (например, связанных с покупками в магазинах, чтением и просмотром СМИ, интернет-поведением, в зависимости от специализации) и работа с БД и SQL;
- очистка данных и их преобразование (на этом этапе удаляются данные, которые не представляют пользы. Сбор и очистка могут занимать до 60% всего времени работы с данными);
- выявление трендов и закономерностей;
- построение и проверка гипотез, которые помогают улучшать внутренние процессы компании;
- разработка, тренировка, проверка работы и внедрение моделей для решения бизнес-задач (например, в банках модели рассчитывают нагрузку на одного специалиста и используются для классификации обращений; в ритейле прогнозируют эффекты промоакций, управляют товарными запасами, обрабатывают данные с онлайн-касс и передают их в ФНС; в метеослужбах прогнозируют погоду и возникновение стихийных бедствий);
- поддержка работоспособности решений, контролировать качество получаемых данных;
- Формировать аналитические отчёты по результатам работы и визуализировать полученные данные.
Что нужно знать, чтобы работать в DS
Считается, что Data Science — это сложное направление, которое требует знаний математики и умения программировать. Это действительно так, однако стартовать в DS можно с любым бэкграундом, даже с гуманитарным образованием. Набор навыков для профессионала довольно обширный, но все hard skills можно получить на профильных курсах, а гибкие навыки — развить самостоятельно, участвуя в командных учебных проектах или соревнованиях на платформах типа kaggle.
Безусловно, легче будет тем, кто хочет перейти в Data Science из смежных областей (например, разработки), ведь уже имеющиеся навыки помогут в работе. Однако погружение в Data Science доступно всем, независимо от опыта образования и работы. Главное — правильно построить процесс обучения и не бояться трудностей.
Дата-сайентист должен уметь получать, систематизировать и интерпретировать данные, знать языки программирования (Python или R) и уметь писать хороший код, понимать основные алгоритмы и инструменты машинного обучения, понимать основы линейной алгебры, теорию вероятностей, основы статистики, получать данные из БД с помощью SQL. Это всё — hard skills, другими словами, профессиональные компетенции.
Для карьеры важны и soft skills, которые помогают решить рабочие задачи:
- критическое мышление и хорошие аналитические навыки,
- внимательность,
- открытость к новым идеям и технологиям,
- умение работать в команде,
- коммуникативные навыки, способность понятно излагать мысли и приводить аргументы, понимание сферы и умение формулировать задачу.
Более подробно о навыках и инструментах дата-сайентиста можно узнать на курсе Нетологии.
Как понять, подходит ли вам эта профессия
Профессия дата-сайентиста подходит людям с логическим складом ума, которые стремятся всё разложить по полочкам, найти закономерности в событиях и любят сложные задачи, связанные с аналитикой и прогнозированием. Если в этом описании вы узнали себя, значит, точно можете попробовать свои силы в DS.
Бесплатный онлайн-курс от Нетологии поможет объективно оценить, ваша ли это сфера, и даст необходимую информацию для первых шагов в начале обучения и карьеры в DS. Преподаватели расскажут, каких специалистов ищут компании на примере реальных резюме, и помогут студентам составить карту профессиональных компетенций и план карьерного роста в Data Science.
Кроме того, студенты курса также выполнят реальную рабочую задачу по написанию кода с помощью SQL. Это тоже поможет понять, насколько вам откликается DS.
Переходите на страницу курса, чтобы узнать подробности и сделать шаг навстречу перспективной профессии.
