10 навыков, необходимых в профессии Data Scientist

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.