Data Science – что это такое?

По статистике zarplan.com, платформы по обзору зарплат в России, специалист Data Science в феврале 2023 может получать в среднем 250 467 рублей в месяц. Это привлекает к профессии все больше людей.

Однако многих останавливает мнение о технической сложности работы.  Нужно ли быть математическим гением, чтобы освоить науку о данных с нуля Data Science? Подробнее в статье.

Data Science — что это?

Data Science — это область на стыке статистики, математики, системного анализа и машинного обучения, которая охватывает все этапы работы с данными. Данное направление предполагает исследование и анализ сверхбольших массивов информации с целью получения практических результатов.

На обучении Data Science учатся собирать данные и работать с ними, чтобы получить понятную картину исследуемой реальности.

Например, опрос клиентов корпорации услуг. С помощью нужных инструментов специалист группирует всех клиентов на лояльных и не очень, определит закономерности и найдёт факторы, которые вызывают лояльность. В результате менеджмент сможет принять правильные решения для улучшения ситуации и повышения продаж.

Как Data Science изучает данные?  

Изучение данных делятся на 3 этапа: сбор данных, обработка и визуализация результатов.

Задачи Датасаентиста:

• найти каналы для сбора информации;
• проверить информацию (валидировать цифры, проверить, есть ли аномалии, убрать слишком отклоняющиеся значения);
• найти закономерности, изучить их, подтвердить или опровергнуть гипотезы, сделать выводы;
• визуализировать и презентовать результаты анализа.

Так как специалист работает с Big Data, то ему требуются специальные инструменты для анализа данных. Самыми полезными помощниками выступают:

• искусственный интеллект (ИИ);
• машинное обучение;
• нейронные сети;
• глубокое обучение.

Подробнее про инструменты

На курсах Data Science обычно изучаются следующие инструменты, помогающие в работе:

• язык программирования SQL. Помогает в работе с наборами фактов и отношениями между ними;
• Business Intelligence (или BI). Системы автоматически собирают и анализируют большие объемы данных из разных источников, соединяют в целостную картину в удобном формате и дают возможность строить отчетность;
• Excel. Популярный инструмент для работы с таблицами;
• язык программирования Python, его библиотеки Pandas/skleam/numpy и фреймворки. Помогают в обработке данных и построении моделей анализа;
• интерактивная информационная панель Dashboard. Помогает наглядно визуализировать и анализировать данные.

Если овладеете данными инструментами, то все начинающие вакансии Data Science будут вам открыты.

Какие знания нужны перед обучением?

Перед началом обучения вовсе не обязательно владеть даже минимальными знаниями о профессии. Всем необходимым умениям научат на курсах.

В стандартные программы обучения входят следующие разделы:

• введение в данные;
• статистика и ее углубленный вариант;
• математика;
• Python и другие языки программирования;
• машинное обучение.

Профессия подходит людям с математическим складом ума, аналитическими способностями, желанием докопаться до истины и усидчивостью.

Кроме технических умений и знаний, для успеха в профессии понадобятся и другие умения. Потому что специалисту нужно не только оценить данные, но и сделать выводы и часто даже донести их руководству. Большинство из них можно освоить также в процессе обучения.

КУРС

DATA SCIENCE ACADEMY

Научитесь использовать инструменты анализа данных, включая языки программирования и средства визуализации.

Soft и Hard skills

Идеально, если специалист владеет навыками из обеих групп: и техническими, и личными. Тогда шансы занять прибыльную и интересную должность резко возрастают.

Хорошие навыки Hard skills  —  это, когда специалист:

• умеет понять, чего хочет заказчик;
• умеет собирать, очищать, трансформировать и визуализировать данные;
• знаком с форматами отчетности и умеет ее правильно анализировать;
• умеет интерпретировать данные разными способами и обосновывать полученные выводы;
• способен проводить А/Б тесты и презентовать аналитику для руководителей;
• умеет разрабатывать требования к необходимым инструментам аналитики и сопровождать их внедрение.

