На сегодняшний день Data Scientist — одна из самых востребованных профессий, и в ней по-прежнему не хватает светлых умов. В чём причина ажиотажа? Ответ прямо перед глазами: информация окружает нас повсюду. Мы сами её генерируем, когда совершаем покупки, используем GPS, читаем новости. Эффективно использовать эти данные в бизнесе умеют специалисты по Data Science — о преимуществах их работы и поговорим.
Что мы знаем о Data Science?
Разложим всё по полочкам. Data Scientist применяет алгоритмы машинного обучения для обработки и анализа массивов данных, затем строит модели, которые можно использовать для решения бизнес-задач. Чтобы успешно реализовать весь цикл, надо знать методы и средства интеллектуального анализа данных (Data Mining), глубоко понимать такие разделы математики, как статистика, теория вероятностей, дискретная математика, а также разбираться в отраслевой специфике данных.
Область применения этих знаний весьма широка, от науки и бизнеса до повседневной жизни. Ведь нас окружают бесчисленные объёмы информации, представляющей ценность для исследования. Data Science позволяет как провести анализ изменения метеорологических условий в определённой местности, так и проверить финансовую операцию или показатели на биржевом рынке. Рассказываем на примере пяти важных составляющих, почему стоит выучиться на Data Scientist.
Data Science — это возможность свободно войти в профессию
Профессия сейчас на этапе становления. Это значит, что попасть в неё сравнительно просто. Существует множество инструментов для системного обучения, в том числе онлайн-курсов, позволяющих новичку или даже специалисту из другой области освоить ремесло. Однако доступность методов познания не стоит путать с лёгкостью самой профессии. Для успеха в Data Science нужны комплексные знания, а ещё терпение, трудолюбие и внимательность.
Data Scienсe — это объективная картина мира
Data Science тяготеет в том числе к точным наукам, которые на основе операций с цифрами и данными позволяют найти точные прогнозы, закономерности и не только. Компьютерные алгоритмы, вопреки расхожему стереотипу, контролируемы, и автоматизация процессов с помощью технологий искусственного интеллекта при правильной настройке всегда движется по заданному пути.
Data Science — это непрерывная прокачка знаний
Специалист по Data Science в течение всей своей профессиональной деятельности встречается с трудностями и необходимостью решения нестандартных задач. Почему не стоит рассчитывать на тривиальные поручения и спокойные трудовые будни? Ежедневно применяя кросс-дисциплинарные знания и анализ, специалисты по Data Science отыскивают из существующих алгоритмов наилучший для своего проекта, а шансы забить мяч в корзину с первого раза невелики. Методом проб и ошибок, параллельно выясняя причины проблем, специалист находит идеальный подход к своим данным.
Data Science — это прибыль для бизнеса
Обработка массива данных служит жизненно важным для компаний инструментом поиска клиентов и удовлетворения их потребностей. Достаточно вспомнить несколько примеров успешного использования Data Science мировыми гигантами. Ежедневно на основе анализа поведения подписчиков Netflix составляет персональные подборки фильмов и сериалов. YouTube обрабатывает нашу активность на видеохостинге и предлагает лучшие решения для просмотра. Аналогичные приёмы применяют Amazon, Google, «Яндекс» и бесчисленные торговые сети, когда рассылают нам предложения и акции.
Data Science — это востребованность
Согласно исследованию Академии больших данных MADE и портала HH.ru, специалисты по Data Science — одни из самых востребованных на рынке. А их труд достойно оплачивается: средняя зарплата составляет 140 000 рублей. Кроме того, популярность профессии только растёт. Так, в 2019 году на биржах труда количество вакансий в области анализа данных возросло в 9,6 раза по сравнению с 2015 годом.
Обучиться Data Science в электронном формате
Онлайн-школа Skillfactory подготовила обновлённый курс-тренажёр Data Science, который за 24 месяца (6 часов обучения в неделю) шаг за шагом раскроет перед слушателями все тонкости профессии и прокачает практические навыки. В программу, составленную ведущими экспертами NVIDIA и EORA, входит изучение Python, Machine Learning, нейросетей и Deep Learning, основ Big Data и Data Engineering.
На страже комплексного и эффективного обучения стоят опытные менторы школы, которые консультируют слушателей по всем вопросам. По окончании образовательной программы вы будете иметь достойное портфолио с собственными работами, а студенты, проявившие себя лучшим образом, получат предложения о трудоустройстве от компаний-партнёров Skillfactory.
Найти себя в IT-сфере не трудно и вполне бюджетно. Сейчас Skillfactory предлагает до 20 ноября 2020 по промокоду BIG DATA скидку 45% на все курсы.
Курс-тренажёр «Профессия Data Scientist»
Автор текста: Анна Седова
Источник: 4pda.ru
