Представления многих о Data Science ошибочны
Когда заходит речь о работе с большими данными, многие сразу представляют себе академиков в каком-нибудь научно-исследовательском институте или программистов, которые сидят за компьютером и пишут код 24/7. Поэтому сложилось мнение, что освоить профессию дата-сайентиста непросто (не просто так ведь ее называют одной из самых востребованных!). Но на самом деле большая часть того, что вы знаете о Data Science это миф. Разберем самые популярные из них.
Широко распространено мнение, что дата-сайентисты только и делают, что разрабатывают нейросети и занимаются машинным обучением. Это вовсе не так, наука о данных гораздо более обширна, чем может казаться на первый взгляд. Data Science это больше про анализ данных, а за машинное обучение отвечает другое ответвление науки о даных Machine Learning. Дата-сайентист же больше обрабатывает массивы данных, ищет в них закономерности и помогает с их помощью решать различные задачи в бизнесе.
Например, с помощью такого анализа можно выявить, в каких местах клиент банка тратит больше всего, чтобы в следующем месяце предоставить ему эксклюзивное индивидуальное предложение. А чтобы автоматизировать этот процесс, нужны специалисты по машинному обучению, которые могут научить компьютер делать автоматические предсказания. И все это в совокупности является наукой Data Science.
Кадр из сериала «Кремниевая долина»
Data Science новая специальность, и у нее нет каких-либо ограничений относительно того, кто может выучиться на нее. Инженер вы или гуманитарий, разобраться в больших данных будет несложно. Главное подобрать нужный курс, где не просто нужно штудировать учебники, а есть много практических заданий и поддержка преподавателей (менторов), которые помогут, если что-то не получается.
Ну и, конечно, иметь желание учиться и познавать новое. Конечно, если вы знаете языки программирования и общаетесь с компьютером на ты, это ускорит процесс освоения специальности, но зачастую наличие другого образования, не связанного с программированием, может стать большим плюсом. Финансисты смогут решать с помощью Data Science задачи, которые касаются их специализации, а биологи делать новые медицинские открытия.
Например, не так давно команда DеepMind создала алгоритм AlphaFold 2, который помог определить трехмерную структуру белка. Это открытие позволит создать новые лекарственные препараты против болезней, поскольку с помощью структуры ученые будут знать, как работает белок, как он сворачивается и взаимодействует с другими элементами, чтобы его можно было безболезненно использовать в лекарствах.
Типичный специалист по работе с данными в глазах большинства выглядит как худощавый паренек в очках, который с утра до ночи работает с таблицами, строит диаграммы и считает, считает, считает. Этот же стереотип ранее применяли относительно программистов, но все изменилось. Достаточно посмотреть сериал Кремниевая долина, чтобы хотя бы поверхностно понять, с какими задачами сталкиваются дата-сайентисты в современном мире. Это не просто офисные клерки, которые перепечатывают данные из одних таблиц в другие они часто сталкиваются с задачами, которые вообще никто не решал. И выявляют закономерности, которые простой обыватель в жизни даже не заметил бы.
Например, проанализировав метеорологические данные, можно
предсказать не только, когда будет дождь, снег или ураган, а
цены на нефть, чтобы впоследствии применить
полученные данные на бирже. Увидеть подобную закономерность под
силу далеко не всем.
Кто бы мог подумать, что изучая погоду, можно предсказать цены на нефть?
Еще один миф, который сформировался, еще когда эта профессия только получала развитие. Тогда действительно все вычисления оставались в основном на бумаге. Но затем, когда бизнес понял, насколько важны данные, все изменилось. Сейчас вы каждый день видите работу дата-сайентистов, хотя даже не подозреваете об этом. Например, когда заходите в социальную сеть, и там отображается блок с аккаунтами людей, которых вы можете знать. Или выбираете новые категории кэшбека в банковском приложении. Или когда вызываете такси, и система выбирает ближайшего к вам водителя по вашим запросам из десятков других в округе.
Машинное обучение посредством потребления большого количества изображений позволяет, например, с успехом реализовывать проект самоуправляемого автомобиля Google.
Кадр из фильма «Стажер»
А вот и нет, рынок больших данных растет с каждым годом. В связи с этим растет спрос и на профильных специалистов. Так что вы успеете даже не просто запрыгнуть в последний вагон уходящего поезда, а спокойно дойти до локомотива и разместиться с комфортом.
Заработные платы дата-сайентистов только растут
Тем более учиться 4, 5 или 6 лет для того, чтобы стать
специалистом по Data Science, не нужно. На курсе Data Science
вSkillFactory, который длится 24 месяца, этой профессии учат с
нуля, он подойдет иновичкам, иуже работающим
программистам.
Студенты курса не только учатся основам работы с большими данными, но и также программированию на Python, основам математики и статистики, осваивают практический machine learning иdata engineering. Программа составлена ведущими экспертами в Data Science NVIDIA и EORA. Преимущество этого курса также в том, что он охватывает основные направления для работы сданными. На каждом этапе курса вы будете решать реальные кейсы, которые станут частью вашего портфолио. Менторы помогут вам дойти до конца обучения, всегда поддержат мотивацию и помогут, если что-то не понятно.
