Idag behövs Data Science-specialister inom nästan alla affärsområden. Det handlar inte bara om ekonomiskt
Efterfrågan på datavetenskapsspecialister är annorlundakvalifikationer växer varje år. Enligt MADE Big Data Academy från Mail.ru Group och rekryteringsportalen HeadHunter fanns det 1,4 gånger fler lediga tjänster inom dataanalysen jämfört med 2018. Och antalet lediga platser inom maskininlärning har ökat 1,3 gånger.
Dataforskarnas intäkter ökar också. Enligt HH.ru, även en junior i Ryssland får cirka 120 tusen rubel, medan en affärsanalytiker redan kan räkna med 170 tusen rubel och mer, och en stordataanalytiker - från 200 tusen rubel.
Vem är efterfrågad och varför?
I Ryssland letar de oftast efter dataforskarefinans- och IT-företag. Och det vanligaste kravet för sökande är kunskap om Python-programmeringsspråket. Det förekommer i 45% av jobb inom datavetenskap och nästan hälften (51%) inom maskininlärning.
Naturligtvis växer även antalet datavetare. Enligt HH.ru publicerar 246 dataanalysspecialister och 47 maskininlärningsspecialister sina CV varje månad.
Listan över krav från sökande innehåller också:
- kunskap om SQL;
- innehav av datamining (Data Mining);
- säker kunskap om matematisk statistik;
- förmåga att arbeta med stora data;
- innehav av C ++, Git, Linux.
Samtidigt cirka 65% av lediga platser inom analysområdetdata och 50% av specialister inom maskininlärningsplatser finns i Moskva. St. Petersburg ligger på andra plats i Ryssland (15% respektive 18%). Naturligtvis är också arbetssökande mest koncentrerade till de två huvudstäderna. Men i dag, för att genomgå utbildning, är det inte nödvändigt att flytta någonstans, men att arbeta i ett avlägset format, på outsourcing, blir redan ett nytt format för att organisera arbetsflödet.
Var ska jag studera för en datavetare och vad behövs för detta?
Det finns flera sätt att lära sig indatavetare. En av dem är en mer klassisk, att gå in på ett universitet inom IT-områden. Detta kan också göras utomlands. Att studera till en magisterexamen i datavetenskap vid ett amerikanskt universitet kan till exempel kosta dig en mycket imponerande summa: från $ 30 tusen till $ 120 tusen. Även online-kurser vid utländska universitet i denna specialitet kostar minst $ 9 000. Det finns de som inte är redo spendera på din träning i en sådan skala, eftersom sådana kostnader fortfarande behöver återvinnas, men detta kommer inte att ske omedelbart. Till exempel har dataforskaren Rebecca Vickery, som har arbetat inom detta område i tio år, skapat ett eget program, enligt vilket hon självständigt studerade datavetenskap. Detta tillvägagångssätt har också sina nackdelar: brist på feedback och stöd från en mentor eller lärare, avstånd från teamet, att arbeta ensam och slutligen tycker många att denna inlärningsprocess är tråkig.
Ett annat alternativ är online-utbildning ispecialiserade digitala skolor som SkillFactory. Studenter där lärs inte bara en uppsättning tekniker och tekniker utan lärs också att lära sig. Dessutom kommer varje student att ha en mentor som ger stöd och hjälp, och allt arbete som görs i inlärningsprocessen kan inte bara användas som en portfölj. Medan han fortfarande är student på SkillFactory kommer den framtida datavetenskapsmannen in i branschgemenskapen - detta hjälper inte bara till att hitta ett jobb utan också att kommunicera med kollegor, dela erfarenheter. Onlineskolan är övertygad om att det inte räcker bara att lära sig ny teknik - du måste behärska nya tillvägagångssätt och nya sätt att tänka. Och det är svårt att klara det ensam. Därför ger alla elever varandra feedback, utbyte kod, hjälper till att hitta fel och dela problem och verkliga fall.
Vad en Junior Data Scientist borde kunna göra:
- använda grundläggande algoritmiska konstruktioner och Python-datastrukturer för att designa algoritmer;
- visualisera data med hjälp av Pandas, Matplotlib, Seaborne;
- skapa industriella kvalitetsmodeller med klassiskt maskininlärning och neurala nätverk för att lösa Data Science-problem;
- utvärdera modellens kvalitet (precision / återkallelse);
- integrera lösningen i produktion och verksamhet i allmänhet;
- arbeta med datalager av olika slag;
- arbeta med stora dataanalysverktyg;
- ta emot data från webbkällor eller via API;
- tillämpa metoder för matematisk analys, linjär algebra, statistik och sannolikhetsteori för databehandling.
Om dessa färdigheter verkar mycket svåra för dig, kan du ta kurserna Data Scientist Profession.
Vem är datavetare och vad ska han kunna göra?
Kärnan är Data Science nästaMänsklighetens "evolutionära" steg i arbetet med data. Tidigare matematiker och statistiker löste liknande problem. Nu, med tillkomsten av artificiell intelligens, har optimering och informatik gått in i dataanalysmetoderna, vilket innebär att ett nytt tillvägagångssätt för att hitta lösningar baserade på data har blivit mycket effektivare än de tidigare "analoga" metoderna.
En datavetenskapares jobb börjar med att samla instora datamängder: strukturerade och inte. Sedan konverteras de till ett format som är lätt att läsa. Nästa steg: visualisering och arbete med statistik. Maskin- och djupinlärning, probabilistisk analys, prediktiva modeller och neurala nätverk används som analytiska metoder.
Fem baser för en datavetare
- Artificiell intelligens (AI) är ett områdededikerade till att skapa intelligenta system som fungerar och fungerar som människor. AI är relaterat till det liknande målet att använda datorer för att förstå mänsklig intelligens, men är inte nödvändigtvis begränsat till biologiskt rimliga metoder. Intelligenta system som finns idag har mycket smala applikationsområden. Till exempel kan program som kan slå en person vid schack inte svara på frågor.
- Maskininlärning -skapa ett verktyg för att utvinna kunskap från data. ML-modeller tränas på data oberoende eller i steg: utbildning med en lärare på data som utarbetats av en person och utan en lärare - arbetar med spontana, bullriga data.
- Djup lärning -bygga neuronätverk i flera lager i områden där mer avancerad eller snabbare analys krävs och traditionell maskininlärning misslyckas. "Djup" tillhandahålls av ett antal dolda lager av nervceller i nätverket som utför matematiska beräkningar.
- Big Data - arbetar med storavolym av ofta ostrukturerad data. Sfärens specificitet är de verktyg och system som tål hög belastning.
- Datavetenskap - inkärnan i området är bemyndigande av datamängder, visualisering, idéinsamling och beslutsfattande baserat på dessa data. Dataforskare använder några av maskininlärnings- och Big Data-metoderna: molnberäkning, verktyg för att skapa en virtuell utvecklingsmiljö och mycket mer.
Som alla andra yrken, behärska dataVetenskapen börjar med grunderna - studiet av matematik, linjär algebra och naturligtvis statistik. För en seriös förståelse för datavetenskap kommer en framtida specialist att behöva en riktig universitetskurs i sannolikhetsteori (inklusive kalkyl). Lyckligtvis är sådana material idag lätta att hitta på Internet eller till och med anmäla sig till en termin vid de bästa universiteten i Ryssland på Open Education-plattformen. Eller ta en hel kurs i datavetenskap på SkillFactory, där grundläggande kunskaper blir det första steget i att behärska ett nytt yrke. Matematisk kunskap är främst viktig för att analysera resultaten av tillämpningen av databehandlingsalgoritmer. Naturligtvis finns det starka ingenjörer inom maskininlärning utan sådan utbildning. Men det här är mest sällsynta fall.
Det andra steget i att bli datavetare är programmering. Det räcker att lära sig åtminstone ett språk efter att ha behärskat alla nyanser i dess syntax. Som nämnts ovan är ett av de mest populära språken Python.
Maskininlärning - den tredje komponentendatavetenskapsyrket när han inte längre behöver skriva instruktioner för datorer för att utföra vissa uppgifter. ML består av tre huvudformer: övervakat lärande, övervakat lärande och förstärkt lärande. Du kan läsa mer om varje typ av utbildning i vårt stora material med professor Jan Lekun.
Och slutligen är det sista steget Data Mining (analysdata) och datavisualisering, som är en viktig forskningsprocess och involverar analys av dolda datamodeller i enlighet med olika alternativ för att översätta till användbar information som samlas in och formas i datalager för att underlätta affärsbeslut utformade för att minska kostnader och öka intäkterna.
Trots att utbildning kan erhållas iganska korta tidsramar, måste en datavetare regelbundet bekräfta sina kvalifikationer, passera högspecialiserade kurser, delta i hackathons, öppna tävlingar och när man söker på jobbet. Oberoende bekräftelse av dina kvalifikationer kommer att vara en fördel. Till exempel den avancerade profilen på Kaggle, som har ett rankningssystem. Du kan gå från nybörjare till stormästare. För framgångsrikt deltagande i tävlingar, publicering av manus och diskussioner får du poäng som ökar ditt betyg. Dessutom noterar webbplatsen vilka tävlingar du deltog i och vad dina resultat är.
ansöka
Se även:
Se vart Perseverance-roveren flyger nu
Symtom på coronavirus hos barn. Vad du bör vara uppmärksam på?
Astronomer ser hur ett svart hål avger flimrande gammastrålar