• Добавить в закладки
  • Facebook
  • Twitter
  • Telegram
  • VK
  • Печать
  • Email
  • Скопировать ссылку
Партнерский материал

Не только для гениев: развенчиваем популярные мифы о Data Science

Data Science — одна из самых популярных и высокооплачиваемых профессий сегодня. Попасть в эту сферу пытаются и матерые программисты, и переучивающиеся гуманитарии. Сложно ли стать дата-сайентистом и нужно ли для этого быть гением математики и программирования? Рассказываем, развенчивая популярные мифы.
/ ©sciencenews.org

Необходимо профильное образование

Ведущие специалисты в отрасли Data Science в большинстве своем оканчивали профильные вузы с сильной программистской и математической подготовкой. Но диплом MIT или Физтеха за вас код не напишет и алгоритм не составит. Для этого нужен мозг, который, к счастью, есть у всех.

Войти в DS, что называется, «с улицы», вполне реально. Но мы не будем вам рассказывать, что это просто и под силу любому. Отрасль «хайповая», конкуренция среди начинающих высокая, так что учить и понимать придется очень много. Если не хотите плестись в хвосте — стоит записаться на курс «Профессия дата-сайентист», где вы получите структурированную и необходимую информацию.

Работа скучная и монотонная

Рутинные задачи, которые не развивают мозг и вызывают лишь задание спихнуть их на кого-нибудь другого, встречаются в любой отрасли. Будут они и у начинающих дата-сайентистов: но скука — явно не про это работу. Специалисты в DS решают задачи из самых разных областей: медицины, финансов, разработки ИИ, медиа, тысячи их! И везде приходится вникать в нюансы и общаться со специалистами.

Кстати, попутно развенчивается миф о том, что в Data Science поголовно собираются лишь гики-интроверты. Там, где необходимо собирать, аккумулировать и обрабатывать данные (пусть даже неперсонализированные), интроверту прижиться сложно. Кроме того, нужно убеждать начальников и заказчиков, объяснять свои концепции и защищать идеи. И ваше красноречие окажется только плюсом.

Здесь сплошная математика!

Да, основные алгоритмы Data Science построены на математических преобразованиях и требуют понимания. Но если вы не умеете вычислять производные сложных функций в уме, это не означает, что путь сюда вам заказан.

©becominghuman.ai

Если вы получили качественное образование в гуманитарной сфере, то и точные науки вы сможете освоить. Для этого важно процессе обучения решать реальные кейсы, которые станут частью вашего портфолио. енторы и тьюторы помогут вам дойти до конца обучения, всегда поддержат мотивацию и спасут в сложных ситуациях. На этих принципах построена программа курса «Профессия дата-сайентист» в Skillfactory.

Главное здесь не гениальность, а усидчивость и любовь к тому, чем вы хотите заниматься. Кроме того, DS базируется не только и не столько на математике: важно уметь выхватывать взаимосвязи и закономерности, решать задачи максимально простым и нересурсоемким путем, писать эффективный и понятный код.

Достаточно прочитать хорошую книгу

Кстати, об учебниках: их по Data Science существует очень много. Какие-то написаны хуже, какие-то — лучше: суть не в этом, а в том, что книжных знаний для получения квалификации попросту недостаточно. Самое важное — практика. Прочитав десятки книг, вы можете отлично знать, как работает та или иная модель, но когда код не будет работать, это поставит вас в ступор. Только постоянная проверка кода на практике, непрерывные спотыкания о проблемы и активный поиск их решения сделают из вас классного специалиста.

Именно поэтому теоретические материалы лучше дополнить прохождением курсов, таких, например, как «Профессия Data Scientist» от SkillFactory. На каждом его этапе вы будете решать реальные кейсы, которые потом станут частью вашего портфолио и помогут справиться с любыми проблемами, возникающими в работе.

Нужно сперва изучить хоть какой-то язык программирования

Конечно, уже имеющиеся знания написания кода будут большим плюсом. Однако язык, который вам нужно знать в первую очередь, — это английский. Ведь именно на нем написана почти вся документация и даны самые ценные советы на Stackoverflow. Более того, основная часть команд в коде совпадает с английскими словами.

Не забываем и о том, что многие проекты в DS создают интернациональные команды и для зарубежных заказчиков. Так что, прежде чем взяться за книгу по коду, лучше освежите в памяти учебник английского. Advanced Level вполне может стать вашим конкурентным преимуществом.

Data Science — это магия, которая пониманию не поддается

Как говорил знаменитый писатель-фантаст Артур Кларк, любая достаточно развитая технология неотличима от магии. Data Science со стороны может выглядеть так же, но как только вы начнете углубляться в эту область, поймете, что никакой магии здесь нет. Только строгие алгоритмы, которые работают в одних ситуациях и бесполезны в других.

