Продвижение по карьерной лестнице в Data Science начинается с приобретения фундаментальных компетенций. Традиционно специалисты приходят в эту сферу из статистики, математики, информационных технологий или инженерии. Однако сегодня двери открыты для людей с разным бэкграундом, готовых основательно изучить необходимые дисциплины.
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 созиданию собственных алгоритмов и моделей.
Онлайн-платформы, такие как ProductStar, предлагают структурированные курсы Data Science и дают комплексное представление о предмете и практические навыки.
Овладение техническими инструментами
После освоения теоретических основ следующим шагом становится изучение практических инструментов. Специалист по данным должен владеть языками программирования, инструментами визуализации и платформами для обработки больших объемов данных.
R и Python остаются наиболее распространенными языками программирования в этой области. Пайтон отличается универсальностью и обширной экосистемой библиотек, таких как Pandas, NumPy, TensorFlow и Scikit-learn. R специализируется на анализе статистики и визуализации информации с помощью пакетов dplyr, ggplot2 и others.
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. Облака, подобные Google Cloud, AWS и Microsoft Azure, тоже дают немало сервисов для анализа данных и Machine Learning.
Практический опыт
Теоретические знания и умение пользоваться практическими инструментами необходимы, но недостаточны для карьерного роста. Ключевое значение - опыт практического решения действительных задач. Начинающий специалист может приобрести его различными способами.
Активность в конкурентных мероприятиях по развитию искусственного интеллекта на технологических платформах DrivenData, Kaggle или AIcrowd позволяет применить компетенции на практике и сравнить итоги с результатами иных участников. Эти соревнования часто имитируют реальные бизнес-задачи и предоставляют качественные наборы данных.
Создание личных задач в портфолио демонстрирует инициативность и способность самостоятельно формулировать и реализовывать проекты. Реализация проектов, связанных с аналитикой свободной информации, предсказательным моделированием или процессингом естественного языка, помогает продемонстрировать широту навыков.
Стажировки и волонтерство в некоммерческих предприятиях или стартапах дают возможность получить опыт командного взаимодействия и понять, как аналитика информации интегрируется в деловые процессы. Даже небольшой стаж с реальными проектами значительно повышает шансы на трудоустройство.
Построение портфолио
Во время поиска работы работодатели в первую очередь интересуются практическими навыками и реализованными проектами. Профессиональное портфолио служит наглядным доказательством компетенций кандидата.
GitHub-репозиторий с кодом проектов и Jupyter-блокнотами помогает продемонстрировать не только 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 командного взаимодействия.
Персональный блог или статьи на Medium, Habr и других технических площадках помогают углубить понимание темы и показать компетенции излагать непростые концепции ясными словами. Описание проектов, аналитика использованной методологии и полученных результатов демонстрируют аналитическое мышление.
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 профессиональном сообществе.
Выбор направления
Data Science включает множество специализаций, каждая из которых требует уникального набора навыков. Выбор конкретного направления помогает сфокусировать усилия и стать ассом в узкой сфере.
Вот основные направления 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 — созидание инфраструктуры для хранения и сбора данных 7. Отраслевая специализация (финтех, здравоохранение, ритейл и т.д.)
