Как построить карьеру в Data Science: от новичка до эксперта

Почему стоит выбрать карьеру в Data Science?

Если у вас есть интерес к технологиям и программированию, решение, которое наверняка первым приходит на ум, — стать разработчиком. Но есть и другие не менее привлекательные варианты, в том числе Data Science. Вот несколько преимуществ этого направления:

• высокая зарплата и перспективы карьерного роста;

• большой потенциал для профессионального развития;

• доступ к интересным проектам в разных сферах — от IT до здравоохранения;

• можно выбрать удобный формат и график работы.

Требования к специалистам

Итак, что именно нужно, чтобы начать карьеру в Data Science?

• Образование: как правило, дата-сайентистам необходимо образование в области математики, статистики или любом другом смежном направлении.

• Сертификации: наличие профессиональных сертификатов подтверждает вашу компетентность и может стать конкурентным преимуществом на рынке труда.

• Навыки: специалисту по Data Science понадобится разнообразный набор технических навыков, знание языков программирования и технологий ИИ и машинного обучения.

• Опыт: даже если вы вчерашний студент, опыт работы с данными и их анализом может очень пригодиться. Получить его помогут стажировки, волонтерские проекты и профессиональные тренинги.

9 шагов для начала карьеры в Data Science

1. Получите образование

Диплом не всегда является решающим фактором для работодателя, однако профильное образование значительно повышает шансы на трудоустройство. К тому же, специалист по Data Science должен хорошо разбираться в статистике, линейной алгебре и матанализе, а это вряд ли можно изучить в рамках онлайн-курса.

2. Начните с основ

Чтобы успешно войти в профессию, важно понимать базовые концепции, связанные с математикой, статистикой и теорией вероятности, а также владеть основами обработки данных и их анализа.

3. Развивайте навыки программирования

Без навыков программирования практически невозможно анализировать большие наборы данных и строить прогнозные модели, поэтому начните с изучения Python, R, SQL или Java.

4. Определитесь с желаемой ролью и прокачивайте релевантные навыки

Есть несколько профессий, так или иначе связанных с работой с данными, в том числе дата-аналитик, бизнес-аналитик, дата-инженер и другие. Как только вы выберете направление, которым хотите заниматься, начинайте изучать инструменты, специфичные именно для этой области.

5. Повышайте квалификацию

Есть множество тематических онлайн-курсов, которые вы можете пройти и получить соответствующие сертификаты. Курсы не только помогут подтянуть знания по определенным темам, но и дополнят резюме.

6. Общайтесь с коллегами

Нетворкинг — всегда про новые идеи, ценный фидбек и общение с единомышленниками. Вступайте в онлайн-сообщества и участвуйте в конференциях, чтобы узнать что-то новое, заручиться поддержкой коллег, а если повезет — найти стажировку или первое место работы.

7. Откликайтесь на вакансии

Теория мало что значит без практики, поэтому важно искать любые возможности набраться опыта. Откликайтесь на вакансии начального уровня и не стесняйтесь задавать вопросы рекрутерам: даже если вы не подойдете, это отличный шанс получить фидбек, который поможет определить ваши слабые и сильные стороны.

8. Создайте портфолио

Портфолио поможет выделиться среди других кандидатов и показать, что вы работали на реальных проектах и умеете презентовать результат этой работы.

9. Постоянно обучайтесь

Технологии продолжают развиваться, а это значит, что нужно следить за трендами и осваивать новые инструменты, чтобы оставаться конкурентоспособным специалистом.

Профессии, связанные с данными

Кроме дата-сайентистов есть и другие специалисты, которые работают с данными в том или ином виде, например

• Дата-аналитик — занимается интерпретацией собранных наборов данных. Вам понадобятся навыки в статистике, визуализации и отчетности.

• Инженер машинного обучения — создает алгоритмы машинного обучения, поэтому необходимо разбираться в прогнозном моделировании, глубоком обучении и рекомендательных системах.

• Дата-инженер — специализируется на сборе, извлечении и обработке данных, а также организует их хранение.

• BI-аналитик — обрабатывает и структурирует данные и представляет их в виде понятных интерактивных отчетов заинтересованным сторонам.

Зарплата специалистов по Data Science

В настоящее время на рынке труда наблюдается дефицит талантов. Специалисты по Data Science востребованы, что непосредственно влияет на уровень заработной платы. Ожидается, что отрасль вырастет на 35% к 2032 году. По данным федерального бюро трудовой статистики США, медианная зарплата дата-сайентиста составляет 103,5 тыс. долларов в год.

Перспективы трудоустройства для дата-сайентистов

Прогноз трудоустройства для новых аналитиков и инженеров выглядит оптимистично. Бюро трудовой статистики США прогнозирует в ближайшие 10 лет в среднем 17,7 тыс. открытых вакансий каждый год. Ценность данных и их объемы стремительно растут, поэтому квалифицированный специалист без труда найдет хорошую работу.

Заключение

Карьера в Data Science — это увлекательное путешествие, открывающее большие возможности. Вы сможете участвовать в новаторских проектах, сотрудничать с опытными инженерами и аналитиками и получать новые навыки. Будьте готовы много учиться, и успех не заставит себя долго ждать.