©towardsdatascience.com

А если вы постоянно слышите о том, что люди, работающие в Data Science, ничего в этом, на самом деле, не понимают… Что тут скажешь, у вас просто нормального дата-сайентиста не было. Записывайтесь на курс от Skillfactory и познакомьтесь с людьми, которые вам все объяснят и разжуют.

Декабрь – отличный повод порадовать друг друга. С 11 декабря каждый, кто выберет курс в SkillFactory, получает не только скидку 50% на обучение, но и мешок подарков. А именно: микрокурс по созданию телеграмм-бота, гайд по написанию резюме и курс по Google Sheets.

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl + Enter.
Подписывайтесь на нас в Telegram, Яндекс.Новостях и VK
Предстоящие мероприятия
Вчера, 12:58
Алиса Гаджиева

В Северной Ирландии нашли неолитическое поселение возрастом не менее 5800 лет. Пока не ясно, почему люди обосновались именно там, но известно, что спустя тысячелетия за эти земли воевали могущественные королевства.

Вчера, 07:30
Мария Азарова

Авторы нового исследования провели эксперимент почти с 70 собаками разных пород, чтобы узнать, как они реагируют на вой одного волка и целой стаи.

Позавчера, 07:07
Мария Азарова

Согласно выводам авторов нового исследования, прием витамина D коррелирует с более низкой вероятностью того, что взрослый мужчина предпримет попытку суицида или членовредительства.

2 февраля
НИУ ВШЭ

Изучая потребление алкоголя, экономисты и социологи обычно связывают его с условиями жизни людей и их человеческим капиталом: образованием, опытом работы, знаниями. Ученые из Лаборатории исследований рынка труда и Лаборатории экономико-социологических исследований НИУ ВШЭ обратили внимание на некогнитивные навыки, формирующиеся в детстве и подростковом возрасте, и выяснили, что эти качества во многом определяют вероятность злоупотребления спиртным и сокращают степень влияния образования.

Вчера, 07:30
Мария Азарова

Авторы нового исследования провели эксперимент почти с 70 собаками разных пород, чтобы узнать, как они реагируют на вой одного волка и целой стаи.

3 февраля
Василий Парфенов

«Недостаточно комковатая» — так описал обнаруженную аномалию один из авторов нового исследования. В нем на основе наблюдений сразу двух обсерваторий, работающих с разными диапазонами излучений, удалось создать карту распределения материи во Вселенной с беспрецедентной точностью. Благодаря этому выяснилось, что стандартная модель — главная современная теория мироустройства, описывающая все частицы, поля и взаимодействия, кроме гравитации — имеет все шансы быть неполной.

10 января
Алиса Гаджиева

Исследователи, изучающие систему обороны Великой стены, обнаружили следы более 130 секретных сквозных проходов и полагают, что это только начало.

25 января
Василий Парфенов

Пока фанаты SpaceX увлеченно следят за достижениями компании, астрономы грустно наблюдают, как их работа становится сложнее с каждым запуском спутников Starlink. Прогресс не проходит без жертв. Поэтому различные научные ассоциации ищут способы снизить негативное влияние множества новых рукотворных объектов в околоземном пространстве на качество данных, получаемых телескопами. Некоторые решения со стороны выглядят экстремальными — например, теперь лазеры для корректировки адаптивной оптики можно не выключать, если в поле зрения есть спутник Starlink. А это десятки ватт излучения!

9 января
Александр Березин

Избыточный вес убивает куда больше людей, чем войны с голодом вместе. До самых недавних пор это объясняли то «мусорным» фастудным питанием, то недостаточными физическими нагрузками. Научные работы показывают: эти гипотезы были неверны. За последние полвека сильно потолстели даже лабораторные животные, корм и нагрузки которых не менялись. Эпидемия лишнего веса действительно убийственна, но ее причина не в калориях или нехватке нагрузки. А в чем же? Naked Science исследует для вас этот вопрос.

[miniorange_social_login]

Комментарии

Написать комментарий

Подтвердить?
Подтвердить?
Не получилось опубликовать!

Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.

Понятно
Жалоба отправлена

Мы обязательно проверим комментарий и
при необходимости примем меры.

Спасибо
Аккаунт заблокирован!

Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.

Понятно
Что-то пошло не так!

Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.

Понятно
Лучшие материалы
Войти
Регистрируясь, вы соглашаетесь с правилами использования сайта и даете согласие на обработку персональных данных.
Ваша заявка получена

Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.

Понятно
Ваше сообщение получено

Мы скоро прочитаем его и свяжемся с Вами по указанной почте. Спасибо за интерес к проекту.

Понятно

Сообщить об опечатке

Текст, который будет отправлен нашим редакторам: