Как Стать Data Scientist: Полное Руководство

Data scientist: работа с данными.С течением времени рынок ИТ-услуг становится все более и более конкурентоспособным, растет число людей, которые ищут способы как можно быстрее стать частью индустрии. Вопросы о том, как стать Data Scientist (специалистом по данным) и как получить работу в ИТ-индустрии, очень популярны среди людей, которые хотят пройти от пункта А до Б как можно быстрее. Если вы заинтересованы в том, чтобы стать специалистом по данным и хотите знать все требования, которым вы должны соответствовать - отлично! Вы пришли в нужное место!

Объяснение Data Science (Науки о Данных)

Прежде чем мы перейдем к статье и начнем говорить о том, как стать специалистом по данным, давайте разберем некоторые основы, касающиеся этой профессии. Если вы все еще размышляете, подходит ли это вам, это краткое введение может повлиять на ваше решение в том или ином направлении. И, честно говоря, было бы странно начинать говорить о том, чтобы стать специалистом по данным, предварительно не поняв, чем занимается этот человек, не так ли?

Data Science - это общий термин. Несмотря на то, что это карьерный путь, у него есть несколько разных "ветвей", которые вы можете выбрать, в зависимости от ваших навыков и предпочтений. Если бы мы определяли сам термин, наука о данных связана со сбором и анализом огромных массивов данных. Data Scientist обычно работают в огромных корпорациях, которые обрабатывают огромные объемы данных каждый день - ученые, занимающиеся данными, несут ответственность за "перевод" поступающих данных (чисел) на понятный повседневный язык.

Есть два популярных направления науки о данных, которые должен знать человек, изучающий, как стать ученым - аналитика данных и исследование данных. Аналитики данных интерпретируют данные, представленные перед ними, и затем возвращают результаты своим работодателям. Исследователи данных делают то же самое - однако они также должны собирать данные и после того как они закончат их анализ, разработать "план действий", который будет основан на результатах их анализа.

Излишне говорить, что это лишь упрощённая версия объяснения, но это должно помочь вам иметь хотя бы общее представление. Теперь, чтобы продолжить нашу статью "Как стать Data Scientist", давайте сразу же перейдем к самим требованиям.

Зачем Становиться Data Scientist?

Несмотря на то, что у каждого человека, который хочет попасть в область науки о данных, есть свои причины, вполне возможно, что существует то, что подходит всем. Прежде всего, наука о данных может гарантировать стабильный карьерный путь с множеством возможностей для роста и дальнейшего развития ваших навыков. Это очень важная особенность для большинства людей - если вы ищете стабильную работу, вы, вероятно, хотите посвятить себя ей в долгосрочной перспективе, а также иметь возможность продолжать учиться и расти в той области, в которой вы работаете.

Еще одна важная причина выбора - зарплата. Существует огромное количество людей, которые хотят знать, как стать Data Scientist, просто потому, что хотят заработать.

По оценкам Glassdoor.com, средняя годовая заработная плата, которую ученый, работающий с данными, может рассчитывать, должна составлять около $113,300. Это составит почти $9,442 в месяц! Это потрясающая зарплата!

Естественно, зарплата, которую вы можете получить как ученый, будет варьироваться. Все зависит от конкретной области карьеры, которую вы можете выбрать, вашего опыта и уровня навыков в области обработки данных в целом, вашего географического положения и так далее. Сказав это, совершенно очевидно, что зарплата Data Scientist - это то, к чему стоит стремиться!

Как Стать Data Scientist?

Когда вы ищете информацию о том, как стать Data Scientist (специалистом по данным), вам нужно помнить о трех основных моментах: образование, путь обучения и опыт. Если все три из них есть, вы можете быть уверены, что вы на правильном пути, чтобы освоить эту профессию. С учетом сказанного, давайте более подробно рассмотрим каждый из этих пунктов.

Надлежащее Образование

Надлежащее образование является одним из наиболее важных моментов, когда вы думаете о карьере специалиста по данным. И это не обязательно касается только традиционного образования! Каждый год все больше и больше людей уходят из традиционных учебных заведений и предпочитают учиться онлайн. Хорошо это или плохо, пока неизвестно, но одно известно точно: работодатели теперь гораздо более гибко подходят к найму людей, которые не обладают какой-либо формой традиционного образования, но приобрели свои знания другим способом. Онлайн курсы, статьи, руководства, видео на YouTube - этот список можно продолжать бесконечно!

