26 января 2022 года

Что нужно знать, чтобы преуспеть в карьере специалиста по данным, и как этому научиться

В наши дни наука о данных (Data Science), машинное обучение (Machine Learning) и искусственный интеллект (Artificial Intelligence) — все это модные словечки. И тем не менее, они часто передают совершенно разные значения. Людей, которые заинтересованы в получении специализации, часто это сбивает с толку, поскольку из-за этого трудно понять, с чего начать или какие предпосылки действительно необходимы. 

Кто такие специалисты по данным и чем они занимаются?

В нашем мире специалист по данным — это тот, кто использует сложные манипуляции с данными, чтобы помочь клиентам решить их бизнес-задачи. Для получения работы по вакансии Data Scientist требуется много различных способностей, но их можно разделить на три основные категории:

• Машинное обучение и знание математики
• Общение, публичные выступления и свободное владение английским языком являются примерами «Soft skills».
• Программирование, хранение данных, облако и т. д.

Конечно, вы должны тщательно изучить тему; тем не менее, у каждого проекта есть свои уникальные требования, поэтому обобщенная практика обычно бесполезна. Хотя это и не так важно на начальном уровне, тем не менее жизненно важно иметь четкое представление об общих принципах ведения бизнеса.

Неудивительно, что новички в основном сосредотачиваются на машинном обучении и нейронных сетях, когда сначала изучают эту область. Очевидно, что гораздо интереснее делать что-то занимательное (например, различать одинаковых кошек и собак, даже с помощью шаблона), чем разбираться с основами. Кроме того, может показаться, что задания легко выполняются; все, что вам нужно сделать, это найти подходящий пример для подражания. Вполне возможно использовать этот метод (в основном, копирование и вставка), и он действительно работает... до тех пор, пока не перестанет работать. Но чтобы определить проблему и разработать решение (не говоря уже о том, чтобы изобрести что-то новое), необходимо прочное основание математических основ концепций и операций.

Какие еще навыки нужны

Программирование кажется еще более недооцененным талантом специалиста по данным. Анализ данных и разработка моделей часто рассматриваются как тривиальные задачи, которые можно решить с помощью библиотечных функций без каких-либо специальных знаний или обучения. Это не так; даже для относительно простых действий основная часть труда приходится на обработку данных, а это зачастую непростая задача.

Если мы углубимся в детали, Python — язык выбора. R по-прежнему используется очень небольшой группой исследователей, а MATLAB — тем более. На данный момент Julia не совсем известная штука. Java, C++ и Lua иногда всплывают, но это исключение.

Переходите на https://jobitt.com/ru/job-openings/technical/sql и узнайте больше о вакансиях и требованиям к ним, чтобы точно получить работу мечты в ИТ.