Путь к Data Science: как сменить профессию

Смена профессии — это сложное решение, которое не принимается за один день. Невозможно внезапно отказаться от привычной рутины и забыть обо всех усилиях, вложенных в профессиональное развитие. Также возникает много вопросов о финансовой стороне вопроса, пробелах в знаниях и навыках и о том, получится ли влиться в новую корпоративную культуру.

Однако если вы хотите изменить свой карьерный вектор, обратите внимание на Data Science. Компании понимают ценность информации в современном мире, поэтому специалисты по работе с данными очень востребованы и спрос на них будет только расти.

6 основных причин, почему стоит рассмотреть карьеру в Data Science

Высокая заработная плата

По данным федерального бюро статистики труда США в мае 2022 года медианная годовая зарплата для Data Scientist составляла 103,5 тыс. долларов. Такие цифры по зарплате превышают средний уровень, что может стать веской причиной для того, чтобы обратить внимание на данное направление.

Разнообразные возможности

В Data Science есть множество возможностей для развития карьеры: например, вы можете сосредоточиться на машинном обучении, статистике или архитектуре данных. Кроме того, специалисты по данным могут работать в различных отраслях — IT, финансы, здравоохранение и т. д. Вы можете выбирать из множества компаний и интересных проектов.

Растущий спрос

Компаниям нужны опытные инженеры с определенным набором навыков, однако найти подходящих кандидатов не так просто. Это свидетельствует о дефиците талантов, но в этом есть и хорошая новость: ценные специалисты не останутся без работы.

Гибкий график

Пандемия значительно повлияла на организацию работы и даже сейчас многие специалисты продолжают работать удаленно без привязки к офису или определенной стране. Это позволяет выбрать удобный для себя график и найти комфортный work-life balance.

Создание лучших продуктов

Data Science — это направление, которое объединяет элементы математики, статистики, информатики и других областей знаний. Благодаря этому создаются полезные продукты, способные изменить жизни многих людей. Участие в масштабных проектах поможет почувствовать причастность к чему-то важному и украсит ваше портфолио.

Развитие профессиональных навыков

Работая как Data Scientist, вы можете развивать не только технические навыки, но и другие способности, так как эта профессия предполагает постоянное обучение. Возможно, вы поймете, что вам интереснее работать в роли менеджера на стороне бизнеса, чем заниматься непосредственно анализом данных, созданием и тестированием моделей для прогнозирования и пр.

Выберите роль в Data Science и оцените свои навыки

Итак, вы готовы сменить профессию, но с чего начать?

Первый шаг — оценить свои навыки и понять, какое направление в Data Science больше подойдет именно вам. Предлагаю краткий обзор профессий, связанных с данными и их анализом.

Дата-аналитик

Дата-аналитики работают с наборами данных — очищают и обрабатывают их, а затем представляют результаты анализа в удобном и понятном виде. Это помогает компаниям принимать взвешенные решения, основанные на фактах.

Необходимые навыки: визуализация данных, статистический анализ, очистка и обработка данных, знание SQL.

Инженер машинного обучения

Инженер машинного обучения создает и обучает модели машинного обучения, например алгоритмы для рекомендательных систем.

Необходимые навыки: программирование, знание машинного обучения, глубокого обучения, нейросетей и моделирования.

Дата-инженер

Дата-инженеры создают инфраструктуру для обработки данных, чтобы все процессы сбора данных были эффективными. Этот процесс получил название ETL: вы извлекаете данные (еxtract), преобразовываете их (transform) и загружаете в соответствующее хранилище (load).

Необходимые навыки: хранение данных, управление базами данных и пайплайнами, знание инструментов для обработки больших данных (например, Hadoop), знание нескольких языков программирования.

Статистик

Статистики используют прикладную статистику для создания реальных приложений, а статистическое моделирование помогает в принятии ключевых решений и даже ведении бизнес-деятельности.

Необходимые навыки: статистический анализ (включая байесовскую статистику), знание специализированных языков программирования, таких как R и MATLAB.