Лучшее во всём этом - большинство этих онлайн курсов бесплатны или очень дешёвы. И даже если у вас есть некоторые финансовые трудности в данный момент, вы можете найти стипендии для онлайн курсов, способные помочь вам! Взгляните на это руководство, которое поможет вам объяснить работу микро-стипендий.

Каким бы ни был ваш выбор получения надлежащего образования, все равно важно иметь его. Самое первое, что вам нужно сделать, это убедиться, что такие области, как математика, информатика и информационные технологии, в целом, соответствуют вашим увлечениям и интересам. Как специалист по данным, вы потратите много времени на работу с различными объемами технических данных и цифр.

После того, как все это сказано и сделано, вам лучше всего поступить (или быть принятым) на специальность, которая будет тесно связана с наукой о данных - хорошо подойдет степень бакалавра в области компьютерных наук, физики, математики или любой другой подобной области. Теперь это скорее "мотивация", но имейте в виду, что вы должны показывать хорошие результаты с самого начала вашего обучения, чтобы не разочароваться в карьере Data Scientist. Это сложная профессия, которая требует большой концентрации и не допускает ошибок - если вы усердно работаете с первого дня обучения, вы увеличите свои шансы получить работу после этого и стать настоящим профессионалом в этой области.

Data scientist: люди обсуждают данные.При этом, если вы решили вообще отказаться от традиционного образования и сосредоточиться только на индивидуальном обучении - не волнуйтесь! Может быть труднее получить работу, а вопрос "как стать Data Scientist", может появляться в вашей строке поиска Google несколько чаще, в конечном итоге у вас всё равно получиться устроиться на работу. Единственный верный критерий для вас - быть работником, который также увлечен тем, что он или она делает. Именно поэтому, если вы хотите стать Data Scientist без степени, вам нужно подготовить ваш путь обучения.

Путь Обучения

Становление Data Scientist требует знания множества информации, которая касается управления данными. BitDegree одна из несколько компаний, которая заботится о студенте на протяжении всего процесса обучения и предоставляет путь обучения со всеми детали на его пути. Тогда как традиционные системы образования могут не успевать адаптироваться к меняющимся технологическим трендам, выбирая путь обучения на BitDegree, вы получаете весь набор знаний.

Дорожная карта Data Scientist состоит из:

  • Аналитика бизнеса. Наука о данных (Data Science) играет огромную роль в жизни бизнеса. Те, кто знает как использоавать данные для увеличения качества сервиса являются теми, кто достигает успеха.
  • Статистика. Чтобы стать Data Scientist важно понимать шаблоны статистики. Интерпретация информации из графических и числовых форматов может помочь принимать бизнес-решения.
  • Линейная алгебра. Уметь читать данные и статистике недостаточно для успеха. Изучая переменные, выражения, числовые выражения, упрощая и оценивая алгебраические выражения, вы научитесь применять знания о данных в реальных ситуациях.
  • Общее развитие. Иметь хотя бы базовые навыки программирования или языков программирования сделает работника более привлекательным для работодателя. Python является одним из наиболее универсальных языков программирования, который является удобным для пользователя и простым в изучении, Git также является тем, что должен знать Data Scientist.
  • Инженерия. Дизайн баз данных. построение графиков и знания о распределённых системах данных являются важными, чтобы стать специалистом по данным. Это процессы, которые помогают собрать данные в базу данных и обработать их.
  • Машинное обучение. Этот процесс играет важную роль в сфере науки о данных. В данном случае очистка данных и управления, использование моделей, алгоритмов, моделей оценки и проектирования имеют особое значение. Машинное обучение в науке о данных даёт множество вариантов сделать данные правильными, завершёнными и точными.

Путь обучения Data Scientist состоит из 19 частей и гораздо большего числа курсов. В списке мы упомянули лишь несколько из них, а всё путешествие вы можете найти здесь.

Data scientist: данные на ноутбуке.

Udacity Review Logo
Преимущества
  • Простой дизайн (без бесполезной информации)
  • Хорошее качество курсов (даже бесплатных)
  • Разнообразие возможностей обучения
Особенности
  • Программа Nanodegree
  • Подходит для корпоративного обучения
  • Платные сертификаты об окончании
Udemy Logo
Преимущества
  • Огромное разнообразие курсов
  • Простая навигация
  • Нет технических проблем
Особенности
  • Огромное разнообразие курсов
  • Политика 30-дневного возврата средств
  • Бесплатные сертификаты об окончании
Udacity Review Logo
Преимущества
  • Простой в использовании
  • Предлагает качественный контент
  • Очень открытый в своих ценах
Особенности
  • Бесплатные сертификаты об окончании
  • Фокус на навыки науки о данных
  • Гибкое расписание занятий

Опыт

Наконец, если вы хотите знать, как быть специалистом по данным, вы должны знать, что небольшой опыт будет иметь большое значение. Теперь вы можете подумать - но что, если я только что закончил колледж и ищу свою первую работу? К этому я и веду - есть много разных способов получить опыт - официальная, стабильная работа - только один из них!

Многие привыкли ассоциировать термин "опыт" с понятием "работа". Это не всегда так! Вы можете получить опыт работы в университетских или колледжских курсах, отдельных проектах и ​​просто работать над своими навыками в области науки о данных каждый день. Конечно, большинство работодателей ожидают, что вы предоставите им конкретные результаты, поэтому будет полезно, если вы потратите большую часть времени на изучение некоторых видов деятельности, которые также предоставят сертификаты или другое доказательство вашего времени, потраченного на их выполнение.

Однако одно можно сказать наверняка - не имеет значение сколько времени вы тратите на поиск того, как стать Data Scientist, если вам также необходимо постоянно искать разные способы приобретения опыта.

Заключение

Если есть что-то, что можно было бы извлечь из этого руководства, так это то, что этот карьерный путь требует большой напряженной работы и преданности делу. Являетесь ли вы новичком или профи, которому не хватает мотивации, в любом случае, вам не стоит останавливаться на достигнутом. До тех пор пока вы усердно работаете и соблюдаете строгий рабочий регламент, вы не должны встретить никаких проблем.

Теперь вы должны знать, что необходимо, чтобы стать специалистом по данным (Data Scientist) и почему вы должны это делать. Убедитесь, что посетили курсы BitDegree и страницу руководств, чтобы получить больше информации!

Оставьте ваше честное мнение

Оставьте ваше честное мнение и помогите тысячам людей выбрать лучшую платформу для онлайн обучения. Все отзывы, позитивные или негативные, будут приниматься, если они честны. Мы не публикуем предвзятые отзывы и спам. Поэтому, если вы хотите поделиться вашим опытом, мнением или дать совет - у вас есть всё необходимое!

FAQ

Как вы выбираете на какие образовательные платформы онлайн курсов сделать обзор?

Мы выбираем платформы для онлайн обучения по размеру их рынка, популярности и самое главное, запросов наших пользователей или общего интереса найти честные MOOC обзоры про определённые платформы для онлайн обучения.

Как много вы изучаете перед написанием обзора на платформы для онлайн обучения?

Наши эксперты по MOOC проводят исследования неделями - только после этого они могут сказать, что их оценки различных аспектов финальные и завершённые. Даже несмотря на то, что это занимает много времени, это единственный способ гарантировать, что все основные особенности платформы для онлайн обучения протестированы и проверены, а вердикт основан на реальных данных.

Какой аспект самый важный при выборе того, какая платформа для онлайн курсов лучшая?

Было бы не правильно уделять внимание только лишь одному аспекту из выборки: приоритеты зависят от определённого человека, его ценностей, пожеланий и целей. То, что важно для одного человека, может быть совершенно безразлично для другого. В любом случае, все пользователи согласятся, что хорошее качество обучающего материала является необходимостью, если это платформа для онлайн курсов.

Как этот сайт для обзоров платформ онлайн обучения отличается от других?

Каждая платформа для обзора MOOC уникальна и имеет свои цели и ценности. Наши обзоры онлайн обучения на 100% честные и написаны после проведения тщательного анализа. Это цель, которой недостаёт многим платформам по обзору сайтов онлайн обучения, поэтому мы считаем это нашей суперсилой!

Дни
Часы
Минуты
Секунды