Баннер мобильный (1) Пройти тест

Что нужно знать, чтобы стать дата-сайентистом?

Отвечает Эмиль Магеррамов, руководитель группы развития вычислительной химии в BIOCAD.

Разбор

25 марта 2024

Поделиться

Скопировано
Что нужно знать, чтобы стать дата-сайентистом?

Содержание

    Это рубрика, в которой эксперты коротко отвечают на актуальные и волнующие вопросы об IT-профессиях, будущем сферы и ее перспективах.

    Эмиль Магеррамов
    руководитель группы развития вычислительной химии в BIOCAD

    Принято говорить, что Data Science — это профессия будущего. Последние события показали, что это будущее уже наступило. Новые профессии должны быть связаны не только с открытиями в бизнесе и науке, но и обеспечивать независимость от внешних факторов, финансовую устойчивость, гибкость действий и пр. Дата-сайентисты высоко ценятся и быстро продвигаются по карьерной лестнице. Несмотря на кризис, в марте 2023 года на hh.ru по запросу «Data Scientist» можно найти более 280 вакансий в банковской сфере, логистике, телекоме и пр.

    Дата-сайентисты — это люди, которые умеют программировать, но не являются программистами. Они используют технологии искусственного интеллекта и создают модели машинного обучения (нейросети), которые помогают бизнесу анализировать информацию, делать выводы и моделировать картину будущего. Это сейчас актуально, как никогда.

    Как и до кризиса, чтобы претендовать на вакансию дата-сайентиста, нужно иметь ряд навыков.

    1. Data Science — прикладная область науки, в которой требуется хорошее знание математики: линейной алгебры, теории вероятности, статистики, математического анализа. Математические модели позволяют найти в данных закономерности и прогнозировать их значения в будущем. Но это не означает, что гуманитарий не сможет работать дата-сайентистом.
    2. Требуется знать современные языки программирования, для которых есть множество специализированных научных библиотек и компонентов для работы с Big Data. Для джуниор-специалиста достаточно знать Python и уметь работать с библиотеками вроде Numpy, Scikit, SciPy, Matplotlib и пр. Для специалистов более высокого уровня потребуется SQL, Java, C++ и другие.
    3. Важно знание предметной области (domain knowledge), в которой ведутся исследования. Дата-сайентисты схватывают все на лету. Например, если вы работаете над проектом по анализу банковских данных, но практически ничего не знаете про экономику, нужно обращаться к экспертизе других людей и постепенно накапливать знания.
    4. Чтобы войти в профессию, необходим английский язык. Большинство документации и книг написаны на английском и на русский не переводились. Это международный язык, на котором люди обмениваются знаниями.

    Если вы хотите задать вопросы эксперту о том, как изменилась сфера IT, напишите их в комментариях под этим постом, в нашей группе во ВКонтакте или в Telegram-канале.

    Разбор

    Поделиться

    Скопировано
    0 комментариев
    Комментарии