Когда входит речь о работе с большенными данными, почти все сходу представляют для себя академиков в каком-нибудь научно-исследовательском институте либо программистов, которые посиживают за компом и пишут код 24/7. Потому сложилось мировоззрение, что освоить профессию дата-сайентиста тяжело (не попросту так ведь ее именуют одной из самых нужных!). Но по сути большая часть того, что вы понимаете о Data Science — это миф. Разберем самые пользующиеся популярностью из их.
Представления почти всех о Data Science неверны
Содержание
- 1 Data Science — это лишь машинное обучение
- 2 Чтоб работать с данными, необходимо быть программером
- 3 Дата-сайентист — это скучновато
- 4 Data Science не применяется в ежедневной жизни
- 5 Выучиться на дата-сайентиста уже поздно
Data Science — это лишь машинное обучение
Обширно всераспространено мировоззрение, что дата-сайентисты лишь и делают, что разрабатывают нейросети и занимаются машинным обучением. Это совсем не так, наука о данных еще наиболее пространна, чем может казаться на 1-ый взор. Data Science — это больше про анализ данных, а за машинное обучение отвечает другое ответвление науки о даных — Machine Learning. Дата-сайентист же больше обрабатывает массивы данных, отыскивает в их закономерности и помогает с помощью их решать разные задачки в бизнесе.
К примеру, при помощи такового анализа можно выявить, в которых местах клиент банка растрачивает больше всего, чтоб в последующем месяце предоставить ему эксклюзивное личное предложение. А чтоб заавтоматизировать этот процесс, необходимы спецы по машинному обучению, которые могут обучить комп созодать автоматические пророчества. И все это в совокупы является наукой Data Science.
Чтоб работать с данными, необходимо быть программером
Кадр из телесериала «Кремниевая равнина»
Data Science — новенькая специальность, и у нее нет каких-то ограничений относительно того, кто может выучиться на нее. Инженер вы либо гуманитарий, разобраться в огромных данных будет нетрудно. Основное — подобрать подходящий курс, где не попросту необходимо штудировать учебники, а есть много практических заданий и поддержка педагогов (менторов), которые посодействуют, если что-то не выходит.
Ну и, естественно, иметь желание обучаться и узнавать новое. Естественно, если вы понимаете языки программирования и общаетесь с компом на «ты», это убыстрит процесс освоения специальности, но часто наличие другого образования, не связанного с программированием, может стать огромным плюсом. Финансисты сумеют решать при помощи Data Science задачки, которые касаются их специализации, а биологи — созодать новейшие мед открытия.
К примеру, не так издавна команда DеepMind сделала метод AlphaFold 2, который посодействовал найти трехмерную структуру белка. Это открытие дозволит сделать новейшие фармацевтические препараты против заболеваний, так как при помощи структуры ученые будут знать, как работает белок, как он сворачивается и ведет взаимодействие с иными элементами, чтоб его можно было безболезненно употреблять в лекарствах.
Дата-сайентист — это скучновато
Обычный спец по работе с данными в очах большинства смотрится как худощавый паренек в очках, который утром до ночи работает с таблицами, строит диаграммы и считает, считает, считает. Тот же стереотип ранее применяли относительно программистов, но все поменялось. Довольно поглядеть сериал «Кремниевая равнина», чтоб хотя бы поверхностно осознать, с какими задачками сталкиваются дата-сайентисты в современном мире. Это не попросту офисные клерки, которые перепечатывают данные из одних таблиц в остальные — они нередко сталкиваются с задачками, которые совершенно никто не решал. И выявляют закономерности, которые обычный мещанин в жизни даже не увидел бы.
К примеру, проанализировав метеорологические данные, можно предсказать не только лишь, когда будет дождик, снег либо ураган, а цены на нефть, чтоб потом применить приобретенные данные на бирже. Узреть схожую закономерность под силу далековато не многим.
Кто бы мог пошевелить мозгами, что изучая погоду, можно предсказать цены на нефть?
Data Science не применяется в ежедневной жизни
Очередной миф, который сформировался, еще когда эта профессия лишь получала развитие. Тогда вправду все вычисления оставались в главном на бумаге. Но потом, когда бизнес сообразил, как важны данные, все поменялось. На данный момент вы любой денек видите работу дата-сайентистов, хотя даже не подозреваете о этом. К примеру, когда входите в социальную сеть, и там отображается блок с аккаунтами людей, которых вы сможете знать. Либо выбираете новейшие группы кэшбека в банковском приложении. Либо когда вызываете такси, и система выбирает наиблежайшего к для вас водителя по вашим запросам из 10-ов остальных в окружении.
Машинное обучение средством употребления огромного количества изображений дозволяет, к примеру, с фуррором реализовывать проект самоуправляемого кара Гугл.
Выучиться на дата-сайентиста уже поздно
Кадр из кинофильма «Стажер»
А вот и нет, рынок огромных данных вырастает с каждым годом. В связи с сиим вырастает спрос и на профильных профессионалов. Так что вы успеете даже не попросту запрыгнуть в крайний вагон уходящего поезда, а тихо дойти до локомотива и поместиться с уютом.
Заработные платы дата-сайентистов лишь вырастают
Тем наиболее обучаться 4, 5 либо 6 лет для того, чтоб стать спецом по Data Science, не надо. На курсе Data Science в SkillFactory, который продолжается 24 месяца, данной для нас профессии учат с нуля, он подойдет и новеньким, и уже работающим программерам.
Студенты курса не только лишь обучаются основам работы с большенными данными, да и также программированию на Python, основам арифметики и статистики, осваивают практический machine learning и data engineering. Программка составлена ведущими профессионалами в Data Science — NVIDIA и EORA. Преимущество этого курса также в том, что он обхватывает главные направления для работы с данными. На любом шаге курса вы будете решать настоящие кейсы, которые станут частью вашего портфолио. Менторы посодействуют для вас дойти до конца обучения, постоянно поддержат мотивацию и посодействуют, если что-то не понятно.
Читатели Hi-News.ru могут получить скидку 50% на курс* по промокоду Data Sciencе до 25 декабря 2020 года.
Беря во внимание, что уже через год-два опосля старта учебы можно устроиться на позицию джуниора с заработной платой 80–120 тыщ рублей, такую возможность лучше не упускать. Востребованность дата-сайентистов вырастает чуток ли не любой месяц, в особенности в критериях пандемии, когда IT-сфера находится на подъеме и нуждается в новейших кадрах.
*Скидка не суммируется со скидками на веб-сайте
Источник: