Привет!
Data Science - один из ведущих вариантов карьеры в 21 веке. В современном мире, ориентированном на работу с данными, огромные массивы данных хранятся в организациях всех сфер деятельности для обработки и получения решений в виде информации для ответов на самые разные вопросы.
Начиная от предприятий и государственных учреждений и заканчивая некоммерческими организациями, все имеют большие данные, которые необходимо анализировать и обрабатывать для решения множества волнующих вопросов. Именно здесь на помощь приходит наука о данных.
Как стать специалистом по работе с данными?
Специалисты по изучению данных - это профессионалы, отвечающие за работу с большими данными и помогающие своим работодателям узнать правильные ответы на их вопросы, будь то создание маркетингового плана или нацеливание продукта на нужную демографическую группу.
Хотя специалисты по анализу данных имеют разное образование, большинство из них имеют какое-то техническое образование. Data Science - это разнообразная область, требующая знания программирования, а также понимания математики (в частности, статистики).
Поскольку общий объем информации, доступной человечеству, растет экспоненциально, растут и возможности для специалистов в области науки о данных. Прежде чем перейти к тому, как стать специалистом по анализу данных, давайте вкратце рассмотрим науку о данных и профессионалов, связанных с ней, а также основные навыки, необходимые для работы в этой области.
Наука о данных и специалисты по работе с данными
Наука о данных - это разнообразная область, которая включает в себя множество необходимых навыков. Как правило, специалист по изучению данных - это человек, который собирает и обрабатывает данные с целью получения конкретных выводов, которые могут принести пользу его работодателю.
Существует несколько различных методов, используемых специалистами по анализу данных. Для того чтобы представить данные в наглядном контексте, существует так называемая визуализация данных.
Визуализация данных - это способ, позволяющий пользователю заметить явные закономерности, которые в противном случае не были бы столь очевидны, если бы информация была представлена в виде одних лишь цифр.
Специалисты по изучению данных создают передовые алгоритмы, предназначенные для определения закономерностей в больших массивах данных. Можно с уверенностью сказать, что наука о данных - это поиск смысла в огромных объемах данных.
Необходимые навыки для того, чтобы стать Data Scientist
- Умение программировать - Анализ и обработка информации должны осуществляться с помощью кода. Следовательно, важны способности к программированию, по крайней мере, на одном из языков программирования. Чем большим количеством языков программирования владеет специалист по анализу данных, тем лучше.
- Четкое видение - специалисты по исследованию данных должны разрабатывать эффективные и быстрые алгоритмы. Следовательно, творческий подход очень важен для достижения этой цели. Наука о данных - это не только то, почему это должно быть сделано, но и то, как это должно быть сделано.
- Любопытный подход к работе - любопытство, пожалуй, один из самых важных навыков, требуемых для карьеры в области науки о данных. Именно присущее ученым любопытство заставляет их искать увлекательные закономерности в больших массивах данных.
- Математические способности - поскольку наука о данных требует обработки необработанных данных и цифр, математические способности являются обязательным условием.
- Решительность - Работа с непрерывным потоком данных иногда может расстраивать. Поэтому наличие твердой решимости поможет любому пройти через испытания, предлагаемые карьерой специалиста по анализу данных, и извлечь из этого огромную выгоду.
- Четкая концентрация внимания, внимание к деталям и аналитические способности - вот некоторые другие важные навыки, которые могут быть полезны для специалистов по анализу данных.
Без лишних слов, вот пошаговое руководство о том, как стать специалистом по анализу данных:
Шаг 1 - Убедитесь, что это для вас
Прежде всего! Прежде чем отправиться в путь, чтобы стать специалистом по изучению данных, важно еще раз убедиться, что это именно то, чего вы хотите. Наука о данных - это очень обширная отрасль общих исследований. Следовательно, прежде чем взваливать на свои плечи тяжелый груз, нужно быть уверенным.
В Интернете полно предварительных курсов по науке о данных, которые позволят убедиться в том, подходит ли вам то, к чему вы стремитесь, а также в том, что вы получите, следуя по карьерной лестнице, если вы все-таки решите пойти по ней.
Если вы заинтересованы в освоении новой профессии, то мы можем рекомендавть вам обратить свое внимание на курс от образовательной платформы GeekBrains «Data Science». Вы узнаете, где и как собирать и обрабатывать данные, чтобы извлечь из них пользу для бизнеса. Научитесь подбирать эффективное решение для клиента и реализовывать с помощью машинного обучения. Записывайтесь на курс и получите работу своей мечты!
