Данные превратились в мировую валюту. Отрасли промышленности, правительства и общества зависят от понимания данных для ведения своих дел. Поэтому спрос на специалистов по анализу данных также растет.
Проще говоря, специалист по данным определяет тенденции. Анализирует, управляет и извлекает полезные идеи из данных и приходит к выводам для принятия решений. Наука о данных — это междисциплинарная область, и от соискателя требуется знание математики, статистики и теории вероятностей, расчетов и других методов оптимизации. Хотя, в конечном итоге, одних технических навыков может оказаться недостаточно для роста в высокодинамичной области данных. Именно любопытство, навыки решения проблем и настойчивость имеют большое значение для построения успешной карьеры в области науки о данных. Ниже мы рассмотрим несколько основных признаков, которые помогут проверить, созданы ли вы для карьеры в области науки о данных.
Математический уклон
Не все специалисты по данным имеют инженерное образование. Кандидаты имеют самое разное образование: экономика, математика и статистика. Что важно, по крайней мере для начала, так это аналитический склад ума. В науке о данных вы можете развиваться по разным направлениям, включая специалиста по визуализации данных, аналитика управления, бизнес-разработчика, аналитика данных и аналитика маркетинговых исследований, в зависимости от ваших способностей и предпочтений. Люди из таких отраслей, как банковское дело и финансы, климат, физика и даже искусство, тоже порой работают в Data Science.
Технические навыки
Хотя эта область не зависит от каких-то определенных знаний, вам все равно необходимы базовые технические навыки для работы с данными. Это означает, что хорошее знание языков программирования, таких как Python, R или Java, имеет решающее значение для работника, работающего с данными. Среди языков Python является любимцем программистов благодаря удобству использования, большому набору библиотек и сильной поддержке сообщества.
Умение решать рабочие задачи
Проекты в области науки о данных обычно включают в себя такие этапы, как построение проблемы, сбор и анализ данных, построение моделей, тестирование и оценка, а также развертывание моделей в реальном мире. Задачи, с которыми регулярно сталкивается специалист по данным, очень сложны. В зависимости от масштаба и сложности проекта создание модели и ее применение могут занять дни, недели и даже месяцы. Только человек, обладающий терпением и страстью к решению сложных проблем, может преуспеть в качестве специалиста по данным.
Деловая хватка
Чтобы добиться успеха как специалист по данным, нужно обладать хорошей деловой хваткой. Конечная цель работы и анализа данных — развитие бизнеса. Поэтому кандидату важно понимать ключевые цели бизнеса, распознавать потребности клиентов и использовать их для предоставления бизнес-решений.
Упорство
Настойчивость — отличное качество, но в Data Science является практически самым важным. Как уже упоминалось, жизненный цикл проекта по науке о данных может быть утомительно долгим. Путь от постановки проблемы до окончательного развертывания невероятно долгий и достаточно монотонный. Поэтому такие качества, как терпение, настойчивость и упорство, держат специалиста по обработке данных на правильном пути.