I dag trengs datavitenskapsspesialister innen nesten alle forretningsområder. Det handler ikke bare om økonomisk
Etterspørselen etter datavitenskapsspesialister er annerledeskvalifikasjoner vokser hvert år. I følge MADE Big Data Academy fra Mail.ru Group og rekrutteringsportalen HeadHunter var det i 2019 1,4 ganger flere ledige stillinger innen dataanalyse sammenlignet med 2018. Og antall ledige stillinger innen maskinlæring har vokst 1,3 ganger.
Inntjeningen til dataforskere vokser også. I følge HH.ru, til og med en junior i Russland mottar omtrent 120 tusen rubler, mens en forretningsanalytiker allerede kan stole på 170 tusen rubler og mer, og en big data-analytiker - fra 200 tusen rubler.
Hvem er etterspurt og hvorfor?
Ofte leter de i Russland etter dataforskerefinans- og IT-selskaper. Og det vanligste kravet til søkere er kunnskap om Python-programmeringsspråket. Det forekommer i 45% av jobbene innen datavitenskap og nesten halvparten (51%) innen maskinlæring.
Selvfølgelig vokser også antallet dataforskere. I følge HH.ru legger 246 dataanalysespesialister og 47 maskinlæringsspesialister ut CV-en hver måned.
Listen over søkere inkluderer også:
- kunnskap om SQL;
- besittelse av data mining (Data Mining);
- trygg kunnskap om matematisk statistikk;
- evne til å jobbe med store data;
- besittelse av C ++, Git, Linux.
Samtidig omtrent 65% av ledige stillinger innen analysefeltetdata og 50% av ledige stillinger til spesialister innen maskinlæring er i Moskva. St. Petersburg er nummer to i Russland (henholdsvis 15% og 18%). Selvfølgelig er også arbeidssøkere mest konsentrert i de to hovedstedene. Men i dag, for å gjennomgå opplæring, er det ikke nødvendig å flytte et sted, men å jobbe i et eksternt format, med outsourcing, er allerede i ferd med å bli et nytt format for å organisere arbeidsflyten.
Hvor skal jeg studere for en datavitenskapsmann og hva er nødvendig for dette?
Det er flere tilnærminger til læring idatavitenskapsmann. En av dem er en mer klassisk, å komme inn på et universitet innen IT-områder. Dette kan også gjøres i utlandet. For eksempel kan det å studere for en master i datavitenskap ved et amerikansk universitet koste deg et veldig imponerende beløp: fra $ 30 000 til $ 120 000. Selv nettkurs ved utenlandske universiteter i denne spesialiteten koster minst $ 9 000. Det er de som ikke er klare bruke på treningen din i en slik skala, fordi slike kostnader fortsatt må betales tilbake, men dette vil ikke skje umiddelbart. For eksempel har datavitenskapsmann Rebecca Vickery, som har jobbet i dette feltet i 10 år, laget sitt eget program, ifølge hvilket hun uavhengig studerte datavitenskap. Denne tilnærmingen har også sine ulemper: mangel på tilbakemelding og støtte fra en mentor eller lærer, avstand fra teamet, jobber alene, og til slutt, mange synes denne læringsprosessen er kjedelig.
Et annet alternativ er online opplæring ispesialiserte digitale skoler som SkillFactory. Studentene der læres ikke bare et sett med teknikker og teknikker, men læres også å lære. I tillegg vil hver student ha en mentor som gir støtte og hjelp, og alt arbeidet som gjøres i læringsprosessen kan ikke bare brukes som en portefølje. Mens han fremdeles er student på SkillFactory, er den fremtidige datavitenskapsmannen inkludert i bransjesamfunnet - dette hjelper ikke bare med å finne en jobb, men også til å kommunisere med kolleger, dele erfaringer. Nettskolen er overbevist om at det ikke er nok bare å lære seg ny teknologi - du må mestre nye tilnærminger og nye måter å tenke på. Og det er vanskelig å takle det alene. Derfor gir alle studentene hverandre tilbakemeldinger, bytter kode, hjelper til med å finne feil og deler problemer og reelle saker.
Hva en Junior Data Scientist skal kunne gjøre:
- bruke grunnleggende algoritmiske konstruksjoner og Python-datastrukturer for å designe algoritmer;
- visualisere data ved hjelp av Pandas, Matplotlib, Seaborne;
- lage modeller av industriell kvalitet ved hjelp av klassiske maskinlæring og nevrale nettverk for å løse Data Science-problemer;
- evaluere kvaliteten på modellen (presisjon / tilbakekalling);
- integrere løsningen i produksjon og virksomhet generelt;
- jobbe med datalager av forskjellige typer;
- arbeide med verktøy for analyse av store data;
- motta data fra nettkilder eller via API;
- anvende metoder for matematisk analyse, lineær algebra, statistikk og sannsynlighetsteori for databehandling.
Hvis disse ferdighetene virker veldig vanskelige for deg, kan du ta kursene i Data Scientist Profession.
