С чего начать data science: Профессия Data Scientist | onlineitea.com

Содержание

Как начать карьеру в Data Science и Data Analyst: что важно знать

О митапе

Сбор и аналитика данных помогает бизнесу работать эффективнее, а спрос на дата-специалистов только растет. Если вы хотите построить успешную карьеру в Data Science и Data Analyst присоединяйтесь к митапу, на котором выступят карьерные консультанты и опытные эксперты в области работы с данными. 

 

Камила Абжигитова, карьерный консультант Билайн Университета: 

✔️Концепция long life learning.

✔️Навыки XXI века.

✔️С чего начать.

 

 Анна Максименко, Центр Развития Карьеры Skillbox:

✔️Как начинающему дата-специалисту найти свою нишу.

✔️Опыт трудоустройства студентов ЦРК.

✔️Истории успеха выпускников.

 

Кирилл Малков, руководитель службы машинного обучения и искусственного интеллекта Билайн: 

✔️Тренды индустрии на примере Билайн .

✔️Важность soft skills.

✔️Технологии, которыми обязательно нужно овладеть любому DS-эксперту.

 

Евгений Виноградов — руководитель отдела разработки хранилищ данных и аналитических сервисов в ЮMoney, программный директор профессии Data Engineer Skillbox:

✔️ Примеры анализа данных в реальных проектах

✔️ В каких областях стоит быть DS-специалистом

✔️ Неочевидные особенности этой области


 

Кому будет интересна дискуссия:

✔️ Начинающим специалистам Data Science и Data Analyst.

✔️ Студентам факультета «Аналитика данных» Skillbox. 

✔️ Всем, кто планирует обучиться и построить карьеру в работе с данными.

 

О спикерах

Анна Максименко —  Центр Развития Карьеры Skillbox.

 

Камила Абжигитова — руководитель департамента развития, карьерный консультант Билайн Университета.


 

Евгений Виноградов — руководитель отдела разработки хранилищ данных и аналитических сервисов в ЮMoney, программный директор профессии Data Engineer Skillbox


 

Кирилл Малков — руководитель службы машинного обучения и искусственного интеллекта Билайн, номинант в рейтинг «30 самых перспективных россиян до 30 лет» по версии Forbes в 2021 году в категории «Наука и технологии».


 

Где изучать Data Science и что для этого нужно?


Лучшая профессия

На протяжении IT-бума конца 1990-х — начала 2000-х годов основное внимание уделялось «подъему и переносу» автономных бизнес-процессов в автоматизированные компьютерные системы. За два десятилетия последовательное создавался электронный контент и транзакция потоков журналов данных. На сегодняшний момент каждую секунду через сеть передается больше данных, чем было сохранено во всем интернете 20 лет назад.

Это означает, что многие организации сейчас буквально «сидят» на огромном объеме цифр и показателей, которые могут иметь большую ценность. Например, торговая сеть Walmart собирает более 2,5 петабайт данных каждый час по результатам транзакций своих клиентов.

Однако не во всех компаниях знают, какое применение найти своим данным: для этого требуются специалисты. Вот почему в недавно опубликованном списке Топ-50 лучших профессий США Glassdoor Data Scientist Job занимает второе место. И таких специалистов ищут не только технологические гиганты, теперь даже средние и небольшие стартапы обращают на них внимание. Фактически многие небольшие фирмы стремятся нанять специалистов по обработке данных начального уровня с приличной оплатой. Специалист таким образом может найти хорошую основу для оттачивания своих навыков.


Низкий барьер входа для новичков

Data Science — относительно молодая наука, поэтому здесь пока низкие барьеры входа для новичков. Заниматься анализом данных могут профессионалы из самых разных областей: многие специалисты пришли в Data Science из математики, статистики, информатики, инженерии и естествознания. Некоторые даже имеют ученые степени в области экономики, социальных наук и бизнеса. Переучиться или повысить свою квалификацию у них получилось на онлайн или офлайн-курсах.

Чтобы начать работать с данными, не надо обладать глубокими знаниями дифференциальной геометрии или нейросетевых архитектур.

Data Science находится на стыке программирования, аналитики и математики. Нужно выучить или знать линейную алгебру, матанализ, теорию вероятности, математическую статистику примерно на уровне первого семестра первого курса технического вуза или даже проще. Поэтому достаточно прокачать математическую базу, познакомиться с основными алгоритмами и техниками, написать много работающего кода, посвятив себя практике.

Всему этому может научиться любой человек, у которого есть интерес к программированию и нет непреодолимого отвращения к формулам. Как и в любом процессе обучения, очень важной остается мотивация.

На что стоит обратить внимание при выборе курсов Data Science?

Если мотивация уже есть, осталось выбрать, где и как обучаться Data Science. Программы курсов все довольно похожие, отличия обычно кроются в деталях: проходят ли нейронную сетку или, наоборот, больше преподают аналитику и язык программирования SQL.

Чтобы определиться, не стесняйтесь разговаривать с выпускниками. На курсах должно быть большое количество практики, персональные и командные проекты, а программа охватывать широкий круг компетенций: анализ данных, SQL, Python, JavaScript, Java, Scala, R, классические алгоритмы машинного обучения, нейросети, big data.

Прежде чем выбирать, какой язык программирования изучать, прочитайте о плюсах и минусах каждого, где они чаще всего используются, а затем подумайте, какой из них подойдет именно вам. В науке о данных предпочтителен именно Python. Его простой синтаксис относительно легко изучить. Но что еще более важно: с его помощью можно обрабатывать гигантские наборы данных. Самым большим преимуществом Python является огромный объем доступных фреймворков и библиотек. 

Изучение алгоритмов машинного обучения раскроет перед вами больше профессиональных возможностей, и после окончания курсов вы сможете договориться о достаточно высокой зарплате на рынке. Будет большим плюсом, если получите набор навыков, включая контролируемое машинное обучение, нейронные сети, узнаете алгоритм «генеративно-состязательная сеть», что такое обучение с подкреплением, деревья решений и логистическая регрессия.

Статистика, теория вероятности — еще две темы, необходимые для будущего специалиста. Наука о данных использует алгоритмы для извлечения информации и идей, а затем принимает обоснованные решения на основе данных. Такие задачи, как оценка, прогнозирование и создание выводов, в некоторой степени неотделимы от вашей будущей работы. Статистика, теория вероятности помогут  создавать оценки для анализа данных: понимание взаимосвязи между двумя переменными, обнаружение аномалий в наборах данных, прогнозирование будущих тенденций.

В случае если выбранный курс по Data Science не дает весь спектр этих знаний, всегда сможете позже «добрать» интересующие сегменты.

Чтобы четко понимать программу будущего курса, необходимо постоянное общение с преподавателями. Также обратите внимание, чтобы педагог имел практический опыт работы с задачами из области Data Science. Если начинаете с нуля, то и курс должен быть не только для разработчиков и людей с техническим образованием.

 


Деловые навыки

Сегодня «ученые данных» требуются не только за границей. В России эта профессия также очень востребована. Из больших компаний можно отметить, например, «Яндекс», Mail.ru Group, «Билайн», «Мегафон», «МТС», «Озон», «Авито», Сбербанк, «Альфа-банк», «Тинькофф». В последние годы практически в любой крупной компании появляются отделы Data Science, не говоря уже об огромном количестве AI-стартапов.

Конечно, если есть желание устроиться работать за границу, например в Европу или США, сделать это очень реально, даже в период пандемии.

Но тут стоит понимать, что наука о данных требует не только технических навыков. Работая в IT-индустрии, вы не должны забывать о деловых знаниях.

Вам необходимо хорошо знать область, в которой работает ваша компания. Изучите, какие проблемы хочет решить ваш будущий работодатель — только тогда вы сможете предложить ему новые способы использования данных его фирмы.  Для этого вам потребуются обширные отраслевые знания в сочетании с пониманием того, как одно конкретное решение может повлиять на бизнес в целом. 

Хотя работа в области Data Science является всеобъемлющим термином, в его широком смысле доступны многие другие роли. Вы сможете заниматься рекомендательными системами, прогнозированием продаж и оттока клиентов, поведением клиентов в приложении или на сайте, компьютерным зрением, распознаванием лиц и обработкой потоков видеонаблюдения, анализом текстов (например, отзывы на продукты), чатботами, предсказанием поломок оборудования, оптимизацией цепи поставок и логистики, оптимизацией финансовых портфелей, медицинской диагностикой. Все зависит от конкретной позиции и задач.

Опрос разработчиков Stack Overflow 2019 года показал, что всего 7,9% разработчиков программного обеспечения во всем мире специализируются на больших данных и машинном обучении. Однако, если вы хотите стать выдающимся специалистом по обработке данных, вам надо расширять знания и быть в курсе самых последних тенденций, независимо от того, изучаете ли вы основы или уже занимаетесь Data Science годами.


Список рекомендуемых книг для самостоятельного изучения Data Science:

    1. Келлехер Джон Д. «Наука о данных. Базовый курс»
    2. Грас Джоэл «Data Science. Наука о данных с нуля»
    3. Су Кеннет, Анналин Ын «Теоретический минимум по Big Data. Все что нужно знать о больших данных»
    4. Джером Гарольд Фридман, Роберт Тибширани, и Тревор Хасти «Elements of Statistical Learning»

Фото на обложке: Unsplash

Зачем консультанту Data Science

Если работаете с данными, вам нужно освоить инструменты Data Science. Они позволят сэкономить часы работы и найти неочевидные закономерности в большом массиве информации. В этом на своем опыте убедился Никита Худов, выпускник Школы Changellenge >>. Сейчас он работает на позиции Associate Consultant в Bain & Company. В статье Никита рассказал, помогают ли навыки Data Science в работе консультанта и как освоить их самостоятельно.


Содержание



Никита Худов

Досье

  • Вуз: НИУ ВШЭ, факультет МИЭФ / London School of Economics (LSE), University of London (бакалавр). IE Business School (магистр).

  • Место работы: Bain & Company, должность — Associate Consultant.

Что такое навыки Data Science

Data Science — достаточно широкое понятие. Но в статье я буду говорить о совокупности знаний и скиллов, которые позволяют на продвинутом уровне хранить, обрабатывать, моделировать и визуализировать данные. В этом помогут навыки Data Science. Чтобы их получить, необходимо хорошо знать математику, статистику и теорию вероятности. Из инструментов будут полезны языки программирования (Python, R, SQL и другие) и умение работать с софтом для анализа данных (например, Alteryx) и их визуализации (например, Tableau).


Почему я решил освоить Data Science

В 2017 году я поехал в Мадрид, чтобы получить магистерскую степень по Data Science. Я поступил на программу Master in Business Analytics and Big Data в IE Business School. До этого мне вовсе не приходилось программировать. Я изучал финансы в МИЭФ и London School of Economics, а термины Big Data, Machine Learning и Artificial Intelligence были для меня просто модными словами. При выборе магистратуры я руководствовался двумя причинами. Во-первых, я считаю, что за Data Science — будущее. Во-вторых, было просто заманчиво научиться манипулировать терабайтами информации, изучать искусственный интеллект и разрабатывать нейросети.

Углубившись в учебу, я обнаружил еще больше причин. Главная из них — новые возможности. Многие из нас регулярно сталкиваются с задачами из области анализа данных, но справляются без инструментов Data Science — обычно людям хватает среднего уровня владения Excel. Раньше я тоже использовал в основном его. И конечно, Excel все еще остается главным помощником консультантов. Если ваша работа связана с аналитикой, без этой программы не проживешь. Но за целый год в Мадриде я только пару раз открыл ее: оказалось, в решении многих задач инструменты Data Science могут быть гораздо полезнее.


Три способа применять инструменты Data Science в работе

1.  Автоматизировать процессы

Даже в интересной аналитической работе встречаются однотипные задачи. Если вам нужно повторить набор действий, Excel не поможет: он не дает автоматизировать такие процессы (если не брать в расчет VBA). А я предпочитаю делегировать рутинную работу компьютеру. Здесь на помощь приходят инструменты Data Science. Любой из них включает в себя алгоритм, который поэтапно описывает весь процесс работы с данными. Одна часть алгоритма отвечает за загрузку данных, другая — за первый этап обработки, третья — за анализ и так далее. Инструменты Data Science позволяют создать последовательный список задач, которые нужно выполнять для анализа данных, а затем настраивать и повторять отдельные элементы или весь процесс целиком.

Поясню на примере. Недавно передо мной стояла задача проанализировать продажи авиакомпании по нескольким маршрутам. По каждому из них нужно было загрузить данные, обработать их, сделать pivot и сохранить в правильном формате. Задача несложная, не больше 10 минут на анализ одного маршрута, но их было около 20 штук. Тратить на это больше трех часов мне не хотелось. Поэтому примерно за полчаса я создал простенький скрипт в Python, который анализировал один маршрут. Еще минут за 15 — другой скрипт, который автоматизировал загрузку и выгрузку данных, чтобы весь процесс запускался с одной кнопки. В результате вместо скучной механической работы я выполнил интересную и при этом сэкономил много времени. Приятный бонус: через пару недель моему коллеге понадобилось сделать похожий анализ. Я поделился скриптом и упростил задачу еще и ему.

2. Работать с Big Data

Говоря о больших данных, мы не всегда имеем в виду одно и то же. Иногда под этими словами подразумевают терабайты информации, которая никак не структурирована или создается в режиме реального времени. Эти данные требуют распределенного хранения и вычисления, а также особых навыков для работы. В других случаях большими данными называют любой массив информации, который не влезает в Excel. То есть все таблицы, где количество строк превышает миллион. С такими объемами мы на работе сталкиваемся регулярно. Как быть в этом случае? Можно сказать, что Excel не тянет и требуется помощь эксперта, но это дорого и долго. Другой вариант — найти хитрый шорткат, который позволит решить задачу, не анализируя весь объем данных. Например, проанализировать отдельную выборку или обратиться к другим информационным ресурсам. Но так получается не всегда. Кроме того, есть опасность что-то упустить. А третий вариант — применить навыки Data Science.

Например, недавно мне нужно было проанализировать базу данных авиапассажиров за определенный срок и выявить тенденции. В базе было около 15 миллионов строк, и она весила примерно 20 Гб. Я не мог взять выборку, потому что требовалось показать результаты по всем пассажирам. Поэтому я использовал комбинацию Alteryx и Python для эффективной обработки данных.

3. Строить сложные модели

Продвинутые Machine Learning-модели помогают находить инсайты, глубоко скрытые в данных. Их не выявить с помощью логического анализа или линейной регрессии. В Excel даже отдаленно нет таких функций. А нейросети или бустинговые алгоритмы находят настолько неочевидные закономерности, что человеку они никогда бы в голову не пришли. При этом найденные инсайты вполне применимы в бизнесе.

Это, пожалуй, самый интересный способ использовать инструменты Data Science, хотя к нему и редко удается прибегнуть. Но однажды мне нужно было построить прогноз по количеству перевезенных пассажиров на разных маршрутах. Простые модели плохо работали из-за сильной нестационарности, то есть корреляции данных со временем, и слабой объяснительной силы внешних факторов. Тогда я сделал эконометрическую модель в R и получил гораздо более адекватные прогнозы.

Это только три категории задач, с которыми инструменты Data Science справляются эффективнее, чем привычные техники. Я уверен, что со временем таких задач будет все больше, поэтому осваивать новые технологии нужно уже сейчас.



Хотите построить карьеру в аналитике? Комплексная программа «Профессия аналитика данных» всего за шесть месяцев подготовит вас к уверенному старту. Вы освоите все необходимые hard и soft skills и будете учиться на реальных бизнес-задачах, а разработанные проекты сможете добавить в портфолио. Опытные менторы и HR-специалисты помогут составить идеальное CV и подготовиться к собеседованиям. Хотите уже через полгода работать аналитиком данных в крутой компании? Регистрируйтесь!



Топ-5 полезных инструментов Data Science


Если вы хотите применять навыки Data Science, вам потребуется либо овладеть основными языками программирования, либо специальными программами, либо и теми и другими. Расскажу об обоих.

Python

Это самый популярный язык программирования. Он многофункционален и отлично подходит для работы с данными. Кроме того, в открытом доступе есть много образовательных материалов и ответы на все вопросы по Python. Для него написаны огромные библиотеки — пакеты готовых подпрограмм, которые решают распространенные задачи. Среди них — scikit-learn, PyTorch, Tensorflow, Keras, а также удобные пакеты pandas и numpy для обработки данных.

R

Чуть менее распространенный язык программирования, который немного проигрывает Python по удобству и обращению с Machine learning. Зато он лучше подходит для работы с эконометрикой и временными рядами. Его часто используют экономисты, финансисты и статистики, а значит, для этих сфер уже есть удобные библиотеки. Например, в прогнозировании временных рядов вам помогут библиотеки forecast и astsa.

SQL

Это самый простой язык программирования — язык запросов. Он позволяет обращаться к базам данных и сам по себе, и внутри Python или R. Его легко освоить и удобно применять для первичной обработки информации. Например, когда нужно выгрузить ее в определенном формате. Но он гораздо менее функционален, чем Python и R. Его нельзя использовать для сложного моделирования или визуализаций. Для работы с неструктурированными данными применяется его ответвление NoSQL.

Alteryx и аналоги

Это категория программ с готовыми решениями, которые позволяют работать с большими данными без знания программирования. У них очень простой интерфейс: по принципу drag & drop вы добавляете все действия, которые хотите произвести с данными, а результаты отображаются в виде наглядной схемы. Но это недостаточно гибкий инструмент, так как все команды уже запрограммированы. Сервисов такого типа много. В консалтинге чаще всего используется именно Alteryx, но есть и другие удобные аналоги, например Dataiku. Он позволяют вставлять скрипты кода на Python или R, что значительно расширяет функционал.

Tableau и аналоги

Эта категория программ нужна для визуализации данных. Tableau позволяет создавать отдельные графики и целые презентации, которые будут воспроизводиться в интерактивном режиме. Более того, вы сможете менять их во время демонстрации. Как и в случае с Alteryx, функционал Tableau ограничен, и некоторые привычные действия могут потребовать дополнительных усилий. Зато этот инструмент прост и интуитивен в использовании.

В качестве более сложной альтернативы можно обратиться к инструментам open source. Например, библиотека Bokeh для Python позволяет создавать изменяемые интерактивные визуализации, а с помощью ggplot2 для R можно рисовать красивые профессиональные визуализации, но без интерактива.


С чего начать изучение Data Science

Уже захотели прокачаться в Data Science? К счастью, это легко можно сделать самостоятельно. Достаточно найти правильные ресурсы и продумать всестороннюю подготовку: в ней должно быть два блока.

Теория и практика

Data Science — это абсолютно прикладная наука, ее невозможно освоить в теории. Необходимо сразу начинать практиковаться и осваивать инструменты. Для знакомства с Data Science прекрасно подходит платформа DataCamp. Весь контент там разделен на целевые треки, например Data Scientist with Python, Quantitative Analyst with R. В каждом треке собраны курсы по ключевым навыкам и инструментам: Data Visualization with Seaborn, Deep Machine Learning with keras. А каждый курс включает в себя отдельные занятия, где соединены теория и практика.

Обучение происходит так: вы смотрите короткое видео, а потом сразу же применяете новые знания в решении задач. Вам не придется устанавливать никакие приложения — все происходит в одном окне браузера. Такой процесс позволяет быстро вникнуть в тему и научиться на базовом уровне работать с важными инструментами Data Science.

После этого можно перейти к более продвинутым урокам, которые помогут достичь профессиональных целей. Много полезных курсов есть на Coursera (например, ШАД Яндекса) и Stepik (курсы от Mail.ru или Computer Science Center). Большинство из них тоже совмещают теорию и практику.

Соревнования

Когда прокачаетесь до определенного уровня, пора будет проверить, насколько вы хороши. А как еще это сделать, если не в состязании с другими? Выбирайте хакатон или турнир по душе, например на платформе Kaggle, где зарегистрировалось уже более 2,5 млн человек. Соревнования дают информацию, задачу и сильную конкуренцию, а вам остается только показать, на что вы способны. По моему опыту это самая важная часть обучения. Выполняя домашние задания на курсе, вы не сталкиваетесь с такими сложностями, как в жизни. Соревнования же симулируют реальные условия. Они заставляют креативно мыслить и изучать новый контент, чтобы справиться с задачей. Помимо этого, на мой взгляд, конкуренция дает дополнительную мотивацию.

Разумеется, конкретную программу обучения нужно строить исходя из ваших целей, но все вышеперечисленное должно дать отличный старт. Так что вооружайтесь этими советами, становитесь эффективнее и получайте удовольствие!


Теги

Data Science — это хорошее начало карьеры: пять историй

Привет! Меня зовут Александра Богуславская, я СЕО и Founder в Data Science UA. В течение пяти лет наша компания построила сильное комьюнити в этой сфере: организовывает конференции и курсы, активно развивает направления консалтинга и R&D, открывает AI R&D-центры в Украине для партнеров из Европы и США.

Я пообщалась с лучшими специалистами в сфере Data Science и сегодня хочу рассказать, что необходимо знать тем, кто только начинает свой путь в этом направлении.

Data Science и наука

Рассказывает Александр Романко, Adjunct Professor в Торонтском университете, Украинском католическом университете, Киевской школе экономики.

Самый первый шаг — стажировка

Моя первая работа в этой сфере — стажировка в компании IBM, где я и остался работать. Помимо технических навыков важными были навыки бизнеса (даже для того, чтобы убедить компанию взять меня на стажировку). Работа была связана с прикладными исследованиями. Компания хотела, чтобы аппликанты имели минимум магистерскую степень (а еще лучше — PhD) в отраслях, связанных с математикой, статистикой, компьютерными науками или аналитикой данных. По техническим навыкам главными были понимание математики и алгоритмов, а также программирование.

Ресурсы, прокачивающие навыки

Мне нравятся как курсы в университетах, так и онлайн-курсы. Советую порталы Coursera, EdX, Udemy, Udacity, DataCamp. Митапы и краткосрочные курсы тоже сильно помогают. Ну и куда без книг и статей, ведь многие работы в Data Science связаны с прикладными исследованиями.

Чего не хватает коллегам?

Обычно коллегам не хватает как технических (хард), так и бизнесовых (софт) навыков.

Поэтому обучение на протяжении жизни — наше все. И попробуйте в каждом проекте увидеть, что называют big picture.

Чему стоит уделить больше времени тем, кто только начинает свой путь в Data Science?

Имеет смысл сначала разобраться, действительно ли это та сфера, которая вас драйвит. Если нет — займитесь чем-нибудь другим. Если да — рекомендую не пренебрегать софт-скиллами и в начале карьеры уделить внимание сторителлингу, умению объяснить, что вы делаете, командной работе, коммуникационным навыкам, умению делать презентации. А дальше разобраться, каких технических навыков вам не хватает — и заполнять пробелы.

Рекомендации начинающим

Если вас драйвит аналитика, то не поленитесь и сделайте аналитику лично для себя. Например, какие навыки нужно прокачать, чтобы получить высокую зарплату в этой области? Также соберите небольшое портфолио проектов, над которыми вы работали, и умейте рассказать о них.

Нетворкайте и волонтерьте на разных событиях — это даст вам возможность находить новые работы. Пойдите в школу или университет и расскажите о профессии дата-сайентиста.

История Research Engineer

Рассказывает Филипп Кофман, Research Engineer в Squad.

Мой первый шаг — образование

Больше всего мне помогло образование, полученное на бакалавриате Харьковского мехмата, и практические курсы в Школе анализа данных. Умение быстро разбираться в сложных математических конструкциях и базовые прикладные навыки помогли классно стартовать на работе. Особый вклад дали курсы математического анализа, линейной алгебры, теории вероятности, статистики и методов оптимизации. Они заложили крепкий фундамент.

Алгоритмы и структуры данных лучше отточились на олимпиадах. Эта активность научила быстро думать, ориентироваться в технических вводных, а также поспособствовала навыку превращать неформальные идеи в строгие формулы и программы. В сущности, это мост между теорией и практикой.

Практические курсы по С++ и Python научили меня базовым концепциям, как сделать код не только рабочим, но и применимым. Научили минимальному необходимому инструментарию. Помогли разработать портфолио.

Ресурсы, прокачивающие навыки

ArXiv — для изучения наработок. Coursera и Stepik – для быстрого знакомства с чем-либо. Отдельную роль играет посещение технических конференций и живое общение со спикерами.

Чего не хватает коллегам?

В целом есть проблемы с фундаментом. Так, разбираясь с чем-то новым, приходится тратить большое количество времени на изучение сопутствующего математического аппарата. В противном случае знакомство с новым происходит поверхностно. Отдельная проблема — это ограниченность только исследовательскими задачами. Конечно, это утверждение можно парировать тем, что есть специальные инженеры для задач, связанных с интеграцией ML.

Но на практике, если заниматься чем-нибудь серьезным, без инженерных навыков невозможно получить нужные результаты. Гораздо проще получить хорошо обученную нейронную сеть, имея пайплайн для быстрых итераций.

Чему стоит уделить больше времени тем, кто только начинает свой путь в Data Science?

Я бы рекомендовал обратить внимание на фундаментальную базу в области математического анализа, линейной алгебры, теории вероятности, статистики, алгоритмов и инженерных навыков.

Рекомендации начинающим

В первую очередь учитесь думать, транслировать неформальное в формальное и не бойтесь ошибаться.

История компьютерной лингвистки из Grammarly

Рассказывает Марьяна Романышин, компьютерная лингвистка. Работает в области обработки естественного языка (NLP) с 2011 года. С 2015 года — техлид команды компьютерных лингвистов в компании Grammarly.

Как мне повезло

Мне удалось получить первую работу в NLP сразу после окончания университета. Шведская компания Brainglass искала в Украине специалистов по обработке природного языка, чтобы создать приложение для дистанционного изучения английского языка. Важную роль тогда сыграло умение программировать, общая техническая осведомленность и опыт преподавания, что было релевантно для продукта. Но важнейшим фактором было то, что на собеседовании я смогла сгенерировать идеи для продукта, в частности, как автоматически определить сложность текста и как генерировать упражнения для изучения языка.

Ресурсы, прокачивающие навыки

В начале карьеры я проходила много онлайн-курсов, читала профильные книги и выполняла задания по ним. Упражнения на курсах и в книгах позволили мне напрактиковаться с разнообразными задачами в области NLP, прокачать алгоритмические навыки и улучшить программирование.

Сейчас я слежу за новинками в NLP с помощью конференций, митапов и профильных e-mail-рассылок. Так я узнаю тренды, вдохновляюсь интересными решениями и формирую профессиональный круг общения в Украине и за рубежом. Наиболее полезными для меня стали конференции COLING, ACL, EACL и AI Ukraine. Время от времени я посещаю летние школы, последней из которых была ESSLLI 2019 в Риге.

Тем не менее, я больше прокачиваюсь, когда готовлю воркшопы, доклады на конференции или занятия для студентов.

Когда тема меня заинтересовала и есть возможность рассказать о ней миру, появляется дополнительная мотивация копать как можно глубже и экспериментировать с решениями.

Чего не хватает коллегам?

Область обработки естественного языка находится на пересечении лингвистики, искусственного интеллекта и программирования. Именно поэтому задачи у NLP настолько интересны.

