現在、データ サイエンスのスペシャリストはビジネスのほぼすべての分野で必要とされています。金銭的な問題だけではない
データサイエンススペシャリストの需要は異なります資格は毎年増加しています。 Mail.ru GroupのMADE Big Data Academyと採用ポータルHeadHunterによると、2019年のデータ分析の分野の欠員は、2018年と比較して1.4倍になっています。機械学習の分野の求人は1.3倍に増えました。
データサイエンティストの収益も増加しています。 HHによると。ru、ロシアのジュニアでさえ約12万ルーブルを受け取りますが、ビジネスアナリストはすでに17万ルーブル以上、そしてビッグデータアナリスト（20万ルーブルから）を期待できます。
誰が需要があり、なぜですか？
ほとんどの場合、ロシアではデータサイエンティストを探しています金融およびIT企業。また、応募者の最も一般的な要件は、Pythonプログラミング言語の知識です。データサイエンスでは45％、機械学習ではほぼ半分（51％）で発生しています。
もちろん、データサイエンティストの数も増加しています。 HH.ru によると、246 人のデータ分析スペシャリストと 47 人の機械学習スペシャリストが毎月履歴書を投稿しています。
申請者からの要件のリストには、以下も含まれます。
- SQLの知識;
- データマイニング（データマイニング）の所持。
- 数学的統計に関する自信のある知識;
- ビッグデータを操作する能力。
- C ++、Git、Linuxの所有。
同時に、分析分野の空室の約65％データと機械学習の分野のスペシャリストの求人の50％はモスクワにあります。サンクトペテルブルクはロシアで2番目にランクされています（それぞれ15％と18％）。もちろん、求職者もほとんどが2つの首都に集中しています。しかし、今日、トレーニングを受けるためにどこかに移動する必要はありませんが、リモートフォーマットで作業することは、アウトソーシングにおいて、ワークフローを編成するための新しいフォーマットになっています。
データサイエンティストのためにどこで勉強すればよいですか、これには何が必要ですか？
で学ぶにはいくつかのアプローチがありますデータサイエンティスト。それらの1つは、IT分野の大学に入学するためのより古典的なものです。これは海外でも行うことができます。たとえば、アメリカの大学でデータサイエンスの修士号を取得すると、3万ドルから12万ドルという非常に高額な費用がかかる可能性があります。この専門分野の外国の大学のオンラインコースでも、最低でも9万ドルの費用がかかります。そのような費用はまだ取り戻される必要があるので、そのような規模であなたのトレーニングに費やしてください、しかしこれはすぐには起こりません。たとえば、この分野で10年間働いているデータサイエンティストのRebecca Vickeryは、独自にData Scienceを研究した独自のプログラムを作成しました。このアプローチには欠点もあります。メンターや教師からのフィードバックやサポートが不足していること、チームから離れていること、一人で作業していること、そして結局のところ、多くの人がこの学習プロセスを退屈にしています。
別のオプションは、SkillFactoryなどの専門デジタル学校。そこでの学生は、一連のテクニックやテクニックを教えるだけでなく、学ぶことも教えられました。さらに、各学生にはサポートと支援を提供するメンターがいて、学習プロセスで行われたすべての作業はポートフォリオとして使用できるだけではありません。 SkillFactoryの学生でありながら、将来のデータサイエンティストは業界コミュニティに入ります。これは、仕事を見つけるだけでなく、同僚とのコミュニケーションや経験の共有にも役立ちます。オンラインスクールは、新しいテクノロジーを学ぶだけでは不十分であると確信しています。新しいアプローチと新しい考え方を習得する必要があります。そして、それだけで対処することは困難です。したがって、すべての生徒は互いにフィードバックを与え、コードを交換し、エラーを見つけ、問題と実際の事例を共有するのに役立ちます。
ジュニアデータサイエンティストができること：
- 基本的なアルゴリズム構成とPythonデータ構造を使用してアルゴリズムを設計します。
- Pandas、Matplotlib、Seaborneを使用してデータを視覚化します。
- 従来の機械学習とニューラルネットワークを使用して産業品質モデルを作成し、データサイエンスの問題を解決します。
- モデルの品質を評価する（精度/再現率）;
- ソリューションを本番環境およびビジネス全般に統合します。
- さまざまなタイプのデータウェアハウスを操作する。
- ビッグデータ分析ツールを使用します。
- Webソースから、またはAPI経由でデータを受信します。
- 数学的分析、線形代数、統計および確率論の方法をデータ処理に適用します。
