Хочешь учиться эффективнее с ИИ? Пройди бесплатный 40-минутный курс

время чтения: 4 мин

Как начать карьеру в Data Science: пошаговый план

Автор статьи — IT-эксперт Питер Мерфи.

Данные — это «новая валюта» в современном мире бизнеса и технологий. Поэтому компании заинтересованы в профессионалах, которые умеют преобразовывать сырые данные в реально работающие идеи. К таким можно отнести специалистов по Data Science — быстрорастущему и востребованному направлению в сфере IT и не только.

Data Science предлагает множество возможностей в разработке новейших алгоритмов, определении запросов потребителей, внедрении мощных стратегий, основанных на данных.

Чем занимается Data Scientist?

Data Science — это область науки, которая объединяет практики математики, статистики, искусственного интеллекта и компьютерной инженерии для анализа больших объемов информации.

У специалистов по Data Science есть ряд интересных задач, но если обобщить, то к основным можно отнести следующие:

  1. Анализ и интерпретация данных с помощью статистических и аналитических методов и инструментов для того, чтобы извлечь из них ценную информацию.
  2. Сбор и очистка данных для дальнейшего анализа.
  3. Представление сложных наборов данных с помощью визуальных инструментов таким образом, чтобы они были доступны и понятны для заинтересованных лиц, а также подготовка подробных отчетов.
  4. Постоянное обучение и профессиональное развитие: профессионалы в этой области должны быть в курсе актуальных тенденций, учитывать быстрое развитие технологий.
  5. Поддержка принятия важных бизнес-решений с использованием данных.
  6. Создание и тестирование моделей для прогнозирования.

Преимущества работы в Data Science

  • Специалисты по Data Science востребованы, и в ближайшее время ситуация вряд ли изменится.
  • Большой вклад в развитие разных сфер: например, ваша работа может помочь в оптимизации маршрутов доставки, выявлении ранних стадий злокачественых опухолей, борьбе с мошенничеством и т. д.
  • Знания о данных можно эффективно применять практически в любой организации.
  • Это отличная возможность для профессионального роста и приобретения новых знаний и навыков.
  • Вы будете регулярно общаться с экспертами из различных областей, обмениваться точками зрения, знаниями и идеями.
  • Гибкие условия работы: во многих компаниях можно работать удаленно, что позволяет найти оптимальный баланс между работой и личной жизнью.
  • Перспективы для организации собственного бизнеса в будущем с учетом накопленного опыта.

Преимущества работы в Data Science — абстракция

Как начать карьеру в Data Science с нуля?

1. Пройдите курс по Data Science

Курсы для новичков могут стать первым шагом ко входу в профессию. Они обычно охватывают основы статистики, программирования и аналитики и помогают разобраться в базовых понятиях и методах. Дополнительным источником знаний могут стать книги, специализированные сайты и прочие ресурсы для самообучения.

2. Изучите инструменты визуализации и отчетности

Визуализация информации важна для выявления закономерностей, трендов и аномалий в данных. Вы также должны уметь структурировать и эффективно предоставлять результаты в отчетах — все это позволяет просто и наглядно доносить сложные идеи заинтересованным лицам. Здесь будут полезными такие аналитические системы, как Tableau и Power BI, а также библиотеки программирования, например, Matplotlib или Seaborn в Python.

3. Совершенствуйте навыки машинного обучения

Изучайте различные алгоритмы машинного обучения, чтобы научиться выбирать подходящий в зависимости от поставленых задач и целей. Это поможет создавать эффективные модели прогнозирования и автоматизировать многие операции.

4. Научитесь программировать

Владение языками программирования, такими как Python или R, необходимо как минимум для того, чтобы писать скрипты для обработки данных. Это упрощает процесс сбора, очистки и анализа информации.

5. Научитесь работать с big data и базами данных

В эпоху big data умение работать с большими объемами данных — огромный плюс. Ознакомьтесь с платформами Hadoop и Spark и изучите системы управления базами данных PostgreSQL, NoSQL и MySQL.

6. Ищите стажировки

Активно ищите стажировки или вакансии начального уровня для Data Scientist, чтобы получить практический опыт на реальных проектах.

7. Подготовьтесь к собеседованию

Заранее поищите стандартные вопросы, связанные со статистикой, программированием, машинным обучением и решением проблем, и потренируйтесь уверенно отвечать на них. Тщательная подготовка к собеседованию поможет показать ваши знания и навыки и произвести впечатление на потенциального нанимателя.

8. Стройте профессиональную сеть

Общайтесь с экспертами на тематических конференциях и в онлайн-сообществах, таких как LinkedIn или GitHub. Построение профессиональной сети позволяет быть в курсе последних тенденций в сфере и получать ценные советы от опытных коллег. Это также открывает потенциальные возможности трудоустройства и совместных проектов.

9. Создайте портфолио

Уделите время составлению портфолио с вашими проектами. Хорошо составленное портфолио продемонстрирует ваши практические навыки и способности в решении задач.

Как начать карьеру в Data Science с нуля? — абстракция

Какие требования предъявляют к специалистам по Data Science?

Требования могут различаться в зависимости от позиции, отрасли и компании, однако в большинстве случаев обязательно наличие релевантного образования, например степень бакалавра в математике, статистике или информатике, иногда может подойти степень в области инженерии, экономики или физических наук.

Не всегда образование становится решающим фактором о приеме на работу, но зачастую диплом признанного учебного заведения может предоставить конкурентное преимущество.

Для тех, кто сменил профессию или только начинает путь в Data Science, полезными будут различные курсы и профессиональные сертификации, например, Certified Analytics Professional (CAP).

Какие навыки важны для Data Scientist?

К базовым навыкам, необходимым для успешной карьеры в Data Science, можно отнести следующие:

  • статистический анализ,
  • программирование,
  • очистка и предварительная обработка данных,
  • машинное обучение и искусственный интеллект,
  • технологии big data,
  • визуализация,
  • решение проблем,
  • data mining (интеллектуальный анализ данных),
  • эффективная коммуникация,
  • работа в команде.

Карьерные перспективы

Карьерные возможности в Data Science огромны и охватывают множество направлений. Вы можете работать исследователем искусственного интеллекта, продакт-менеджером, количественным аналитиком, бизнес- или дата-аналитиком, статистиком или заниматься наукой.

Вне зависимости от специализации дата-сайентисты могут применять свои знания и навыки в различных отраслях, таких как здравоохранение, технологии, финансы и многих других.