Зміст
Data Scientist може зростати до високих позицій, таких як Senior Data Scientist, керівник відділу аналітики та Chief Data Officer. Або вибрати нішу і працювати з тим, що їм цікаво (наприклад, із зображеннями і текстом або у сфері кібербезпеки). У деяких ситуаціях немає однозначно правильного шляху, але data analyst вакансії навіть тоді потрібно брати на себе відповідальність — і за рішення, і за його наслідки. На перший погляд здається, що це дуже важко — морально та емоційно, але на позитивний результат працює вся команда, а помилки — це нормально, якщо швидко їх знаходити та виправляти. Різниця між дата- та бізнес-аналітиками полягає в тому, що дата-аналітик працює з даними, що надходять із різних джерел, а бізнес-аналітик працює з вимогами до продукту.
Як пройти випробувальний термін і адаптуватися на новій роботі
І ніде не стверджую, що на цьому треба зупинитись. Звісно можна почати з отримання диплома фіз-факу чи мех-мату. Проте я сам не йшов цим шляхом і не можу радити його іншим, я нічого не знаю про такий шлях. Хоча на справді, я розглядаю для себе варіант отримати ще одну освіту, наприклад, в УКУ.
Мапа розвитку в Data Science, або Як стати дослідником даних
То треба заглиблюватись в деталі і реалізовувати самостійно. А хтось може вирішити свою задачу лінійною регресією і не перейматись через формули. Окрім книжок та онлайн-курсів, може бути корисно знайти ментора або офлайновий курс. Гарний ментор-практик чи викладач допоможуть систематизувати знання й проведуть вас крок за кроком через весь pipeline роботи з даними. До того ж, спираючись на власний практичний досвід, зроблять це в контексті тих реалій, які є саме в українських компаніях, командах, проєктах.
Где учиться на Data Scientist
JavaScript – важлива мова програмування для веб-розробки. Книги забезпечують глибше розуміння мови та надають практичні поради. Вивчення її допоможе вам розвивати кар’єру у цій області. А Data Scientist фокусується на створенні моделей і алгоритмів машинного навчання для передбачення тенденцій і подій.
Чим дата-аналітик відрізняється від бізнес-аналітика
Далеко не всі дослідники даних послуговуються Python, і ви можете натрапити на приклади реалізацій іншими мовами. Зручно, якщо ви можете їх прочитати й переписати на свій лад. Крім того, під час дослідження даних, оцінювання моделі й представлення результату часто виникає потреба у візуалізації. Серед поширених інструментів візуалізації —Matplotlib, Seaborn, Plotly тощо. Ознайомитися з цими інструментами можна в цій статті.
Проте візуалізація даних — це не лише володіння інструментами. Створенню візуалізації має передувати глибоке дослідження даних і розуміння, що саме ви хочете продемонструвати. Візуалізацію можна розглядати і як окремий фах, і як неодмінний складник роботи аналітика даних. Виходить, без технічної освіти в аналітику зась? Безглуздо стверджувати, що гарна вища освіта є зайвою. Якщо йти цим шляхом, варто придивитися до спеціальностей, де вивчають статистику, теорію ймовірностей, математичне моделювання, дата-аналіз, Data Science.
Какие навыки нужны Data Scientist-у
До нього приходять, щоб оцінити ефективність роботи, знайти можливості для розвитку і підсвітити проблеми. Згоден, зараз є дуже багато пейперів і немає сенсу застрягати на якомусь незрозумілому.Взагалі вміння працювати з пейперами — це скіл. Це не тільки про математичну підготовку, а і про вміння планувати свій робочій процес.
Цей список можна продовжувати, тому що дата-аналітика корисна в кожному сегменті бізнесу. Без неї компанія як сліпе кошеня – не розуміє, що робити і куди рухатися. Або як людина в темному лісі без ліхтарика і компаса. Також не зайве хоча б частково розібратися у Data Science — які моделі машинного навчання існують, у яких ситуаціях використовуються, яка математика за ними стоїть.
Hire 1 — це інноваційна мережа для незалежних рекрутерів, роботодавців і HR агентств.Наша головна мета – зробити процес підбору персоналу простим і ефективним для кожної людини. Якщо треба підтягнути знання з теорії ймовірностей, є курс від МФТІ на coursera. Крім того, там є курси МФТІ з комбінаторики, графів, теорії ігор тощо. Аналітика даних дає змогу галузям обробляти швидкі запити для отримання дієвих результатів, які необхідні в короткі терміни. Це популярна і високооплачувана спеціальність із класними можливостями для розвитку.
