Как стать Data Scientist'ом: рассказываем по-простому — Naked Science
Партнерский материал

Как стать Data Scientist’ом: рассказываем по-простому

Об этой профессии говорят и пишут все: рассказываем, чем занимаются Data Scientist’ы и легко ли стать одним из них с нуля.
Что вы знаете об этой профессии? / © District Data Labs

Еще лет десять назад о «науке больших данных» слышали только отдельные ученые, а сегодня data science называют «самой сексуальной профессией XXI века». Это неудивительно, ведь качественная работа с данными — ключ к успеху как для больших корпораций, так и для стартапов на несколько десятков человек.

Data Science применяется почти во всех сферах человеческой деятельности: в маркетинге — для повышения эффективности рекламы, в сельском хозяйстве — для прогнозирования цен на продукцию, в банковской сфере — для принятия решений о выдаче кредитов и ссуд. Список этот можно продолжать чуть ли не до бесконечности; важно, что специалисты, умеющие извлекать из огромных массивов информации полезные данные для бизнеса, нынче в цене.

Если вам хочется стать повелителем Big Data и научиться управлять информационными потоками, мы расскажем, что для этого нужно и как быстро и безболезненно влиться в новую для вас сферу. Было бы желание!

Что нужно знать

Тем, кто не связан со сферой IT, Data Science зачастую кажется чем-то вроде магии. Но для того, чтобы этим заниматься, не нужна ни волшебная палочка, ни полученый от предков дар. Достаточно ясной головы и усидчивости.

Итак, первым делом нужно знать язык — да не язык программирования, а английский. На нем написана большая часть документации, да и названия моделей, функций и команд в коде тоже взяты из него. Идеального британского произношения и словарного запаса в 20000 слов вам не понадобится, но научиться бегло читать придется однозначно.

Учиться придется много, но это окупится со временем / © Bardess Group

Второе необходимое условие — какой-то из языков программирования. Если у вас покрылся холодным потом лоб от школьных мучений с Pascal или C++, у нас есть хорошая новость. Основной инструмент для работы в Data Science — Python, один из самых простых для понимания и работы языков программирования. «Простое лучше, чем сложное, а сложное лучше, чем запутанное», гласят принципы Python. Так что не пугайтесь: это будет вам под силу.

Ну и третье — не последнее, но очень важное: придется освежить в голове знания основ высшей математики и статистики. Возможно, даже выучить что-то новое для себя. Если вы освоите эти три пункта хотя бы на твердую четверку — считайте, что вам открыт путь в мир больших данных и больших зарплат. Но это далеко не финиш: войдя в эту реку однажды, плыть по течению не получится. Нужно будет все время грести — учить новые фреймворки, читать документацию и знакомиться с инновационными подходами к данным.

Как учиться

Казалось бы, цели намечены, а задачи ясны — но с чего начать и как выстроить план обучения? Даже человека, который уже немного знаком с программированием и компьютерными науками, переизбыток фреймворков, туториалов и библиотек может попросту ввести в ступор. Обучающих видео и статей на разных ресурсах тоже не счесть — но нырять в это все в случайном порядке, то уже через пару дней можно и не вспомнить, зачем все это началось.

Структурированный подход — вещь неочевидная, но очень важная. Отдельные элементы нужных знаний можно сравнить с кирпичами, которые сами по себе просты. Но возвести из этих кирпичей хороший дом без подробного предварительного плана попросту невозможно: получится что-то не очень пригодное для жилья.

Сперва вы будете чувствовать себя как-то так. Но это пройдет / © My Modern Met

Поэтому если уж вы всерьез решили освоить эту специальность, то лучше не пытаться с наскоку пересмотреть все видео по теме на Youtube, а пройти структурированный курс. При этом не придется переживать о том, что вы чего-то не знаете: школа GeekBrains обучает Data Science с нуля — даже тех, для кого «питон» это такая змея, а «интеграл» — группа Бари Алибасова.

Программа этого курса, несмотря на ее объем и насыщенность информацией, достаточно проста для понимания: знания в ней даются от простых к сложным, от базовых понятий к продвинутым инструментам анализа. После обучения в GeekBrains у вас в голове будет по полочкам разложено все, что нужно для работы: как писать запросы к базам данных, как создавать облачные сервера, как искать информацию, тестировать гипотезы и находить корреляции в данных.

Что можно делать

Как мы уже говорили, Data Scientist’ы нужны почти в любых сферах деятельности. Поэтому выбор карьерных путей в этой профессии невероятно широк. Data Science — междисциплинарная наука, поэтому позволяет охватить сразу несколько жизненных интересов.