Hvem er datavitenskapsmann og hva skal han kunne gjøre?
Kjernen er datavitenskap neste"Evolusjonært" menneskehetens trinn i arbeidet med data. Tidligere matematikere og statistikere løste lignende problemer. Nå, med adventen av kunstig intelligens, har optimalisering og datavitenskap gått inn i metodene for dataanalyse, noe som betyr at en ny tilnærming til å finne løsninger basert på data har blitt mye mer effektiv enn de forrige "analoge" metodene.
En datavitenskapers jobb begynner med innsamlingstore datasett: strukturert og ikke. Da blir de konvertert til et format som er lett å lese. Neste trinn: visualisering og arbeid med statistikk. Maskin- og dyplæring, sannsynlighetsanalyse, prediktive modeller og nevrale nettverk brukes som analytiske metoder.
Fem baser for en datavitenskapsmann
- Kunstig intelligens (AI) er et områdededikert til å skape intelligente systemer som fungerer og fungerer som mennesker. AI er relatert til det lignende målet om å bruke datamaskiner for å forstå menneskelig intelligens, men er ikke nødvendigvis begrenset til biologisk plausible metoder. Intelligente systemer som eksisterer i dag har svært smale bruksområder. For eksempel kan ikke programmer som kan slå en person ved sjakk svare på spørsmål.
- Maskinlæring -lage et verktøy for å hente ut kunnskap fra data. ML-modeller trent på data uavhengig eller trinnvis: trening med lærer på data utarbeidet av en person og uten lærer - arbeider med spontane, støyende data.
- Dyp læring -bygge nevnernettverk i flere lag i områder der det kreves mer avansert eller raskere analyse og tradisjonell maskinlæring mislykkes. "Dybde" er gitt av et antall skjulte lag med nevroner i nettverket som utfører matematiske beregninger.
- Big Data - arbeider med storevolum av ofte ustrukturerte data. Kulens spesifisitet er verktøyene og systemene som tåler høy belastning.
- Datavitenskap - ikjernen i området er empowerment av datasett, visualisering, idéinnsamling og beslutningstaking basert på disse dataene. Dataforskere bruker noen av maskinlærings- og Big Data-metodene: cloud computing, verktøy for å skape et virtuelt utviklingsmiljø og mye mer.
Som alle andre yrker, mestrer du dataVitenskap begynner med det grunnleggende - å lære matematikk, lineær algebra og selvfølgelig statistikk. For en seriøs forståelse av datavitenskap, vil en fremtidig spesialist trenge et reelt universitetskurs i sannsynlighetsteori (inkludert kalkulus). Heldigvis er slike materialer i dag enkle å finne på Internett eller til og med registrere seg for ett semester ved de beste universitetene i Russland på Open Education-plattformen. Eller ta et fullstendig kurs i datavitenskap på SkillFactory, der grunnleggende kunnskap vil være det første trinnet i å mestre et nytt yrke. Først og fremst er matematisk kunnskap viktig for å analysere resultatene av å bruke databehandlingsalgoritmer. Selvfølgelig er det sterke ingeniører innen maskinlæring uten slik utdannelse. Men dette er for det meste sjeldne tilfeller.
Det andre trinnet i å bli datavitenskapsmann er programmering. Det er nok å lære minst ett språk, etter å ha mestret alle nyansene i syntaksen. Som nevnt ovenfor er et av de mest populære språkene Python.
Maskinlæring - den tredje komponentendatavitenskapsyrke, når han ikke lenger trenger å skrive instruksjoner for datamaskiner for å utføre bestemte oppgaver. ML består av tre hovedformer: veiledet læring, læring uten tilsyn og forsterkningslæring. Du kan lese mer om hver type trening i vårt store materiale med professor Jan Lekun.
Og til slutt er det siste trinnet Data Mining (analysedata) og datavisualisering, som er en viktig forskningsprosess og involverer analyse av skjulte datamodeller i samsvar med ulike muligheter for å oversette til nyttig informasjon som samles inn og dannes i datalager for å lette forretningsbeslutninger designet for å redusere kostnader og øke inntektene.
Til tross for at utdanning kan fås iganske korte tidsrammer, må en datavitenskapsmann bekrefte sine kvalifikasjoner regelmessig, ta høyspesialiserte kurs, delta i hackathons, åpne konkurranser og når han søker på jobben. Uavhengig bekreftelse av dine kvalifikasjoner vil være en fordel. For eksempel den avanserte profilen på Kaggle, som har et rangeringssystem. Du kan gå fra nybegynner til stormester. For vellykket deltakelse i konkurranser, publisering av manus og diskusjoner, mottar du poeng som øker din vurdering. I tillegg noterer nettstedet hvilke konkurranser du deltok i og hva resultatene dine er.
gjelder
Se også:
Se hvor Perseverance-roveren flyr nå
Symptomer på coronavirus hos barn. Hva du bør ta hensyn til?
Astronomer ser hvordan et svart hull avgir flimrende gammastråler