Як стати фахівцем із даних?

Дата-сайєнс — це галузь, що пропонує і інтелектуальні виклики, і аналітичну віддачу. Вона тримає вас на передовій нових технологій. Нині фахівці з дата-сайєнсу мають високий попит, оскільки дедалі більше організацій покладаються на великі дані. Це зростання попиту пов’язане з тим, що великі дані є критично важливими для компаній, щоб ухвалювати розумні рішення.

Як фахівець з даних, я аналізую складні набори даних щоб знаходити інсайти, які впливають на ці рішення. Якщо ви хочете стати фахівцем із дата-сайєнсу, вам потрібно закласти міцний фундамент у статистиці, машинному навчанні та аналізі даних. Це робота, де потрібно постійно вчитися, адже світ даних і технологій безперервно змінюється.

Тут я розповім усе, що потрібно знати, щоб почати кар’єру в науці про дані, зокрема й переконливий спосіб опанувати основи. Я обрав науку про дані як один із найперспективніших кар’єрних напрямів в аналітиці. Нижче ви знайдете більше про цю та інші ролі, тож перейдемо до справи…

Чим займається фахівець з даних?

Фахівці з даних аналізувати дані глибоко, щоб надавати корисні висновки. Вони співпрацюють із різними командами в бізнес-середовищі, щоб закласти міцну аналітичну основу. Це передбачає створення методів для збирання, добування та очищення даних із різних джерел. Після того як вони впорядковують і аналізують дані, вони розробляють рішення та діляться своїми відкриттями з усією компанією.

Фахівці з даних також тісно співпрацюють з іншими професіоналами, такими як інженери даних, аналітики, ІТ-архітектори, розробники застосунків і бізнес-стейкхолдери. Їхня роль має вирішальне значення для подолання розриву між складними даними та стратегічними бізнес-рішеннями завдяки перетворенню сирих даних на знання, придатні для практичного використання. Ця спільна робота допомагає бізнесу ухвалювати обґрунтовані рішення.

Аналітик даних vs. фахівець із data science: у чому різниця?

Аналітики даних і фахівці з даних працюють із даними, але мають різні ролі та обов’язки:

Аналітики даних зазвичай зосереджуються на розумінні наявних даних, щоб давати корисні інсайти. Для аналізу вони часто використовують простіші інструменти та моделі.

Фахівці з data science виконують ширшу роль. Вони аналізують дані та формулюють запитання, на які потрібно дати відповіді. Вони використовують складніші інструменти й моделі, наприклад алгоритми машинного навчання, щоб отримувати глибші інсайти.

Якщо аналітики даних працюють із тим, що вже відоме й легко доступне, то фахівці з даних досліджують ширші можливості та глибше занурюються в дані, щоб виявити нову інформацію. Тож роль фахівця з даних більше пов’язана з відкриттями та інноваціями.

Якщо вам цікаво дізнатися більше про відмінності, прочитайте мій стаття, яка порівнює збір даних та аналіз даних.

Навіщо ставати фахівцем з даних?

Є кілька переконливих причин розглянути кар’єру в науці про дані. Ця сфера дає відчутні переваги та пропонує складне й захопливе робоче середовище. Працюючи фахівцем із даних, ви маєте стежити за найновішими технологічними трендами та працювати в динамічному середовищі.

Якщо вам притаманна природна допитливість, вам подобається розв'язувати проблеми та працювати з даними й технологіями, дата-сайєнс може стати правильним шляхом. Ринок праці для фахівців з data science переживає бум. За даними Statista, ринок великих даних, як очікується, зросте з $70 млрд у 2022 році до $103 млрд до 2027 року. Так само, Бюро статистики праці США прогнозує, що кількість робочих місць у сфері науки про дані зросте на 36% з 2021 до 2031 року, що значно вище за середній національний приріст робочих місць на 4%.

