Как стать специалистом по данным — ответ за 9 простых шагов

Опубликовано: 2018-07-13

Согласно Harvard Business Review, наука о данных — самая популярная работа сегодня. Поскольку данные поступают с экспоненциальной скоростью, спрос на квалифицированных специалистов в области больших данных и науки о данных возрастает. IBM утверждает, что к 2020 году спрос на специалистов по данным вырастет на 28%.

Если вы хотя бы отдаленно связаны с сферой технологий/маркетинга, в этот момент возникает важный вопрос — «как быть специалистом по данным?» . Именно об этом мы и будем говорить. Но прежде чем мы начнем говорить, давайте сначала разберемся, кто такие специалисты по данным.

Итак, что такое наука о данных и кто такие специалисты по данным?

Наука о данных — это отрасль информатики, которая включает в себя использование огромных объемов данных и их анализ с использованием таких инструментов, как автоматизация, статистика, моделирование, аналитика и математика, для извлечения из них ценных идей для оптимизации роста бизнеса. Именно наука о данных занимается исследованием и изучением источника информации, расшифровкой скрытых внутри шаблонов и, в конечном итоге, преобразованием его в полезный ресурс для организаций.

Какую зарплату требуют специалисты по данным и аналитики?

Data Scientist — это объединение математика, компьютерного ученого и исследователя. Это новое поколение экспертов по данным, использующих лучшее из обоих миров — технологий и бизнеса. Помимо исследовательского мышления, специалисты по данным также обладают широким спектром технических и аналитических навыков, которые помогают им находить эффективные решения сложных проблем. Из-за того, что требуется такой всеобъемлющий набор навыков, многие новички часто задаются вопросом «как стать специалистом по данным?».


С таким огромным и быстро растущим спросом на специалистов по данным будет мудрым решением выбрать карьеру в области науки о данных. Но вопрос в том, с чего и как начать? Не беспокойтесь, в следующем разделе мы рассмотрим, как стать специалистом по данным.

Вот исчерпывающий список из 9 шагов, которые ответят на вопрос — как стать специалистом по данным?

  1. Оглавление

    Сделать статистику и прикладную математику

Наличие прочной основы математики и статистики обязательно, чтобы быть специалистом по данным. Особенно, если вы не занимаетесь информатикой или математикой, абсолютно необходимо освежить свои математические и статистические навыки. Хотя наиболее очевидным талантом специалиста по данным обычно является аналитика, ему необходимо дополнять этот навык наряду со статистическими инструментами.

  1. Развивайте умение кодировать

Когда вы имеете дело с данными, необходимо научиться кодировать, независимо от того, являетесь ли вы специалистом по данным, аналитиком данных или архитектором данных. От специалистов по данным ожидается хорошее знание языков статистического программирования, таких как Python, R и SAS.

Начните заниматься наукой о данных с помощью Python
  1. Думайте о больших данных

Когда вы находитесь на пути к тому, чтобы стать специалистом по данным, вы должны быть профессионалом, работающим с данными. Итак, расширяйте свою базу «данных», изучая и изучая инструменты больших данных, такие как Hadoop , MapReduce , Hive и Spark .

Поскольку специалистам по данным приходится анализировать и обрабатывать огромные объемы данных, их нельзя запустить на одной машине. Хорошее знание технологий больших данных поможет вам выполнять распределенную обработку данных.

  1. Привыкайте к базам данных

Специалист по данным должен хорошо понимать, как работают базы данных. Большинство коммерческих организаций используют MySQL или Cassandra в качестве программного обеспечения для управления базами данных для хранения и анализа данных. Таким образом, знакомство с работой баз данных, таких как MySQL, Cassandra, PostgreSQL и MongoDB , и это лишь некоторые из них, даст вам преимущество перед конкурентами в отрасли.

  1. Инвестируйте свое время в многомерное исчисление и линейную алгебру

Хотя некоторые из вас могут не одобрить эту рекомендацию, наука о данных в значительной степени зависит от инструментов и методов машинного обучения. Чтобы успешно использовать инструменты машинного обучения, необходимо иметь всесторонние знания в области исчисления и линейной алгебры. Чем больше у вас знаний об этих платформах, тем лучше будет ваш способ найти нестандартные решения для сложных проблем.

  1. Изучите обработку данных

Обработка данных, также известная как «обработка данных», представляет собой процесс преобразования необработанных неструктурированных данных в более удобные и ценные форматы для облегчения анализа данных.
Это один из самых важных моментов при ответе на вопрос «как быть специалистом по данным?». Это одна из самых важных обязанностей специалиста по данным.

Специалистам по данным необходимо использовать правильные инструменты и наборы навыков для обработки неструктурированных данных, тем самым раскрывая в них значимые закономерности. Только делая это, специалист по данным может выявить полезные идеи, скрытые в данных, которые могут положительно повлиять на стратегии принятия решений в организациях.

  1. Визуализация основных данных

Еще одна важная обязанность специалиста по обработке и анализу данных — визуализация и представление данных — это два аспекта анализа данных, которые способствуют росту бизнеса. Следовательно, специалисты по данным должны быть знакомы с инструментами визуализации данных, такими как Tableau , Raw , D3.js , Visual.ly , NVD3 и т. д ., однако этого недостаточно.

Помимо визуализации данных в презентабельных и удобных форматах, специалисты по данным также должны знать принципы и методы визуального кодирования данных.

  1. Получать опыт. Работа над реальными проектами

Как только вы хорошо разберетесь во всех теоретических аспектах науки о данных, пришло время приступить к делу. Познакомьтесь с отраслью и попытайтесь найти в Интернете реальные проекты по науке о данных. Google Quandl может быть отличным местом для начала поиска проектов.

Когда вы начинаете работать над проектами по науке о данных в режиме реального времени, вы узнаете свои сильные и слабые стороны. По мере того, как вы продолжаете работать над новыми проектами, у вас будет возможность поработать над своими недостатками и со временем исправить их.

  1. Конкурировать

В Интернете полно веб-сайтов, которые позволяют специалистам по данным подключаться к сообществу специалистов по данным и находить коллег, с которыми они могут участвовать в продуктивном обучении и соревновании. Kaggle — отличная учебная платформа для начинающих специалистов по данным.

Будучи частью сообщества, вы получаете доступ к пулу талантов. Это дает вам возможность учиться у своих коллег и наставников, чтобы отточить свои навыки.

Эти 9 шагов — все, что вам нужно знать, чтобы понять, как стать специалистом по данным.

В заключение можно сказать, что дата-сайентисты должны быть достаточно разносторонними, сливая в себе множество черт, заимствованных из разных областей. Да, потребуется время, чтобы освоить так много навыков, но как только вы это сделаете, вы получите работу на всю жизнь.

Специалисты по данным: мифы против реальности

Получите сертификат по науке о данных от лучших университетов мира. Изучите программы Executive PG, Advanced Certificate Programs или Master Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

Надеемся, мы ответили на вопрос дня. Не думайте дважды, идите и начинайте! Приятного обучения!

Каков правильный путь, чтобы стать специалистом по данным?

Наука о данных — это навык, и нет единственно правильного пути для изучения и овладения навыком. Давайте обсудим некоторые варианты, которые вы можете рассмотреть.

1. Получить степень бакалавра, магистра или даже кандидата наук в области компьютерных наук, информационных технологий, математики и статистики.
2. В качестве альтернативы вы можете учиться на рабочем месте на должностях начального уровня, таких как аналитик данных или младший специалист по данным, где вы можете параллельно пройти обучение и получить сертификацию для визуализации данных, приложений бизнес-аналитики или даже для управления реляционными базами данных. Это поможет вам получить хороший опыт, прежде чем вы получите свою первую работу.
3. После овладения навыками Data Science пришло время устроиться на высокооплачиваемую работу.

Какие навыки необходимы, чтобы стать Data Scientist?

Наука о данных как дисциплина очень обширна, и хороший специалист по данным должен освоить следующее:

1. Программирование: это самый фундаментальный набор навыков для специалиста по данным. Это помогает расширить ваши статистические знания, анализировать большие базы данных, работать с инструментами (такими как GitHub, IDE, Kaggle и т. д.), развивать навыки кодирования и языка статистического программирования (например, Python, R, SAS).
2. Количественный анализ: это основа набора навыков специалиста по данным. Навыки количественного анализа необходимы для планирования и анализа экспериментов, моделирования сложных экономических систем или систем роста и машинного обучения.
3. Интуиция продукта: Знание продукта помогает понять сложные системы, которые генерируют все данные, анализируемые специалистом по данным. Он включает в себя генерацию гипотез, определение метрик, отладку анализов.
4. Коммуникация. Хорошая коммуникация необходима для работы в области науки о данных, поскольку она помогает вам обмениваться идеями, визуализировать и эффективно представлять свои выводы и сотрудничать с межфункциональной командой.
5. Командная работа. Наука о данных лучше всего работает в интегрированной среде, где вы можете использовать многофункциональный опыт.

Каковы различные рабочие роли для специалистов по данным?

Специалисты по данным востребованы практически во всех основных секторах, включая технологии, товары народного потребления, логистику и многое другое. В таких компаниях, как Google, Amazon, Microsoft, Apple и Facebook, работает почти половина специалистов по данным в мире. Начиная с специалиста по данным и заканчивая аналитиком данных, инженером данных и архитектором данных, инженером по машинному обучению и архитектором приложений, существует множество ролей, на которые можно претендовать.