Que debe ser capaz de especialista en Data Science?

el Futuro de la ciencia de los datos

En los últimos años, la tecnología integrados con muchas compañías, que estableció las nuevas profesiones que se han convertido en muy popular en el mercado. Una de estas esferas se ha convertido Data Science: los especialistas en esta área, ahora en gran demanda, y no en vano, ya que cada día deciden que apuntan a la mejora de la empresa y, como consecuencia, el aumento de su beneficio. Y los artesanos son siempre necesarios. Pero que específicamente se ocupan de los profesionales de Data Science, y las habilidades que deben poseer?

¿Qué es el Data Science

Hay que destacar que bajo el Data Science en las empresas a menudo se entienden cosas diferentes. Por ejemplo, en una organización de este especialista se dedica a la creación de nuevos algoritmos de aprendizaje de máquina, lo que requiere un buen conocimiento de métodos matemáticos. Como regla general, se trata sobre la investigación las empresas y laboratorios de investigación.

En el otro el mismo lugar de los expertos en Data Science se ocupan de avanzada para el análisis de datos. Se incluye el análisis de negocio, el desarrollo de nuevos modelos, la realización de las pruebas y "el rodaje de" nuevas oportunidades en el entorno. Este funcionario es totalmente responsable de su tarea desde la elaboración hasta su efecto directo en el negocio. En el sector de ti, este enfoque se llama "full-stack". A veces Data Scientist sólo se ocupa del procesamiento de datos y construcción de modelos, todo depende de la empresa, sus actividades y tareas.

Data Scientist’s ahora es muy de la demanda en el mercado

Que debe ser capaz de Data Scientist

Como regla general, los especialistas en esta área tienen un buen conocimiento en el área de las matemáticas e incluso de desarrollo de software. Es decir, los programadores y científicos en el área de matemáticas. Sin embargo, en Data Science también son importantes negocios habilidades: especialista deberá comprender los procesos de negocio, darse cuenta de los problemas del cliente, formado a partir de la tarea y la mejor manera de resolverlo.

Data Science incluye varias industrias

Por lo tanto, la analítica es importante para entender cómo funciona el negocio, ¿qué tipo de problemas se resuelve, y como le puede ayudar a ser más eficiente. Y ya después de probar sus habilidades en grandes conjuntos de datos. De lo contrario, puede evitar errores: por ejemplo, si un buen conocimiento profundo de la formación, esto no significa que es necesario aplicar este método en cualquier caso. A menudo, el problema se resuelve fácil y buena Data Scientist puede ver todas las soluciones y elegir la mejor.

Data Science y aprendizaje de máquina

Además, el trabajo de Data Scientist'y está íntimamente relacionada con la maquinaria de aprendizaje. Se procesa conjuntos de datos, encuentra en ellos nuevas relaciones y patrones, usando los algoritmos de aprendizaje de máquina, y construye el modelo. El modelo en su esencia es un algoritmo que se puede utilizar para resolver problemas empresariales.

En el ejemplo de los algoritmos que utilizan los servicios de taxi, que predicen la demanda. O el navegador, capaz de construir la mejor ruta para evitar los atascos de tráfico. Para realizar esto, es necesario procesar grandes cantidades de datos y construir un modelo que desarrolla Data Scientist. Lo mismo se aplica a los motores de búsqueda de voz auxiliares y consultivos y de servicios, sin la ciencia de datos que simplemente no podrían existir.

Todas las redes sociales existen gracias a la Data Science

Cómo ser un experto en Data Science

Muchos van en esta área de la educación universitaria, sin embargo, a pesar de que es de hecho, el conocimiento fundamental, a menudo roto de la práctica. Esto es especialmente cierto en los ligamentos de la IT y de negocio. La mejor forma de aprender Data Science aquellos que ya trabajan en este ámbito y aprender de sus experiencias. Seguir las tendencias y participar en proyectos reales, y no sólo estudió la teoría y los estudiantes de matemáticas. Todo esto se puede obtener en especial , que enseñan a los empleados de la empresa EORA, "el Yandex.Zen y otras personalidades de la industria con muchos años de experiencia.

En el marco de los cursos te enseñarán los fundamentos de la programación en la Python y el análisis de datos, las matemáticas y la estadística para Data Science, Data Engineering y otras disciplinas. Pero lo más importante — usted podrá trabajar las destrezas que necesitan de un buen especialista en la materia — entender cómo funciona la ciencia de datos, y cómo se cambia el centro de la mejor (soft skills).

Parte del programa del curso de Data Science en Skillbox

Además, todos los casos están diseñados sobre la base de tareas reales en la práctica de Data Science, es decir, en la salida tendrá la su git-repositorio, que usted será capaz de mostrar a su empleador. Y ayudará en este profesional de los profesores y equipos especiales de máquinas de aprendizaje. En el futuro usted podrá trabajar en cualquier favorita de la industria — de la gran distribución y los viajes a la medicina e incluso esports. Los expertos de los datos ahora necesitan a todos.

Puede Aprender desde cero — lo principal a tener el deseo de aprender y desarrollarse. La dirección de larealmente muy prometedor: no en vano ocupa el 1º lugar en el ranking de los más buscados después de las profesiones de 2020.

Convertirse en un experto en Data Science