Курси дата аналітики від DAN.IT включають теоретичні заняття та практичні завдання, що дозволяє студентам отримати реальний досвід роботи з даними. Пошук роботи краще почати з оцінки ваших сильних та слабких сторін і ситуації на ринку. Можливо, ви раніше гралися зі шрифтами, тому вашою сильною стороною буде створення дашбордів. Наприклад, я був упевнений у своїх технічних навичках, але мій плутаний досвід роботи до цього міг здатися ейчару нерелевантним. Тож я зробив невеликий аналітичний проєкт на основі даних нью-йоркського таксі, створив сторінку на LinkedIn та скинув моєму майбутньому ліду. За пару годин він мені відповів, щоб завтра я чекав на дзвінок від ейчара.
Натомість Tableau підтримується усіма платформами, тому фахівці, що працюють на iOS, на Windows і на Linux, можуть вільно обмінюватися файлами одне з одним. Також варто вивчити основні види візуалізацій доступні в цих інструментах, та розібратися, які більше підходять до тих чи інших випадків. Ця мова запитів — основний інструмент для «спілкування» з базою даних. З її допомогою аналітик «дістає» потрібну інформацію, на основі якої він буде робити висновки для продуктової команди.
Або гарним baseline для перевірки ефективності вашої LSTM-моделі чи ансамблю дерев. Досі ми говорили про підходи, які на сьогодні є популярними, сучасними і які широко застосовують у DS незалежно від галузі, проєкту, компанії. Це саме те, з чого можна починати свою самоосвіту й сподіватися на працевлаштування.
Крім цього, потрібно розібратися у відмінностях між абсолютними та відносними метриками, а з часом — яка сукупність метрик повніше відповідає на певне питання. Залежно від специфіки конкретного продукту, аналітик може зіштовхуватися і з іншими метриками. Я найчастіше працюю з кількістю лайків і повідомлень на одного користувача. За даними порталу work.ua, середня заробітна плата у аналітиків орієнтовно 30 тис. Серед тих, хто пропонує вакансії цим фахівцям — IT-компанії, великі торговельні та логістичні компанії, неурядові та міжнародні організації.
Вони рідше траплялися мені на практиці, проте цікаві й інколи можуть стати в пригоді. GA допоможе знайти оптимальні гіперпараметри моделі, коли використання Grid Search є занадто затратним. Ґрунтовніше пояснення деяких методів ML є в згаданому вище циклі статей або на курсі mlcourse.ai. Просте зрозуміле пояснення матричного множення й диференціювання та приклади їх застосування в нейронній мережі я бачив у книжці «Make Your Own Neural Network» Таріка Рашида. Математичні описи поширених методів ML можна знайти в згаданому вище курсі від Open Data Science. Ще час від часу Data Science UA влаштовують цікаві лекції і воркшопи.
Аналітики даних виконують завдання звітності, розробляють дашборди та готують аналітичні звіти, які допомагають бізнесу ухвалювати рішення. Прочитай її, щоб більше дізнатися про цю спеціальність. Якщо коротко, то Business Analyst займається вивченням бізнес-процесів і пошуком можливостей для їх поліпшення.
Також є розкішна книжка «Introduction to Machine Learning with Python» Андреаса Мюллера й Сари Ґвідо. Що стосується математичного аналізу, є відеолекції від Олексія Савватєєва й Олександра Тоніса. Продовжуючи, ви приймаєте правила сайту та політику конфіденційності. В середньому «Data scientist» в Україні заробляє грн. Діапазон, що містить медіану, виділено на графіку. Два популярних і поширених інструменти, які використовують аналітики даних, — SQL і Microsoft Excel.
- Вони використовують методи машинного навчання, статистики та алгоритми для аналізу даних, розробки моделей і прогнозування майбутніх подій.
- Здобути ці навички можна на курсах дата аналітики від DAN.IT, які пропонують сучасну програму навчання та підтримку професіоналів.
- Крім того, багато IT-компаній в Україні проводять власні мітапи.
- А отже, кількість проєктів, де потрібні Data Scientists буде тільки рости.
- Найімовірніше, будь-який Back-end developer чи BigData engineer реалізує взаємодію зі сховищем даних ліпше за вас.
Для отримання офера і старту кар’єри є різні варіанти. Якщо ж ви таки маєте час і натхнення здобути вищу освіту в Data Science, ось порівняння витрати на здобуття освіти з Data Science у Європі. На початку статті на діаграмі Венна ви могли помітити Domain Expertise.
Робота в кращіх IT командах https://wizardsdev.com/