Co powinien umieć specjalista Data Science?

Przyszłość nauki o danych

W Ciągu ostatnich kilku lat technologia integrują z wieloma biznesami, że tworzył nowe zawody, które stały się bardzo popularne na rynku. Jednym z takich kierunków stało Data Science: specjaliści w tej dziedzinie teraz jak ciepłe bułeczki, i nie bez powodu, bo oni na co dzień rozwiązują zadania, mające na celu poprawę działalności i, w konsekwencji, zwiększenie jej zysków. A takie rzemieślnicy zawsze są potrzebne. Ale czym konkretnie zajmują się specjaliści Data Science, i jakie umiejętności powinni posiadać?

Co to jest Data Science

Warto od razu zauważyć, że pod Data Science w firmach często oznaczają różne rzeczy. Na przykład, w jednej organizacji taki specjalista zajmuje się tworzeniem nowych algorytmów uczenia maszynowego, co wymaga dobrej znajomości metod matematycznych. Zazwyczaj w tym przypadku chodzi o naukowych firmach i laboratoriach badawczych.

W innym miejscu eksperci Data Science zajmują się zaawansowaną analityką danych. Polega ona na biznes-analiza, opracowanie nowych modeli, testy i "docieranie" nowe możliwości w środę. Taki pracownik jest w pełni odpowiedzialny za swoje zadanie — od projektu do jej bezpośredniego wpływu na biznes. W branży IT takie podejście nazywa się "full-stack". Czasami Data Scientist zajmuje się wyłącznie przetwarzaniem danych i budowy modeli, wszystko zależy od konkretnej firmy, jej działalności i zadań.

Data Scientist’s obecnie bardzo poszukiwani na rynku

Co powinien umieć Data Scientist

Jak zwykle, specjaliści w tej dziedzinie mają dobrą wiedzę w zakresie matematyki, a nawet rozwoju oprogramowania. Oznacza to, że programiści i naukowcy w dziedzinie matematyki. Jednak w Data Science ważne są również biznes-umiejętności: specjalista powinien się orientować w procesach biznesowych, rozumieć problemy klienta, tworząc na ich podstawie zadania i optymalny sposób jego rozwiązania.

Data Science obejmuje kilka branż

Dlatego analiz ważne jest zrozumieć, jak działa biznes, jakie problemy rozwiązuje, i jak można mu pomóc stać się jeszcze bardziej efektywne. A potem wypróbować swoje umiejętności na dużych tablicach danych. W przeciwnym razie można zapobiec błąd: na przykład, jeśli pracownik posiada dobrze zakorzenionymi szkoleniem, to nie znaczy, że trzeba stosować tej metody w każdym przypadku. Często problem rozwiązuje się łatwiej, i dobry Data Scientist może zobaczyć wszystkie sposoby jej rozwiązania i wybrać najlepsze.

Data Science i uczenie maszynowe

Przy tym praca Data Scientist'a jest nierozerwalnie związana z maszyny szkoleniem. Obsługuje tablice danych, znajdzie w nich nowe połączenia i prawidłowości za pomocą algorytmów uczenia maszynowego, i buduje modele. Model w swej istocie jest algorytm, który można użyć do rozwiązywania problemów biznesowych.

Jako przykład można przytoczyć algorytmy, które korzystają z usług taksówek, które przewidują popyt. Lub urządzenie, w stanie zbudować optymalną trasę w j. polskim. Aby to zrealizować, należy przetwarzać duże ilości danych i budować modele, czym zajmuje się Data Scientist. To samo odnosi się do wyszukiwarek, głosowych asystentów i zalecenie usług — bez nauki o danych oni po prostu nie mogli by istnieć.

Wszystkie sieci społecznościowe istnieją dzięki Data Science

Jak stać się specjalistą Data Science

Wiele idą w ten obszar z uniwersyteckim wykształceniem, jednak pomimo faktu, że jest ono naprawdę daje podstawową wiedzę, często oddzielonych od praktyki. Dotyczy to w szczególności więzadła IT i biznesu. Najlepszym rozwiązaniem — uczyć się Data Science u tych, którzy już działa w tej dziedzinie i korzystać z ich doświadczenia. Śledzić trendy i uczestniczyć w rzeczywistych projektach, a nie tylko studia teorii i uczniowie z matematyki. Wszystko to można uzyskać na specjalnym , który uczy się pracownicy firmy EORA, "Yandex.Zen" i inni działacze branży z wieloletnim doświadczeniem.

W ramach kursu można nauczyć się podstaw programowania na Python i analizy danych, matematyki i statystyki dla Data Science, Data Engineering i innych dyscyplin. Ale najważniejsze — można pracować ci niezbędne umiejętności, które są potrzebne do dobrego specjalisty w tej dziedzinie — zrozumieć, jak działa nauka o danych, i jak zmienia biznes na lepsze (soft skills).

Część programu kursu Data Science w Skillbox

Ponadto, wszystkie oferty są oparte na rzeczywistych zadań w praktyce Data Science, czyli na wyjściu będzie swój repozytorium git, który można pokazać pracodawcy. A pomogą w tym zawodowe nauczycieli i specjalne symulatory dotycząca uczenia się. W przyszłości będziesz mógł pracować w dowolnej wybranej branży — od handlu i podróży do medycyny, a nawet e-sportu. Eksperci w danych teraz potrzebne są zawsze.

Można Nauczyć się od podstaw — najważniejsze to mieć chęci do nauki i rozwoju. Kieruneknaprawdę bardzo obiecujące: nie potrzebnie zajmuje 1 miejsce w rankingu najbardziej poszukiwanych zawodów w 2020 roku.

Stać się specjalistą w Data Science