Перед тем, как штурмовать data science курсы, искать онлайн способы изучить программирование и машинное обучение python, стоит разобраться с происхождением термина “data science”, и сферами применения самой специальности.
Так что же это такое?
Даже без глубокого погружения в тему, в названии термина читается работа с большими объемами данных, анализ данных, а также – аналитика этих самых “загадочных” данных. Но реальное применение подобной практики строится не только вокруг аналитик данных ради статистики, но иногда и для построения моделей, и извлечения искомой информации, путем ввода заданных данных, а в итоге получения предсказания по необходимым параметрам. Если коротко, то специалист, который знает, как происходит извлечение полезной информации из данных – и есть Data scientist.
Причины востребованности
Желающие стать специалистами по data science не так часто встречаются, как люди, которые решили пройти обучение программированию или дистанционное HTML обучение. Тем не менее запрос на профессионалов из этой сферы остается высоким благодаря нескольким факторам, вот некоторые из них:
- Data Scientist наиболее востребован в организациях с высоким уровнем цифровизации, среди которых такие сферы, как – логистика, производство, медицина, транспорт, торговля и банки.
- Привлечение специалистов по анализу больших данных помогает компаниям оптимизировать бизнес-процессы и повысить конкурентоспособность.
- Использование data science помогает исключить череду ресурсоемких процессов, связанных, например, с расчетом бюджетирования крупных проектов и не только.
На пути к успеху
Те, кто готов взяться за изучение этой востребованной профессии, и хотят достичь высоких результатов должны понимать, что становление специалиста может включать в себя обучение программированию или машинное обучение python, и не только. Вот несколько ориентиров для новичка:
- Главные знания, которые должен освоить Data Scientist кроются в изучении матанализа, прикладной математики и линейной алгебры.
- Крайне важны аналитические навыки, связанные с умением строить предположения, методами установления достоверности и их проверки.
- Программирование – это основа для извлечения, обработки данных, а еще – моделирования, составления визуального представления и проверки. Это один из ключевых навыков профессии
На что обратить внимание делая выбор
Обучение или data science курсы онлайн по данному направлению должны обязательно включать информацию о главных терминах с которыми Data Scientist постоянно сталкивается в своей работе.
Data Science выступает в связке с такими важными средствами как: искусственный интеллект; машинное обучение (помогает извлечь знание из массивов данных); глубокое обучение (задействует нейронные сети для более продвинутого анализа); Big Data (используется при обработке повышенных объемов данных, без четко выраженной структуры).
На чем зиждется и как стартует карьера
В работе спеца с большим опытом в сфере Big Data немалую роль играет совершенствование собственных навыков и постоянный рост квалификации. Это непосредственно связано с тем, что инструменты, с которыми приходится иметь дело постоянно совершенствуются и меняются.
А тем кто только вступает на путь, даже пройдя престижные курсы программирования онлайн, и получив базу знаний по части методик анализа – стоит поучаствовать в создании нескольких проектов, или даже создать их с нуля, по примерам, которые можно найти на тематических ресурсах, таких как Kaggle.