Но исследователям часто не хватает знаний по лингвистике, а лингвистам — алгоритмов и умения хорошо программировать.

Чему стоит уделить больше времени тем, кто только начинает свой путь в Data Science?

Сосредоточьтесь на практике. Советую решать задачи по книгам и курсам, создавать pet-проекты, участвовать в соревнованиях (shared tasks) или приобщаться к открытым проектам. Новички в NLP, например, могут написать свой классификатор текстов по тематике или генератор стихов — любой проект такого рода будет более полезным, чем чтение статей и слушание лекций на начальном этапе. И на собеседовании будет о чем рассказать.

Рекомендации начинающим

Могу дать советы начинающим в NLP:

  • Обеспечить много практики. Из материалов: совсем начинающим советую пройти Natural Language Processing with Python, а тем, кому этот материал уже знаком, советую Speech and Language Processing.
  • Тщательно изучать свои данные. Не только смотреть статистическую информацию по своим данным, но реально смотреть на них глазами 🙂
  • Освоить методологию работы над проектами. Есть хороший блог Андрея Карпаты, где он описывает рецепт для тренировки нейросетей, но многие советы касаются общего подхода к работе.

Data Science и алгоритмическая торговля

Рассказывает Александр Проскурин, Co-Founder и CIO в Principia Invest, Co-Founder в Hudson and Thames Quantitative Research.

Мой первый шаг — образование и погружение в специфику

Так получилось, что вакансия для первой работы в сфере алгоритмической торговли была опубликована на сайте факультета Института прикладного системного анализа КПИ. По навыкам, которые помогли — базовое образование (математический анализ, линейная алгебра и статистика), так как это были главные требования от работодателя. Но финальным критерием для принятия меня на работу было понимание специфики работы финансовых рынков и количественных финансов, которые приходилось изучать самостоятельно.

Ресурсы, прокачивающие навыки

Глобально алгоритмическая торговля состоит из двух крупных блоков: понимание, как работают финансовые рынки, и методы статистического анализа и моделирование (включая ML).

По поводу первого начнем с базовых книг. Например, если хочешь понять, как работают деривативыДоговор, по которому стороны получают право или обязуются выполнить некоторые действия по базовому активу — берешь книгу на 700 страниц Options, Futures, and Other Derivatives и читаешь.

Если же говорить о ML, то здесь есть три варианта (и здесь желательно следовать принципу «и-и», а не «или-или»). Академическое образование, хорошо известные зарубежные книги (например Hastie), ну и, конечно же, онлайн-курсы.

Помню мой путь в ML начался с курса Andrew Ng на Coursera. Когда есть база, необходимо понимать, что происходит в индустрии. Загрузите приложение RSS Feed и подпишитесь на рассылку Quantocracy. Подпишитесь на Twitter-аккаунты наиболее известных квантов и трейдеров (я относительно недавно открыл для себя Twitter и был поражен тем, насколько много полезной информации можно там получить в сжатом виде).

Да и научные статьи: есть открытые научные ресурсы (SSRN, Arxiv), есть платные. Если позволяют средства — купите подписку на Journal of Financial Data Science, Journal of Portfolio Management and Research, Risk.net.

Обычно в научных статьях нет готовых решений или стратегий, но регулярное чтение дает пищу для размышлений, понимание актуальных тенденций и идеи для улучшения текущей стратегии (иногда сама статья может быть не очень информативной, но пара предложений по ней может натолкнуть на собственное исследование).

Чего не хватает коллегам?

К сожалению, принято считать, что алгоритм/модель — самое главное, что есть у трейдера. Как результат, все пытаются «набросить» целую армию нейронных сетей на несчастный датасет по дневным ценам закрытия. Сердце алгоритма — данные. Финансовые данные крайне специфичны, и самого понимания недостаточно для многих специалистов в индустрии. Нужно понимать микроструктуру финансовых рынков — торговые сессии, как биржи и дата-провайдеры представляют данные, наиболее распространенные проблемы при работе с центовыми, фундаментальными и альтернативными данными.

80% времени, которое тратит Quantitative Researcher (ML Engineer в мире финансов) — это анализ и построение необходимых структур данных. Если вы неправильно склеили фьючерсные контракты — никакая нейронная сеть вам не поможет.

Чему стоит уделить больше времени специалистам, которые только начинают свой путь в Data Science?

Обратите внимание на базу. Без крепкого фундамента невозможно построить долгосрочную стратегию развития. Под «базой» я имею в виду фундаментальное математическое образование и понимание, как работают ключевые алгоритмы на низком уровне. Не спешите импортировать TensorFlow, Keras и Scikit-learnБесплатная программная библиотека машинного обучения для Python. Напишите свою нейронную сеть, random forestАлгоритм машинного обучения, заключающийся в использовании комитета решающих деревьев, gradient boosted treeМетод машинного обучения, используемый в задачах регрессии и классификации с нуля. Это самый лучший способ разобраться в работе алгоритма.

Рекомендации начинающим

Начинайте изучать финансы как можно раньше, но сконцентрируйтесь на математических дисциплинах и моделировании. Самый успешный алгоритмический фонд был построен математиками, которые ушли в финансовую сферу, а не наоборот.

Сделать из хорошего математика трейдера гораздо легче, чем воспитать у трейдера математические навыки (если это вообще возможно).

Data Science и консалтинг

Рассказывает Вероника Тамайо Флорес, Head of Consulting в Data Science UA.

Мой первый шаг — образование и желание работать

В первую очередь — образование в IE Business School (Испания). Там я получила технические навыки, понимание принципов работы с данными и само желание работать над проектами в сфере Data Science. База остается актуальна до сих пор, хотя уже прошло более трех лет с момента окончания.

Думаю, что свою роль сыграл и опыт работы с маркетинговой аналитикой и розницей.

Ресурсы, прокачивающие навыки

Всего понемногу: читаю книги и статьи, участвую в мероприятиях и как докладчик, и как слушатель.

Лучшая прокачка — это учить других. Поэтому преподаю практически везде, куда меня зовут.

Чего не хватает коллегам?

Если с техническими навыками все более-менее, то вот бизнес- и софт-скиллов не хватает многим. Зачастую технические специалисты не понимают, как работает бизнес в целом или конкретные его сферы и направления, как в принципе могут решаться те или иные задачи, как общаться с клиентами и так далее.

Еще замечаю, что уровень владения английским языком хромает у многих. В случае с разработкой обязательно как минимум уверенно читать и понимать английский на слух, ведь сейчас это основная речь написания документации и обучения техническим навыкам.

Чему стоит уделить больше времени тем, кто только начинает свой путь в Data Science?

Кроме английского, начинающим следует посвятить время улучшению критического мышления и фундаментальным математическим знаниям.

Рекомендации начинающим

Хотя спрос на специалистов велик, это не гарантирует трудоустройство для каждого. Программа минимум для трейни- и джуниор-специалистов:

  • знать все главные методы обучения с учителем и без учителя;
  • иметь базовое понимание принципов работы нейросетей;
  • английский — не ниже Intermediate;
  • хорошее понимание всех стадий пайплайного машинного обучения;
  • три-четыре пройденных соревнования на Kaggle (учебные подойдут) или GitHub с кодом различных решенных задач с пояснениями.

От начинающих я не жду идеального кода или нестандартных технических решений. Самое главное — это процесс мышления и подход к решению задач.

Присоединяйтесь к нашему комьюнити и давайте менять мир с АI вместе!

Если вы нашли ошибку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter.

Этот материал – не редакционный, это – личное мнение его автора. Редакция может не разделять это мнение.

в чем отличие? – Новости – Факультет компьютерных наук – Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»

На первый взгляд профессии аналитик данных и data scientist могут быть похожи, да и во многих компаниях обязанности этих двух специалистов часто пересекаются. Центр непрерывного образования ФКН поговорил с Сергеем Юдиным, руководителем группы качества discovery-сценария в поиске Яндекса, об особенностях работы в каждой из профессий. В интервью Сергей рассказал о необходимых навыках и перспективах профессий и о том, как сделать беспрецедентным преимуществом свой предыдущий опыт.  

Чем ты занимаешься?

Я руковожу группой качества discovery-сценария в поиске Яндекса. Мы занимаемся разработкой поисковых рекомендаций. В этом проекте я уже около двух лет, а в самом Яндексе работаю больше четырёх с половиной. Все мои проекты так или иначе были связаны с аналитикой данных и машинным обучением. 

Поисковые рекомендации — это запросы, которые в поисковой выдаче помогают пользователю с его задачей, в нужный момент подсказывая, что еще полезного и интересного можно спросить или как уточнить свой запрос.

Наша задача складывается из большого количества составляющих: машинного обучения, аналитики и анализа действий пользователей. Мы стараемся понять, как данные о том, что люди ищут в Яндексе, превратить в полезный продукт.

Есть две специальности: аналитик данных и data scientist. Расскажи, чем занимаются те и другие.

Во-первых, и те, и другие работают с данными и решают очень похожие задачи. Но если говорить про аналитика, то это определение намного шире, чем data scientist. При этом, если мы говорим именно про data-аналитиков, то стоит упомянуть, что они работают с определёнными типами продуктов. Например, когда у нас есть некоторые пользователи и действия в лог-файлах, которые можно агрегировать и изучать. 

Data scientist’ы тоже встречаются там, где есть данные, но важное и необходимое условие появления в команде data scientist’а — это наукоёмкая задача вокруг данных. Необязательно должны быть пользователи, но данные — обязаны быть. 

Возьмем, например, такое интересное место, как адронный коллайдер. Там очень много данных, которые нужно анализировать и обрабатывать наукоёмкими методами. Типичный data-аналитик в таком месте с его классическими скиллами скорее не нужен, а вот data scientist там пригодится. 

Между этими двумя профессиями нет чёткой грани, это скорее спектр. В Яндексе аналитик-разработчик зачастую является тем же самым data scientist’ом, если он работает с методами математической статистики, машинного обучения или оптимизации. Но аналитик — это очень прикладная специальность. Основная задача любого аналитика данных — получить из этих данных пользу для бизнеса, продукта или людей. 

А data scientist в первую очередь scientist, то есть ученый, который должен заниматься исследованиями. Зачастую в классическом понимании data science — это наука о данных, а раз это наука, то можно сказать, что KPI такого человека — это продвижение науки вперёд, например, через написание статей. Data-scientist’ы придумывают новые методы, их применение и рассказывают об этом миру. 

Я использую не общепринятую терминологию, как на рынке труда, а некое словарное определение профессии, которое можно очень сильно расширять. Когда я говорю про то, что задача data scientist’а писать статьи — это, естественно, некоторая полярность. Интереснее рассмотреть именно полярности, потому что в реальности есть множество людей, которые одновременно занимаются и задачами аналитика, и тем, что можно назвать data science. 

Что ты понимаешь под «наукоемкими методами»?

В практическом применении широкую известность имеют методы машинного обучения. Существует множество прикладных алгоритмов обработки данных. При работе с данными иногда появляются задачи, которые можно назвать научными: они формализованы, для них приняты некоторые допущения, и в таком виде задачу можно решить явно. К примеру, можно доказать, что некоторым алгоритмом задача решается оптимальным образом. 

Наукоёмкие методы — это те методы, за которыми стоит некое нетривиальное доказательство, и они работают. Часть из них воспроизводимы на практике и имеют практическую пользу, а некоторые оказываются слишком модельными. В теории метод работает, но на практике он не применим, просто потому. что те допущения, вокруг которых доказывалась математическая или компьютерная задача, не воспроизводимы в реальности. 

Можно сказать, что в одному углу стоят как раз исключительно теоретические задачи, не используемые на практике. А в другом — задачи обработки данных, за которыми не стоит особой науки: можно просто взять данные, сгруппировать, посчитать среднее, отсортировать и сделать аналитический вывод.   Где-то на стыке и лежат те самые методы, которые называют «наукоёмкими».

Можешь на конкретных примерах рассказать, чем занимаются аналитики?

Аналитик — это тот человек, который может смотреть на данные шире, строить и проверять гипотезы. Задача аналитиков — нести практическую пользу и искать новые знания в данных. Люди анализировали данные еще до возникновения компьютеров.

Так, например, японский инженер и статистик Генити Тагути еще в 1940-х годах разработал концепцию «инжиниринг качества». В рамках этой идеи он статистическими методами анализировал данные производства, проводил эксперименты и значительно уменьшал издержки, повышая при этом качество продукции. Впоследствии его методы были реализованы в оптимизации производства Ford Motor Company.

Приведу один пример задачи аналитика из своей практики. В Яндексе провели эксперимент, добавив в поисковую выдачу новые элементы — картинки в сниппетах. При этом пользователи стали иногда реже кликать и решать свои задачи, метрики ухудшились. Можно было выдвинуть десяток гипотез, почему так произошло. 

У нас были логи действия пользователей в этом эксперименте: история запросов, клики и другие взаимодействия. Задача аналитика в данном случае — разобраться в том, что произошло. Правда ли новый элемент ухудшает качество выдачи? В нашем случае выяснилось, что пользователи стали реже кликать именно в тот момент, когда на выдаче был всего лишь один элемент с картинкой. Мы предположили, что одна картинка отпугивает пользователей, потому что выглядит чужеродной. Когда в выдаче картинок несколько пользователям проще визуально её воспринимать.

Мы проверили эту гипотезу, и на данных она подтвердилась. В итоге удалось сделать понятный продуктовый вывод: если элемент один, то его лучше отключить, и показывать только в том случае, когда этих элементов несколько. Пользователи были довольны, так как страница выглядела гармонично.

Какими навыками должны обладать аналитик?

В первую очередь это «умение работать с данными». Любые инструменты, которые этому способствуют, начиная от обработки данных в таких программах как Excel, заканчивая любым языком программирования, который позволяет проводить более сложную обработку и автоматизировать процессы. 

