В мире, где доминируют данные, наука о данных — это лестница для построения многообещающей карьеры на уникальных и сложных должностях. Начать карьеру в области науки о данных теперь стало проще, чем когда-либо, благодаря огромному количеству онлайн-платформ, предлагающих курсы по науке о данных. Эти курсы специально разработаны, чтобы познакомить вас с концепциями и тонкостями науки о данных.
Но знаете ли вы, как точно подняться по лестнице? Не волнуйтесь, мы здесь, чтобы показать вам, как это сделать!
Итак, начнем, не так ли?
1. Решите: какая роль подойдет вам лучше всего?
Индустрия Data Science динамична и, следовательно, требует множества разнообразных ролей. Есть специалисты по данным, аналитики данных, инженеры данных, статистики, инженеры по машинному обучению и многие другие. Проведите подготовительную работу и исследуйте, какой набор навыков и должностные обязанности требует каждая из этих должностей. Выберите тот, который наиболее близок вашему образованию и профессиональному опыту.
Если вы чувствуете себя растерянным и сбитым с толку выбором, вы всегда можете обратиться за помощью извне. Попробуйте связаться с профессионалами в отрасли и расспросить их об их должностных обязанностях и требованиях. Найдите наставника, которому можно доверять, и обратитесь к нему за советом. Это поможет вам взглянуть на ситуацию со стороны и выбрать роль, которая лучше всего вам подходит.
2. Выбирайте – Специализированный курс
Хотя в области науки о данных часто должностные обязанности размыты, каждая должность имеет свой собственный набор навыков и требований к специализации. Например, ученые, работающие с данными, и аналитики данных должны очень хорошо разбираться в высокопроизводительных языках программирования, таких как R, Java, Python, Scala, JavaScript и т. д. Однако специалист по данным должен иметь сильный математический и статистический опыт, тогда как Аналитик данных должен обладать отличными навыками интеллектуального анализа и визуализации данных, чтобы извлекать значимую информацию из огромного количества необработанных данных.
Итак, теперь, когда вы определили для себя идеальную должность, вам нужно найти курс по науке о данных, который отвечает конкретным требованиям этой должности. Есть много полезных МООК, из которых вы можете выбрать.
3. Развитие – технические и аналитические навыки.
Если вы решите окунуться в мир науки о данных, вам необходим правильный набор технических и аналитических навыков. SAS и SPSS — отличные платформы с открытым исходным кодом для развития ваших аналитических навыков. В то время как инструменты с открытым исходным кодом, такие как R и Python, являются отличными вариантами для кодирования.
Если вы новичок в программировании, мы предлагаем вам начать с инструментов на основе графического пользовательского интерфейса, а затем перейти к сложным языкам программирования, таким как Java, R и Python. Работая с этими инструментами, всегда помните, что наиболее эффективный способ обучения — практический подход. Итак, попробуйте написать свои собственные коды и запустить их на фиктивных наборах данных. Таким образом, вы не только научитесь быстрее, но и со временем станете лучше.
Помимо языков программирования, хороший специалист по данным должен обладать базовыми знаниями SQL и MySQL.
4. Fortify – ваш фонд статистики и машинного обучения
Ежедневная работа с огромными объемами данных и извлечение из них значимой информации требует сильной статистической и математической подготовки, особенно для специалиста по данным. Вы будете поражены и вдохновлены, увидев, на что способны ваши статистические знания в сочетании с правильными инструментами и алгоритмами ML.
Включение статистики и алгоритмов машинного обучения в развивающуюся область науки о данных позволяет аналитикам данных и ученым быстрее извлекать информацию и получать лучшие результаты от проектов больших данных.
Имея это в виду, вам следует опираться на свои статистические навыки и знания, а что касается машинного обучения, вы можете начать с базовых концепций, таких как нормальное распределение, проверка гипотез, центральная предельная теорема, и перейти к более продвинутым методам машинного обучения, таким как линейное регрессия, логистическая регрессия, деревья решений, кластерный анализ и многое другое.
5. Прочтите – о бизнес-приложениях науки о данных
Наука о данных постоянно развивается, и время от времени появляются новые приложения и технологии. Таким образом, чтобы оставаться актуальными в области науки о данных, важно, чтобы вы постоянно усваивали знания об изменяющейся динамике науки о данных.
Быть профессионалом в области науки о данных — это не только обладать необходимыми техническими знаниями, вы также должны обладать обширными знаниями о бизнес-последствиях науки о данных. Специалисты по данным, аналитики данных и визуализаторы данных имеют что-то общее: они способны извлекать значимые закономерности и тенденции из огромных объемов данных и использовать эту информацию для преобразования бизнеса к лучшему. Таким образом, ожидается, что как специалист по данным вы сможете решить, какой подход к данным вам следует использовать для решения конкретной бизнес-задачи.
Чтение о бизнес-приложениях Data Science, например о том, как можно использовать кластерный анализ для разделения сегментов клиентов; как анализ потребительской корзины помогает ритейлерам комплектовать товары, как логистическая регрессия является эффективным инструментом обнаружения мошенничества. Итак, может помочь вам понять, как инструменты Data Science функционируют в бизнес-среде.
6. Инвестируйте в сети
Как только вы освоите все основы науки о данных, пришло время расширить свою сеть. Конференции по Data Science, отраслевые мероприятия и технические встречи — это то, где вам следует быть. Эти встречи представляют собой не что иное, как резерв талантов, собранный в одном месте. Вы можете не только учиться у лидеров отрасли, но также получаете возможность общаться с коллегами и наставниками и участвовать в плодотворных беседах.
Кроме того, чем больше мероприятий вы посещаете, тем больше вы становитесь частью сообщества Data Science. Контакты, которые вы устанавливаете здесь, могут открыть для вас двери к новым возможностям и возможностям карьерного роста в будущем.
Поскольку спрос на квалифицированных и опытных специалистов в области науки о данных растет, ключом к успеху будет следование структурированному подходу к этой области. Следуя этим шагам, вы сможете сформировать правильный набор навыков, которые требуются от специалистов по науке о данных. И со временем вы сможете стать одним из лучших в своей области знаний. Как мудро заметил Томас Эдисон:
«Гений — это 1% вдохновения и 99% пота.»
Итак, приготовьтесь сейчас и проберитесь на вершину!