これらのスキルが非常に難しいと思われる場合は、データ サイエンティスト プロフェッショナル コースを受講してください。
データサイエンティストは誰ですか。彼は何ができるでしょうか。
その核となるのは、データサイエンスです。データを扱う人類の「進化的」ステップ。以前の数学者と統計学者は同様の問題を解決しました。現在、人工知能の登場により、最適化と情報学はデータ分析の手法を取り入れました。つまり、データに基づいてソリューションを見つける新しいアプローチは、以前の「アナログ」手法よりもはるかに効果的になっています。
データサイエンティストの仕事は収集から始まりますビッグデータセット：構造化されたものとそうでないもの。次に、読みやすい形式に変換されます。次の段階：視覚化と統計の操作。分析方法としては、機械学習とディープラーニング、確率分析、予測モデル、ニューラルネットワークが使用されます。
データサイエンティストのための5つの基盤
- 人工知能（AI）は領域です人のように機能し、行動するインテリジェントシステムの作成に専念します。 AIは、コンピューターを使用して人間の知性を理解するという同様の目標に関連していますが、必ずしも生物学的にもっともらしい方法に限定されているわけではありません。今日存在するインテリジェントシステムは、適用範囲が非常に狭いです。たとえば、チェスで人を倒すことができるプログラムは質問に答えることができません。
- 機械学習-データから知識を抽出するためのツールを作成します。 MLモデルは、独立してまたは段階的にデータでトレーニングされます。人が作成したデータを教師なしで教師と一緒にトレーニング-自発的でノイズの多いデータを操作します。
- ディープラーニング-より高度な、またはより高速な分析が必要であり、従来の機械学習が失敗する領域で多層ニューラルネットワークを構築する。 「深さ」は、数学的計算を実行するネットワーク内のニューロンのいくつかの隠れた層によって提供されます。
- ビッグデータ-ビッグでの作業しばしば非構造化データの量。球の特異性は、高負荷に耐えることができるツールとシステムです。
- データサイエンス-でこの領域の中核は、データセットの強化、視覚化、アイデアの収集、およびそのデータに基づく意思決定です。データアナリストは、クラウドコンピューティング、仮想開発環境を作成するためのツールなど、さまざまな機械学習とビッグデータの手法を使用しています。
他の職業と同様に、データを習得する科学は基本から始まります-数学、線形代数、そしてもちろん統計学の研究。データサイエンスを真剣に理解するには、将来の専門家が確率理論（微積分を含む）の実際の大学のコースを必要とするでしょう。幸いなことに、今日、そのような資料はインターネットで簡単に見つけることができ、オープン教育プラットフォームでロシアの最高の大学に1学期登録することもできます。または、SkillFactoryの完全なデータサイエンスコースを受講してください。そこでは、基本的な知識が新しい職業を習得するための最初のステップになります。数学的知識は、データ処理アルゴリズムの適用結果を分析するために主に重要です。もちろん、機械学習にはそのような教育を受けていない強力なエンジニアがいます。しかし、これらはほとんどまれなケースです。
データサイエンティストになるための2番目のステップはプログラミングです。構文のニュアンスをすべて習得すれば、少なくとも1つの言語を学習するだけで十分です。上記のように、最も需要の多い言語の1つはPythonです。
機械学習-3番目のコンポーネントコンピュータに特定のタスクを実行するための指示を書く必要がなくなったデータサイエンティストの専門職。 MLは、教師あり学習、教師なし学習、強化学習の3つの主要な形式で構成されています。 Jan Lekun教授の大規模な資料で、各タイプのトレーニングの詳細をご覧いただけます。
そして最後に、最後のステップはデータマイニング（分析データ）とデータの視覚化。これは重要な調査プロセスであり、データウェアハウスで収集および形成される有用な情報に変換するためのさまざまなオプションに従って、非表示のデータモデルの分析を含み、コストを削減して収入を増やすように設計されたビジネス上の意思決定を促進します。
教育を受けることができるという事実にもかかわらずデータサイエンティストは非常に短い時間で、高度に専門化されたコースを受講し、ハッカソン、オープンコンペティションに参加し、仕事で検索するときに、資格を定期的に確認する必要があります。あなたの資格の独立した確認は利点になります。たとえば、ランクシステムを備えたKaggleの詳細プロファイル。あなたは初心者からグランドマスターに行くことができます。コンテストへの参加、台本の公開、ディスカッションを成功させるには、評価を高めるポイントを獲得します。さらに、このサイトには、参加したコンテストとその結果が記載されています。
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