Как стать Data Scientist: пошаговая инструкция

Мы подготовили для вас подробную инструкцию, которая поможет вам шаг за шагом освоить профессию Data Scientist. В этой статье мы расскажем о необходимых навыках, инструментах и ресурсах, а также дадим советы по поиску работы и развитию карьеры.

Что такое Data Science

Data Science, или наука о данных, — это междисциплинарная область, которая использует научные методы, процессы, алгоритмы и системы для извлечения знаний и понимания из структурированных и неструктурированных данных. Она объединяет статистику, обработку данных, анализ данных и их визуализацию, машинное обучение и искусственный интеллект для анализа и интерпретации реальных явлений с помощью данных.

Data Science делится на несколько основных областей, которые связаны и взаимодействуют друг с другом для достижения целей анализа данных и сбора ценной информации:

• Обработка данных(Data Preprocessing). Включает в себя сбор, очистку, преобразование и агрегацию данных перед их анализом.
• Машинное обучение(Machine Learning). Это область использует алгоритмы и модели для обучения компьютеров на основе данных и составления прогнозов или принимает решения без явного программирования.
• Исследование данных (Data Exploration). Включает в себя исследование данных с помощью визуализации и статистических методов для выявления закономерностей и взаимосвязей.
• Большие данные (Big Data). Область основана на обработке и анализе огромных объемов данных, которые невозможно эффективно обработать с использованием традиционных методов.
• Искусственный интеллект (Artificial Intelligence). Сюда входит создание систем, способных к самообучению и принятию решений, а также использование методов машинного обучения и глубокого обучения.

Наука о данных играет решающую роль в современном мире, поскольку она позволяет организациям получать ценные знания из данных для принятия обоснованных решений. Это помогает компаниям оптимизировать процессы, улучшать продукты и услуги, прогнозировать тенденции и повышать эффективность бизнеса. Наука о данных также используется в различных областях, таких как медицина, финансы, маркетинг, наука и многие другие, для решения сложных проблем и создания ценности для общества.

Источник: ru.freepik.com

Почему Data Science популярен

Data Science стал так популярен в современном мире по нескольким причинам. Во-первых, объем данных, которые сегодня генерируются и накапливаются, значительно увеличился. Это обусловлено развитием цифровых технологий, интернета вещей, социальных сетей и других онлайн-платформ. Большие объемы данных открывают новые возможности для бизнеса в плане аналитики, прогнозирования и принятия стратегических решений.

Во-вторых, с появлением новых технологий в области машинного обучения и искусственного интеллекта возросло интерес к Data Science. Многие компании стремятся использовать эти технологии для автоматизации и оптимизации своих процессов, оптимизации маркетинговых кампаний, повышения эффективности производства и т. д.

Третья причина популярности Data Science — это высокий спрос на специалистов в этой области. Компании нуждаются в квалифицированных специалистах, способных анализировать данные, создавать прогнозы и извлекать ценную информацию из больших объемов данных. Поэтому карьера в Data Science стала очень привлекательной для молодых людей, которые хотят работать в инновационной и быстроразвивающейся отрасли.

Кроме того, Data Science имеет широкий спектр применения — от финансов и медицины до транспорта и спорта, что делает эту область очень интересной и разнообразной для специалистов. Все эти факторы в совокупности объясняют популярность Data Science среди профессионалов и студентов, стремящихся развиваться и успешно работать в современном мире данных.

С чего начать обучение

Для того, чтобы быстрее войти в профессию data scientist, важно изучить математику и статистику, программирование, алгоритмы и структуры данных, машинное обучение и искусственный интеллект и визуализацию данных.

• Математика и статистика. Понимание основных математических концепций, таких как линейная алгебра, теория вероятностей и статистика, является основой для работы с данными. Это поможет вам анализировать данные, делать выводы и строить модели.
• Программирование. Знание языков программирования позволит вам эффективно работать с данными. Вы сможете обрабатывать большие объемы данных, проводить анализ и визуализацию результатов.
• Алгоритмы и структуры данных. Понимание алгоритмов и структур данных поможет вам оптимизировать процесс обработки данных и улучшить производительность ваших моделей.
• Машинное обучение и искусственный интеллект. Изучение методов машинного обучения и искусственного интеллекта позволит вам создавать и обучать модели, которые могут автоматически обнаруживать закономерности в данных и делать прогнозы.
• Визуализация данных. Умение визуализировать данные поможет вам лучше понять их структуру и выявить скрытые тенденции и паттерны.

Какие языки программирования нужно знать

Для становления дата-сайентистом необходимо иметь хорошее понимание нескольких языков программирования, которые широко используются в области анализа данных и машинного обучения.

Первый язык — это Python. Он является одним из наиболее популярных языков программирования в области анализа данных и машинного обучения. Он обладает простым синтаксисом, богатыми библиотеками (такими как NumPy, Pandas, Scikit-learn) и широким сообществом разработчиков.

Второй язык — R. Это язык программирования и среда разработки, специализированные на статистическом анализе данных и визуализации. R широко используется в академической сфере и исследованиях.

Третий — SQL или Structured Query Language. Он предназначен для работы с реляционными базами данных. Понимание SQL важно для работы с данными, хранящимися в базах данных.

Четвертым языком, который важно знать аналитикам данных, является JavaScript. Он может пригодиться для веб-разработки и визуализации данных в браузере.

И наконец, Java или C++. Эти языки нужно знать для разработки высокопроизводительных приложений в области машинного обучения и обработки больших объемов данных.

Изучение статистики и математики

Знание математики и статистики играет ключевую роль в работе аналитиков данных. Математическая основа позволяет понять принципы работы алгоритмов, таких как линейная регрессия, деревья решений, и нейронные сети, что помогает выбирать и применять их эффективно в различных задачах, а также оптимизировать параметры моделей, улучшать их производительность и достигать лучших результатов на практике. Знание статистики помогает анализировать данные, выявлять зависимости, проверять гипотезы и оценивать точность моделей. Это особенно важно для правильного интерпретирования результатов.

Совокупное понимание математических и статистических концепций помогает дата-сайентистов связывать свои результаты и выводы стейкхолдерам и позволяет эффективно анализировать данные и разрабатывать модели, что важно для принятия решений на основе полученных данных.

Какие инструменты необходимы

Помимо языков программирования, аналитики данных для работы используют другие различные инструменты и технологии. А именно:

• Инструменты для работы с данными:

1. Pandas для обработки и анализа данных в табличной форме.
2. NumPy для работы с массивами чисел и выполнения математических операций.

• Инструменты машинного обучения и анализа данных:

1. Scikit-learn для реализации алгоритмов машинного обучения.
2. TensorFlow или PyTorch для глубокого обучения и нейронных сетей.
3. Jupyter Notebook для интерактивного анализа данных и создания отчетов.

• Инструменты визуализации данных:

1. Matplotlib и Seaborn для создания графиков и визуализации данных.
2. Tableau или Power BI для создания сложных визуальных отчетов.

• Инструменты для работы с Big Data:

1. Apache Hadoop и Spark для обработки и анализа больших объемов данных.
2. Hive и Pig для запросов и анализа данных в Hadoop-кластерах.

• Инструменты версионного контроля и управления проектами:

1. Git для управления версиями кода.
2. GitHub или GitLab для хранения и совместной работы над проектами.

Как освоить машинное обучение

Машинное обучение — это подраздел искусственного интеллекта, который изучает разработку алгоритмов и моделей, которые позволяют компьютерам «учиться» на основе данных и опыта, а не явно программироваться для выполнения определенных задач. Эти алгоритмы и модели используются для анализа и интерпретации больших объемов данных с целью выявления закономерностей, паттернов и трендов для прогнозирования будущих событий и принятия решений.

Чтобы освоить машинное обучение, вам прежде всего нужно изучить основные термины: обучение с учителем и без учителя, переобучение, оценка моделей и другие. Потом перейдите к освоению алгоритмов: линейная регрессия, деревья решений, метод опорных векторов, наивный Байес, кластеризация. Впоследствии это поможет вам выбрать подходящий алгоритм для конкретной задачи.

Чередуйте теорию с практикой. Применяйте изученные алгоритмы на реальных данных, поскольку это позволит вам на практике увидеть, как модели работают и какие результаты они дают. Также вы можете попробовать освоить популярные библиотеки, такие как Scikit-learn для классических алгоритмов машинного обучения, TensorFlow или PyTorch для глубокого обучения. С помощью них вы подготовитесь к реализациям алгоритмов.

Научитесь оценивать производительность моделей (например, с помощью методов кросс-валидация, метрика точности) и настраивать их параметры (процесс регуляризации).

Информацию о машинном обучении можно найти как в Интернете, так и в литературе и учебных материалах: академических статьях, книгах, учебниках по машинному обучению.

Присоединяйтесь к сообществам данных, участвуйте в соревнованиях Kaggle или других платформах, где можно применить полученные знания на реальных данных и сравнить свои результаты с другими специалистами.

Как создать портфолио

Портфолио — это коллекция работ, проектов, навыков и достижений человека, представленная в удобной и компактной форме с целью продемонстрировать свои способности, опыт и качества потенциальным работодателям или клиентам. В контексте data scientists, портфолио может включать в себя ссылки на репозитории с кодом, описания проектов, которые аналитик уже завершил, визуализации данных, а также сертификаты, дипломы об образовании, рекомендации и другие материалы, подтверждающие его профессиональную подготовку и опыт. Создание и поддержание портфолио может привлечь внимание потенциальных работодателей в индустрии науки о данных.

Чтобы дата-сайентисту собрать портфолио, нужно:

• Шаг 1. Выбрать платформу для создания портфолио. Вы можете использовать популярные платформы, такие как GitHub, Kaggle, LinkedIn или создать свой собственный веб-сайт.

• Шаг 2. Выбрать проекты, которые наиболее ярко демонстрируют ваши навыки и достижения. Вы можете включить проекты, над которыми вы работали на работе, учебные проекты, соревнования по анализу данных или любые другие проекты, которые демонстрируют ваши навыки в области анализа данных.

• Шаг 3. Описать каждый проект в вашем портфолио. Укажите, какие задачи были поставлены перед вами, какие методы анализа данных вы использовали, какие результаты были достигнуты и какие уроки вы извлекли из проекта.

• Шаг 4. Включить ссылки на код вашего проекта и ссылки на данные, если это применимо. Это позволит работодателям легко ознакомиться с вашей работой и оценить ваши навыки в программировании и анализе данных.

• Шаг 5. Подготовить визуализацию данных. Визуализация помогает лучше понять данные и показать потенциальному работодателю, как вы умеете работать с информацией.

• Шаг 6.Добавить краткое резюме о себе, ваших навыках и опыте работы в области анализа данных. Убедитесь, что ваш портфолио является четким, информативным и профессионально оформленным.

• Шаг 7. Поделиться своим портфолио с друзьями, коллегами и знакомыми. Они могут дать обратную связь и поделиться им со своими контактами

• Шаг 8.Поддерживать своё портфолио в актуальном состоянии. Добавляйте новые проекты и обновляйте информацию о вашем опыте и навыках. Это поможет вам привлечь внимание потенциальных работодателей и повысить свои шансы на получение работы в области анализа данных.

Источник: ru.freepik.com

Как и где искать работу

Если вы ищете работу в качестве дата-сайентиста, то есть несколько мест, где можно начать поиск:

• Специализированные сайты по поиску работы

Существуют различные платформы, такие как HeadHunter, SuperJob, Профи.ру, работа.ру, zarplata.ru, career.habr.com, где вы можете найти вакансии для дата-сайентистов. Используйте фильтры, чтобы сузить поиск до конкретных областей и уровней опыта. Работу можно найти и на фриланс биржах: Fl.ru, Kwork.ru, freten.ru, weblancer.net, work-zilla.com.

• Социальные сети

Telegram, VK — это отличные места для поиска вакансий. Компании часто публикуют объявления о вакансиях на своих страницах. Кроме того, вы можете присоединиться к группам и сообществам, связанным с аналитикой данных, чтобы быть в курсе последних новостей и возможностей.

• Рефералы

Один из самых эффективных способов найти работу — это обратиться к своим контактам. Расскажите друзьям, коллегам и бывшим сокурсникам, что вы ищете работу. Возможно, они знают о каких-то вакансиях или могут порекомендовать вас.

• Хэдхантеры (рекрутинговые агентства)

Рекрутинговые агентства специализируются на подборе персонала для компаний. Они могут предложить вам вакансии, о которых вы, возможно, не знали.

• Участие в конференциях и мероприятиях

Это отличный способ встретиться с потенциальными работодателями и узнать о новых проектах. Вы также можете посетить хакатоны и другие события, связанные с аналитикой данных.

• Стажировки и программы обучения

Некоторые компании предлагают стажировки или программы обучения для начинающих дата-сайентистов. Это может быть хорошим способом получить опыт работы и показать свои навыки.

• Сайты компаний

Проверьте веб-сайты компаний, которые вас интересуют. Многие из них имеют разделы «Карьера» или «Вакансии», где вы можете найти актуальные предложения о работе.

Главное, что нужно знать

• Data Science — это междисциплинарная область, которая объединяет статистику, обработку данных, анализ данных и их визуализацию, машинное обучение и искусственный интеллект для анализа и интерпретации реальных явлений с помощью данных.
• Чтобы стать аналитиком данных, нужно знать математику и статистику, языки программирования, алгоритмы и структуры данных, методы машинного обучения и искусственного интеллекта и визуализации данных.
• Портфолио очень важно для дата-саентисту. Для того, чтобы его составить, следуйте простым шагам: выберите платформу для создания портфолио, выберите самые выдающиеся проекты, в которых вы участвовали, опишите их, включите в портфолио ссылки на код, визуализации данных, добавьте краткое резюме о себе, поделитесь портфолио с друзьями и поддерживайте его актуальность.
• Работу аналитик данных может найти на специализированных платформах, сайтах для фрилансеров, в социальных сетях, рефератах, рекрутинговых агентствах, стажировках, мероприятиях и конференциях, а также на сайтах самих компаний.