Какие навыки нужны специалисту по Data Science

Что нужно знать, чтобы анализировать данные — рассказывают преподаватели школы SkillFactory.

В конце июня 2019 года Google выпустила обновление для своего сервиса «Карты». В новой версии приложение научилось предсказывать задержки в движении общественного транспорта даже тогда, когда у него нет доступа к данным текущего местоположения автобусов. Алгоритм рассчитывает время на дорогу с учётом всех факторов: пробок, расположения остановок, выделенных полос. Среди прочего для построения моделей специалисты использовали снимки из Google Street View.

Предсказание скорости движения общественного транспорта — один из примеров того, как бизнесу и пользователям помогает data science.

Наука о данных — обширная сфера, которая сочетает несколько смежных дисциплин. Это программирование, математика и статистика, бизнес-аналитика и машинное обучение.

Специалисты в этой сфере, аналитики данных, работают с большими массивами данных, извлекая из них полезную информацию. Результат даёт ответы на множество вопросов: например, почему один менеджер заключил больше сделок, сколько единиц товара нужно закупить в следующем квартале и какой компонент лекарства улучшит самочувствие пациента. Для решения некоторых задач специалисты разрабатывают алгоритмы, которые способны генерировать результат без участия человека.

По данным HeadHunter, специалисты в анализе данных в 2017 году получали в России от 130 до 300 тысяч рублей в зависимости от опыта.

Спрос на аналитиков данных увеличивается каждый год: только с 2016 года по 2018 он вырос в два раза. При этом доля вакансий для кандидатов с опытом работы меньше года на четверть выше, чем в целом по ИТ-рынку.

Требования к подготовке и уровню профессиональных навыков зависят от того, в какой компании предстоит работать специалисту. Например, в крупных корпорациях аналитику данных важно разбираться в математике и статистике. Маркетплейсам и медиакомпаниям нужны эксперты в разработке рекомендательных систем, а в крупном ритейле — в разработке машинного зрения.

Преподаватели школы SkillFactory изучили вакансии в области Data Science на российском и зарубежном рынке и составили список навыков и областей знаний, которые понадобятся успешному специалисту:

Наиболее востребованный и распространенный язык в Data Science сегодня — это Python. До него самым популярным языком был R, который продолжают использовать, например, для анализа данных, научного статистического анализа и в социологии.

Среди прочего Python хорош тем, что на его базе можно разработать практически любую библиотеку, заточенную под выполнение самых разнообразных задач. Базовый дистрибутив Python небольшой, удобен для установки и обновления. Любые дополнительные возможности можно «прикрутить» через специальные библиотеки.

У каждой библиотеки есть обширная документация, поэтому в них легко разобраться. Вокруг самых востребованных и популярных формируются сообщества, которые поддерживают библиотеку, разрабатывают для неё новые модули и функции.

Основа работы аналитика данных — работа с данными. В том числе с теми, которые можно «скормить» разработанному алгоритму.

Вокруг огромное количество данных, современное человечество генерирует их с невероятной скоростью каждый день. Эти данные нужно уметь собирать, хранить, приводить в приемлемый для анализа или машинного обучения вид — очищать, форматировать и определять, что именно можно узнать из этих данных.

Анализ данных тесно связан с использованием профильных библиотек для Python и с пониманием математических и статистических основ анализа данных. Важно уметь находить в них закономерности и понимать цели и задачи бизнеса.

Заниматься Data Science можно и без глубоких знаний в фундаментальной математике: современные библиотеки содержат огромное количество готовых решений. С их помощью можно анализировать данные и обучать алгоритмы не вдаваясь в математические подробности. Но только до первой по-настоящему сложной или нетипичной задачи.

Разобраться с ними можно только если аналитик данных действительно понимает, как работают все строчки кода «под капотом» с точки зрения математики и статистики. Поэтому крупные компании на собеседованиях часто проверяют уровень знаний соискателя в этих областях.

В чём нужно разбираться специалисту:

Обучение нейросетей — один из подразделов машинного обучения, в котором, в свою очередь, выделяется глубокое обучение. Сложная система терминологии связана с тем, что область развивалась десятилетиями до того, как очередные прорывы в методах сделали её по-настоящему популярной — подобласти выделялись постепенно. Сейчас, когда речь идет об обучении нейросетей, чаще всего подразумевают методы глубокого обучения.

Машинное обучение — огромная самостоятельная область, но лишь часть науки о данных. В ней можно развиваться практически бесконечно — новые методы появляются каждый год. Если раньше Deep Learning был условно единой областью знаний, то сегодня входящие в него подобласти — компьютерное зрение, работа с естественным языком, обучение с подкреплением, генеративно-состязательные сети и другие методы, — выделяются в самостоятельные сферы специализации. Это направление растёт невероятно быстро, заставляя специалистов постоянно поддерживать свой уровень знаний, чтобы успевать за рынком.

Данные обладают структурой в аналитическом, информационном и даже физическом смысле — их нужно где-то хранить, поддерживать доступность и устойчивость, организовывать архитектуру. Например, Нью-Йоркская фондовая биржа ежедневно генерирует 1 терабайт данных о торгах за прошедшую сессию.

Организовать работу с данными, измеряемыми в сотнях и тысячах терабайт, непросто. Для взаимодействия с ними есть свои подходы, концепции и инструменты.

Организацией сбора, хранения и доступа к данным занимаются информационные инженеры. Аналитику данных придётся либо общаться с ними на одном языке, либо — особенно в небольших компаниях — самому выполнять функции дата инженера.

В конечном итоге все знания и инструменты нужны для того, чтобы применять их в интересах бизнеса. Здесь важны два навыка:

Чтобы стать специалистом в data science, нужно освоить много навыков в самых разных областях. Это посильная задача: каждую сферу можно осваивать и углублять постепенно.

Будущим аналитикам данных нужна самоорганизация и целеустремленность, чтобы освоить такой объём знаний. Придётся ориентироваться в потоках информации, не потеряться в порядке изучения, найти самые актуальные методы и принципы, а самое главное — разобраться, почему что-то работает не так, и найти достаточное поле для практики.

Весь материал подобран и организован так, чтобы студенты постепенно осваивали необходимые навыки и отрабатывали их на большом количестве практических заданий — на тренажёрах, аналитических кейсах, создании алгоритмов машинного обучения и в соревнованиях.

Комплексная и продуманная программа дополняется сильным сообществом, в котором состоят студенты разных потоков, кураторы, менторы и наставники. Каждый из них выполняет свою роль: одни помогают с техническими и организационными вопросами, другие поясняют правильность выполнения учебных задач, третьи отвечают на вопросы о реалиях сферы data science, мотивируют продолжать учебу и развивают своих подопечных.

В рамках курсах вам будет предложено решить несколько кейсов, которые основаны на реальных задачах бизнеса. Вы сможете поработать в команде с другими студентами, прокачать навыки, полученные в курсе и получить успешных проект для вашего портфолио. Эта возможность сделает вас востребованным специалистом на рынке сразу после завершения программы.

На SkillFactory вы можете получить бесплатный двухнедельный доступ к курсу Data Science. А для тех читателей, кто захочет продолжить, есть промокод на скидку 25%: VC-25