6 шагов, которые помогут стать специалистом по Data Science

Давно думали разобраться в науке о данных, но не знали, с чего начать? Мы собрали материалы, которые помогут стать специалистом по Data Science.

Прежде чем перейти к обсуждению необходимых знаний, объясним, зачем вообще становиться специалистом по Data Science.

Мы живем в мире, которым управляют данные. То, что делает компании ценными, − это объем, уникальность и качество данных, которые они накопили за время существования. Каждый новый байт данных позволяет корпорациям зарабатывать больше. Сейчас количество населения в мире на пике, количество пользователей интернета тоже, а значит объём потребляемых и разглашаемых пользователями данных крайне высок. И это не предел.

Компании в настоящее время нуждаются в квалифицированных сотрудниках, которые смогут эффективно работать с большими наборами данных и помогут усовершенствовать продукты.

По данным Эндрю Чемберлена из Glassdoor Data Science лидирует в списке лучших вакансий. Список основан на удовлетворённости сотрудников, уровне заработной платы и спросе на специалистов. Важно, что исследователи данных нужны во всех сферах бизнеса − от медицинских сервисов и некоммерческих организаций до розничной торговли.

Вообще-то, мы имели в виду изучение основ программирования в принципе. Но время − ресурс ограниченный, поэтому если вы ещё не считаете себя программистом, то начать стоит именно с Python. Почему? Он сочетает в себе спрос на специалистов, простоту изучения и многофункциональность. К тому же, у него простой синтаксис. После того, как вы изучите основы Python, вам нужно потратить время на знакомство с главными библиотеками.

Вот список рекомендаций по изучению библиотек:

1. Основные библиотеки: Numpy, Scipy, Pandas.
2. Визуализация: Matplotlib, Seaborn.
3. Машинное обучение и глубокое обучение: SciKit-Learn, TensorFlow, Theano, Keras.
4. Обработка естественного языка: NLTK, TextBlob, Aylien.
5. Веб-скрапинг: Запросы, BeautifulSoup 4, Scrapy.

6 шагов, которые помогут стать специалистом по Data Science

Вам нужно будет использовать концепции статистики и математики для понимания принципов работы анализа данных в офлайне. Статистика, как правило, рассматривается как один из столпов науки о данных. Но поскольку это обширная область исследований, она может показаться необъятной. Есть специальный подкаст, который объясняет математику, необходимую для анализа данных.

Вообще, для начала стоит разобраться с теорией вероятности, статистическими выводами, моделью регрессии и сутью корреляции.

Специалист по данным − человек, который лучше любого инженера знает статистику и умеет писать код лучше, чем любой статистик.

Все компании − от Facebook до New York Times используют базы данных, чаще всего с помощью SQL (языка структурированных запросов). Вам нужно изучить SQL, чтобы быстро добавлять, изменять или извлекать данные из этих баз.

Один из лучших ресурсов для изучения − SQL Zoo. Другой вариант − наши статьи. Вы также можете использовать бесплатные шпаргалки по SQL, ведь запомнить все функции сразу будет тяжело.

Алгоритмы для компьютерных программ − как рецепты для поваров (начинающих). Это ряд инструкций, следуя которым программа правильно выполняет то, чего от неё хотят. Существует множество алгоритмов. Вам нужно изучить их все и понять, какой алгоритм когда использовать (в зависимости от задачи).

Алгоритмы можно разбить на три основных типа: линейные, с ветвлениями, с повторениями.

А это список того, что предстоит изучить:

  • Линейная регрессия
  • Логистическая регрессия
  • Наивный байесовский классификатор
  • Метод k-ближайших соседей
  • Метод опорных векторов
  • Дерево решений
  • Random Forest

Как только вы познакомитесь с этими концепциями, важно реализовать их самостоятельно, чтобы уложить в голове, как они работают. Вам поможет Github-репозиторий с примерами реализации.

Следует понимать, как лучше визуализировать результаты работы. Чтобы профессионально представлять результаты, нужно знать, как использовать разные библиотеки визуализации данных в Python. Кроме того, вы получите преимущество, если научитесь работать с такими технологиями, как Tableau. Людям легче и удобнее получать информацию, используя визуальные эффекты, а не рыться в огромных объемах данных.

Список реддитов для тех, кто хочет стать специалистом по Data Science

Многие одиночки труднее достигают поставленных целей, чем те, кто взаимодействует с единомышленниками. Будучи частью сообщества, вы не только быстрее вольётесь в сферу науки о данных, но и будете первым узнавать о новых веяниях, важных для работы. Было бы странным отставать от коллег-конкурентов, развиваясь такими же методами, как и они. Как минимум, стоит регулярно изучать обновления проектов из сферы на GitHub.

Вот некоторые люди и организации, которые стоит читать в Twitter:

6 шагов, которые помогут стать специалистом по Data Science6 шагов, которые помогут стать специалистом по Data Science6 шагов, которые помогут стать специалистом по Data Science

6 шагов, которые помогут стать специалистом по Data Science

6 шагов, которые помогут стать специалистом по Data Science6 шагов, которые помогут стать специалистом по Data Science

Эта статья не является полным перечнем всех навыков, необходимых для того, чтобы стать хорошим специалистом. Ее цель − дать широкое представление о тех навыках, которые ожидают от человека, если он решает заниматься наукой о данных.