Содержание статьи
Data Scientist — кто это и что делает
Специалист по данным собирает, интерпретирует и публикует информацию. Найденные данные могут использоваться по многим причинам, но в деловом мире это часто применяется к финансам или производительности. Например, специалист может сравнивать продажи с бизнес-решениями, принятыми за определенный период времени, чтобы определить, насколько успешными были эти решения.
Они обладают навыками прогнозирования, необходимые бизнесу, чтобы знать, будут ли изменения эффективными, прежде чем принимать решение. Специалисты по обработке работают в различных отраслях, таких как IT, здравоохранение, финансы, розничная торговля и маркетинг.
Должностные обязанности
Работа специалиста заключается в том, чтобы использовать информацию и помочь компаниям принимать решения. Вот общие обязанности Data Scientist:
- Сбор данных с помощью анализа бизнес-результатов или создания и управления новыми исследованиями
- Перенос информации в новый формат, чтобы сделать их более подходящими для анализа
- Создание новых экспериментальных структур для сбора
- Создание инструментов для автоматизации сбора данных
- Поиск в больших наборах информации полезной информации
- Создание отчетов и презентаций для бизнеса
- Сопоставление похожих данных
Какие требования
Специалисты обладают как твердыми, так и мягкими навыками в нескольких областях — от свободного владения языками кодирования до сильных коммуникативных навыков и навыков командной работы. Специалистам часто требуется степень бакалавра (или выше) в области информатики, математики, разработки программного обеспечения, статистики или другой смежной технической области.
Большинство соискателей будут иметь специальности — информатика, социальные науки, математика, статистика или инженерия. Специалисты получают степень бакалавра в интересующей их области, например в маркетинге или IT, а затем получают степень магистра в области статистики или смежной области. Во время учебы в магистратуре студенты должны проходить практику, чтобы получить практическую подготовку и опыт. Успешный специалист также должен свободно владеть хотя бы одним объектно-ориентированным языком программирования, предпочитая Python, R, Java или Scala.
Описание работы
Для успешного выполнения своих прямых обязанностей, такому сотруднику понадобится:
- Знание языков программирования — SQL, Python, R и Scala.
- Знакомство с инструментами бизнес-аналитики (например, Tableau)
- Сильные математические навыки (например, статистика, алгебра)
- Опыт работы с технологиями больших данных — Hadoop и Spark.
- Расширенные возможности выполнения исследовательского анализа
- Опыт работы с общими инструментами для анализа
- Практическое знание статистики
- Навыки технического письма
- Возможность передавать сложные данные простым и действенным способом
- Возможность визуализировать информацию наиболее эффективным способом для проекта или исследования
- Аналитические навыки и навыки решения проблем
- Опыт работы с машинным обучением и искусственным интеллектом
- Знакомство с инструментами управления
- Умение работать независимо и с членами команды из разных слоев общества
- Внимание к деталям
Зарплата и вакансии
Вы узнали кто это такой, специалист, в чем заключается его работа, узнали его специальность и обязанности. Чем занимается этот специалист, мы также выяснили. Теперь выясним, сколько зарабатывает Data Scientist.
По сведениям сайта Яндекс работа, средняя зарплата специалиста по обработке и анализу данных в России составляет 100.000 рублей, и заработная плата, на которую вы можете рассчитывать — 70.000 — 230.000 рублей. В Москве эти специалисты зарабатывают не меньше 120.000 рублей. Чтобы повысить шансы на получение хорошей зарплаты, вы должны учиться.
Заработная также зависит от того, чем занимается этот специалист, желает ли он обучаться. Вакансии найдутся, направление популярно.
Как стать специалистом по обработке и анализу данных – обучение
Учиться никогда не поздно, а если это обучение от Skillbox – вдвойне.
Об их курсе Профессия Data Scientist: анализ данных имеются только положительные отзывы. Вы научитесь применять самые передовые и популярные инструменты и методики анализа, сможете легко справляться даже с самыми однообразными и рутинными задачами.
Целых 9 месяцев вы сможете учиться на реальных кейсах. Визуализация данных, программирование на Python, проведение А/B-тестирования и создание аналитических панелей. Этот курс обеспечит вам билет в будущее, причем в прямом смысле слова, ведь уже на защите диплома будут присутствовать реальные работодатели. Покажете себя в лучшем свете – и прибыльная работа никуда от вас не денется.
Рекомендации:
- Практикуйтесь с облачными вычислениями
Компании ищут специалистов с опытом работы в средах облачных вычислений, поскольку эти платформы предоставляют инструменты, позволяющие масштабировать процессы и прогнозные модели до огромных объемов. Вероятно, что вы будете использовать облачную платформу, такую как Google Cloud Platform (GCP) или Amazon Web Services (AWS) в своей работе.
Имеются бесплатные уровни для ознакомления с платформой. К примеру, у AWS есть экземпляры EC2 бесплатного уровня и бесплатное использование Lambda для небольших запросов, GCP предлагает бесплатный кредит в размере 300 долларов для опробования большей части платформы, а Databricks предоставляет версию сообщества, которую вы можете использовать, чтобы получить доступ к платформе. С этими бесплатными вариантами вы не сможете работать с огромными наборами информации, но вы можете получить опыт на этих платформах.
- Создать новый набор данных
На академических курсах вам часто предоставляют чистый набор данных, где основное внимание в проекте уделяется исследовательскому анализу или моделированию. Однако для реальных проектов вам потребуется выполнить обработку информации, чтобы очистить набор необработанных данных до преобразованного набора, который более полезен для задач анализа или моделирования. Часто для преобразования требуется сбор дополнительных наборов данных.
Сделайте еще один шаг и создайте набор данных. Это может включать очистку сайта, выборку с конечной точки (например, steamspy) или объединение источников в новый набор данных.
- Заставьте вещи работать вместе
Один из навыков, который работодателям нравится видеть у специалистов, — это способность заставить компоненты или системы работать вместе. В роли науки о данных может не быть четкого пути к созданию модели, и вам придётся создать что-то уникальное, чтобы система была запущена и работала. В идеале команда специалистов будет иметь техническую поддержку для настройки и запуска систем, но создание прототипов — отличный навык для сотрудников, чтобы действовать быстро.
Я рекомендую попытаться интегрировать системы или компоненты в процесс обработки. Это может включать использование инструментов, как Airflow, для создания прототипа конвейера данных. Это может включать создание моста между различными системами. Или это может включать склейку различных компонентов внутри платформы, например использование GCP DataFlow для извлечения информации из BigQuery, применения прогнозной модели и сохранения результатов в Cloud Datastore.
- Изучайте различные службы
Я рекомендую получить опыт с Flask или Gunicorn, для настройки конечных веб-точек и Dash для интерактивных веб-приложений на Python. Полезно попробовать настроить одну из этих служб в Docker.
- Создайте потрясающую визуализацию
Хотя отличная работа должна предполагаться, прежде чем объяснять, почему важны анализ или модель, часто бывает необходимо сначала привлечь внимание аудитории. Моя рекомендация — изучить инструменты визуализации, чтобы создавать убедительные визуализации.
Создание визуализаций поможет создать портфолио работ, которое привлечет работодателей.
↓ ↓ ↓ Не забудьте сохранить себе эту страницу, а то потеряете, больше найдёте.