10 навыков, необходимых в профессии Data Scientist

В статье «Научиться Data Science онлайн» мы рассказали, как овладеть профессией с нуля (был и отдельный материал об анализе больших данных ). В этой статье, подготовленной при поддержке Факультета Искусственного интеллекта онлайн-университета GeekBrains, мы сосредоточимся на ключевых навыках, необходимых тем, кто хочет стать Data Scientist.

<a href="https://www.edureka.co/blog/how-to-become-a-data-scientist/" target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow">Источник</a>Источник

1. Математическая база

Знание методов машинного обучения – неотъемлемая часть работы Data Scientist. Для работы с алгоритмами машинного обучения необходимо понимание основ математического анализа (например, уравнений в частных производных ), линейной алгебры , статистики (включая байесовскую теорию ) и теории вероятностей . Знания статистики помогают Data Scientist критически оценить значимость данных. Математическая база также важна в разработке новых решений, оптимизации и корректировке методов существующих аналитических моделей.

Бесплатные онлайн-курсы по перечисленным областям математики с высокими оценками слушателей:

2. Программирование

Важными навыками Data Scientist также являются сбор, очистка, обработка и систематизация данных. Для этих задач и реализации самих моделей машинного обучения используются языки программирования Python и R. Какой язык выбрать для работы, мы обсуждали в статье «От “R против Python” к “R и Python”» .

3. Работа с базами данных

Для выполнения большинства задач, стоящих перед Data Scientist, необходим навык программирования с использованием языка запросов SQL. Несмотря на то что NoSQL и Hadoop также являются важной частью Data Science, SQL -базы по-прежнему остается основным способом хранения данных. Data Scientist должен уметь производить сложные запросы в SQL.

4. Предобработка данных

Data Scientist также занимаются подготовкой данных к анализу. Часто данные в бизнес-проектах не структурированы (видео, изображения, твиты) и не готовы для анализа. Крайне важно понимать и знать, как подготовить базу данных для получения желаемых результатов без потери информации. На этапе разведочного анализа данных (EDA) становится ясным, какие проблемы с данными необходимо решить и как нужно преобразовать базу данных для построения аналитических моделей.

    (англ.) (англ.)

5. Алгоритмы

Для работы над созданием проектов машинного обучения потребуется знание традиционных алгоритмов машинного обучения : линейная и логистическая регрессии, дерево принятия решений , метод опорных векторов . Понять тонкости работы алгоритмов машинного обучения помогут курсы:

6. Навыки, специфичные для выбранной области анализа

После получения базовых знаний вам потребуются специфические навыки для выбранной области работы. Например, глубокое обучение – класс алгоритмов машинного обучения, основанный на искусственных нейронных сетях . Данные методы обычно используются для создания более сложных приложений, таких как алгоритмы распознавания и генерации объектов, обработка изображений и компьютерное зрение .

Но есть и другие области, где возможно применение как нейросетевого подхода, так и собственных решений:

Для самостоятельного изучения принципов глубокого изучения и построения нейросетей ознакомьтесь с нашим учебным планом освоения глубокого обучения и нейросетей .

7. Умение донести свою идею

<a href="https://www.haselt.com/blog/the-ted-software-engineers-recommend-their-favorite-ted-talks" target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow">Источник</a>Источник

Data Scientist должен уметь донести идею широкой аудитории. Это особенно важно в бизнес-сфере, где заказчики проекта могут не владеть техническими навыками и терминологией. Для презентации результатов потребуются навыки подачи информации, умение донести идею простым языком. Участвуйте в Data Science конференциях и онлайн-митапах . Это возможность не только прокачать навыки коммуникации и small-talk с коллегами, но и получить фидбэк.

Курсы о принципах успешной презентации:

    (англ.); (англ.) – курс Университета Колорадо; (англ.) – гид для освоения навыков эффективной презентации.

8. Командная работа

Профессия Data Scientist подразумевает коллективную работу над проектами. Для этого необходимы навыки коммуникации и четкое видение собственной роли в команде. Успешный итог коллективного проекта напрямую зависит от эффективного взаимодействия участников. Умение услышать другое мнение и принять совместное решение важно также для командного участия в Data Science соревнованиях Kaggle .

