Что входит в обязанности data scientist
Data Scientist — это ключевая фигура в сфере обработки данных для принятия управленческих решений компании. Он комбинирует навыки программирования, машинного обучения и математики для сбора, анализа, обучения и тестирования моделей на основе данных. Однако, гораздо больше умений может понадобиться для освоения этой профессии, и мы подробно рассмотрим, что необходимо знать и уметь Data Scientist.
- Что нужно знать и уметь Data Scientist
- В чем разница между Data Scientist и Data Analyst
- В чем разница между Data Scientist и Data Engineer
- Какие обязанности дата-аналитика
- Советы для тех, кто собирается работать Data Scientist
Что нужно знать и уметь Data Scientist
Data Scientist должен обладать знаниями и навыками в области машинного обучения, владеть Python для программирования, знать фреймворки глубокого обучения и уметь работать с языком SQL. Еще необходимо иметь опыт работы с большими наборами данных, понимать принципы доступности, конфиденциальности и целостности данных. Также важно уметь обращаться с cloud-сервисами и иметь знания в области статистики и математического моделирования.
В чем разница между Data Scientist и Data Analyst
Data Analyst и Data Scientist имеют дело с одними и теми же данными прошлого, но их задачи различаются по своей сути. Data Analyst нацелен на обработку данных и их анализ для поддержки бизнес-процессов сегодняшнего дня, в то время как Data Scientist работает с данными, прогнозирует будущее и помогает компании выстроить стратегию развития на основе данных.
В чем разница между Data Scientist и Data Engineer
Data Engineer, с другой стороны, является узкоспециализированным специалистом, которому присущи свойства грамотного программиста и системного архитектора. Его работа заключается в предоставлении доступа к данным, написании и оптимизации запросов, а также создании и обслуживании баз данных. Data Scientist в свою очередь должен использовать данные для принятия решений, поэтому он должен иметь подробные знания и навыки списывания и анализа данных, также как и навыки разработчика.
Какие обязанности дата-аналитика
Data Analyst (Дата-аналитик) занимается анализом больших объемов данных и генерирует отчеты, используя различные алгоритмы, чтобы помочь компаниям выявлять ключевые моменты и принимать эффективные решения. Для этого дата-аналитик также должен иметь базовые навыки программирования, отчетности и статистических методов, а также знать язык SQL для взаимодействия с базами данных.
Советы для тех, кто собирается работать Data Scientist
- Успешный Data Scientist должен иметь исключительные знания в статистике и математическом моделировании, так что обязательно продолжайте обучаться и совершенствовать свои навыки.
- Начните с изучения базовых принципов языка программирования Python, который является общедоступным. Этот шаг поможет вам научиться решать проблемы в отрасли и понимать, какие типы данных подходят для решения каждой из них.
- Обратите внимание на успешные кейсы в области машинного обучения и глубокого обучения, и изучайте их, чтобы понимать, как они могут применяться в вашей работе.
- Разработайте комплексный набор навыков, включая базы данных, работу с cloud-сервисами и знание статистических методов, чтобы улучшить свои навыки и принять наиболее эффективные решения на основе данных в будущем.
В заключении, Data Scientist — это жизненно важный игрок в настоящем и будущем бизнеса. Для того, чтобы достичь успеха в этой сфере, необходимо потратить время на изучение всех необходимых навыков и знаний, а также на постоянное их развитие.