Data Science — море возможностей / © EdX Blog

Если вам интересна медицина – вы можете разрабатывать системы для предварительной постановки диагноза и моделирования развития пандемий. Следите за политикой – можете участвовать в создании программ для анализа и прогнозирования результатов выборов. Любите машины? Создавайте комплексы сбора данных для беспилотных автомобилей.

Немаловажно, что спрос на Data Scientist’ов постоянно растет, и без работы вы не останетесь. К тому же в GeekBrains гарантируют выпускникам своего курса трудоустройство по полученной специальности в компании с мировым именем. Для этого основная часть курса состоит из практических задач — чтобы вы, придя на новую работу, сразу могли заняться делом, а не «забывать все то, чему вас учили».

Начать обучение.

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl + Enter.
10 часов назад
55 минут
Александр Березин

Два миллиона лет назад планета вошла в состояние крайне необычной неустойчивости. Раз за разом она стирала экосистемы Африки с лица земли, отчего наши предки снова и снова оказывались в сложном положении. Семьдесят тысяч лет назад их число сократилось в десять раз — ударил другой, совершенно неожиданный фактор. Пару сотен тысяч лет назад не только человечество, но вообще все наземные виды могли погибнуть от еще более разрушительной силы. 12,9 тысячи лет назад множество людей умерли и миллионы квадратных километров полностью выгорели из-за взрывов в атмосфере и огненного дождя. Как именно наш вид пережил все это?

Вчера, 10:26
9 минут
НИУ ВШЭ

Психолингвисты из Центра языка и мозга НИУ ВШЭ совместно с коллегами из Городского университета Нью-Йорка и Университета Штутгарта выяснили, чем отличается чтение на русском языке у разных групп читателей. Для этого они впервые использовали новый для билингвизма метод сравнения движения глаз взрослых носителей русского языка, русскоязычных детей и взрослых билингвов с разным уровнем владения языком.

6 часов назад
5 минут
Илья Ведмеденко

Снимки демонстрируют интерьер новой российской атомной многоцелевой субмарины — К-561 «Казань», принадлежащей к проекту 885М «Ясень-М».

15 июня
4 минуты
Сергей Васильев

Галактические нити крупномасштабной структуры Вселенной тянутся на сотни миллионов световых лет — и, как оказалось, вращаются, увлекая в движение все свои галактики.

Вчера, 10:26
9 минут
НИУ ВШЭ

Психолингвисты из Центра языка и мозга НИУ ВШЭ совместно с коллегами из Городского университета Нью-Йорка и Университета Штутгарта выяснили, чем отличается чтение на русском языке у разных групп читателей. Для этого они впервые использовали новый для билингвизма метод сравнения движения глаз взрослых носителей русского языка, русскоязычных детей и взрослых билингвов с разным уровнем владения языком.

16 июня
4 минуты
Сергей Васильев

При определенных внешних условиях растения резуховидки Таля могут отращивать новый необычный орган — «кантиль».

24 мая
23 минуты
Ольга Иванова

«Сексуальную революцию совершили задние сиденья автомобилей», – заявил в свое время американский общественный деятель Джерри Рубин. И ошибся. Раскрепощение нравов происходило задолго до появления машин, причем много раз. Оно напоминает движение маятника. Как и почему вершились «секшал революшнс» и стоим ли мы на пороге нового витка сексуальности или же нас ждет ужесточение морали? Об этом – в нашем материале.

9 июня
4 минуты
Ольга Иванова

Международная команда исследователей изучила геологию и условия существования самого большого моря в истории планеты — Паратетиса.

27 мая
51 минута
Александр Березин

Хотя в прессе много пишут об исключительно редких «побочках» от вакцин, практика показывает, что бояться надо совсем другого. Самым страшным врагом привитого остается... коронавирус. Даже после вакцин Pfizer или Moderna от него иногда умирают — и подобных случаев уже сотни. Разумеется, среди непривитых таких на порядки больше, но погибшим и членам их семей от этого не легче. Еще хуже то, что две из трех российских вакцин, похоже, защищают от ковида намного слабее Pfizer и Moderna. Это довольно странно с учетом того, что третий российский препарат в этом плане не уступает западным аналогам. Почему российские власти финансируют миллионные тиражи слабой вакцины, имея в распоряжении вполне полноценную?

[miniorange_social_login]

Комментарии

Написать комментарий

Подтвердить?
Лучшие материалы
Войти
Регистрируясь, вы соглашаетесь с правилами использования сайта и даете согласие на обработку персональных данных.

Сообщить об опечатке

Текст, который будет отправлен нашим редакторам: