Hard skills — это профессиональные навыки специалиста, которые можно измерить. Их конкретный набор зависит от целей проекта и отрасли, но есть те, что важны для каждого специалиста сферы. Soft skills — личностные качества. Успех в сфере Data Science зависит от синтеза тех и других. Рассказываем в подробностях ниже 👇🏻 Data scientist’s hard skills: Data scientist’s soft skills:
Hard skills — это профессиональные навыки специалиста, которые можно измерить. Их конкретный набор зависит от целей проекта и отрасли, но есть те, что важны для каждого специалиста сферы.
Soft skills — личностные качества.
Успех в сфере Data Science зависит от синтеза тех и других. Рассказываем в подробностях ниже 👇🏻
Data scientist’s hard skills:
- Языки программирования: Python, R, SQL, Java, Scala, MATLAB.
- Инструменты машинного обучения: TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Keras, H2O.ai, Apache Spark MLlib.
- Системы управления базами данных: MySQL, PostgreSQL, MongoDB, Apache Cassandra, Hive, HBase.
- Инструменты визуализации данных: Tableau, Power BI, Matplotlib, ggplot2, D3.js.
- Различные фреймворки и библиотеки для обработки и анализа данных: Pandas, NumPy, SciPy, Seaborn, Hadoop, Plotly, Apache Spark.
- Инструменты для работы с Big Data: Apache Hadoop, Apache Spark, Apache Flink.
- Облачные сервисы: AWS, Google Cloud.
Data scientist’s soft skills:
- Любознательность и стремление к обучению
- Креативность и находчивость
- Внимание к деталям и точность
- Самостоятельность и ответственность
- Коммуникабельность и умение работать в команде
- Критическое и логическое мышление
- Умение мыслить аналитически.