Обучение

Консультация
Консультируем с 8:30 до 19:00Выходной: суббота и воскресенье


Сообщение об ошибке

Обучение

Сообщение об ошибке

Десять фактов, которые нужно знать о Data Science

2 Августа 2019

Около 7 миллиардов устройств сегодня подключены к интернету. Они генерируют миллионы терабайт данных каждый день. Ожидается, что за несколько лет к глобальной сети будут подключены миллионы новых устройств, которые ежедневно будут генерировать порядка 30 миллионов терабайт данных. Такие цифры должны заинтересовать тех, кто ищет свой путь в IT. Очевидно, что в ближайшем будущем будут востребованы специалисты, которые умеют работать с большими данными. Вот ещё несколько фактов, которые нужно знать тем, что хочет развиваться в направлении Data Science.

Самая желанная профессия

По мнению авторитетного издания Harvard Business Review эксперты по аналитике данных или Data Scientist – это самая «сексуальная» профессия XXI века. Заполучить специалиста, который умеет работать с данными, хотят многие компании. С таким большим количеством информации, которая производятся каждый день, именно Data Science – это та область, которая может помочь компаниям решить бизнес-задачи.


Огромный спрос на рынке труда

Спрос на специалистов по данным впечатляет. Только в США в этой области не хватает около 190 тысяч человек. Индия также присоединяется к мировому движению, требующему грамотных специалистов по данным в самых разных отраслях. К 2025 году аналитический сектор Big Data в Индии, по оценкам, вырастет в восемь раз и достигнет 16 миллиардов долларов. 

Спрос на специалистов, которые в том числе понимают непростую науку Data Science, немаленький и в Беларуси. Рабочие места готовы предложить многие IT-компании – EPAM, Oxagile, Wargaming, ScienceSoft, ISsoft, iTechArt и другие.  Умение работать с Big Data, извлекать из информации ценные сведения, проводить анализ данных и выводить скрытые закономерности – нужные навыки, которые откроют перед вами профессиональные перспективы.

Востребованность во многих сферах

Используя GPS, чтобы добраться до пункта назначения, или приложения для онлайн-покупок, вы ежедневно генерируете тонны данных, которые возвращаются к вам в виде оптимизированных показателей... Наука о данных незаметно «вошла» в нашу жизнь и уже сегодня находит применение чуть ли не во всех сферах, что гарантирует высокий спрос на специалистов, знающих Data Science.

Высокий уровень зарплаты

Специалисты по данным зарабатывают больше, чем среднестатистические IT-сотрудники. В частности, несколько лет подряд Data Scientist возглавляет рейтинг самых высокооплачиваемых профессий по версии Glassdoor. 

От математики до программирования и бизнес-анализа

Если обобщить, то специалисту по работе с данными необходимо хорошо понимать математику и статистику, обладать IT-навыками, иметь опыт программирования и представление о бизнес-процессах в той или иной области. Среди основных обязанностей Data Scientist – сбор и приведение в удобный формат больших объёмов данных, поиск в них скрытых связей и закономерностей, проведение статистических тестов, разработка на языках Python, R, SAS, решение бизнес-задач с использованием методов обработки данных.

Чтобы начать развиваться в этом направлении, необходимо получить базовые навыки работы с Python или другим объектно-ориентированным языком программирования (пошаговая инструкция Proglib). Также важно иметь базовые знания математики: пределы, дифференциальное и интегральное исчисление.


Базовый инструментарий

Безусловно, у каждой компании свои требования к Data Scientist. В науке о данных невозможно на старте знать всё. Впрочем, можно выделить ряд основных технологий, которые чаще всего указываются в вакансиях: язык программирования для статистической обработки данных R или Python, а также язык запросов для работы с базами данных – SQL. Необходимо в Data Science и базовое понимание статистики. Кроме этого, зачастую требуется хороший уровень английского языка и крепкий математический бэкграунд. 


Машинное обучение помогает в работе

Специалисты по данным должны быть знакомы и с машинным обучением. Проще говоря, машинное обучение относится к разработке систем, которые могут обучаться, адаптироваться и совершенствоваться в зависимости от сведений, которые им передаются. Google Maps – один из примеров применения машинного обучения. Если вы заметили, карты Google со временем оптимизируются и дают прогноз о вашем пункте назначения.


Тесная связь с интернетом вещей

Наука о данных тесно связана с интернетом вещей IoT. Проще говоря, IoT – это  генерация данных, а Data Science – их анализ. Став специалистом по данным, вы можете беспрерывно повышать свой профессиональный уровень и быть непосредственным участником следующей технической революции.

Визуализация данных

Визуализация и передача данных в этой сфере невероятно важны. Особенно если речь идёт о небольших компаниях, которые, может, впервые принимают решения, основанные на анализе больших данных. Нередко Data Scientist помогает другим специалистам принимать решения, основываясь на данных. Во время работы будут возникать ситуации, когда придётся описывать свои выводы или методы работы как технически подготовленной, так и неподготовленной аудитории. 

Не только технические скиллы

Из предыдущего пункта вытекает ещё одно требование. Помимо технических скиллов, в Data Science нужны отличные коммуникативные навыки. Вы должны уметь рассказать о своей идее, иметь хорошие навыки работы с документами, презентациями и электронными таблицами.

Отзывы выпускников и работодателей о курсе «Основы Data Science».