Шаг 2 - Выберите область интересов
Существует несколько различных путей, которые ведут к плодотворной карьере специалиста по анализу данных. Как правило, специалисты по анализу данных начинают обучение с уровня бакалавриата по информатике, математике, статистике и т. д.
Они подходят для таких профессий, как специалист по визуализации данных, аналитик по управлению и аналитик по исследованию рынка. Однако некоторые из них получают специализированные специализации в рамках магистерских программ, например, инженерия данных и машинное обучение.
Некоторые из них продолжают обучение в аспирантуре по таким направлениям, как бизнес-решения и научная аналитика предприятия. Поэтому важно выбрать область интересов и получить соответствующую степень по ней.
Шаг 3 - Получение сертификации
Сертификация является важной частью резюме любого современного профессионала, особенно в сфере информационных технологий.
Помимо того, что сертификаты делают соискателя конкурентоспособным кандидатом на конкретные вакансии data scientist, они также помогают развивать новые и совершенствовать имеющиеся навыки.
Существует огромное количество сертификатов, доступных для тех, кто интересуется наукой о данных. Более того, есть несколько отличных мест, где их можно получить. Вот некоторые из ведущих вариантов сертификации по науке о данных:
- Сертификация в области больших данных от UC San Diego Extension School
- Сертифицированный специалист по аналитике (CAP) от нескольких учреждений
- Cloudera Certified Professional: CCP Data Engineer от Cloudera
- Сертификат по науке о данных от Гарвардской школы расширения
- Data Science for Executives от Колумбийского университета
- Microsoft Certified Solutions Expert от Microsoft
- Springboard Introduction to Data Science от Springboard
Шаг 4 - Получение роли
После того как вы накопили все необходимые академические и образовательные знания, настало время проверить полученные навыки и получить работу в прибыльной области науки о данных.
Наука о данных - это очень разнообразная область. Таким образом, существует множество специализированных ролей, которые можно выбрать. Более того, можно стать аналитиком данных без какого-либо опыта и продвигаться дальше.
Такие онлайн-площадки, как iCrunchData и Kaggle, отлично подходят для поиска подходящей работы в области науки о данных. Благодаря постоянному развитию в области информационных технологий и науки о данных, время от времени появляются новые и более подходящие варианты.
Плюсы и минусы работы Data Scientist
Очевидно, что у профессии специалиста по анализу данных есть много преимуществ. Однако, как и любой другой карьерный путь, он имеет свою долю недостатков.
Плюсы
- Уникальная и сложная работа
- Предлагает большое разнообразие ежедневных задач, обеспечивающих сохранение интереса специалистов к работе
- Возможность работать в самых разных организациях из всех сфер индустрии
- Возможность разрабатывать эффективные решения для удержания клиентов, решения общих деловых вопросов, запуска новых продуктов, маркетинга и многого другого.
Минусы
- Чрезвычайное разнообразие предметов имеет обратную сторону, не позволяя специалисту углубиться в конкретную тему
- Технологии, используемые в контексте науки о данных, постоянно развиваются. Поэтому инструменты, эффективные сегодня, завтра могут оказаться устаревшими. Специалист в области науки о данных должен быть начеку, чтобы справиться с любыми изменениями.
ВНИМАНИЕ: наука о данных - это не статистика!
Очень легко перепутать науку о данных со статистикой. Хотя эти две науки имеют несколько общих аспектов, каждая из них является отдельной областью.
Статистика обычно опирается на устоявшиеся теории и больше внимания уделяет проверке гипотез. Кроме того, это старая дисциплина по сравнению с наукой о данных, которая мало изменилась за последние несколько десятилетий.
Наука о данных, с другой стороны, является относительно новой. В отличие от статистики, наука о данных в значительной степени опирается на компьютеры и технологии. Более того, это постоянно развивающаяся область, где доступ к информации осуществляется через большие базы данных, а затем код используется для манипулирования и обработки этой информации.
Заключение
Итак, это все о том, как стать специалистом по изучению данных. Область науки о данных постоянно растет, и нет никаких признаков того, что она скоро утихнет.
По крайней мере, до тех пор, пока мир не найдет что-то лучшее, чем данные и информация, для выполнения всех и всего, что на них опирается, что, конечно, очень непрактично. Таким образом, сейчас самое подходящее время для того, чтобы сделать карьеру в области науки о данных.
Желаю вам всего самого лучшего!