Кроме инструментария нужно ещё понимание. То, что в резюме подразумевается под «аналитическим складом ума». Во-первых, это присутствие логики, умение строить выводы. Во-вторых, это способность генерировать гипотезы и умение проверить свои выводы. И последнее, рациональное мышление – отсутствие когнитивных искажений или понимание того, как эти когнитивные искажения работают, и умение им противостоять. 

Простой пример когнитивного искажения – эффект привязки. Когда-то два учёных Амос Тверски и Даниэль Канеман провели эксперимент: испытуемых в двух группах просили оценить долю африканских стран в ООН. Только в первой группе вопрос задавали следующим образом: «Доля африканских стран в ООН больше или меньше 65%?» И второй вопрос: «Сколько на самом деле процентов составляет доля африканских стран?». Второй группе задавали аналогичные вопросы, только в первом вместо 65% подставляли 10%. Несмотря на то что второй вопрос не отличался, а группы были случайными, результаты статистически очень сильно различались. Медианный ответ в первой группе составлял 45%, а у второй группы – 25%. Ответ на второй вопрос испытуемые давали под сильным влиянием от формулировки первого. 

Это и есть когнитивное искажение. В работе с данными часто встречаются подобные проблемы, и аналитику всегда нужно проверять, не является ли вывод натянутым. 

А какими навыками должен обладать хороший data scientist?

Любой data scientist – это аналитик, но не любой аналитик – data scientist, поэтому всё, что мы сейчас сказали, к data scientist’у точно относится. В дополнение, это, конечно же углублённые математическая подготовка и понимание статистических методов, а также всё, что связано с работой этих алгоритмов на практике. Методы компьютерного анализа данных построены на линейной алгебре, математической статистике и компьютерных науках. Должно присутствовать базовое понимание каждой из этих областей. 

Данные всегда относятся к конкретной области. В зависимости от того, в какой индустрии человек работает, он должен разбираться в этой сфере. Это могут быть медицинские данные, данные адронного коллайдера или лог-файлы интернет-сервиса. В первом случае нужно всё-таки понимать в медицине, в случае адронного коллайдера – понимать в физике, а в случае интернет-сервисов речь идёт уже о некоторой пользовательской аналитике: нужно понимать, как люди могут себя вести, и какие паттерны поведения могут присутствовать. 

В каких компаниях могут работать такие специалисты?

Аналитики могут работать в любой сфере, связанной с интернет-сервисами, приложениями или мобильной разработкой. Везде, где есть данные, пусть их совсем немного, нужны такие специалисты. 

Data scientist’ов ищут для решения крупных задач связанных с данными. У таких задач обязательно должно быть одно из свойств: либо бизнес-смысл, либо научная ценность, а также место для применения сложных методов, например, алгоритмов оптимизации машинного обучения.  

Также для того, чтобы применение сложных методов себя оправдало, должна быть дополнительная прибыль. Применение таких методов зачастую стоит дорого, но оно может окупиться.

К примеру, у маленького магазина действительно может быть много транзакций. Но в данном случае применять сложные методы нет необходимости. Достаточно просто посмотреть, какие товары хорошо покупают, и сделать базовую аналитику. А для сети с тысячью магазинов увеличение чека даже на 0,1% может окупиться и оправдать внедрение сложного метода обработки данных. 

В случае научной ценности важна выгода не столько с точки зрения денег, а с точки зрения понимания устройства этого мира. Если мы говорим про исследование космоса или микро-частиц, то применение сложных методов может окупаться за счёт того, что мы узнаем об этом мире больше.

Насколько перспективны эти профессии?

Потребность как в data-аналитиках, так и в data scientist’ах, растет не арифметически, а геометрически. Впрочем, как и количество данных компаний, мощность и стоимость некоторых кластеров, в которых можно применять сложные методы и хранить данные. Пока что тенденция такова, что геометрический рост продолжится ближайшие несколько лет. 

Другое дело, что есть перекос в сторону специалистов с некоторым опытом, чем с джуниор-уровнем. Компании в поисках тех специалистов, которые уже сталкивались с аналогичными задачами и умеют их решать. 

Но и специалистам без опыта не стоит сильно переживать. Компании готовы учить работников, поэтому иногда бывает достаточно показать, что кандидат готов осваивать новые знания. Важно не просто прослушивать курсы, а показать, что ты можешь быстро освоиться в методах, и доказать, что ты научился их применять. Таким образом ты покажешь, что от тебя можно ждать больших результатов и через несколько лет. 

Есть множество специалистов, которые могут быть новичками именно в профессии аналитика, но у них есть некоторый смежный опыт, и они готовы из этого смежного опыта извлекать выгоду. Например, человек, занимающийся медициной, идёт в аналитику данных в области медицины. Он новичок в анализе данных, но его бэкграунд может быть решающим в таком случае: он будет преуспевающим специалистом, вырастет через год и принесет столько пользы, сколько другой опытный data scientist никогда не принёс бы на этой позиции. 

Специалистов, у которых есть опыт и в смежной области и в сложной аналитике, еще меньше, а потребность в них – все больше. Количество данных стремительно растет в узкоспециализированных областях. Поэтому всем начинающим специалистам будет полезно сразу определиться со смежной областью и начинать развивать в ней свои навыки.

Можно войти в профессию с нуля?

Да, про это и был в какой-то мере ответ на прошлый вопрос. Никто не рождается профессионалом. Вопрос можно сформулировать так: какой бэкграунд поможет войти в профессию и какова сложность этого входа?

Для аналитиков она меньше, чем для data scientist’ов. Аналитик может начать решать задачи уже с базовыми знаниями. Для некоторых сложностью может стать то, что до устройства на полный рабочий день возможно придётся пройти стажировку, позаниматься своими собственными pet project’ами и загореться этой индустрией. Настолько загореться, чтобы быть готовым даже самостоятельно, в качестве хобби искать данные и их исследовать. Вот в таком случае с нуля точно можно войти в профессию. 

Надо набивать руку на написание кода до выхода на первое место работы, потому что программирование – это третий иностранный язык, который нужно знать. Те же самые pet project’ы или соревнования могут этому очень сильно поспособствовать. 

С какими сложностями можно столкнуться в работе?

В этой профессии, даже если ты работаешь уже несколько лет, можно быстро отстать, если перестать учиться. Осваивать новое придется постоянно –– и подходы, и инструментарии, потому что мир вокруг нас быстро меняются. К этому нужно быть готовым.

Аналитик никогда не знает, с какой конкретно сложностью он столкнется в задаче, а непонимание в этой области усугубляет проблему. Например, если при исследовании поведения пользователей в эксперименте, у аналитика обнаруживаются провалы в знании математической статистики, то сделать выводы по данным может быть очень сложно, не говоря уж о построении гипотез. 

Другая сложность – это коммуникация. Профессия аналитика и data scientist неотрывно связаны с общением с людьми. Data scientist может работать в вакууме с отдельной задачей, которую он будет решать полгода, а потом представить результат. Но зачастую и у людей, занимающихся, например, практическими применениями алгоритмов, возникает потребность общаться с той частью, у которой они будут брать данные. Сейчас есть тенденция разделения на тех, кто исследует что-то и проверяет гипотезы, и тех, кто это потом встраивает. И нужно объяснить, как это всё встроить и разработать.

Аналитику обязательно придется много общаться с другими сотрудниками: доказывать свою точку зрения, убеждать, качественно аргументировать своё мнение и слушать оппонента. Однако не менее важно уметь менять своё мнение, если оно оказалось неправильным. Проверяя гипотезы, нужно уметь смотреть на данные с холодной головой. 

Подводя итог, какие ключевые различия между аналитиком данных и data scientist’ом?

Аналитик данных – человек, который из данных получает практическую пользу. Data scientist – это человек, который умеет применять сложные методы обработки данных и понимает, как они устроены. Во многих компаниях эти профессии очень сильно пересекаются. 

Если задаться целью освоить конкретную профессию, то в зависимости от бэкграунда можно пойти или в аналитику, или в data science. Если у вас технико-математический бэкграунд, то попробуйте себя в практическом применении тех методов, которые вы уже знаете, и теорем, которые вы уже доказывали. Если ваш бэкграунд больше из конкретной отрасли, то стоит начать с аналитики данных, и постепенно, в зависимости от потребности и от вашего интереса, наметить вектор дальнейшего развития. Сложные методы могут быть и не нужны в той области, которая вам будет интересна. 

Освоить обе профессии с нуля можно в центре непрерывного образования факультета компьютерных наук. 

Изучить базы данных и язык SQL, язык Python, его применения для сбора, визуализации и анализа данных, статистику и машинное обучение, а также аналитические и продуктовые подходы для работы над реальными задачами можно на программе профессиональной переподготовки «Аналитик данных».
На программе «Специалист по Data Science» вы погрузитесь в современный анализ данных и машинное обучение: от изучения программирования и базовых разделов математики до глубинного обучения, прикладной статистики и работы с большими данными.

где обучиться с нуля и что для этого нужно

Здравствуйте! В статье расскажем, как обучиться на Data Scientist. Разберемся, кому подойдет профессия, как освоить ее с нуля, где учиться и с чего лучше начинать карьеру в Дата Сайенс.

Обычно специалистами по Data Science становятся по следующим причинам:

Для работы в Дата Сайенс нужны навыки программирования и знание математики за рамками школьной программы. Поэтому на старте гуманитариям будет сложнее учиться и работать, чем людям с техническим складом ума или образованием.

Чтобы стать Data Scientist, потребуется высокая мотивация и определенные личностные качества:

  • Развитое аналитическое и критическое мышление, чтобы выявлять закономерности, а не мнимые связи.
  • Широкий кругозор и любознательность, чтобы понимать, как работают бизнес-процессы.
  • Коммуникабельность, готовность к командной работе, умение налаживать контакты как с коллегами, так и с заказчиками.
  • Усидчивость, высокая работоспособность, целеустремленность, нацеленность на результат.
  • Ответственность, внимательность к деталям.

При желании профессию можно освоить с нуля, независимо от возраста или бэкграунда. Более того, некоторые компании готовы брать специалистов без опыта, но с профильным образованием.

Обучаться можно в государственном учебном заведении или онлайн-школе. Среди вузов, где можно учиться на Data Scientist, стоит отметить МГУ им. Ломоносова, Высшую школу экономики и Санкт-Петербургский государственный университет. Для изучения Дата Сайенс подойдут такие факультеты, как «Прикладная математика и информатика» или «Компьютерные науки и анализ данных».

Более быстрый и удобный способ стать специалистом по Data Science – пройти онлайн-обучение. Получить новую профессию можно дистанционно в среднем за 1-2 года.

На нашем сайте собраны лучшие курсы по Data Science на русском языке. С помощью удобного фильтра вы можете подобрать обучающую программу по стоимости, формату занятий, продолжительности, с рассрочкой или скидкой, а также с гарантией трудоустройства.

Почему стоит выбрать online-курс:

  • Занятия ведут опытные программисты и аналитики, которые объясняют сложный материал, например, теорию вероятности или математический анализ доступным языком с примерами.
  • Записи всех уроков хранятся в личном кабинете. У вас не будет пробелов в знаниях, потому что вебинары можно смотреть неоднократно в любое время. Видео останутся у вас навсегда.
  • После каждой темы есть практическое задание. Задачи постепенно усложняются, и к концу курса вы построите нейросеть или рекомендательную систему. То есть у вас будут готовы проекты для портфолио.
  • Если вы не можете справиться с вопросом самостоятельно, вам поможет куратор. Он укажет на ошибки и даст рекомендации.
  • Многие школы бесплатно помогают с поиском работы, а также приглашают студентов на стажировку, поэтому у вас будет возможность получить опыт в реальном проекте.
Подборка курсов Все онлайн-курсы по Data Science в 2022 году

Посмотреть подборку

Расскажем подробнее, какие шаги нужно пройти, чтобы стать специалистом по Data Science:

  1. Изучить математику и линейную алгебру. Если у вас есть знания в рамках школьной программы, можно начать с книг, в которых простым языком разбирают основные понятия: производную, дифференциал, матрицу и пр.
  2. В любой аналитике используется математическая статистика и теория вероятности – это следующие большие темы, с которыми необходимо ознакомиться.
  3. Работа в Дата Сайенс невозможна без знания языков программирования. Новичку подойдет Python – он относительно простой, гибкий и многофункциональный.
  4. Следующий шаг – изучение алгоритмов машинного обучения: «с учителем», «без учителя», «с подкреплением». Вам нужно научиться собирать данные для анализа и визуализировать их.
  5. Разобравшись с теорией, переходите к практике. К примеру, можно поискать должность помощника или стажировку в крупных IT-компаниях.

ТОП-5 рекомендаций от экспертов в Data Science для новичков:

  1. Получите качественное профильное образование, если хотите стать профессионалом и работать по специальности. Лучше выбрать одну из ведущих онлайн-школ – вы узнаете максимум полезной информации и закрепите знания на реальных практических кейсах.
  2. Изучайте учебники не только российских, но и зарубежных авторов. Направление относительно новое, поэтому обязательно нужно ознакомиться с работами западных специалистов.
  3. Учите технический английский – без него будет сложно разобраться в терминологии, документации и профессиональной литературе.
  4. Больше практикуйтесь. Например, на платформе Kaggle можно принять участие в соревнованиях среди Дата Сайентистов, а также посмотреть скрипты более опытных участников.
  5. Работайте над своим портфолио. К примеру, про­грам­мы ана­ли­за дан­ных мож­но пуб­ли­ко­вать на GitHub.