Data science careers are increasingly popular and highly ranked. U.S. News & World Report lists data scientists as the third-best tech job, sixth in STEM, and sixth overall. Glassdoor also ranks it as the third-best job in America for 2022.

Крім того, фінансова винагорода є привабливою. Середня заробітна плата для фахівця з даних становить близько 102 000 доларів на рік, що відображає високий попит і суттєві переваги цієї сфери.

Які кваліфікації потрібні фахівцям із data science?

Триває дискусія щодо того, чи є диплом обов’язковим для того, щоб стати фахівцем з даних. Хоча багато фахівців приходять у цю сферу різними шляхами, наявність диплома може бути корисною.

Більшість роботодавців віддають перевагу кандидатам зі ступенями в галузях комп'ютерні науки, науки про дані, математики, статистики, інженерії або фізики. Деякі програми навіть пропонують навчання людям із будь-якою освітою, щоб допомогти їм стати фахівцями з даних. До ключових навичок фахівців з даних належить добре розуміння мов програмування, таких як Python, R, SQL і Julia.

Багато людей опановують науку про дані через самоосвіту, здобуваючи навички у власному темпі. Такий підхід до самостійного навчання може бути практичним, особливо якщо доповнити його курсами на кшталт нашого Data Scientist with Python track, який дає слухачам ключові навички у сфері науки про дані.

Крім того, отримання сертифіката може допомогти підтвердити ваші навички перед потенційними роботодавцями. Такі сертифікати демонструють вашу відданість і фаховість у науці про дані, роблячи вас сильним кандидатом на посади в цій галузі, що стрімко розвивається.

Які навички потрібні фахівцям з даних?

Щоб досягти успіху в науці про дані, вам потрібні різні навички. Деякі з них технічні, як-от програмування, а інші стосуються того, як ви співпрацюєте з людьми. Наявність обох типів навичок допомагає вам розуміти дані та працювати з іншими, щоб розв'язувати проблеми й ухвалювати рішення на основі того, що ви виявляєте.

Hard Skills

Ось технічні навички, які вам потрібно розвинути, щоб стати повноцінним фахівцем з даних (точний перелік навичок може відрізнятися):

• Статистика і математика
• Python
• Машинне навчання
• Візуалізація даних
• SQL і NoSQL
• Великі дані
• Обробка природної мови
• Хмарні обчислення
• R
• Глибинне навчання

Soft Skills

Ось навички, що виходять за межі суто технічних, які часто називають «м’якими» або «людськими» навичками, і які є необхідними для фахівця з даних:

• Критичне мислення
• Communication
• Problem-solving
• Teamwork
• Бізнес-обізнаність
• Storytelling

Яка середня зарплата фахівця з даних?

Зарплати в галузі науки про дані різняться залежно від джерела. Наприклад, Glassdoor повідомляє про середній річний дохід $117,212 на основі 18,000 зарплат, тоді як PayScale вказує $97,318 на рік на основі 7,280 профілів.

Менеджери з data science заробляють найбільше — від $113,000 до $230,000 на рік. І data scientist, і data engineer часто мають схожі зарплати: від $82,000 до $167,000 для data scientist і від $76,000 до $166,000 для data engineer.

На зарплату також впливає розмір компанії: у великих компаніях із понад 1 000 працівників медіанна річна зарплата становить від $90,000 до $110,000. Середні компанії (від 26 до 1 000 працівників) платять приблизно $80,000, тоді як малі компанії та стартапи (від 2 до 25 осіб) пропонують близько $60,000 на рік.

Як стати фахівцем із даних?

Якщо ви хочете розпочати свій шлях як фахівець з даних, то, мабуть, замислитеся, з чого почати. Нижче ми окреслили вісім кроків, які допоможуть вам стати фахівцем з даних. Пам’ятайте, що конкретні вимоги можуть відрізнятися, але це одні з найчастіше згадуваних кроків.

1. Вивчіть оброблення даних, візуалізацію даних і підготовку звітів

Підготовка даних є критично важливою для фахівців з даних. Вона охоплює очищення та впорядкування сирих даних, щоб краще їх аналізувати. Для цієї роботи зазвичай використовують інструменти на кшталт pandas у Python. Звітність і візуалізація даних також є ключовими. Вони допомагають ефективно представляти дані.

Опанування цих навичок є критично важливим, якщо ви хочете досягати помітних результатів завдяки даним. Існує багато інструментів для візуалізації даних, з яких можна обирати залежно від ваших потреб і цілей. Якщо ви опануєте підготовку й візуалізацію даних, то краще впораєтеся з великими й складними наборами даних і зможете чітко доносити свої висновки іншим.

2. Поглибте своє розуміння статистики, математики та машинного навчання

Щоб досягти успіху в науці про дані, важливо посилювати навички зі статистики, математики та машинного навчання. Хоча формальний диплом не є обов’язковим, знання основ математичного аналізу, лінійної алгебри та статистики буде корисним. Розуміння математичного аналізу допомагає створювати алгоритми оптимізації для машинного навчання, тоді як лінійна алгебра допомагає в роботі з матрицями та векторами.

Статистика має вирішальне значення для побудови моделей машинного навчання та ухвалення рішень на основі даних. Є ресурси, наприклад курси з R, які допоможуть вам удосконалити навички в цих сферах. Наприклад, ви можете дізнатися про градієнтний спуск для оптимізації моделей або глибше зануритися в статистичне моделювання, щоб отримувати кращі висновки з ваших даних. Відточуючи ці навички, ви краще впораєтеся з реальними викликами роботи з даними на вашому шляху в цій сфері.

3. Навчіться обробляти великі масиви даних

You’ll often deal with massive amounts of data as a data scientist. Nowadays, with everyone generating loads of data, it’s getting even more extensive and trickier to handle. But don’t worry; big data holds tons of valuable insights for those who can use it.

Можна використовувати хмарні платформи на кшталт AWS, Microsoft Azure та Google Cloud, щоб працювати з великими даними. Ці платформи пропонують потужні інструменти для керування та обробки великих наборів даних. Apache Spark — ще один зручний інструмент для задач із великими даними, зокрема для обробки, аналізу й навіть машинного навчання.

Якщо вам цікаво навчатися, наш курс PySpark охоплює основи роботи з великими масивами даних для аналізу. Тож долучайтеся й починайте опановувати світ великих даних!

4. Learn Coding

Якщо ви хочете навчитися програмуванню для роботи з даними, почніть із Python і R. Вони прості у використанні, і багато хто їх застосовує. SQL є необхідним для роботи з базами даних, і його легко вивчити після Python і R. Julia — хороший вибір після Python і R. Її створено спеціально для роботи з даними, і вона швидка та легка для розуміння.

Java — ще один вдалий варіант, особливо для проєктів із великими даними. Вона швидка й добре працює з інструментами на кшталт Hadoop і Spark. Якщо ви працюєте з дуже великими наборами даних, вам також варто вивчити Scala, C/C++, JavaScript, Swift, Go, MATLAB або SAS. У кожного з них є свої сильні сторони в роботі з даними.

5. Understand Databases

SQLSQL, або Structured Query Language, є надзвичайно важливим для data scientist. Він допомагає швидко й ефективно керувати структурованими даними в реляційних базах даних. Коли ви збираєте й сортуєте дані, SQL — ваш головний інструмент.

Із SQL ви можете виконувати багато завдань, зокрема робити запити до баз даних, упорядковувати й готувати дані та навіть експериментувати. Крім того, він часто працює пліч-о-пліч із Python. Деякі бібліотеки, як-от SQLite, PostgreSQL і MySQL, допомагають безперешкодно поєднувати різні джерела даних. Тож упевнене володіння SQL — розумний крок, якщо ви займаєтеся наукою про дані.

6. Спілкуйтеся з іншими фахівцями з даних і здобувайте досвід

Щоб досягти успіху як data scientist, критично важливо накопичувати досвід і постійно практикуватися. Ви можете багато чого навчитися й стати кращими, працюючи з іншими фахівцями з data science. Приєднання до спільнот, де зустрічаються data scientist, — чудовий спосіб знайти однодумців і дізнатися щось нове. У таких спільнотах можна разом працювати над проєктами. Це допомагає застосовувати те, що ви вивчили, для розв’язання реальних проблем.

Ви також можете працювати над різними онлайн-проєктами в галузі науки про дані. Це дає змогу розв’язувати реальні проблеми прямо зі свого комп’ютера. Такий практичний досвід є ключовим для розуміння інструментів і методів, які використовують у науці про дані.

7. Пройдіть стажування або подайтеся на роботу

Після того як ви розвинете свої навички, настав час застосувати їх у реальних умовах. Подумайте про подання на стажування або вакансії, коли будете готові взятися за роль data scientist. Сильне портфоліо, яке демонструє ваші навички, є необхідним, щоб привернути увагу потенційних роботодавців. Також підготуйтеся до співбесід на посаду data scientist, відпрацьовуючи типові запитання та сценарії.

Стажування дають цінний практичний досвід, а відгуки на вакансії відкривають можливості приєднатися до команд і долучитися до проєктів. Завдяки своїм навичкам і портфоліо ви будете добре підготовлені, щоб зробити наступний крок у кар’єрі в науці про дані.

8. Долучайтеся до спільноти

Щоб встигати за світом data science, який постійно змінюється, критично важливо залишатися на зв’язку зі спільнотою. Взаємодійте з різними платформами, як-от LinkedIn, Twitter, Discord і Reddit, де активна спільнота ділиться інсайтами та оновленнями.

Слідкуйте за лідерами в науці про дані, нішевими сайтами та блогами, щоб бути в курсі трендів і нововведень. Беріть участь у дискусіях, шукайте поради та діліться власними думками. Спілкування з людьми, які поділяють ваші інтереси, розширить ваші знання та професійне коло в цій сфері.

Освітні шляхи до професії фахівця із даних

Щоб стати data scientist, у вас є кілька шляхів:

Онлайн-курси та сертифікації: Чимало сайтів пропонують курси, які допоможуть вам опанувати навички у сфері науки про дані. Також можна пройти сертифікацію як фахівець із даних.

Бакалаврат: Ступінь бакалавра в галузі науки про дані, комп’ютерних наук або суміжних галузей дає міцну базу.

Ступінь магістра: Якщо ви хочете спеціалізуватися або опанувати просунуті навички, можна здобути ступінь магістра з data science.

Буткемпи з науки про дані: Ці інтенсивні навчальні програми допомагають швидко опанувати практичні навички. Це вдалий варіант для тих, хто хоче отримати практичний досвід. Ви можете розглянути різні варіанти. інтенсиви з data science щоб знайти найкращий варіант для себе.

Стати фахівцем із даних — це захопливий шлях, що дає чимало переваг. У сучасному світі, орієнтованому на дані, роль фахівця із даних важливіша, ніж будь-коли. Чи вам цікава ця сфера, чи ви прагнете хорошої зарплати, чи любите ухвалювати рішення на основі даних, професія фахівця із даних відкриває багато можливостей.

Conclusion

У цьому гайді я пояснив різні шляхи, як стати data scientist, наприклад через навчання в закладі освіти або онлайн. Ринок праці для data scientist швидко зростає, і ви можете виконувати багато різних завдань, працюючи з даними, моделями чи бізнес-завданнями.

Якщо вам подобається розв’язувати задачі та працювати з числами, професія фахівця з науки про дані може вам ідеально підійти. Почніть свій шлях уже сьогодні та відкрийте для себе всі цікаві можливості, які дає ця сфера!

Будь ласка, залиште в коментарях свої думки та запитання.