Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
- 28.09.2020
- Денис Гордеев
-
6 753
Как стать Data Scientist’ом: рассказываем по-простому
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.
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.
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.
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».
С наступлением летней жары так и тянет окунуться в прохладную воду реки или озера. И такое решение может быть небезопасным! Эксперты Пермского Политеха рассказали, от чего водоемы становятся мутными и грязными, почему нельзя купаться рядом с утками и мостами, что находят в запрещенных для отдыха местах, какие инфекции можно подхватить и как не заболеть после купания.
Ученые смоделировали эволюцию одного из спутников Плутона и заключили, что замерзший древний океан под его поверхностью не способствовал криовулканизму.
На стыке трех литосферных плит у Красного моря заметили необычный вулканический процесс: где-то магма поднимается равномерным потоком, где-то — по частям. По мнению геологов, такой «пульс» вызван тем, что в некоторых местах магма с большим трудом пытается пробиться на поверхность.
Группа российских ученых из Института прикладной математики имени М. В. Келдыша РАН и МФТИ провела детальное численное исследование источников шума, генерируемых крылом прототипа сверхзвукового бизнес-джета в режиме посадки. Эта работа, сочетающая передовые методы вычислительной гидродинамики и аэроакустики, впервые позволила с высокой точностью локализовать и охарактеризовать основные зоны шумообразования вблизи полноразмерной геометрии крыла модели прототипа сверхзвукового пассажирского самолета в посадочной конфигурации.
Состояние паралича, в которое впадают разные виды животных, хорошо известно и задокументировано. Обычно оно считается защитной реакцией в случае опасности, но никаких доказательств этому до сих пор нет. Особенно загадочным остается поведение обитателей океана, притворяющихся мертвыми. Ученые проверили существующие объяснения этого эффекта и сделали неожиданные выводы.
Квантовые спиновые жидкости (КСЖ) обещают ученым развитие в областях квантовых вычислений и передачи энергии без потерь. В них магнитные моменты частиц теоретически не должны упорядочиваться даже при охлаждении до абсолютного нуля температур.
Радиотелескопы уловили очень короткий сигнал, и по его характеристикам стало ясно, что он не может быть естественного происхождения. Астрономы пришли к выводу, что источник находился в околоземном пространстве — там, где уже более полувека летает «мертвый» аппарат NASA.
Группа российских ученых из Института прикладной математики имени М. В. Келдыша РАН и МФТИ провела детальное численное исследование источников шума, генерируемых крылом прототипа сверхзвукового бизнес-джета в режиме посадки. Эта работа, сочетающая передовые методы вычислительной гидродинамики и аэроакустики, впервые позволила с высокой точностью локализовать и охарактеризовать основные зоны шумообразования вблизи полноразмерной геометрии крыла модели прототипа сверхзвукового пассажирского самолета в посадочной конфигурации.
Вид антилоп, с ледникового периода привыкший к массовым миграциям, пытается вернуться в свой исторический ареал, когда-то достигавший Днепра. Однако их нетипичные для травоядных привычки вызывают сильнейшее отторжение у сельских жителей, предлагающих массово уничтожать их с воздуха. С экологической точки зрения возвращение этих животных весьма желательно, но как примирить их с фермерами — неясно.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
ПонятноИз-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
ПонятноНаши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
ПонятноМы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно
Комментарии