Подборка полезных книг для начинающих специалистов по Дата Сайенс:

  • «Наука о данных», Б. Тирни, Д. Келлехер.
  • «Машинное обучение. Наука и искусство построения алгоритмов, которые извлекают знания из данных», П. Флах.
  • «Python и анализ данных», У. Маккинни.
  • «Работа с данными в любой сфере», К. Еременко.
  • «Вероятностное программирование на Python: байесовский вывод и алгоритмы», К. Дэвидсон-Пайлон.
  • «Big Data, Data Mining, and Machine Learning», J. Dean.
  • «Data Mining and Analysis: Fundamental Concepts and Algorithms», Mohammed J. Zaki, Wagner Meria Jr.

C чего начать глубинное обучение?

Ресурсы по глубинному обучению. Как и с чего начать изучение глубинного обучения?

Due to the recent achievements of artificial neural networks across many different tasks (such as face recognition, object detection and Go), deep learning has become extremely popular. This post aims to be a starting point for those interested in learning more about it.

If you already have a basic understanding of linear algebra, calculus, probability and programming: I recommend starting with Stanford’s CS231n. The course notes are comprehensive and well-written. The slides for each lesson are also available, and even though the accompanying videos were removed from the official site, re-uploads are quite easy to find online.

If you don’t have the relevant math background: There is an incredible amount of free material online that can be used to learn the required math knowledge. Gilbert Strang’s course on linear algebra is a great introduction to the field. For the other subjects, edX has courses from MIT on both calculus and probability.

If you are interested in learning more about machine learning: Andrew Ng’s Coursera class is a popular choice as a first class in machine learning. There are other great options available such as Yaser Abu-Mostafa’s machine learning course which focuses much more on theory than the Coursera class but it is still relevant for beginners. Knowledge in machine learning isn’t really a prerequisite to learning deep learning, but it does help. In addition, learning classical machine learning and not only deep learning is important because it provides a theoretical background and because deep learning isn’t always the correct solution.

CS231n isn’t the only deep learning course available online. Geoffrey Hinton’s Coursera class “Neural Networks for Machine Learning” covers a lot of different topics, and so does Hugo Larochelle’s “Neural Networks Class”. Both of these classes contain video lectures. Nando de Freitas also has a course available online which contains videos, slides and also a list of homework assignments.

If you prefer reading over watching video lectures: Neural Networks and Deep Learning is a free online book for beginners to the field. The Deep Learning Book is also a great free book, but it is slightly more advanced.

Where to go after you’ve got the basics:

  • Computer Vision is covered by most, if not all, of the deep learning resources mentoined above.
  • Recurrent Neural Networks (RNNs) are the basis of neural network based models that solve tasks related to sequences such as machine translation or speech recognition. Andrej Karpathy’s blog post on RNNs is a great place to start learning about them. Christopher Olah has a great blog where many deep learning concepts are explained in a very visual and easy to understand way. His post on LSTM networks is an introduction to LSTM networks which are a wildly used RNN variant.
  • Natural Language Processing (NLP): CS224d is an introduction to NLP with deep learning. Advanced courses are available from both Kyunghyun Cho (with lecture notes here) and Yoav Goldberg.
  • Reinforcement Learning: If you’d like to control robots or beat the human champion of Go, you should probably use reinforcement learning. Andrej Karpathy’s post on deep reinforcement learning is an excellent starting point. David Silver also recently published a short blog post introducing deep reinforcement learning.

Deep learning frameworks: There are many frameworks for deep learning but the top three are probably Tensorflow (by Google), Torch (by Facebook) and Theano (by MILA). All of them are great, but if I had to select just one to recommend I’d say that Tensorflow is the best for beginners, mostly because of the great tutorials avialable.

If you’d like to train neural networks you should probably do it on a GPU. You don’t have to, but its much faster if you do. NVIDIA cards are the industry standard, and while most research labs use $1000 dollar graphics cards, there are a few affordable cards that can also get the work done. An even cheaper option is to rent a GPU-enabled instance from a cloud server provider like Amazon’s EC2 (short guide here).

Source

Как начать карьеру в науке о данных

Добро пожаловать! Если вас интересует захватывающий мир науки о данных, но вы не знаете, с чего начать, Data School вам поможет.


Шаг 0: Выясните, что вам нужно изучить

Наука о данных может быть непосильной областью. Многие скажут вам, что вы не сможете стать специалистом по данным, пока не освоите следующее: статистика, линейная алгебра, исчисление, программирование, базы данных, распределенные вычисления, машинное обучение, визуализация, экспериментальный дизайн, кластеризация, глубокое обучение, естественное языковая обработка и многое другое. Это просто неправда.

Итак, что такое наука о данных? Это процесс постановки интересных вопросов и ответов на них с использованием данных. В целом рабочий процесс обработки данных выглядит так:

  • Задать вопрос
  • Соберите данные, которые могут помочь вам ответить на этот вопрос
  • Очистить данные
  • Исследуйте, анализируйте и визуализируйте данные
  • Создание и оценка модели машинного обучения
  • Сообщить результаты

Этот рабочий процесс не обязательно требует продвинутой математики, мастерства глубокого обучения или многих других навыков, перечисленных выше.Но для этого требуется знание языка программирования и умение работать с данными на этом языке . И хотя вам нужно свободное владение математикой, чтобы действительно хорошо разбираться в науке о данных, вам нужно только базовое понимание математики , чтобы начать.

Это правда, что другие специализированные навыки, перечисленные выше, могут когда-нибудь помочь вам решать проблемы науки о данных. Однако вам не нужно овладевать всеми этими навыками, чтобы начать свою карьеру в науке о данных. Вы можете начать сегодня , и я здесь, чтобы помочь вам!


Шаг 1. Освоение Python

Python и R — отличный выбор в качестве языков программирования для науки о данных. R, как правило, более популярен в академических кругах, а Python — в промышленности, но оба языка имеют множество пакетов, поддерживающих рабочий процесс обработки данных. Я преподавал науку о данных на обоих языках и обычно предпочитаю Python. (Вот почему.)

Чтобы начать работу, вам не нужно изучать и Python, и R.Вместо этого вам следует сосредоточиться на изучении одного языка и его экосистемы пакетов для анализа данных . Если вы выбрали Python (моя рекомендация), вы можете подумать об установке дистрибутива Anaconda, поскольку он упрощает процесс установки пакетов и управления ими в Windows, OSX и Linux.

Вам также не нужно становиться экспертом по Python , чтобы перейти к шагу 2. Вместо этого вам следует сосредоточиться на освоении следующего: типы данных, структуры данных, импорт, функции, условные операторы, сравнения, циклы и понимания .Все остальное может подождать!

Если вы не уверены, достаточно ли вы знаете Python, просмотрите мой краткий справочник по Python. Если большая часть этого материала вам знакома, вы можете перейти к шагу 2!

Если вы ищете курс, который поможет вам изучить Python, вот несколько рекомендаций:

  • Основы Python для специалистов по данным — это курс для начинающих, который я создал, чтобы помочь вам построить прочную основу в Python, не перегружая себя! Он включает в себя упражнения, викторины и сертификат об окончании.
  • DataCamp предлагает краткий интерактивный курс по изучению Python.
  • Introduction to Python — это более содержательный курс для начинающих по Python, напоминающий интерактивный учебник.
  • Google Python Class лучше всего подходит для людей с некоторым опытом программирования и включает в себя видео-лекции и загружаемые упражнения.
  • Python для начинающих — это ориентированный на приложения курс, который преподает Майкл Кеннеди (ведущий подкаста Talk Python To Me).

Шаг 2. Изучите анализ данных, обработку и визуализацию с помощью pandas

Для работы с данными в Python вам следует научиться пользоваться библиотекой pandas.

pandas предоставляет высокопроизводительную структуру данных (называемую «DataFrame»), которая подходит для табличных данных со столбцами разных типов, подобных электронной таблице Excel или таблице SQL. Он включает инструменты для чтения и записи данных, обработки отсутствующих данных, фильтрации данных, очистки беспорядочных данных, объединения наборов данных, визуализации данных и многого другого. Короче говоря, обучающих панд значительно повысят вашу эффективность при работе с данными.

Тем не менее, pandas включает в себя огромное количество функций и (возможно) предоставляет слишком много способов выполнения одной и той же задачи.Эти характеристики могут затруднить изучение pandas и поиск лучших практик.

Вот почему я создал серию видеороликов о пандах (36 видеороликов), в которых рассказывается о библиотеке панд с нуля. Каждое видео отвечает на вопрос, используя реальный набор данных, и наборы данных публикуются в Интернете, чтобы вы могли следить за ними дома. (Я также создал блокнот Jupyter с хорошими комментариями, в который включен код из каждого видео.)

«Ваши видео чрезвычайно полезны. Мне нравится, что вы используете реальные наборы данных и пробуете множество различных применений обсуждаемой концепции, а не просто слишком упрощенные примеры.Ваш контент мне очень помог!» — Шон Монтегю

Если вы уже являетесь пользователем панд среднего уровня , вы можете изучить мои 25 лучших трюков с пандами, узнать о лучших методах работы с пандами или пройти мой онлайн-курс по пандам.

Если вы предпочитаете не видео-ресурс для изучения панд, вот мои рекомендуемые ресурсы.


Шаг 3. Изучите машинное обучение с помощью scikit-learn

Для машинного обучения в Python вам следует научиться использовать библиотеку scikit-learn.

Построение «моделей машинного обучения» для прогнозирования будущего или автоматического извлечения информации из данных — сексуальная часть науки о данных. scikit-learn — самая популярная библиотека для машинного обучения в Python, и не зря:

  • Обеспечивает понятный и последовательный интерфейс для множества различных моделей.
  • Он предлагает множество параметров настройки для каждой модели, но также выбирает разумные значения по умолчанию.
  • Его документация исключительна и помогает вам понять модели, а также то, как их правильно использовать.

Однако машинное обучение по-прежнему является очень сложной и быстро развивающейся областью, а обучение scikit-learn имеет крутую кривую обучения. Вот почему я создал бесплатный курс scikit-learn (4 часа), который поможет вам получить полное представление об основах машинного обучения и рабочем процессе scikit-learn . Серия не предполагает знакомства с машинным обучением или высшей математикой. (Вы можете найти весь код из курса на GitHub.)

«Ваши видео просто невероятные.Я только что закончил курс по машинному обучению с помощью Python и могу сказать, что понял все благодаря вашему превосходному стилю преподавания и вашим навыкам.» — Guillaume B

После того, как вы закончите курс, вам следует подумать о том, чтобы записаться на мой дополнительный курс «Построение эффективного рабочего процесса машинного обучения с помощью scikit-learn».

Если вы предпочитаете не видео-ресурс для изучения scikit-learn, я рекомендую либо Python Machine Learning (Amazon/GitHub), либо Introduction to Machine Learning with Python (Amazon/GitHub).


Шаг 4. Более глубокое понимание машинного обучения

Машинное обучение — сложная область. Хотя scikit-learn предоставляет инструменты, необходимые для эффективного машинного обучения, он не дает прямых ответов на многие важные вопросы:

  • Как узнать, какая модель машинного обучения будет работать «лучше всего» с моим набором данных?
  • Как интерпретировать результаты моей модели?
  • Как мне оценить, будет ли моя модель обобщаться на будущие данные?
  • Как выбрать, какие функции должны быть включены в мою модель?
  • И так далее…

Если вы хотите преуспеть в машинном обучении , вы должны быть в состоянии ответить на эти вопросы, что требует как опыта, так и дальнейшего обучения. Вот несколько ресурсов, которые помогут вам на этом пути:


Шаг 5. Продолжайте учиться и практиковаться

Вот мой лучший совет по улучшению ваших навыков в области обработки данных: Найдите «вещь», которая мотивирует вас практиковать то, что вы узнали, и узнать больше, а затем сделайте это. Это могут быть проекты по изучению персональных данных, соревнования Kaggle, онлайн-курсы, чтение книг, чтение блогов, посещение митапов или конференций или что-то еще!

  • Соревнования Kaggle — отличный способ попрактиковаться в науке о данных, не придумывая проблему самостоятельно.Не беспокойтесь о том, какое место вы занимаете, просто сосредоточьтесь на том, чтобы узнавать что-то новое с каждым соревнованием. (Имейте в виду, что вы не будете практиковать важные части рабочего процесса обработки данных: задавать вопросы, собирать данные и сообщать результаты.)
  • Участие в проектах с открытым исходным кодом поможет вам попрактиковаться в сотрудничестве с другими. Мое пошаговое руководство по работе с GitHub поможет вам в этом процессе! (Если вы новичок в Git, у меня есть серия коротких видео, которые помогут вам освоить основы.)
  • Если вы создаете свои собственные проекты по науке о данных , вы должны публиковать их на GitHub и включать описания. Это поможет показать другим, что вы знаете, как заниматься воспроизводимой наукой о данных.
  • Если вам нравятся бюллетени по электронной почте , мне больше всего нравятся Data Elixir, Data Science Weekly, Python Weekly и PyCoder’s Weekly.
  • Если вы хотите по-настоящему познакомиться с сообществом Python , я настоятельно рекомендую посетить PyCon US. (Есть также небольшие конференции PyCon в других местах.) Как специалист по данным, вы также должны подумать о посещении ближайшей конференции PyData.
  • У меня есть еще несколько советов, как быть в курсе последних событий в качестве специалиста по данным.

Ваше путешествие в науку о данных только начинается! В области науки о данных нужно так многому научиться, что для освоения потребуется на больше, чем жизни. Просто помните: вам не нужно овладевать всем этим, чтобы начать свою карьеру в науке о данных, , вам просто нужно начать!


Присоединяйтесь к Школе данных (бесплатно!)