<a href="https://www.stack.com/a/grid-crossfit" target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow">Источник</a>Источник

Навык успешной командной работы приходит с опытом, а для освоения тонкостей обратите внимание на следующие ресурсы:

    – курс, посвященный тонкостям работы в команде и разрешению конфликтов;
  • книга 17 неопровержимых законов работы в команде Джона Максвелла; – руководство Тома Демарко и Тимоти Листер.

9. Умение видеть коммерческую сторону вопроса

Ключевой навык Data Scientist для работы в бизнес-среде – умение находить экономически эффективные решения с минимальными затратами ресурсов. Компании, которые используют Data Science для получения прибыли, нуждаются в специалистах, понимающих, как реализовать бизнес-идеи с помощью данных.

Про особенности Data Science для бизнеса:

    (англ.) – интерактивный курс от DataCamp; (англ.) – гид по тонкостям Data Science в бизнес-приложениях.

10. Критическое мышление

Навык критического мышления помогает находить подходы и пути решения проблем, которые не видят остальные. Критическое мышление Data Scientist – это видение всех сторон проблемы, рассмотрение источников данных и проявление любопытства.

Если вы хотите построить карьеру Data Scientist, начните прямо сейчас. Эта область постоянно расширяется и нуждается в новых специалистах. Для освоения необходимых навыков Data Scientist с нуля запишитесь на курс Data Science Факультета Искусственного интеллекта .

Программа курса включает и технические знания, и их применение для развития бизнеса. Включена возможность развития навыков командной работы и участие в соревнованиях Kaggle. Обучение на курсах построено на принце практической работы над проектами с ведущими специалистами сферы и личным помощником-куратором.

Вы пропустили

AEGIS Algorithms Android Angular Apache Airflow Apache Druid Apache Flink Apache Spark API API Canvas AppSec Architecture Artificial Intelligence Astro Authentication Authorization AutoGPT AWS AWS Aurora AWS Boto3 AWS EC2 AWS Lambda Azure Babylon.js Backend bash Beautiful Soup Bento UI Big Data Binary Tree Browser API Bun Career Cassandra Charts ChatGPT Chrome Extension Clean Code CLI ClickHouse Coding Codux Combine Compose Computer Context Fusion Copilot Cosmo Route CProgramming cron Cryptography CSS CTF Cypress DALL-E Data Analysis Data science Database dbt dbt Cloud deno Design Design Patterns Detekt Development Distributed Systems Django Docker Docker Hub Drizzle DRY DuckDB Express FastAPI Flask Flutter For Beginners Front End Development Game Development GCN GCP Geospatial Git GitHub Actions GitHub Pages Gitlab GMS GoFr Golang Google Google Sheets Google Wire GPT-3 GPT3 Gradio Gradle Grafana Graphic Design GraphQL gRPC Guidance HMS Hotwire HTML Huawei HuggingFace IndexedDB InfoSec Interview iOS Jackknife Java JavaScript Jetpack Compose JSON Kafka Kotlin Kubernetes LangChain Laravel Linux LlaMA LLM localStorage Logging Machine Learning Magento Math Mermaid Micro Frontends Mobile Mobile App Development mondayDB MongoDB Mongoose MySQL Naming NestJS NET NetMock Networks NextJS NLP Node.js Nodejs NoSQL NPM OOP OpenAI OTP Pandas PDF PHP Playwright Plotly Polars PostgreSQL Prefect Productivity Programming Prometheus Puppeteer Pushover Python Pytorch Quarkus Rabbitmq RAG Ramda Raspberry Pi React React Native Reactor Redis REST API Revolut Riverpod RProgramming Ruby Ruby on Rails Rust Scalene SCDB ScyllaDB Selenium Servers Sklearn SLO SnowFlake Snowkase Software Architecture Software Development Solara Solid Spring Boot SQL SQLite Streamlit SudoLang Supabase Swift SwiftUI Tailwind CSS Taipy Terraform Testing Transformers TURN TypeScript Ubuntu UI Design Unix UX UX Design Vim Vite VSCode Vue Web Architecture Web Components Web Development Web Frameworks Web Scraping Web-разработка Webassembly Websocket Whisper Widgets WordPress YAML YouTube Zed Наука о данных Разное Тренды

Как исследовать и визуализировать данные МО для обнаружения объектов на изображениях