Будущее за наукой о данных
За последние несколько лет технологии интегрировались с многими бизнесами, что сформировало новые профессии, которые стали очень востребованными на рынке. Одним из таких направлений стало Data Science: специалисты в этой области сейчас нарасхват, и не зря, ведь они каждый день решают задачи, направленные на улучшение бизнеса и, как следствие, повышение его прибыли. А такие умельцы всегда нужны. Но чем конкретно занимаются специалисты по Data Science, и какими умениями они должны обладать?
Стоит сразу отметить, что под Data Science в компаниях зачастую понимаются разные вещи. Например, в одной организации такой специалист занимается созданием новых алгоритмов машинного обучения, что требует хороших знаний математических методов. Как правило, речь в данном случае идет о научных компаниях и исследовательских лабораториях.
В другом же месте эксперты по Data Science занимаются продвинутой аналитикой данных. Она включает в себя бизнес-анализ, разработку новых моделей, проведение тестов и обкатку новых возможностей в среду. Такой сотрудник полностью отвечает за свою задачу от разработки до ее непосредственного эффекта на бизнес. В IT-отрасли подобный подход называют full-stack. Иногда Data Scientist занимается только обработкой данных и построением моделей, все зависит от конкретной компании, ее деятельности и задач.
Data Scientist’ы сейчас очень востребованы на рынке
Как правило, специалисты в данной области имеют хорошие знания в области математики и даже разработки программного обеспечения. То есть это программисты и ученые в области математики. Однако в Data Science также важны бизнес-навыки: специалист должен разбираться в бизнес-процессах, понимать проблемы заказчика, сформировав на их основе задачу и оптимальный способ ее решения.
Data Science включает в себя сразу несколько отраслей
Поэтому аналитику важно понимать, как работает бизнес, какие проблемы он решает, и как ему можно помочь стать еще эффективнее. А уже потом опробовать свои навыки на больших массивах данных. Иначе можно допустить ошибки: например, если работник хорошо владеет глубинным обучением, это не значит, что нужно применять этот метод при любом случае. Зачастую проблема решается проще, и хороший Data Scientist может увидеть все способы ее решения и выбрать наилучший.
Специалист в этой области может построить модель, которая
изменит весь бизнес. Так, несколько лет назад
Джонатан Голдман, физик из Стэнфорда, устроился на работу в
социальную сеть LinkedIn и создал модель, которая подсказывала
владельцу аккаунта, кто еще из пользователей сайта может оказаться
его знакомым. Социальная сеть применила его модель на практике и
получила дополнительные миллионы просмотров и ускоренный
рост.
При этом работа Data Scientistа неразрывно связана с машинным обучением. Он обрабатывает массивы данных, находит в них новые связи и закономерности, используя алгоритмы машинного обучения, и строит модели. Модель по своей сути представляет собой алгоритм, который можно использовать для решения бизнес-задач.
В качестве примера можно привести алгоритмы, которые используют сервисы такси, которые прогнозируют спрос. Или навигатор, способный построить оптимальный маршрут в объезд пробок. Чтобы это реализовать, необходимо обработать большие массивы данных и построить модели, чем и занимается Data Scientist. То же самое касается поисковых систем, голосовых помощников и рекомендательных сервисов без науки о данных они просто не смогли бы существовать.
Все социальные сети существуют благодаря Data Science
Многие идут в эту область с университетским образованием, однако несмотря на то, что оно действительно дает фундаментальные знания, зачастую оторвано от практики. В особенности это касается связки IT и бизнеса. Лучший вариант учиться Data Science у тех, кто уже работает в этой области и перенимать их опыт. Следить за трендами и участвовать в реальных проектах, а не просто штудировать теорию и ученики по математике. Все это можно получить на специальном курсе по Data Science, который преподают сотрудники NVIDIA, компании EORA, Яндекс.Дзен и другие деятели индустрии с многолетним опытом работы.
В рамках курса вас научат основам программирования на Python и анализу данных, математике и статистике для Data Science, Data Engineering и другим дисциплинам. Но главное — вы сможете проработать те необходимые навыки, которые нужны хорошему специалисту в данной области — понять, как устроена наука о данных, и как она меняет бизнес к лучшему (soft skills).
Часть программы курса по Data Science в Skillbox
Кроме того, все кейсы разработаны на основе реальных задач в практике Data Science, то есть на выходе у вас будет свой git-репозиторий, который вы сможете показать работодателю. А помогут в этом профессиональные преподаватели и специальные тренажеры по машинному обучению. В дальнейшем вы сможете работать в любой понравившейся отрасли — от ритейла и путешествий до медицины и даже киберспорта. Эксперты по данным сейчас нужны всем.
Обучиться профессии Data Science можно с нуля главное иметь желание учиться и развиваться. Направление действительно очень перспективное: не зря оно занимает 1 место в рейтинге самых востребованных профессий 2020 года.
Стать специалистом в Data Science
Фродо и Бильбо из «Властелина колец»
Еще совсем немного, и толкинисты отпразднуют день рождения легендарных хоббитов Фродо и Бильбо. Согласно придуманному автором
18-27 февраля 2022 пройдет Онлайн-чемпионат для системных аналитиков
15 февраля 2022 г. Фонд Сколково (Группа ВЭБ.РФ) и IT_One проведут чемпионат среди системных аналитиков на онлайн-платформе All Cups от VK. Участников ж
Лицензии на софт уже давно продаются в виде ключей. Главное знать, где их покупать
Несмотря на то что подписка на приложения и сервисы — это довольно удобная штука, со временем начинаешь замечать, что изрядная час
Это одни из лучших наушников на сегодняшний день
8 лет по-настоящему большой срок для компании, которая занимается производством портативного аудио. Так считают и в Tronsmart, всего за несколько л
Больше у вас не будет проблем с редактированием PDF
Многие научные труды доступны в Сети в формате PDF, и не просто так. В отличие от того же .docx и многих других текстовых форматов, PDF легко открыть, порой для этого не нужно даже с
На нашу планету падает огромное количество метеоритов, но большинство из них невозможно найти
Считается, что каждый год на поверхность Земли падает до 2 тысяч тонн метеоритов. Так принято называть космические объекты, которые
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
Будущее за наукой о данных
За последние несколько лет технологии интегрировались с многими бизнесами, что сформировало новые профессии, которые стали очень востребованными на рынке. Одним из таких направлений стало Data Science: специалисты в эт