Марія БровінськаУвійти в ІТ
30 квітня 2022, 09:07
2022-04-30
Увійти в IT. 7 способів освоїти Data Science та отримати роботу з Big Data
Навчитися професії, яка дозволяла б працювати віддалено, бути в тренді світових перспектив та відкривати нові можливості в IT — реально. Сьогодні говоримо про те, як стати Data Science-спеціалістом.
Навчитися професії, яка дозволяла б працювати віддалено, бути в тренді світових перспектив та відкривати нові можливості в IT — реально. Сьогодні говоримо про те, як стати Data Science-спеціалістом.
Зміст
Хто такий Data Scientist
Data Science — це робота з великими даними (англ. Big Data). Великі дані — це величезні обсяги неструктурованої інформації: наприклад, метеодані за якийсь період, статистика запитів у пошукових системах, результати спортивних змагань, бази даних геномів мікроорганізмів та багато іншого. Ключові слова тут — «величезний обсяг» та «неструктурованість». Щоб працювати з такими даними, використовують математичну статистику та методи машинного навчання.
Фахівець, який виконує таку роботу, називається дата-саєнтистом (або Data Scientist). Він аналізує великі дані (Big Data), щоб робити прогнози. Які саме прогнози залежать від того, яке завдання потрібно вирішити. Підсумок роботи дата-саєніста — прогнозна модель. Якщо спростити, це програмний алгоритм, який находить оптимальне розв’язання поставленої задачі.
Дуже багато сервісів, до яких ми вже звикли, створили дата-саєністи. І ви стикаєтеся з результатами їхньої роботи щодня. Наприклад, це прогнози погоди, чат-боті, голосові помічники… А ще алгоритми, що рекомендують музику та відео під смак конкретного користувача. Список друзів у соціальних мережах — також результат Data Science. В основі пошукових систем та програм для розпізнавання виразів також лежать алгоритми, написані дата-саєнтистами.
«Data Science проєкти, особливо враховуючи молодість сфери, завжди створюють багато так званого технічного боргу — роботи з підтримки життєздатності рішення. І чим на більшій кількості костилів рішення стоїть, тим більше роботи з його підтримки потрібно», — каже Data Science Team Lead в DataRobot, завідувач кафедри Data Science в Projector Institute Олександр Руппельт.
Робота ця не з приємних, але комусь її робити треба, тому для дата сайнтиста джуніор рівня це може бути гарним качаном, додає Олександр.
За його словами, з точки зору перспективності напрямів у майбутньому, то наразі дуже непогано виглядає MLOps напрям, який відповідає за стабільність роботи передиктивних моделей у продакшні. Крім цього, буде продовжуватись розвиток напряму оркестрації та автоматизації Data Science рішень.
Що треба знати, аби стати Data Scientist
Щоб стати таким спеціалістом, потрібно знати математику, математичну статистику, програмування, принципи машинного навчання і галузь, де це використовуватиметься. Гуманітаріям освоювати цю професію може бути непросто: для роботи в Data Science потрібне добре знання математики та програмування.
Основні знання, які повинен мати фахівець Data Scientist: точніше теорія ймовірності, статистика та дискретна математика. Знання математики необхідні й у машинного навчання, що передбачає також використання лінійної алгебри
DataCamp влаштовує розпродаж 60% на передплату. Всього 69 $ на рік на всі курси платформи
На курсі всього за 15 уроків ви вивчите бази Data Science без навичок кодингу. Ви дізнаєтеся, що таке A/B-тестування, аналіз часових рядів та машинне навчання.
Цей курс підходить як для професіоналів, так і для початківців. Курс Python допоможе вам зрозуміти різні типи машинного навчання, системи рекомендацій та багато інших концепцій Data Science, які допоможуть вам розпочати свою кар'єру в цьому напрямку.
На Udemy черговий розпродаж — вартість курсів починається від $11.99
Курс підійде тим, хто хоче стати фахівцем за даними або дізнатися більше про цю сферу. На курсі будуть розглянуті такі теми як Data Visualization, Deep Learning, Machine Learning, Statistics.
Завдяки цьому курсу, ви матимете широке розуміння масивної паралельної обробки даних, дослідження та візуалізації даних, а також розширеного Machine learning та Deep learning.
На курсі ви вивчите процес обробки даних, зокрема способи створення ефективних візуалізацій даних. Навчіться працювати з даними протягом всього процесу обробки даних, від запуску конвеєрів до перетворення даних, побудови моделей та розгортання рішень у хмарі.
Школа дає додаткову знижку 5% за промокодом dev5 на всі курси.
Після курсу ви зможете самостійно написати прості SQL запити, скласти звіти в Power BI, або зробити прототип DS проєкту, а потім увійти у велику команду.