Датасайентист с хорошими Soft skills:

• владеет методами математики и статистического анализа;
• умеет строить прототипы и скетчи;
• владеет абстрактным видением и мышлением;
• научился за цифрами видеть реальность;
• чувствует между событиями причинно-следственные связи;
• понимает свои и чужие эмоции, владеет хорошим эмоциональным интеллектом;
• умеет коммуницировать с другими, формировать рекомендации руководству бизнесов и их презентовать.

По сути Hard skills больше нужны именно дата сайентист, а Soft skills  —  ученому-аналитику, который занимается анализом результатов работы первого.

Карьерные направления

Отучившись, вы можете работать в следующих сферах:

• медицина;
• маркетинг и бизнес;
• экономика;
• журналистика;
• статистика;
• программирование;
• наука и исследования;
• другие направления, где требуется работать с большим объемом данных.

Где работает ученый по данным?

Работать датасайентист может как в компаниях онлайн, так и оффлайн, в интернет-проектах и стартапах. Среди подходящих должностей для профи в Data Science:

• ученый по данным;
• статистик;
• математик-программист;
• аналитик данных, аналитик или аналитик-исследователь;
• специалист по анализу данных;
• специалист по Big Data.

Разброс названий должности связан с тем, что у разных компаний разные требования. А некоторые просто не знают как назвать специалиста по данным и выбирают что-то более привычное.

В аналитических проектах дата сайентист может заниматься трансформацией данных или их обработкой. В первом случае вы будете превращать массивы в БД, а во втором  —  анализировать их и визуализировать.

Специалисты на должностях Data Engineer, разработчик баз данных и архитектор БД обычно занимаются трансформацией. За анализ, обработку и визуализацию отвечают аналитик, Data scientist, BI-специалист и ML Engineer. Последнее направление, ML Engineer, кстати, самое востребованное. Такой специалист занимается разработкой алгоритмов и ему найдётся больше возможностей трудоустройства.

Чем Data scientist отличает от аналитика по данным?

Ученый по данным и аналитик по данным  —  не одно и то же, как многие думают. Отличия следующие:

• объем данных, с которыми работают эти специалисты: специалисту по данным обязательно уметь обрабатывать Big Data, а аналитик не обязан знать инструменты обработки массивов;
• суть самой работы: дата сайентист собирает, группирует данные, ищет закономерности, визуализирует, на основании его результатов аналитик приданым делает реальные выводы;
• необходимые способности: учёному по данным важно владеть всеми Hard Skills, в то время как аналитику существеннее Soft Skills.

Профессиональные знания, умения и даже обязанности могут совмещаться в одном человеке, а название должности зависит от компании-работодателя. Если в проекте один специалист по данным, то часто он делает все. Если двое, то обязанности распределяют по выше описанным отличиям.

Как начать обучение?

Data Science — перспективное направление для заработка, однако без образования трудоустроиться будет очень сложно. Сегодня работодатели ищут профессионалов в свои команды.

Начать обучение вы можете в нашем онлайн-университете SF-Education. За 5 месяцев вы освоите:

• ключевые знания и навыки, необходимые для начала карьеры в Data Science;
• принципы работы с базами данных;
• программирование на языке Python;
• тему вычислительных финансов для решения прикладных задач;
• математический аппарат, необходимый для работы с моделями машинного обучения и эффективного бизнес-анализа.

Дополнительно вы получаете практику на основе реальных проектов, доступ в чат с преподавателями 24/7 и в закрытое сообщество с вакансиями для выпускников. А также безлимитный доступ к материалам курса и к учебной литературе, созданной нашими экспертами.

В конце обучения будет выдан документ установленного образца РФ о повышении квалификации.

Заключение

Data Science — это работа с большим объемом данных и превращение результатов в понятные схемы и графики для дальнейшего анализа.

Специалисты используют машинное обучение, искусственный интеллект и программные инструменты для аналитики и визуализации. Чтобы их освоить не нужно быть врожденным гениальным математиком. Вам достаточно обладать аналитическими способностями и усидчивостью.

Начать обучение с нуля Data Science можно в онлайн-университете SF-Education с преподавателями-практиками. Переходите по ссылке и получите бесплатный доступ к учебным материалам на 3 дня: https://sf.education/ds

Как стать Python разработчиком с нуля: подробное руководство

Сколько зарабатывает Python разработчик: подробный обзор