22 мар. 2024 г. Время чтения: Около 4 мин. Data Science

Как стать дата-сайентистом?

Data Scientist — это специалист по науке о данных, который занимается сбором, подготовкой, моделированием и анализом больших данных для решения конкретных прикладных задач бизнеса или науки.

Чтобы понять, чему предстоит обучиться каждому будущему дата-сайентисту, сначала надо узнать, из чего состоят его рабочие обязанности ↓

Как работает Data Scientist

Давайте подробно разберем, как проходит рабочий цикл задач DS-специалиста от проекта к проекту:

Разбор поставленной задачи. На первом этапе определяются цели анализа данных, формулируется гипотезы, выявляются ограничения и риски на основе обсуждения требований с заказчиком.
Сбор и подготовка данных. Далее специалист занимается поиском и извлечением необходимых данных из разных источников, их предварительным изучением, очисткой от шума и приведением к нужному виду для дальнейшей работы.
Построение и обучение моделей. На основе подготовленных данных с применением математического аппарата и алгоритмов машинного обучения строятся и тренируются различные аналитические и прогнозные модели.
Тестирование и выбор лучшей модели. Построенные модели тщательно тестируются на реальных или смоделированных данных, оценивается их точность, затем выбирается наиболее оптимальная с учетом поставленной задачи и ограничений.
Анализ, интерпретация и визуализация результатов. Дата-сайентист анализирует полученные с помощью выбранной модели результаты, выявляет ключевые закономерности, тренды, зависимости, интерпретирует их и визуализирует удобным для восприятия способом.
Внедрение модели. На заключительном этапе лучшая модель интегрируется в реальные бизнес-процессы или продукты компании, где начинает приносить конкретную ценность для бизнеса.
Поддержка и улучшение работоспособности проекта. После внедрения осуществляется сопровождение модели: отслеживается корректность её работы, по необходимости происходит переобучение новых данных и оптимизация параметров для повышения эффективности.

C чего начать изучение Data Science

Мир Data Science увлекателен и перспективен, но где найти вход в него для новичка? Предлагаем пошаговый алгоритм для старта.

Выберите направление и специализацию. Сфера применения Data Science обширна. Определите, что вам интересно — анализ данных в бизнесе, компьютерное зрение, обработка естественного языка, биоинформатика? Это поможет сфокусировать усилия. Также пройдите наш тест «Какой ты программист? Data Science Edition», чтобы помочь себе выбрать более узкое направление.
Изучите математику и основы статистики. Линейная алгебра, матанализ, теория вероятностей и матстатистика — это математическая основа для понимания методов машинного обучения. Вам нужны базовые знания, обязательного математического образования не нужно. Если вы до этого работали, например, экономистом или финансистом, то для вас, имеющихся знаний будет достаточно.
Освойте язык программирования Python. Для реализации аналитических алгоритмов нужен хотя бы один язык программирования, лучше всего подходит Python.
Разберитесь в основных библиотеках Data Science. Изучите популярные библиотеки Python для работы с данными: NumPy, Pandas, SciPy, Matplotlib и Seaborn.
Приступайте к практике. Скачайте открытые данные, например с портала Kaggle, и попрактикуйтесь в их анализе: очистке, визуализации, построении моделей.
Выполняйте реальные проекты. Пройдите обучающие курсы, где вам предложат решить конкретные кейсы из различных предметных областей с использованием методов Data Science.
Создайте портфолио работ. Работодателю важнее показать реальные проекты в сфере аналитики данных, чем наличие формального образования.
Продолжайте развиваться. Data Science быстро прогрессирует. Участвуйте в профильных мероприятиях, читайте специализированную литературу, осваивайте новые инструменты.

Следуя этому алгоритму, вы сможете самостоятельно за 1-2 года стать востребованным Data Scientist и построить успешную карьеру в этой увлекательной сфере! С Elbrus Bootcamp вы можете сделать это гораздо быстрее!

Карьерная траектория дата-сайентиста: от Junior до Senior

Профессия Data Scientist предполагает четкую иерархию уровней квалификации, для каждого из которых характерны свои требования и навыки. Давайте подробнее разберем типовые «ступени роста» в этой профессии.

Начинающий специалист (Junior)

На начальном этапе Data Scientist нуждается в постоянном наставничестве: ему необходимо детально разъяснять постановку задач и регулярно контролировать работу. От Junior ожидают уверенного владения базовым инструментарием (Python/R), умения готовить данные, строить простые модели и составлять отчетность.

Специалист среднего звена (Middle)

На этой ступени Data Scientist уже может самостоятельно справляться со стандартными задачами и обходиться без помощи, запрашивая её только в нештатных ситуациях. От него требуется квалифицированное применение методов машинного обучения, углубленная аналитика больших данных, создание сложных визуализаций.

Ведущий эксперт (Senior)

Это специалист, имеющий в активе несколько успешно реализованных проектов. Он способен взять задачу напрямую от бизнес-заказчика и самостоятельно её решить. В его «арсенале»: глубокая экспертиза в передовых методах, опыт работы с комплексными аналитическими платформами, «тонкая настройка» моделей под задачи.

Таковы основные вехи профессионального пути Data Scientist — от Junior до Senior. Конечно, возможны промежуточные уровни, вроде middle+, но общая логика роста такова.

Где и как учиться?

Важно: перед поступлением на любую DS программу надо подтянуть основы математики, статистики и знать базу Python!

Лучше всего выбрать интенсивный вид обучения, чтобы привыкнуть к ежедневным умственным нагрузкам, ничего не забыть в процессе и далее легче освоиться на работе. Для максимальной эффективности мы создали в 2020 году для вас буткемп с полным погружением в Data Science на протяжении 15 недель. Практика показала, что у нас получилось и получается выпускать классных и эффективных специалистов: большинство наших выпускников работает в сложных и больших сферах, выполняют интереснейшие задачи и постоянно растут и развиваются. Часть из них приходит к нам на Дни Открытых дверей и делятся своим опытом с новичками.

* Чтобы пощупать профессию и понять подходит ли она вам — вы можете пройти двух-недельный курс Основы Data Science. Подробнее о нем читайте тут.

Бонус: после курса у вас в руках будет три профессии — дата-аналитик, дата-инженер и дата-сайентист. Выберите ту, которая сердцу ближе.