BI-аналитик

Обязанности BI-аналитика часто переcекаются с обязанностями статистика или дата-аналитика, но специалисты по Business Intelligence большую часть времени занимаются подготовкой отчетов, которые помогают разрабатывать бизнес-стратегии.

Необходимые навыки: создание отчетов, запросы данных, статистическая интерпретация, навыки работы с инструментами визуализации данных, такими как Tableau и Power BI.

Архитектор данных

Эта должность подходит для специалистов с определенным опытом. Они проектируют, создают, развертывают и управляют архитектурой данных в компании.

Необходимые навыки: управление облачными платформами и серверной архитектурой, управление данными и проектирование баз данных.

Советы для тех, кто начинает путь в Data Science с нуля

Отсутствие опыта в любой профессии можно компенсировать энтузиазмом и профессиональным любопытством. Если вы вчерашний выпускник или решили кардинально изменить сферу деятельности, вот несколько советов:

• Подготовьтесь финансово: для того, чтобы наработать необходимые навыки и создать хорошее портфолио с примерами проектов, потребуется время, терпение и финансы.
• Адаптируйте резюме под конкретную вакансию: на данном этапе у вас может не быть всех необходимых навыков, поэтому важно выделить те скиллы, которые соответствуют желаемой должности.
• Изучайте основы: от кандидатов на позиции начального уровня не ждут глубоких знаний, но важно хорошо разбираться в основах математики, статистики и программирования.
• Экспериментируйте с реальными данными: теория — это прекрасно, но нужно уметь применять знания на практике. Здесь могут помочь стажировки или волонтерские проекты.
• Найдите ментора: общайтесь с коллегами в онлайн-сообществах и налаживайте связи с коллегами, чтобы получать обратную связь и полезные советы.
• Планируйте профессиональное развитие: разработайте карьерный план, в котором можно указать цели и средства по их достижению. Это поможет сконцентрироваться на том, что действительно важно. Проходите курсы, буткемпы, уделяйте время самообучению и, если необходимо, получите традиционное образование.
• Проявите настойчивость: не стоит стесняться того, что ваше резюме не соответствует всем требованиям, описанным в вакансии, так как сам по себе опыт собеседований очень полезен. Откликаясь на вакансии, вы можете получить ценный фидбек от рекрутеров и узнать, над какими навыками стоит поработать.

Советы для программистов, которые решили перейти в Data Science

Может показаться, что сменить специальность гораздо проще, чем начать профессиональный путь с нуля. Но на самом деле здесь тоже есть свои сложности: накопленный опыт не всегда помогает, а от привычных практик часто приходится отказываться. Вот простые советы, которые могут облегчить переход состоявшихся специалистов в Data Science:

• Повторите основы: вы можете быть экспертом в своей области, но переход в новую сферу требует других знаний и навыков. Поэтому начните с азов и простых задач.
• Развивайте навыки обработки данных: если вы не рассматриваете позиции начального уровня, вам понадобятся навыки работы с данными и программирования.
• Накапливайте знания и навыки, необходимые для конкретной области: к сожалению, ваши прошлые успехи вряд ли применимы к Data Science, поэтому составьте актуальный список своих навыков, чтобы выявить возможные пробелы, и работайте над их устранением.
• Уделяйте время обучению: если у вас нет релевантного опыта работы, рассмотрите профильные курсы, признанные в отрасли, например Amazon и Microsoft.
• Ищите возможности для нетворкинга: общайтесь с коллегами, вступайте в профессиональные сообщества, участвуйте в конференциях.
• Обращайте внимание на разные вакансии и формы работы: дата-сайентисты могут работать как в офисе, так и удаленно, на фрилансе, аутсорсе или предлагать частные консультации.

Заключение

Смена работы или начало новой карьеры — это всегда непростой этап. Однако направление Data Science развивается, спрос на квалифицированных специалистов растет, а это значит, что шансов найти подходящую вакансию очень много. Если разработать правильную стратегию, совершенствовать знания и навыки, пользоваться доступными возможностями для обучения и профессионального роста и проявить настойчивость, все возможно.