🚀💳 Trustee Plus - більше ніж криптогаманець з європейською платіжною карткою. Спробуй 👉
Марія БровінськаВойти в IT
30 апреля 2022, 09:07
2022-04-30
Войти в IT. 7 способов освоить Data Science и получить работу c Big Data
Научиться профессии, которая бы позволяла работать удаленно, быть в тренде мировых перспектив и открывать новые возможности в IT — реально. Сегодня говорим о том, как стать Data Science-специалистом.
Научиться профессии, которая бы позволяла работать удаленно, быть в тренде мировых перспектив и открывать новые возможности в IT — реально. Сегодня говорим о том, как стать Data Science-специалистом.
Содержание
Кто такой Data Scientist
Data Science — это работа с большими данными (англ. Big Data). Большие данные — это огромные объемы неструктурированной информации: например, метеоданные за какой-то период, статистика запросов в поисковых системах, результаты спортивных соревнований, базы данных геномов микроорганизмов и многое другое. Ключевые слова здесь — «огромный объем» и «неструктурированность». Для работы с такими данными используют математическую статистику и методы машинного обучения.
Специалист, выполняющий такую работу, называется дата-саентистом (или Data Scientist). Он анализирует обширные данные (Big Data), чтобы делать прогнозы. Какие прогнозы зависят от того, какую задачу нужно решить. Итог работы дата-сайниста — прогнозная модель. Если упростить, это программный алгоритм, находящий оптимальное решение поставленной задачи.
Очень многие сервисы, к которым мы уже привыкли, создали дата-саенисты. И вы сталкиваетесь с результатами их работы каждый день. К примеру, это прогнозы погоды, чат-боте, голосовые помощники… А еще алгоритмы, рекомендующие музыку и видео под вкус конкретного пользователя. Список друзей в социальных сетях — также результат Data Science. В основе поисковиков и программ для распознавания выражений также лежат алгоритмы, написанные дата-саентистами.
«Data Science проекты, особенно учитывая молодость сферы, всегда создают много так называемого технического долга — работы по поддержанию жизнеспособности решения. И чем на большем количестве костылей решение стоит, тем больше работы по его поддержке нужно», — говорит Data Science Team Lead в DataRobot, заведующий кафедры Data Science в Projector Institute Александр Руппельт.
Работа эта не из приятных, но кому-то ее делать надо, поэтому для дата сайнтиста джуниора уровня это может быть хорошим початком, добавляет Александр.
По его словам, с точки зрения перспективности направлений в будущем, то сейчас очень хорошо выглядит MLOps направление, которое отвечает за стабильность работы предиктивных моделей в продакшне. Кроме того, будет продолжаться развитие направления оркестрации и автоматизации Data Science решений.
Что нужно знать, чтобы стать Data Scientist
Чтобы стать таким специалистом, нужно знать математику, математическую статистику, программирование, принципы машинного обучения и отрасль, где это будет использоваться. Гуманитариям освоять эту профессию может быть непросто: для работы в Data Science требуется хорошее знание математики и программирования.
Основные знания, которые должен иметь специалист Data Scientist: точнее теория вероятностей, статистика и дискретная математика. Знания математики необходимы и для машинного обучения, что предполагает также использование линейной алгебры
DataCamp устраивает распродажу 60% на подписку. Всего 69$ в год на все курсы платформы
На курсе всего за 15 уроков вы изучите базы Data Science без навыков кодинга. Вы узнаете, что такое A/B тестирование, анализ временных рядов и машинное обучение.
Этот курс подходит как для профессионалов, так и начинающих. Курс Python поможет вам понять разные типы машинного обучения, системы рекомендаций и многие другие концепции Data Science, которые помогут вам начать свою карьеру в этом направлении.
На Udemy очередная распродажа — стоимость курсов начинается от $11.99.
Курс подойдет тем, кто хочет стать специалистом по данным или узнать больше об этой сфере. На курсе будут рассмотрены такие темы, как Data Visualization, Deep Learning, Machine Learning, Statistics.
Благодаря этому курсу, вы будете иметь широкое понимание массивной параллельной обработки данных, исследования и визуализации данных, а также расширенного Machine learning и Deep learning.
На курсе вы изучите процесс обработки данных, в частности, способы создания эффективных визуализаций данных. Научитесь работать с данными в течение всего процесса обработки данных, от запуска конвейеров до преобразования данных, построения моделей и развертывания решений в облаке.
Школа дает дополнительную скидку 5% по промокоду dev5 на все курсы.
После курса вы сможете самостоятельно написать простые SQL запросы, составить отчеты в Power BI или сделать прототип DS проекта, а затем войти в большую команду.
Roosh запускает новую образовательную платформу AI HOUSE CLUB для ML/AI-специалистов и дата сайнтистов. Рассказываем, как подать заявку и чему будут учить
