25 важных навыков для успешной карьеры в Data Scienсе

Для того, чтобы успешно начать и продолжать карьеру в Data Science, нужны знания в разных областях, специфические технические навыки и еще целый ряд компетенций. Давайте рассмотрим основные скиллы, необходимые для начинающего (и не только) специалиста.

Технические навыки

К техническим навыкам, или hard skills, относят все те профессиональные навыки, которые помогают выполнять практические задачи и использовать в работе определенные технологии.

Программирование

Программирование — один из важных навыков для специалиста по Data Science. Хорошо, если вы знаете несколько языков, которые широко применяются именно в этом направлении, например Python, R, SQL, Java, JavaScript, C/C++, MATLAB, Scala, Julia, SAS.

SAS и другие инструменты

Понимание популярных инструментов анализа данных, таких как SAS, Hadoop, Spark, Hive и Pig, помогает эффективно управлять данными и представлять результаты анализа в удобной форме.

Неструктурированные данные

Умение работать с неструктурированными данными — ключевой навык для Data Scientist. Неструктурированные данные включают в себя различные типы данных — документы, изображения, видео, аудиозаписи и другую информацию, которую нелегко структурировать для дальнейшего анализа.

Парсинг данных

Еще один полезный скилл — парсинг данных (англ. web scraping). Он включает в себя процессы сбора и выгрузки данных с сайтов, позволяя получать актуальную информацию.

Машинное обучение и глубокое обучение

Знание моделей машинного обучения и понимание принципов работы алгоритмов ML, а также понимание принципов глубокого обучения упрощают работу с большими наборами данных.

Навыки решения проблем

Умение справляться со сложностями пригодится не только когда нужно вовремя выявить какую-то техническую проблему и найти эффективное решение, но также поможет разрешить любой конфликт в команде.

Статистика и вероятность

Статистика и вероятность активно используются в Data Science. Если объяснить просто, то теория вероятности помогает понять, как случайность может применяться к различным ситуациям любой сферы жизни, а благодаря статистике из данных можно извлечь информацию, необходимую для дальнейшего анализа и интерпретации результатов.

Математика

Знание математики — это база для Data Scientist, так как математика дает ключ к пониманию машинного обучения и нейронных сетей. К наиболее важным разделам можно отнести статистику и вероятность, о которых речь шла выше, а также линейную алгебру и матанализ.

Управление базами данных

Структурированные данные обычно хранятся в базах данных, поэтому умение работать с ними пригодится как дата-аналитику, так и специалисту по Data Science.

Облачные вычисления

Многие компании используют облака для бэкенд-сервисов и хранения данных, а значит, любой специалист по работе с данными должен понимать основы облачных вычислений.

Стоит отметить, что разные компании могут использовать различные платформы, самые популярные — Amazon Web Services (AWS), Google Cloud и Microsoft Azure.

Microsoft Excel

Может показаться, что об Excel даже странно говорить, но на самом деле его принцип работы похож на стандартную базу данных, а еще он позволяет представлять данные в понятном для всех формате.

DevOps

Методология DevOps становится все более популярной в бизнес-среде, поэтому понимание ее основных концепций и практик может помочь в развитии карьеры любому IT-специалисту, в том числе и Data Scientist.

Визуализация и анализ данных

С помощью визуализации гораздо проще выявлять тенденции и закономерности, а также находить аномалии данных, которым нужен дополнительный анализ. Здесь стоит рассмотреть такие инструменты, как Tableau, PowerBI, D3.js, Datawrapper.

BI-системы

BI-системы предназначены для удобной и наглядной интерпретации большого количества данных, что влияет на процесс принятия решений на уровне бизнеса.

Нейронные сети

Нейронные сети лежат в основе глубокого обучения, поэтому опыт в работе с ними важен для Data Scientist. Специалист должен понимать различные архитектуры и уметь проектировать и обучать нейросети, а также управлять ими в зависимости от конкретных задач.

Развертывание моделей

Под развертыванием подразумевается внедрение обученной модели машинного обучения в рабочую среду и предоставления доступа к ней всем заинтересованным сторонам.

Большие данные

Здесь речь идет о работе с массивными наборами данных, которые сложно обрабатывать с использованием традиционных методов. Вместо этого есть специальные инструменты, например Apache Storm, Hadoop, Hive, Spark и пр.

Нетехнические навыки

Многие начинающие специалисты уделяют внимание развитию исключительно технических скиллов, забывая о том, что нетехнические навыки, или soft skills, не менее важны. К ним можно отнести ряд универсальных навыков и личностных характеристик человека, которые помогают не только в развитии карьеры, но и в разрешении любых жизненных ситуаций.

Навыки общения

Коммуникативные навыки нужны любому человеку вне зависимости от рода деятельности. Умение четко доносить свои мысли и идеи помогает эффективно взаимодействовать с коллегами, что положительно влияет на общий результат.

Аналитическое мышление

Аналитическое мышление необходимо, чтобы рассматривать и оценивать информацию объективно, отделять важное от второстепенного и принимать взвешенные решения. Также оно помогает легче выбирать лучшие инструменты для выполнения поставленных бизнес-целей.

Структурное мышление

Структурное мышление — это умение рассматривать комплексные явления, разбивая их на логические части и анализируя в контексте. Оно упрощает процесс поиска лучших стратегий для решения задач.

Критическое мышление

Под критическим мышлением понимают способность анализировать и оценивать информацию и делать собственные выводы. Это помогает принимать аргументированные решения в рабочих и бытовых ситуациях.

Принятие решений

Специалисты по Data Science, как правило, работают более автономно, чем разработчики или, например, бизнес-аналитики. Поэтому умение брать на себя ответственность и принимать решения будет большим плюсом, даже если вы новичок в сфере.

Навыки сторителлинга

Далеко не самый очевидный, но при этом весьма полезный навык — сторителлинг. Работодатели и коллеги точно его оценят, так как не все умеют преподнести сухие данные просто и не скучно.

Любознательность

Именно она побуждает исследовать какую-то проблему с разных сторон и под разными углами, что часто приводит к рождению впечатляющих решений. Кроме того, желание разобраться в том, что, как и почему происходит, поддерживает мотивацию и интерес.

Нестандартное мышление

Способность мыслить «не как все» помогает находить новые блестящие и порой неожиданные идеи, даже если речь идет о привычных вещах. Специалисты с нестандартным мышлением ценятся в любой области, а не только в Data Science, так как благодаря им создаются уникальные продукты и технологии.

Заключение

Для того, чтобы начать карьеру в Data Science, стоит уделить внимание развитию не только технических навыков, но и поработать над soft skills. Это поможет выделиться на фоне других кандидатов и быстрее найти желаемую позицию, а также откроет новые возможности для профессионального роста.