Меня зовут Кевин Маркхэм, я основатель Data School.Для меня будет честью, если вы присоединитесь к сообществу Data School, подписавшись на информационный бюллетень по электронной почте:

Как подписчик , вы получите приоритетный доступ к моим онлайн-курсам и веб-трансляциям в прямом эфире, а также будете получать уведомления о новых учебных пособиях и видеороликах Data School.

Есть вопрос? Пишите мне по электронной почте: [email protected] Я читаю каждое письмо!

Хотите поступить в Школу Данных?

Большое спасибо за прочтение!

Как стать специалистом по данным без опыта

Стать специалистом по данным больше не несбыточная мечта.Вот ваша шпаргалка, чтобы добраться туда.

Мы все хотели бы иметь предвидение, чтобы выбрать идеальную карьеру и провести необходимую подготовку, чтобы добраться до нее, но реальная жизнь не всегда линейна, и это часть того, что делает ее веселой. Более того, с быстрым темпом технологических изменений постоянно появляются новые отрасли и направления работы.

Поскольку наука о данных — быстрорастущая, востребованная сфера карьеры с большими перспективами трудоустройства, самое время выяснить, подходит ли вам карьера специалиста по данным.

Хорошая новость заключается в том, что вам не нужен предварительный опыт, чтобы стать специалистом по данным. Есть много способов самостоятельно приобрести навыки работы с данными.

Прежде чем изучать, какими навыками вам нужно овладеть, чтобы стать специалистом по данным без опыта работы, давайте сначала определим, чем именно занимается специалист по данным.

Кто такой специалист по данным?

Специалисты по данным собирают и очищают большие объемы данных, поддерживают простые в использовании информационные панели и базы данных, интерпретируют данные для решения проблем и проведения экспериментов, создают алгоритмы и представляют данные заинтересованным сторонам в привлекательных визуализациях.

Сегодня есть много причин для карьеры в науке о данных: высокая зарплата, относительно стабильный и растущий рынок труда даже во время глобальной рецессии, интересные задачи, которые нужно решать в самых разных отраслях.

Наука о данных — это сложно?

Насколько сложна наука о данных, зависит от вашего опыта и от того, нравится ли вам работать с числами и данными. Хотя специалистам по данным не нужно столько программной инженерии или машинного обучения, как инженерам по данным, вам нужно будет научиться программировать, чтобы создавать прогностические модели.

Наука о данных имеет крутую кривую обучения, включая сложные проблемы, большой объем данных, технические знания и знание предметной области, но, к счастью, есть много бесплатных онлайн-ресурсов, которые помогут вам начать работу в качестве специалиста по данным начального уровня. Надеюсь, вам нравится учиться, потому что специалисты по данным постоянно повышают квалификацию и изучают новые технологии.

Нужна ли вам степень, чтобы стать специалистом по данным?

Нет. Можно изучать науку о данных без ученой степени или даже степени бакалавра.Хотя в большинстве объявлений о вакансиях указана степень магистра или доктора философии. в инженерии, информатике, математике или статистике спрос на специалистов по данным намного превышает предложение, а это означает, что компании открыты для найма нетрадиционных кандидатов. Фактически, многие ведущие компании, такие как Google, Apple и IBM, больше не требуют от соискателей высшего образования.

Если вы хотите заняться наукой о данных без образования, вы можете пройти онлайн-курсы и программы сертификации или заняться самообучением с помощью видео и модулей.

Ниже вы найдете шесть шагов для проникновения в науку о данных без предыдущего опыта.

Шаг 1: улучшите свои математические навыки

Если вы имеете опыт работы с количественными данными, наука о данных должна быть для вас легким переходом. Прежде чем анализировать данные с помощью высокотехнологичных инструментов, вам необходимо изучить основы анализа данных, который начинается с построения точек данных на графиках по осям X и Y и поиска корреляций и тенденций между различными переменными.

Чтобы убедиться, что вы можете писать эффективный код и делать точные выводы, вот несколько рекомендуемых математических понятий:

  • Статистические методы и теория вероятностей
  • Распределения вероятностей
  • Многомерное исчисление
  • Линейная алгебра
  • Проверка гипотез
  • Статистическое моделирование и подгонка
  • Сводки данных и описательная статистика
  • Регрессионный анализ
  • Байесовское мышление и моделирование
  • Цепи Маркова

Шаг 2. Изучите язык программирования (или два!)

По сравнению с другими областями карьеры, наука о данных больше касается того, что вы знаете и насколько хорошо вы можете доказать свои соответствующие навыки, а не престижа вашей альма-матер.Процесс собеседования на основе навыков, как правило, уравнивает правила игры для людей из разных слоев общества.

Как только у вас будет прочная основа в области математики, вы можете приступить к изучению нескольких языков программирования, которые необходимо знать начинающим специалистам по данным: SQL, R, Python и SAS.

Прочтите эту статью, чтобы узнать о необходимых навыках специалиста по данным и о том, какие языки следует отдать предпочтение.

  • Python — это язык сценариев с библиотеками, которые позволяют обрабатывать, фильтровать и преобразовывать большие и неструктурированные данные.Python имеет приложения для веб-разработки, разработки программного обеспечения, глубокого обучения и машинного обучения. Это наиболее часто используемый инструмент учеными данных.
  • R — это язык программирования с открытым исходным кодом, полезный для сложных математических и статистических расчетов. Он также позволяет визуализировать данные и имеет большое сообщество поддержки, которое поможет вам начать работу.
  • SQL — это инструмент управления отношениями, с помощью которого вы можете запрашивать и объединять данные из нескольких таблиц и баз данных.
  • SAS — это дорогой инструмент, используемый крупными корпорациями для статистического анализа, бизнес-аналитики и прогнозной аналитики, но он не рекомендуется для частных лиц из-за высокой стоимости. Если вы изучаете другие языки, вы можете легко освоить SAS на работе.

Вы можете попрактиковаться в программировании на бесплатном курсе Springboard по анализу данных, а затем дополнить эти навыки более сложными программами, такими как учебный курс по науке о данных.

Шаг 3. Возьмитесь за сторонние проекты или стажировки

Чтобы составить свое резюме, компании захотят увидеть профессиональный практический опыт.Когда вы начнете создавать свою базу знаний, вы сможете применять свои навыки в реальных условиях и получать обратную связь в режиме реального времени.

Вы можете использовать платформы для фриланса, такие как Upwork или Fiverr, а также искать подработку или стажировку в социальных сетях и на досках объявлений. Kaggle также предлагает конкурсы с денежными призами.

Перед собеседованием обязательно попрактикуйтесь в решении проблем кодирования на LeetCode и изучите возможные вопросы для собеседования по науке о данных.

Покажите образцы прошлых работ на Github, LinkedIn или на личном веб-сайте, чтобы создать хорошее портфолио и сильное присутствие в Интернете.

Может быть трудно получить опыт без опыта, но, используя онлайн-сообщества и начав с малого, вы можете доказать, что у вас есть все необходимое, чтобы превратить знания в области науки о данных в измеримые бизнес-результаты.

Шаг 4. Начните работу в качестве аналитика данных

Исследователи данных и аналитики данных — это не одно и то же, и обе эти области карьеры стремительно набирают популярность.

Аналитики данных управляют сбором данных и определяют тенденции наборов данных.

  • Специалисты по данным не только интерпретируют данные, но и применяют навыки кодирования и математического моделирования
  • Вакансии аналитика данных легче освоить в качестве первой работы, и они могут стать отличной стартовой площадкой для карьеры в науке о данных

Для тех, кто хочет начать заниматься аналитикой данных, учебный курс Springboard по аналитике данных под руководством наставника охватывает формирование структурированного мышления, анализ бизнес-проблем, соединение данных с помощью SQL, визуализацию данных с помощью Python и обмен результатами анализа.

Если вы не уверены, какой курс данных вам подходит, пройдите этот тест, чтобы узнать.

Шаг 5. Упорно работайте и активнее пользуйтесь сетью

Знакомство с другими специалистами по данным — лучший способ узнать больше о различных карьерных возможностях и, возможно, даже познакомиться с будущими членами вашей команды. Вы также можете узнать, в какой компании вы хотели бы работать (размер, отрасль, культура), какие проекты вам нравятся и как подготовиться к процессу подачи заявления на работу.

Когда вы начинаете без опыта, может быть проще пробиться в более мелкие компании, но более крупные компании в технологической отрасли с программами начального уровня могут иметь больше встроенной инфраструктуры для обучения и наставничества.

Еще один отличный вариант — заняться наукой о данных с другой должности в вашей компании. Если у вас хорошая репутация, вы, как правило, можете начать налаживать внутренние связи и изучить возможность интервью с командой специалистов по данным, если вы соответствуете техническим требованиям.

Когда вы настраиваете виртуальные чаты за кофе и телефонные звонки, вы можете обнаружить, что разговоры вызывают у вас интерес к определенным объявлениям о вакансиях. Это открывает возможность просить людей в вашей сети персонализированных рекомендаций.По данным Careerbuilder, 82% работодателей оценили рефералы как имеющие самую высокую рентабельность инвестиций, и многие компании поощряют работодателей искать новые таланты, предлагая денежные бонусы.

Шаг 6. Объясните потенциальным работодателям свой карьерный переход

Наука о данных является междисциплинарной областью, и, скорее всего, не все предыдущие знания будут потеряны. Специалисты по данным должны иметь возможность связывать свои модели с непосредственным влиянием на бизнес. Хотя вам определенно следует сосредоточиться на своем опыте работы с данными в своем резюме и сопроводительном письме, вы должны упомянуть прошлые роли, в которых вы использовали Microsoft Excel или развивали бизнес, общение, сотрудничество и другие передаваемые навыки.

При подаче заявления на работу в области обработки данных без опыта включите в свое резюме краткий раздел с описанием вашей смены, используя ключевые слова и перечислив курсы, которые вы прошли, технические языки, которые вы выучили, и любую проектную работу, которую вы завершили, чтобы представьте свой расширяющийся набор навыков в области обработки данных в лучшем свете.

Подходит ли вам профессия в области науки о данных?

Springboard предлагает комплексный учебный курс по науке о данных.Вы будете работать с наставником один на один, чтобы узнать о науке о данных, обработке данных, машинном обучении и Python — и завершить все это с помощью завершающего проекта, достойного портфолио.


Проверьте карьерный путь Springboard Data Science Career Track, чтобы узнать, соответствуете ли вы требованиям.


Не совсем готовы погрузиться в учебный курс по науке о данных?


Springboard теперь предлагает подготовительный курс по науке о данных, где вы можете освоить базовые навыки кодирования и статистики, необходимые для начала вашей карьеры в науке о данных.

8 онлайн-курсов для начинающих по изучению науки о данных

Вы очарованы данными. Вам нравится находить закономерности в цифрах, предсказывать будущие результаты и использовать эти знания для достижения целей компании.

Дело в том, что вы совсем новичок в науке о данных. Вы слышали этот термин, и, возможно, у вас есть друзья, которые работают в этой области. Вы также знаете, что на данный момент это довольно востребованная работа, и что даже если вы не горите желанием заняться наукой о данных, в вашем кармане (и в вашем резюме) есть некоторые навыки работы с данными.

Онлайн-курсы могут стать отличным способом быстро (и в свободное время) узнать о полезных вещах, от технических навыков, таких как Python или SQL, до базового анализа данных и машинного обучения. Тем не менее, вам, возможно, придется инвестировать, чтобы получить реальную сделку.

Ниже мы описали некоторые из самых рейтинговых и популярных бесплатных, коротких и комплексных курсов, которые вы можете пройти в области науки о данных — независимо от того, хотите ли вы серьезного глубокого погружения или просто случайного обзора.

Краткий обзор терминологии: вы, вероятно, часто будете слышать и встречать термин «машинное обучение» при изучении науки о данных.Хотя они тесно переплетены, не вся наука о данных (или роли в науке о данных) состоит из машинного обучения. Вы можете использовать его в некоторых случаях, особенно при прогнозировании, хотя это не обязательно для таких вещей, как визуализация или извлечение данных.

Еще одно замечание: В общем, знание SQL является обязательным для любого новичка в науке о данных. Однако, начиная с Python, можно упростить переход на другие языки.

(Хотите узнать больше об этой области, прежде чем приступить к работе? Узнайте, почему специалисты по данным так востребованы, что вам нужно для успеха в качестве специалиста по данным и чего ожидать на собеседовании по науке о данных.)

Изучайте науку о данных с помощью… Бесплатные занятия

Бесплатно всегда лучше! Конечно, большинство лучших вещей не приходят даром — эти курсы будут отличной базой, но вы, вероятно, захотите потратить немного денег на более обширные уроки, если вы серьезно относитесь к карьере в области науки о данных.

1. Изучение Python и изучение SQL, Codecademy

Хотите получить общий обзор Python или SQL (два важных языка, широко используемых в науке о данных), прежде чем углубляться в них? Бесплатные курсы Codecademy — отличный способ начать изучение основ бесплатно.

Стоимость: Бесплатно!
Продолжительность: 25 часов (Python)/ 7 часов (SQL)

2. Введение в науку о данных с использованием Python, Udemy

Если вы хотите начать с самого начала, это хорошая отправная точка. Курс охватывает общую информацию, которую вам нужно знать: что такое наука о данных и машинное обучение, как выглядит работа в области науки о данных в повседневной жизни и как Python вписывается в эту картину.

Стоимость: Бесплатно!
Продолжительность: 12 лекций (2 часа 30 минут)

Изучайте науку о данных через… Краткие занятия

Вы не хотите проводить слишком много времени за компьютером, и, возможно, вы еще не слишком серьезно относитесь к науке о данных, но хотите понять основы. Не смотрите дальше этих вариантов, которые требуют меньше времени!

