Кто такой data scientist и с чего начать, если вы хотите им стать?

Данных много, а с каждым днем становится еще больше. И те, кто умеет их анализировать и извлекать пользу, всегда в выигрыше. О том, как стать data scientist, рассказывает Ян Цыбулькин, сo-founder Bldbox, куратор курсов по data science в школе Projector.

Ян, расскажите, кто такой data scientist? Что он делает, что знает и умеет?

Data scientist — это человек, который из данных может извлечь какую-то полезную информацию. Это может выражаться, к примеру, в разработке модели, предсказывающей интересующие вас параметры на основании определенных входящих данных. Например, можно предсказать, что конкретный клиент может с такой-то вероятностью купить еще товар, на основании его предыдущих действий.

Как обстоят дела со спросом на эту специальность в Украине?

Мир глобален, поэтому я отвечу шире: data scientist — одна из самых востребованных специальностей, спрос на которую все еще не удовлетворен.

Где востребованы такие специалисты? Почему они нужны компаниям?  

Такие специалисты нужны в отраслях с высоким уровнем диджитализации, другими словами — там, где бизнес генерирует много данных. В первую очередь я бы выделил торговлю, банки, телекоммуникации. Процессы изменений в других областях, таких как транспорт, медицина, производство или недвижимость также создают и еще будут создавать спрос на data scientists.

Компании, использующие data science в своих бизнес-процессах, намного более конкурентоспособны.

Они лучше знают где они зарабатывают и чего хотят их клиенты. Такие компании более эффективны и быстрее адаптируются к изменениям рынка.

Например, крупная строительная компания, которая использует технологии data science, получает бюджет нового строительного проекта мгновенно, просто введя несколько параметров. Ее конкуренты, которые используют традиционные подходы, просчитывают такой бюджет неделями. Кто из них победит —риторический вопрос 🙂

Какими навыками должен обладать специалист data science? 

В первую очередь он должен обладать аналитическими способностями. Делать предположения и проверять их, используя факты (данные). Такой специалист должен уметь строить модели исследуемого объекта и затем пытаться их улучшить или искать альтернативные модели.

Нужно постоянно задавать себе вопросы: «Почему?», «В чем причина?», «Как это связано?»  

Также data scientist должен хорошо владеть математическим аппаратом. Это позволит хорошо понимать, почему в конкретном случае работают одни подходы и не работают другие, и правильно оценивать полученные результаты.

Data scientist также должен уметь программировать, чтобы быстро извлекать данные, обрабатывать их, использовать существующие средства моделирования, проверки и визуализации.

Если вы только начинаете свой путь, вам нужно освоить Python и ряд библиотек, которые серьезно облегчат работу с данными, моделями и визуализацией. Начните с numpy, pandas, scikit-learn, matplotlib.

С чего начать обучение этой специальности?

С математики. Начиная с матанализа и линейной алгебры, заканчивая прикладной математикой.

При трудоустройстве большим плюсом будет ваш опыт. Если у вас его не было, никто не мешает вам его получить. Сделайте пару своих простых проектов. Идеи можно найти где-угодно — на kaggle, рассматривая чужие примеры, из онлайн-курсов.

Какие инструменты нужно освоить обязательно?

С моей точки зрения инструменты второстепенны — они меняются, создаются новые.

Как может выглядеть карьера в этой сфере?

Я бы сказал, что рост в основном связан с профессиональными знаниями, выполненными проектами и опытом.

Нужно быть готовым к постоянным изменениям и необходимости все время учиться.

Посоветуйте, пожалуйста, полезные ресурсы для развития в этой сфере.

Это простой вопрос и одновременно сложный. В сети есть все что угодно, и каждый легко найдет то, что его интересует, лишь бы было время это все изучать.

Новичкам я бы посоветовал прослушать сначала несколько онлайн-курсов на данную тему, доступных на Coursera или Edx. Затем читать статьи по интересующей вас тематике. Их много, например на Medium или Arxiv. Если хотите подтянуть математику, посмотрите курсы на KhanAcademy.

Какие советы вы бы дали самому себе 25 лет назад как молодому специалисту, закончившему университет?   

Я бы посоветовал ценить свое время и отдавать предпочтение работе, которая приносит удовлетворение, мотивирует и вдохновляет. Не бояться делать ошибки и пробовать новое.

Читайте также

Data-driven подход: как развить в себе навык исследователя?

Продвижение сайта как профессия: что такое SEO и кто такой SEO-специалист

Как стать таргетологом: 6 вопросов о професии