Устроиться на работу, связанную с анализом данных, – просто. Лучшие советы, которые спасут начинающего специалиста Data Science.

6 советов, которые спасут специалиста Data ScienceСпециалиста по Data Science хотят! И хотят многие компании. Но классные исследователи данных с разным опытом − от гуманитарных наук до неврологии, а значит, просто умения анализировать информацию, чтобы получить работу, уже недостаточно.

Вот ключевые моменты, которые сделают вам карьеру в Data Science.

Многие компании ищут спецов с опытом работы в облачных вычислительных средах, потому что эти платформы предоставляют инструменты масштабирования процессов. Вы будете использовать облачную платформу, такую ​​как Amazon Web Services (AWS) или Google Cloud Platform (GCP) в своей повседневной работе.

Хорошей новостью является то, что многие из этих платформ предоставляют бесплатные тарифы для ознакомления с платформой. Например, в AWS есть бесплатные экземпляры EC2 и использование сервисов вроде Lambda. Так вы быстро освоитесь в работе с нужными платформами.

Главный совет − пробуйте разные функции на платформах и смотрите, сможете ли вы использовать инструменты, с которыми уже знакомы, для обучения и развертывания моделей.

На академических курсах и соревнованиях часто предоставляется чистый набор данных, чтобы на этой основе создать новую модель. Для реальных проектов необходимо выполнять объединение данных, чтобы подготовить их для анализа или моделирования.

Вам стоит подготовиться и заранее создать набор данных. Это может включать веб-скрапинг, выборку с конечной точки (например, steamspy) или объединение различных источников в новый набор. Это как нельзя лучше демонстрирует вашу способность выполнять поиск на новом наборе данных.

Один из навыков, который нравится работодателям, − симбиоз работы разных компонентов или систем для выполнения задачи. В Data Science нет четкого пути к созданию модели: вам может потребоваться создать что-то уникальное, дабы система заработала.

Объедините системы или компоненты для улучшения эффективности рабочего процесса. Это может включать в себя инструменты вроде Airflow для образования прототипа конвейера данных, создание моста между системами, использование GCP DataFlow для извлечения данных из BigQuery, применение прогнозной модели и сохранение результатов в Cloud Datastore.

Как специалисту по обработке данных, вам нужно будет давать то, что смогут использовать другие отделы компании. Например, приложение Flask, которое предоставляет результаты модели глубокого обучения. Создание прототипов сервисов позволит другим командам быстрее работать с вашими продуктами данных.

Итак, научитесь работать с Flask или Gunicorn, а также создавать интерактивные приложения с Dash. Полезно попробовать настроить один из этих сервисов в экземпляре Docker.

6 советов, которые спасут специалиста Data Science

Хотя ключевым в проекте является результат, часто необходимо сначала привлечь внимание аудитории, прежде чем слушатели поймут, почему анализ или модель важны. Изучите инструменты визуализации для создания презентаций.

Это также будет полезно при создании портфолио работ.

Ещё одним из полезных навыков является способность объяснять суть проектов в форме white-paper. Там содержится информация о том, как можно использовать работу, предоставляются подробные сведения о методологии и результатах. Это нужно, чтобы сделать исследование понятным для широкой аудитории, и другие могли на него опираться.

Ведение блога − отличный способ улучшить навыки объяснения технических особенностей. Пишите статьи по науке о данных для широкой аудитории, а потом изучите обратную связь: читатели должны быть удовлетворены тем, как вы пишете.

Наука о данных требует практического опыта работы с ряда инструментов. К счастью, многие из этих инструментов становятся все более доступными, так что устроиться на работу сегодня на порядок проще, чем раньше.

Понравилась подборка советов для специалиста по Data Science? Вас заинтересует:

Источник: 6 советов, которые спасут специалиста по Data Science на Towards Data Science

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

Современный подход к разработке с использованием Next.js