Многие сервисы, с которыми мы сталкиваемся каждый день, такие как прогноз погоды, подбор любимой музыки, построение оптимального маршрута или голосовые помощники работают за счет особых алгоритмов. Эти программы разрабатывают Data Science-специалисты. В сферах, где собирается информация, анализируется и делается прогноз, а также где есть финансовые риски и совершаются сделки, появляется потребность в таких специалистах.
Что такое Data Science и в чем отличие от бизнес-аналитики
Data Science — это емкое понятие, которое на русский язык переводится как «наука о данных». Но это упрощенное понятие. На самом деле в него включается сбор и анализ большого объема данных, написание программных алгоритмов, которые будут делать прогноз и подбирать подходящие решения. В этом и есть отличие между Data Science-специалистом и бизнес-аналитиком. Специалистом Data Science на основании данных делает прогноз, а бизнес-аналитик обрабатывает полученные данные и оценивает эффективность проделанной работы.
Что необходимо, чтобы начать обучение в Data Science:
Что нужно знать:
Основы программирования на языке Python.
Этот язык относительно несложный, имеет легкий синтаксис, используется как раз для обработки и анализа данных, поэтому он лучше остальных подходит для задач Data Science.
Рекомендуемая литература:
Майкл Доусон «Программируем на Python»;
Эл Свейгарт «Автоматизация рутинных задач с помощью Python»;.
Марк Лутц «Изучаем Python».
Базовые знания английского языка
Читать литературу по теме, общаться с другими специалистами и ориентироваться в коде будет проще.
Разбираться в статистике, математике и алгебре.
Человеку с техническим складом ума будет легче. Придется вспомнить информацию, которую рассказывали в ВУЗах о теории вероятности, статистике и алгоритмах. Это пригодится для того, чтобы анализировать и обрабатывать массивы данных.
Рекомендуемая литература:
Липман Берс «Математический анализ»;
Что нужно изучить:
Научиться собирать данные.
Сбор и исследование данных — это обязательный аналитический процесс. В результате строятся новые связи между элементами, на основании которых делается прогноз для принятия решений. Также необходимо уметь визуализировать данные в понятной и наглядной форме (например, графики и диаграммы).
Изучить машинное обучение.
Это значит научиться писать программы, позволяющие компьютеру самостоятельно принимать решения. Такая автоматизация ускоряет и упрощает процесс работы.
Рекомендуемая литература:
В.В. Степаненко, И.И. Холод «Технологии анализа данных: Data Mining, Visual Mining, Text Mining, OLAP»;
М. Рассел. М. Классен «Data mining. Извлечение информации из Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, GitHub».
Прокачивать свои Soft Skills.
Вам придется работать в команде и общаться со специалистами из разных отраслей.
Как курсы Data Science помогут в освоении профессии
Вы можете самостоятельно изучать необходимый материал, потратив на это много времени. Хорошим вариантом будет пройти курсы Data Science с нуля, чтобы получить базовые знания. А уже после нарабатывать опыт и решать более сложные задачи.
Как стать Data Scientist или Data Science-специалистом
После прохождения курсов и получения базовых знаний, вы можете нарабатывать опыт, например, участвуя в открытых проектах или конкурсах. В этом случае вы получите опыт решения задач и работы над проектом, а также опыт общения с другими специалистами и возможно даже поработаете в команде.
Проекты можно смело выкладывать на GitHub. Таким образом у вас появятся работы, которые сформируют портфолио. После этого можно смело искать работу в компании или устроиться на стажировку.
Главное всегда продолжать учиться и не прекращать обучение на этом этапе, отрабатывать знания на практике и не бояться сложных задач.
Где учиться в России на специалиста Data Scientist
Сейчас довольно легко можно выучиться на специалиста через сервисы онлайн-обучения. Например, можно записаться на курсы Data Scientist с нуля здесь. Занятия проходят онлайн в виде живых вебинаров, на которых можно общаться с преподавателем. Поэтому обучение возможно из любого города. Курс содержит большое количество практических примеров, а каждое занятие сопровождается домашним заданием для закрепления материала.
Будем рады видеть вас на курсах программирования https://levelp.ru/