Читатели Hi-News.ru могут получить скидку
50% на курс* по промокоду
Data Sciencе до 25 декабря 2020 года.
Учитывая, что уже через год-два после старта учебы можно устроиться напозицию джуниора сзарплатой 80120 тысяч рублей, такую возможность лучше не упускать. Востребованность дата-сайентистов растет чуть ли не каждый месяц, особенно в условиях пандемии, когда IT-сфера находится на подъеме и нуждается в новых кадрах.
*Скидка не суммируется со скидками на сайте
Член совета директоров инвестфонда SSG и бизнес-аналитик делится своим мнением о будущем инвестиционной отрасли
Один из самых успешных молодых бизнесменов, Вадим Машуров, проанализировал рынок инвестиций в прошедшем году. Член совета д
Telegram можно использовать не только для общения
Продвинутые читатели знают, что все новости с Hi-News.ru дублируются в нашем канале в Telegram, и для мног
Российская Мамба выходит на рынки Германии и Италии
Несмотря на пандемичный год, российское приложение для знакомств Мамба выходит на новые для себя рынки Германии и Италии. Размер маркетинговых вливаний составит 3 млн долларов США. В конце го
Представления многих о Data Science ошибочны
Когда заходит речь о работе с большими данными, многие сразу представляют себе академиков в каком-нибудь научно-исследовательском институте или программистов, которые сидят за компьютером и пишут код
Отличная распродажа у Tronsmart
Все знают что, в период распродаж 11.11 каждый продавец пытается предоставить лучшую цену на свои товары. И Tronsmart не стал исключением! В этой статье мы расскажем о наушниках и колонке, которые можно купит
Оналайн-интеснсив по искусственному интеллекту и анализу данных
Каждый хоть раз в своей жизни задумывался о том, какая профессия на сегодняшний день больше всего востребована в мире. Не пора ли сменить свой род деятельности и обратить внимание на
Робот ALTO, которого можно собрать самому
Компания Google осуществила детскую мечту многих людей и создала конструктор, из которого можно самостоятельно собрать робота. Причем речь идет не о безделушке с мотором и парой лампочек, по
Представления многих о Data Science ошибочны
Когда заходит речь о работе с большими данными, многие сразу представляют себе академиков в каком-нибудь научно-исследовательском институте или программистов, которые сидят за компьютером и пишут код
Оналайн-интеснсив по искусственному интеллекту и анализу данных
Каждый хоть раз в своей жизни задумывался о том, какая профессия на сегодняшний день больше всего востребована в мире. Не пора ли сменить свой род деятельности и обратить внимание на
Кадр из видео, сделанного с помощью Deepfake 2.0
За последние несколько лет глубинное обучение (Deep Learning) шагнуло далеко вперед. Некоторые системы машинного зрения, голосового восприятия и некоторые другие работают настолько эффекти
Ингредиенты для изготовления сладкого бутерброда
Десять лет назад мы даже не могли себе представить, что искусственный интеллект станет чем-то настолько распространенным и обыденным. Сегодня он умеет поистине фантастические вещи: пред
Представления многих о Data Science ошибочны
Когда заходит речь о работе с большими данными, многие сразу представляют себе академиков в каком-нибудь научно-исследовательском институте или программистов, которые сидят за компьютером и пишут код
Технологический прогресс уже позволяет ученым воссоздавать давно забытые запахи
История человечества очень богата событиями, поэтому ученым интересно, как жили люди в давние времена. Благодаря изобретенному в XV веке печатному станку,
Кадр из видео, сделанного с помощью Deepfake 2.0
За последние несколько лет глубинное обучение (Deep Learning) шагнуло далеко вперед. Некоторые системы машинного зрения, голосового восприятия и некоторые другие работают настолько эффекти
Искусственный интеллект способен на многое. Например, он может заменить лицо Арнольда Шварценеггера на Сильвестра Сталлоне
Последние 10 лет мы ежедневно слышим новости про то, как тот или иной искусственный интеллект научился
Способ мышления, который требует постоянного оспаривания собственных идеалов, увы, свойственен не всем. Но ему можно научиться.
Критическое мышление предполагает открытость новому опыту и информации. Оно позволяет нам значительно расши
Оказалось, что лучшая защита от авторитаризма более образованные граждане.
Вопреки распространенному мнению, наука неотделима от политики. Более того, ни о науке ни о политике нельзя говорить как о чем-то, существующем в вакуум
Нобелевский лауреат и российский олигарх хотят возродить фундаментальную науку в России
Имя Константина Новосёлова хорошо известно не только каждому российскому учёному, но и всему мировому научному сообществу. Именно он в 2004 году
Представления многих о Data Science ошибочны
Когда заходит речь о работе с большими данными, многие сразу представляют себе академиков в каком-нибудь научно-исследовательском институте или программистов, которые сидят за компьютером и пишут код
Как оказалось, люди, страдающие дискалькулией считают на пальцах, не понимают дроби и не знают таблицу умножения
Существует множество причин, по которым способный ученик не разбирается в математике, включая плохую обстановку в школе, расстр
Как оказалось, люди, страдающие дискалькулией считают на пальцах, не понимают дроби и не знают таблицу умножения
Существует множество причин, по которым способный ученик не разбирается в математике, включая плохую обстановку в школе, расстр