3. Линейная алгебра для начинающих: открывайте двери для большой карьеры, Skillshare

Да, линейная алгебра на самом деле очень важна в науке о данных. Если вы не хотите возвращаться обратно в школу, этот курс должен помочь вам всего за день или два.

Стоимость: 15 долларов в месяц
Продолжительность: 44 видеоролика (6 часов 51 минута)

4. Introduction to Machine Learning for Data Science, Udemy

курс для начинающих всего за три часа, охватывающий такие темы, как искусственный интеллект, машинное обучение, информатика и то, как все это объединяется.

Стоимость: 150 долларов США
Продолжительность: 41 лекция (3 часа)

Изучайте науку о данных через… Комплексные занятия

Возможно, вы пытаетесь сменить профессию или улучшить свое резюме для должности специалиста по обработке и анализу данных. В любом случае, вы получите всю информацию об одном из этих классов.

5. Машинное обучение, Coursera

По словам экспертов The Muse (также известной как наша собственная команда по науке о данных), это идеальная отправная точка для всестороннего изучения науки о данных. Этот курс, который преподает соучредитель Coursera (да, действительно), углубится в машинное обучение — что это такое, как оно работает и как вы можете применить его в работе по науке о данных.

Стоимость: Бесплатный аудит / 79 долларов США с сертификатом
Продолжительность: 7 часов в неделю в течение 11 недель

6. Data Science Path, Codecademy

Пути Codecademy потрясающие по ряду причин. Во-первых, они структурировано углубляются в конкретную область, предоставляя вам все необходимые инструменты. Во-вторых, они невероятно практичны, помогая вам применять все, что вы узнаете, в реальных ситуациях и практических проектах. Кроме того, они разработаны настоящими инженерами (в данном случае настоящим специалистом по данным), которые знают свое дело.

Стоимость: $19,99 в месяц
Продолжительность: Самостоятельный темп

7. Специализация Data Science, Coursera

Эта специализация похожа на курс машинного обучения, но в более длинном формате. Эта специализация предназначена для охвата всей гаммы. Он фокусируется не только на анализе данных, но и на социальных навыках, необходимых специалисту по данным, таких как умение делать выводы и задавать правильные вопросы.

Стоимость: 49 долларов в месяц
Продолжительность: 10 курсов по 3-6 месяцев

8.Programming for Data Science, Udacity

В дополнение к изучению всех технических основ, включая Python, SQL и Github, «программа наностепени» Udacity позволяет вам работать вместе с экспертами и другими студентами, чтобы убедиться, что вы на правильном пути и получите свое ответы на вопросы.

Стоимость: 50 долларов в месяц
Продолжительность: 10 часов в неделю в течение 3 месяцев

Ранее редактор The Muse, Элис с гордостью доказывает, что да, английский язык может изменить мир.Она написала для The Muse почти 500 статей на разные темы: от советов по повышению продуктивности до сопроводительных писем плохим начальникам и крутых способов изменить карьеру. , Mashable и многое другое. Она называет домом многие места, в том числе Иллинойс, где она выросла, и небольшой городок Гамильтон, где она училась в Университете Колгейт, но она родилась, чтобы быть жительницей Нью-Йорка. Помимо того, что она заядлый писатель и читатель, Алиса любит танцевать, как профессионально, так и в ожидании метро.

Еще от Алисы Калиш

Изучите анализ данных с помощью онлайн-курсов, занятий и уроков

Что такое анализ данных?

Анализ данных — это процесс извлечения информации из данных. Он включает в себя несколько этапов, включая создание набора данных, подготовку данных для обработки, применение моделей, определение ключевых результатов и создание отчетов. Цель анализа данных — найти действенные идеи, которые могут помочь в принятии решений. Анализ данных может включать интеллектуальный анализ данных, описательный и прогнозный анализ, статистический анализ, бизнес-аналитику и аналитику больших данных.Теперь, когда вы знаете ответ на вопрос «Что такое анализ данных?», выберите курс и приступайте к анализу данных!

Онлайн-курсы по анализу данных?

Сертификаты и курсы по анализу данных доступны на edX в крупных университетах и ​​учреждениях, включая Microsoft, Массачусетский технологический институт, Колумбийский университет и Университет Аделаиды. Начните с изучения ключевых инструментов анализа данных, таких как Microsoft Excel, Python, SQL и R. Excel — наиболее широко используемая программа для работы с электронными таблицами, которая отлично подходит для анализа и визуализации данных.Запишитесь на один из бесплатных курсов Excel и узнайте, как использовать это мощное программное обеспечение.

Python — это популярный язык программирования для анализа данных, и в нескольких ведущих школах существуют курсы, которые знакомят вас с языком и научат его применять. Возьмите «Введение в Python для науки о данных» от Microsoft или «Использование Python для исследований» от Гарварда. Оба являются самостоятельными бесплатными онлайн-курсами, которые помогут вам начать работу.

Продвигайтесь дальше в выбранной вами области специализации.Примените свои новые навыки анализа данных к бизнес-аналитике, аналитике больших данных, биоинформатике, статистике и многому другому. Продвинутые курсы познакомят вас с реальными проблемами аналитики, чтобы вы могли попробовать различные методы и методы анализа данных и узнать больше о процессах количественного и качественного анализа данных.

Вакансии аналитика данных

Функции аналитика данных необходимы почти в каждом типе бизнеса или организации. Отчеты и основные выводы способствуют принятию решений и помогают компаниям быть в курсе бизнес-операций, разработки продуктов, конкурентов, стратегии и многого другого.Широкое применение роли анализа данных означает высокий спрос на специалистов практически на каждом рынке труда. Недавний поиск на сайте Indeed.com выявил более 7000 открытых вакансий для аналитиков данных в США. По оценкам Indeed.com, средняя зарплата составляет 70 106 долларов в год, а максимальная — 152 000 долларов. Нет никаких сомнений в том, что аналитик данных пользуется гарантированной работой, конкурентоспособной заработной платой и множеством вариантов с точки зрения местоположения и компаний.

Карьера аналитика данных

Если вы любите математику, информатику, статистику и любите исследования и открытия, то карьера в области анализа данных может быть идеальной для вас.Пройдите вводный курс по Excel или Python для анализа данных и узнайте больше о востребованном мире анализа данных. Многие курсы бесплатны и предназначены для самостоятельного изучения, поэтому вы можете зарегистрироваться и начать обучение уже сегодня.

Как начать изучать науку о данных

Больше, чем когда-либо прежде, компании полагаются на данные при принятии бизнес-решений. Тем не менее, в мире, который становится все более цифровым, никогда не было больше доступных данных.При таком потоке информации, где компании вообще начинают искать информацию для принятия правильных решений, влияющих на итоговый результат?

Они полагаются на специалистов по данным.

Вам, наверное, интересно, что такое специалист по данным? Наука о данных, процесс извлечения информации из данных, является одной из самых быстрорастущих областей технологий: спрос на специалистов по данным занимает третье место в отчете LinkedIn о новых вакансиях за 2020 год и третий год подряд находится в их отчете с рейтингом . И хотя вы, вероятно, больше всего знакомы со званием «ученый по данным», похожие роли часто также классифицируются как инженеры данных, аналитики данных или инженеры по машинному обучению.

Итак, чем занимаются специалисты по данным? Роль включает в себя несколько вещей, но в основном математику и программирование.

Во-первых, специалисты по данным используют математические навыки, такие как алгебра, исчисление и статистика, для построения моделей, которые извлекают информацию из группы данных. Чтобы построить эти модели, они работают на Python для очистки наборов данных.Затем они используют машинное обучение и прогнозное моделирование, чтобы получить ценную информацию из набора данных. Знание математики позволяет специалистам по данным понять, как эффективно использовать алгоритмы в своих моделях и повторять процесс моделирования.

Если это звучит для вас интересно, почему бы не начать развивать свой собственный набор навыков в области обработки данных? Мы составили для вас список ресурсов, в которых собраны полезные руководства для освежения математических навыков, понимания машинного обучения и многого другого.Просмотрите, изучите и изучите приведенный ниже список, чтобы помочь вам начать свой путь к тому, чтобы стать специалистом по данным.

Все еще не убеждены? Просто помните: по данным Glassdoor на август 2020 года, средняя зарплата специалиста по данным составляет 113 309 долларов.

Шаг первый: улучшите свои математические навыки.

Вы должны хорошо разбираться в основах алгебры и должны знать, как уравнение формы y = mx + c выглядит на графике. Вам не нужно быть экспертом по математике, но вы должны быть знакомы с исчислением и линейной алгеброй, а также иметь четкое представление о статистике.Эти три области представляют собой разновидность математики, которую ученые используют для анализа данных.

  • Откройте для себя математические основы науки о данных, как вы уже догадались, с дополнительной статистикой. Элементы статистического обучения охватывают интеллектуальный анализ данных, вывод и прогнозирование.
  • Узнайте о линейной алгебре, основе матриц и о том, как такие компании, как Netflix, Spotify и другие, предоставляют рекомендации своим клиентам. Этот курс Академии Хана предлагает отличную отправную точку.

Шаг второй: Познакомьтесь с кодом .

Перед любым формальным обучением науке о данных вам не обязательно быть опытным программистом, но вы должны уметь разбивать большие проблемы на более мелкие, понятные компьютеру. Некоторый опыт программирования поможет вам начать работу, но в конечном счете, чтобы стать специалистом по данным, вам необходимо знать Python и SQL.

  • Познакомьтесь с основами кодирования. Знание переменных, условий и циклов поможет.Эта статья о проекте Open Book дает некоторые рекомендации.

Шаг третий. Изучите курсы и ресурсы по науке о данных, чтобы объединить свои математические навыки и навыки программирования.

К тому времени, когда вы освоитесь с математическими понятиями и поймете основы программирования, пришло время собрать все воедино. Независимо от того, идете ли вы по пути формального обучения с помощью буткемпа или платного курса, или предпочитаете заниматься наукой о данных в качестве одного из своих личных увлечений, приведенные ниже ресурсы научат вас, как стать великим специалистом по данным.

  • Подпишитесь на FiveThirtyEight. Это информационное издание, известное своим спортивным анализом на основе данных, освещает актуальные новости с точки зрения специалиста по данным.
  • Существуют и другие учебные курсы по науке о данных, такие как Galvanize, General Assembly, Metis, NYC Data Science Academy и Thinkful.
  • Присоединяйтесь к сообществам в социальных сетях, чтобы познакомиться с профессионалами в области обработки данных и однокурсниками. Вот некоторые популярные группы Facebook.
  • Или подпишитесь на лидеров мнений в области науки о данных в Твиттере, таких как Эндрю Нг (бывший глава Google Brain) или Хилари Мейсон (GM по машинному обучению в Cloudera).

Что такое наука о данных? Предварительные требования, жизненный цикл и приложения

Наука о данных сегодня является неотъемлемой частью многих отраслей, учитывая огромные объемы данных, которые производятся, и является одной из самых обсуждаемых тем в ИТ-кругах. Его популярность росла с годами, и компании начали внедрять методы обработки данных для развития своего бизнеса и повышения удовлетворенности клиентов. В этой статье мы узнаем, что такое наука о данных и как вы можете стать специалистом по данным.

Вы рассматриваете профессию в области науки о данных? Тогда пройдите сертификацию по программе Data Science Bootcamp уже сегодня!

Что такое наука о данных?

Наука о данных — это область исследования, которая работает с огромными объемами данных с использованием современных инструментов и методов для поиска невидимых закономерностей, получения значимой информации и принятия бизнес-решений. Наука о данных использует сложные алгоритмы машинного обучения для построения прогностических моделей.

Данные, используемые для анализа, могут поступать из разных источников и представляться в различных форматах.

Теперь, когда вы знаете, что такое наука о данных, давайте посмотрим, почему наука о данных так важна для современного ИТ-ландшафта.

Последипломная программа по науке о данных

Жизненный цикл науки о данных

Жизненный цикл науки о данных состоит из пяти отдельных этапов, каждый из которых имеет свои задачи:

  1. Захват: сбор данных, ввод данных, прием сигнала, извлечение данных. Этот этап включает в себя сбор необработанных структурированных и неструктурированных данных.
  2. Обслуживание: хранилище данных, очистка данных, размещение данных, обработка данных, архитектура данных. Этот этап охватывает сбор необработанных данных и преобразование их в форму, которую можно использовать.
  3. Процесс
  4. : интеллектуальный анализ данных, кластеризация/классификация, моделирование данных, суммирование данных. Специалисты по данным берут подготовленные данные и изучают их закономерности, диапазоны и отклонения, чтобы определить, насколько они будут полезны для прогнозного анализа.
  5. Анализ: исследовательский/подтверждающий, прогнозный анализ, регрессия, анализ текста, качественный анализ.Вот настоящее мясо жизненного цикла. Этот этап включает в себя выполнение различных анализов данных.
  6. Общение: отчеты о данных, визуализация данных, бизнес-аналитика, принятие решений. На этом последнем этапе аналитики подготавливают анализы в легко читаемых формах, таких как диаграммы, графики и отчеты.

Необходимые условия для науки о данных

Вот некоторые из технических концепций, о которых вам следует знать, прежде чем вы начнете изучать науку о данных.

1.Машинное обучение

Машинное обучение — основа науки о данных. Специалисты по данным должны хорошо разбираться в машинном обучении в дополнение к базовым знаниям статистики.

2. Моделирование

Математические модели позволяют выполнять быстрые расчеты и прогнозы на основе того, что вы уже знаете о данных. Моделирование также является частью машинного обучения и включает в себя определение того, какой алгоритм наиболее подходит для решения данной проблемы и как обучать эти модели.

3.Статистика

Статистика лежит в основе науки о данных. Надежная обработка статистики может помочь вам извлечь больше информации и получить более значимые результаты.

