Продвижение по карьерной лестнице в Data Science начинается с приобретения фундаментальных знаний. Традиционно специалисты приходят в эту сферу из статистики, математики, информационных технологий или инженерии. Однако сегодня двери открыты для людей с разным бэкграундом.
Базовое обучение Data Science состоит из изучения математической статистики, алгебры, теорвера и матанализа. Эти дисциплины формируют понимание алгоритмов и методологии анализа информации. Без этого невозможно перейти от простого использования готовых инструментов к созданию собственных алгоритмов и моделей.
Онлайн-школы, такие как ProductStar, предлагают структурированные курсы по Data Science, дают комплексное представление о предмете и помогают получить практические навыки.
Технические инструменты и компетенции
После изучения теории важно познакомиться с необходимыми для работы инструментами и освоить навыки. Специалист по данным должен владеть языками программирования, сервисами визуализации и платформами для обработки больших объемов данных.
R и Python остаются наиболее распространенными языками программирования в этой области. Python отличается универсальностью и обширной экосистемой библиотек, таких как Pandas, NumPy, TensorFlow и Scikit-learn. R популярен в области статистики и визуализации — в нем есть специальные пакеты, необходимые специалисту по анализу данных: dplyr, ggplot2 и другие.
Помимо программирования, полезно изучить язык структурированных запросов для взаимодействия с базами данных, инструменты визуализации: Power BI и Tableau, а также технологии обработки Big Data, например, Spark или Apache Hadoop. Облачные сервисы, подобные Google Cloud, AWS и Microsoft Azure, тоже дают немало возможностей для анализа данных и Machine Learning.
Практический опыт
Теоретических знаний и умения пользоваться практическими инструментами будет недостаточно для карьерного роста. Ключевое значение имеет опыт решения реальных задач. Начинающий специалист может приобрести его разными способами.
Активное участие в профессиональных соревнованиях по развитию искусственного интеллекта на технологических платформах вроде DrivenData, Kaggle или AIcrowd позволяет применить навыки на практике и оценить уровень знаний других участников. На таких соревнованиях можно поработать с реальными бизнес-задачами и качественным набором данных.
Создание проектов для портфолио демонстрирует инициативность и способность самостоятельно формулировать и реализовывать задачи. Проекты, связанные с аналитикой, предсказательным моделированием или процессингом естественного языка, позволят продемонстрировать широту навыков.
Стажировки и волонтерство в некоммерческих предприятиях или стартапах дают возможность научиться работать в команде и понять, как анализ данных интегрируется в деловые процессы. Даже небольшой опыт работы с реальными проектами значительно повышает шансы на трудоустройство.
Портфолио
Работодателей в первую очередь интересуют практические навыки и реализованные проекты. Профессиональное портфолио — наглядное доказательство компетенций соискателя.
GitHub-репозиторий с кодом проектов и Jupyter-блокнотами помогает продемонстрировать не только опыт решения задач, но и подход к их анализу, чистоту кода и способность документировать свои результаты. Качественные комментарии и документация показывают способность ясно излагать мысли и взаимодействовать с командой эффективно.
Персональный блог или статьи на Medium, Habr и других технических площадках расскажут о вас больше. Так работодатель увидит, что вы понимаете тему и умеете объяснять сложные концепции простым языком. Подробные описания проектов, анализ использованной методологии и полученных результатов свидетельствуют о наличии аналитического мышления.
Участие в митапах, конференциях и хакатонах расширяет профессиональную сеть контактов и дает возможность получить обратную связь от опытных специалистов. Выступление с докладами повышает узнаваемость в сообществе.
Выбор направления
Data Science включает множество специализаций, каждая из которых требует уникального набора навыков. Выбор конкретного направления помогает сфокусировать усилия и стать асом в своем деле.
Вот основные специализации в Data Science:
1. Машинное обучение — создание алгоритмов, обучающихся на данных. 2. Глубокое обучение — подкатегория Machine Learning, фокусирующаяся на нейронных сетях. 3. Обработка естественного языка — генерация и анализ текстов. 4. Computer Vision — анализ и обработка изображений. 5. Аналитика данных — извлечение инсайтов из данных. 6. Инженерия данных — создание инфраструктуры для хранения и сбора данных. 7. Отраслевая специализация (финтех, здравоохранение, ретейл и т. д.).
