Data Science для начинающих: термины, применение, образование и вход в профессии

Сбор и изучение информации становятся обязательными для современного бизнеса. Из-за этого возник огромный спрос в специалистах в области данных. Разберемся, как стать data scientist с нуля и зачем это нужно.

Кто такой профессионал в Data Science

Data Scientist — это работник, который занимается изучением данных для нахождения закономерностей, построения моделей и поиска решений на основе полученных выводов. Data Scientist имеет знания из статистики, машинного обучения, программирования. Это помогает ему работать с big data и извлекать ценные инсайты.

В своей работе специалист использует различные инструменты и технологии: Python, R, SQL, библиотеки для изучения данных и визуализации (например, Pandas, Matplotlib), а также облачные платформы для изучения больших данных. Получить нужные навыки можно, пройдя дата сайнс курсы.

Многие бизнес-задачи до сих пор решаются без анализа. Например, менеджеры проводят расчеты в Excel, а директора магазинов прогнозируют спрос на товары, полагаясь на личный опыт. Однако такие подходы отнимают время, зависят от субъективных факторов и часто оказываются неточными. Здесь на помощь приходит Data Scientist. Этот специалист автоматизирует процессы принятия решений, делают их более точными и объективными.

Задачи специалиста по Data Science

Основные задачи сотрудника в области датасайнс включают:

• Сбор данных. Это поиск, обработка и подготовка данных из нескольких источников: баз данных, API, сайтов.

• Очистка сведений. Удаление ошибок, пропусков и аномалий для повышения качества анализа.

• Анализ фактов. Исследование информации с помощью статистических методов для обнаружения закономерностей.

• Построение моделей. Разработка и проверка моделей машинного обучения для прогнозирования или классификации.

• Визуализация фактов. Создание наглядных графиков и отчетов, чтобы показать результаты поиска.

Ключевой инструмент Data Scientist — это разные данные. Однако чтобы они приносили пользу, компания должна заранее создать подходящую инфраструктуру для их сбора, обработки и хранения. Без этого даже продвинутые алгоритмы не смогут решить бизнес-задачи.

Специалист использует собранные данные, чтобы разрабатывать точные модели и алгоритмы, способные:

• Прогнозировать спрос на товары и услуги.

• Оптимизировать логистические процессы.

• Автоматизировать рутинные задачи.

• Выявлять закономерности, которые сложно заметить вручную.

Например, вместо субъективных прогнозов руководителей Data Scientist создает систему, которая автоматически анализирует исторические данные, учитывает сезонность, региональные особенности и рыночные тренды.

Что требуется для начала карьеры

Для старта карьеры в Data Science потребуются следующие навыки и знания:

• Знания в программировании. Изучение основ Python или R, а также умение работать с SQL для управления базами данных.

• Аналитические сервисы. Навыки работы с различными библиотеками.

• Высшая математика. Изучение теории вероятностей, регрессионного анализа, матриц и других ключевых концепций.

• Машинное обучение. Знание базовых алгоритмов и библиотек (например, PyTorch). Важно знать и многое другое.

• Работа с биг дата. Базовое понимание технологий обработки массивов данных (Hadoop, Spark).

Востребованность и перспективность профессии

Профессия пользуется высоким спросом на рынке труда благодаря росту объемов данных и потребности бизнеса в их анализе. Согласно исследованиям, спрос на специалистов в этой области продолжает расти, а зарплаты остаются конкурентоспособными.

Основные преимущества профессии:

• Международный спрос. Навыки Data Scientist нужны в разных странах.

• Высокий уровень дохода. Зарплаты начинаются от 80 000 – 100 000 рублей для новичков.

• Перспективы развития. Возможен переход в смежные области, такие как искусственный интеллект или аналитика больших данных.

Конечно, есть и свои минусы. Например, это высокий порог входа. То есть без освоения особых навыков работать по специальности вы не сможете. Чтобы избежать этого советуем пройти курс обучения в Академии Eduson.

Дата-сайентист — это профессионал, востребованный практически в любой отрасли. Благодаря универсальности методов анализа данных такой специалист может работать как в коммерческих компаниях, так и в научных и технологических проектах.

Профессия Data Scientist подходит для тех, кто любит решать сложные задачи, работать с информацией и применять аналитическое мышление. Направление открывает возможности для самореализации.