4. Программирование

Для успешного выполнения проекта по науке о данных требуется определенный уровень программирования. Наиболее распространенными языками программирования являются Python, а R. Python особенно популярен, потому что его легко освоить и он поддерживает несколько библиотек для обработки данных и машинного обучения.

5. Базы данных

Способный специалист по данным должен понимать, как работают базы данных, как ими управлять и как извлекать из них данные.

Чем занимается специалист по данным?

Исследователь данных анализирует бизнес-данные, чтобы извлечь ценную информацию. Другими словами, специалист по данным решает бизнес-задачи, выполняя ряд шагов, в том числе:

  • Прежде чем приступить к сбору и анализу данных, специалист по данным определяет проблему, задавая правильные вопросы и добиваясь понимания.
  • Затем специалист по данным определяет правильный набор переменных и наборов данных.
  • Специалист по данным собирает структурированные и неструктурированные данные из множества разрозненных источников — корпоративных данных, общедоступных данных и т. д.
  • После того, как данные собраны, специалист по данным обрабатывает необработанные данные и преобразует их в формат, пригодный для анализа. Это включает в себя очистку и проверку данных, чтобы гарантировать единообразие, полноту и точность.
  • После преобразования данных в удобную форму они передаются в аналитическую систему — алгоритм машинного обучения или статистическую модель. Именно здесь ученые данных анализируют и выявляют закономерности и тенденции.
  • Когда данные полностью обработаны, специалист по данным интерпретирует их, чтобы найти возможности и решения.
  • Специалисты по данным завершают задачу, подготавливая результаты и идеи, чтобы поделиться с соответствующими заинтересованными сторонами и сообщить о результатах.

Теперь мы должны знать о некоторых алгоритмах машинного обучения, которые полезны для ясного понимания науки о данных.

Зачем становиться специалистом по данным?

По данным Glassdoor и Forbes, к 2026 году спрос на специалистов по данным вырастет на 28 процентов, что говорит о прочности и долговечности профессии, поэтому, если вы хотите безопасную карьеру, наука о данных предлагает вам такой шанс.

Кроме того, профессия специалиста по данным заняла второе место в рейтинге лучших вакансий в Америке за 2021 год со средней базовой зарплатой в 127 500 долларов США.

Итак, если вы ищете захватывающую карьеру, которая предлагает стабильность и щедрое вознаграждение, то не ищите дальше!

Где вы подходите в науке о данных?

Наука о данных предлагает вам возможность сосредоточиться и специализироваться в одном аспекте области. Вот пример различных способов, которыми вы можете вписаться в эту захватывающую, быстрорастущую область.

Специалист по данным

  • Должностные обязанности: определить, в чем проблема, на какие вопросы нужно найти ответы и где найти данные. Кроме того, они извлекают, очищают и представляют соответствующие данные.
  • Необходимые навыки: навыки программирования (SAS, R, Python), умение рассказывать истории и визуализировать данные, статистические и математические навыки, знание Hadoop, SQL и машинного обучения.

Аналитик данных

  • Должностные обязанности: Аналитики устраняют разрыв между учеными данных и бизнес-аналитиками, организуя и анализируя данные, чтобы ответить на вопросы, которые ставит организация.Они берут технический анализ и превращают его в качественные действия.
  • Необходимые навыки: Статистические и математические навыки, навыки программирования (SAS, R, Python), а также опыт обработки и визуализации данных.

Инженер данных

  • Должностные обязанности: инженеры по данным занимаются разработкой, развертыванием, управлением и оптимизацией инфраструктуры данных организации и конвейеров данных. Инженеры поддерживают специалистов по данным, помогая передавать и преобразовывать данные для запросов.
  • Необходимые навыки: базы данных NoSQL (например, MongoDB, Cassandra DB), языки программирования, такие как Java и Scala, и фреймворки (Apache Hadoop).

Профессия специалиста по данным сложна, но, к счастью, существует множество инструментов, которые помогут специалисту по данным добиться успеха в своей работе.

  • Анализ данных: SAS, Jupyter, R Studio, MATLAB, Excel, RapidMiner
  • Хранилище данных: Informatica/ Talend, AWS Redshift
  • Визуализация данных: Jupyter, Tableau, Cognos, RAW
  • Машинное обучение: Spark MLib, Mahout, Azure ML studio

Разница между бизнес-аналитикой и наукой о данных

Бизнес-аналитика — это сочетание стратегий и технологий, используемых для анализа бизнес-данных/информации.Как и наука о данных, она может предоставлять исторические, текущие и прогнозные представления о бизнес-операциях. Однако есть некоторые ключевые отличия.

Бизнес-аналитика

Наука о данных

Использует структурированные данные

Использует как структурированные, так и неструктурированные данные

Аналитический характер — предоставляет исторический отчет о данных

Научный характер — провести углубленный статистический анализ данных

Использование базовой статистики с упором на визуализацию (панели мониторинга, отчеты)

Использует более сложный статистический и прогностический анализ и машинное обучение (ML)

Сравнивает исторические данные с текущими данными для выявления тенденций

Объединяет исторические и текущие данные для прогнозирования будущих показателей и результатов

Хотите стать специалистом по данным? Ознакомьтесь с курсом Data Science и получите сертификат уже сегодня.
Бесплатный курс: Введение в науку о данных
Изучите основы науки о данныхЗарегистрируйтесь сейчас

Применение науки о данных

Наука о данных нашла свое применение практически во всех отраслях.

1. Здравоохранение

Медицинские компании используют науку о данных для создания сложных медицинских инструментов для выявления и лечения заболеваний.

2. Игры

Видео и компьютерные игры теперь создаются с помощью науки о данных, что вывело игровой процесс на новый уровень.

3. Распознавание изображений

Идентификация шаблонов на изображениях и обнаружение объектов на изображении — одно из самых популярных приложений для обработки данных.

4. Системы рекомендаций

Netflix и Amazon дают рекомендации по фильмам и продуктам в зависимости от того, что вам нравится смотреть, покупать или просматривать на их платформах.

5. Логистика

Data Science используется логистическими компаниями для оптимизации маршрутов, чтобы обеспечить более быструю доставку продуктов и повысить эффективность работы.

6. Обнаружение мошенничества

Банковские и финансовые учреждения используют науку о данных и соответствующие алгоритмы для обнаружения мошеннических транзакций.

Примеры использования науки о данных

Вот несколько кратких обзоров нескольких вариантов использования, демонстрирующих универсальность науки о данных.

  • Правоохранительные органы: в этом сценарии наука о данных используется, чтобы помочь полиции в Бельгии лучше понять, где и когда направить персонал для предотвращения преступлений. Имея лишь ограниченные ресурсы и большую площадь для покрытия, наука о данных использовала информационные панели и отчеты для повышения ситуационной осведомленности офицеров, позволяя рассредоточенным полицейским силам поддерживать порядок и предвидеть преступную деятельность.
  • Борьба с пандемией: штат Род-Айленд хотел вновь открыть школы, но, естественно, был осторожен, учитывая продолжающуюся пандемию COVID-19. Государство использовало науку о данных для ускорения расследования дел и отслеживания контактов, что позволило небольшому штату сотрудников обрабатывать огромное количество заинтересованных звонков от граждан. Эта информация помогла штату создать колл-центр и скоординировать профилактические меры.
  • Беспилотные транспортные средства: Lunewave, компания-производитель датчиков, искала способ сделать технологию датчиков более рентабельной и точной.Они обратились к науке о данных и машинному обучению, чтобы сделать свои датчики более безопасными и надежными, а также использовать данные для улучшения процесса производства датчиков, напечатанных на 3D-принтере.

Часто задаваемые вопросы

1. В чем разница между наукой о данных, искусственным интеллектом и машинным обучением?

Искусственный интеллект заставляет компьютер действовать/думать как человек. Наука о данных — это подмножество ИИ, которое имеет дело с методами данных, научным анализом и статистикой, которые используются для понимания и понимания данных.Машинное обучение — это разновидность ИИ, которая учит компьютеры учиться чему-то на основе предоставленных данных.

2. Что такое Data Science простыми словами?

Наука о данных — это подмножество ИИ, которое имеет дело с методами данных, научным анализом и статистикой, которые используются для понимания и понимания данных.

3. Чем занимается Data Scientist?

Исследователь данных анализирует бизнес-данные, чтобы извлечь ценную информацию.

4. Что такое наука о данных на примере?

Наука о данных — это область исследования, которая работает с огромными объемами данных с использованием современных инструментов и методов для поиска невидимых закономерностей, получения значимой информации и принятия бизнес-решений.Например, финансовые компании могут использовать историю банковских операций и оплаты счетов клиента для оценки кредитоспособности и кредитного риска.

5. Какие проблемы решают специалисты по данным?

Исследователи данных решают такие проблемы, как:

  1. Снижение кредитного риска
  2. Пандемические траектории и схемы заражения
  3. Эффективность различных видов интернет-рекламы
  4. Распределение ресурсов
  5. Кодируют ли ученые данных?

A: Иногда их могут попросить сделать это.

6. В каких случаях можно пройти курс по науке о данных?

A: Ознакомьтесь с магистерской программой Simplilearn Data Science, чтобы получить всю необходимую информацию.

7. Могу ли я изучать науку о данных самостоятельно?

A: Наука о данных — сложная область с множеством сложных технических требований. Не рекомендуется пытаться изучать науку о данных без помощи структурированной программы обучения.

Подведение итогов

В обозримом будущем данные станут источником жизненной силы делового мира.Знание — это сила, а данные — это практическое знание, которое может означать разницу между корпоративным успехом и провалом. Внедряя методы обработки данных в свой бизнес, компании теперь могут прогнозировать будущий рост, прогнозировать потенциальные проблемы и разрабатывать обоснованные стратегии для достижения успеха. Это идеальное время для вас, чтобы начать свою карьеру в области науки о данных с курса Simplilearn Data Science.

У вас есть вопросы по поводу этой статьи «Что такое наука о данных»? Если да, то напишите об этом в комментариях к статье.Наша команда поможет вам решить ваши вопросы в кратчайшие сроки.

Как начать проект по науке о данных, если вы новичок

Вы знаете, что у вас должно быть несколько проектов по науке о данных в вашем резюме / портфолио, чтобы показать, что вы знаете. Единственная проблема заключается в том, что, несмотря на то, что вы прошли несколько вводных курсов в своей школе, прошли несколько МООК и прочитали несколько сообщений в блогах, когда вы смотрите на работы других людей, вы думаете, что они не для вас.

Вы пытаетесь прорваться в поле

Вы хотите начать работать с набором данных, но не совсем уверены, что с ним делать.На данный момент у вас есть некоторые идеи, но вы обеспокоены тем, что они очень простые или упрощенные. Вы просто хотите намочить ноги и учиться на практике, доказывая способности будущему работодателю. Почти всему, чему вы научились, вы научились сами из любопытства, поэтому вам хочется начать работать над чем-то, на самом деле над чем угодно.

Несмотря на то, что вы получили отличный совет, все еще трудно понять, с чего начать.

Большинство советов, которые вам дали относительно начала работы с наукой о данных и создания портфолио, делятся на три группы: а) пойти на Kaggle, б) найти набор данных, который вам нравится, и в) обдумать вопросы, на которые вы хотите получить ответы, а затем ответить на них. используя науку о данных.Все это отличные подходы к изучению науки о данных на практике. Единственная проблема заключается в том, что, поскольку вы только начинаете, трудно понять, с чего действительно начать или что делать, когда у вас есть набор данных или вы находитесь на веб-сайте с наборами данных. Кроме того, на данный момент вы все еще изучаете науку о данных, поэтому вы не можете построить сверхсложную модель и на этом остановиться.

Сделайте визуализацию данных!

Независимо от размера данных и того, насколько красиво они выглядят, вам не нужен какой-то современный алгоритм машинного обучения, чтобы извлечь из него что-то полезное.Вы можете начать так же просто (и вы должны!), как сделать визуализацию данных. Если он слишком велик, вы можете выбрать часть данных и визуализировать выбранную часть.

После того, как вы сделали один тип визуализации, вы можете сделать несколько других типов. Продумав, как сделать визуализацию (есть ли у вас текстовые, числовые, номинальные, категориальные, диапазонные и т. д. значения), вы будете на несколько шагов ближе к пониманию данных.

Поскольку вы только начинаете, важно придумать вопросы и проверить, можно ли на них ответить, исходя из данных.Таким образом, вы можете проверить, какую информацию вы можете получить из данных. Например, есть ли выбросы в данных, которые вы визуализировали? Есть ли что-то интересное, что вы нашли, просто взглянув на визуализацию? Можете ли вы начать получать сводную статистику — дисперсию, стандартное отклонение, средние значения и т. д.?

Визуализация данных приводит к вопросам, которые ведут к более глубокому изучению науки о данных.

Вы можете начать просто с визуализации данных и двигаться дальше.Вопросы о ваших данных и визуализации данных приведут к некоторым ответам. Затем эти ответы приведут к большему количеству вопросов, на которые вы можете попытаться ответить. По мере повторения этого процесса вы обнаружите, что задаете некоторые вопросы, для ответа на которые потребуются некоторые математические, статистические, компьютерные науки и наука о данных. Как только вы начали разбираться в этом, вы можете пойти и изучить Интернет, книги и блоги, чтобы выяснить, что делать дальше.

Начните с визуализации данных, потому что это самая простая и самая большая победа, которую вы можете достичь, не изучая тонны нового материала, и вы можете использовать инструменты, уже доступные на вашем компьютере или в Интернете.

Итак, в следующий раз, когда вы увидите или получите совет о поиске набора данных, переходе на Kaggle или обдумывании вопросов, ваш разум должен немедленно начать думать о том, как вы собираетесь визуализировать набор данных.

Post A Comment

Ваш адрес email не будет опубликован.