Как выбрать: DS, DA, DE, ML или SW? Советы от профи!
Задумывались, как выбрать подходящую карьеру в сфере IT? У нас есть для вас несколько советов!
Что теряется за терминами?
Вы когда-нибудь слышали о Data Science, Data Analytics, Data Engineering и ML Engineering? Эти слова могут звучать запутанно, но на самом деле они описывают захватывающие и перспективные профессии!
Вот краткое объяснение. Data Science помогает находить ответы на важные вопросы, используя данные. Data Analytics оценивает результаты и помогает принимать решения. Data Engineering строит системы для хранения и перемещения данных. ML Engineering — это о создании “умных” систем, которые обучаются сами. Какие из них нравятся вам больше всего?\
Как понять, что подходит именно вам?
Представьте Анну. Она всегда любила решать логические задачи и работала с числами. Поэтому она выбрала Data Analytics. Если вам тоже нравится искать связь между данными и реальным миром, этот путь может быть для вас!
Или, может быть, вы как Игорь, который с детства обожал конструировать сложные модели? Тогда вам точно приглянется Data Engineering!
Вдохновляемся примерами!
Машинное обучение и инженерия данных воплощены в голосовых помощниках, которые многие из нас используют ежедневно. Разве не потрясающе?
Используйте вдохновение из таких примеров, чтобы найти свою страсть. Хотите в будущем разрабатывать таких помощников или работать с Big Data?
Ваш шаг вперед!
Чтобы окончательно определиться, какой путь выбрать, задайте себе важный вопрос: «Что вдохновляет меня больше всего — анализ, инженерия или обучение машин?»
Пора сделать выбор! Какого направления вы хотите заняться дальше? Поделитесь в комментариях или начните изучать выбранную область прямо сейчас!
Узнать больше на Towards Data Science
Каждый день в 9:00 утра мы публикуем новости из мира нейросетей. Подпишитесь на наш Telegram-канал про нейросети для предпринимателей и фрилансеров. Получайте актуальные кейсы, инструменты и практические советы по автоматизации бизнеса с помощью AI!