Как обучиться Data Science и стать Дата Сайентистом с нуля

Здравствуйте! В статье расскажем, как обучиться на Data Scientist. Разберемся, кому подойдет профессия, как освоить ее с нуля, где учиться и с чего лучше начинать карьеру в Дата Сайенс.

Кому подходит профессия

Обычно специалистами по Data Science становятся по следующим причинам:

• Есть желание освоить перспективную и высокооплачиваемую профессию.
• Имеется опыт в смежной отрасли, но хочется перейти в новое, более востребованное направление. Дата Сайентистами часто становятся программисты, маркетологи, финансисты и бизнес-аналитики.
• В профессиональной деятельности или научных исследованиях необходимо применять инновационные технологии: большие данные, нейросети, искусственный интеллект.

Для работы в Дата Сайенс нужны навыки программирования и знание математики за рамками школьной программы. Поэтому на старте гуманитариям будет сложнее учиться и работать, чем людям с техническим складом ума или образованием.

Чтобы стать Data Scientist, потребуется высокая мотивация и определенные личностные качества:

• Развитое аналитическое и критическое мышление, чтобы выявлять закономерности, а не мнимые связи.
• Широкий кругозор и любознательность, чтобы понимать, как работают бизнес-процессы.
• Коммуникабельность, готовность к командной работе, умение налаживать контакты как с коллегами, так и с заказчиками.
• Усидчивость, высокая работоспособность, целеустремленность, нацеленность на результат.
• Ответственность, внимательность к деталям.

Как обучиться Data Science с нуля

При желании профессию можно освоить с нуля, независимо от возраста или бэкграунда. Более того, некоторые компании готовы брать специалистов без опыта, но с профильным образованием.

Обучаться можно в государственном учебном заведении или онлайн-школе. Среди вузов, где можно учиться на Data Scientist, стоит отметить МГУ им. Ломоносова, Высшую школу экономики и Санкт-Петербургский государственный университет. Для изучения Дата Сайенс подойдут такие факультеты, как "Прикладная математика и информатика" или "Компьютерные науки и анализ данных".

Более быстрый и удобный способ стать специалистом по Data Science – пройти онлайн-обучение. Получить новую профессию можно дистанционно в среднем за 1-2 года.

Почему стоит выбрать online-курс:

• Занятия ведут опытные программисты и аналитики, которые объясняют сложный материал, например, теорию вероятности или математический анализ доступным языком с примерами.
• Записи всех уроков хранятся в личном кабинете. У вас не будет пробелов в знаниях, потому что вебинары можно смотреть неоднократно в любое время. Видео останутся у вас навсегда.
• После каждой темы есть практическое задание. Задачи постепенно усложняются, и к концу курса вы построите нейросеть или рекомендательную систему. То есть у вас будут готовы проекты для портфолио.
• Если вы не можете справиться с вопросом самостоятельно, вам поможет куратор. Он укажет на ошибки и даст рекомендации.
• Многие школы бесплатно помогают с поиском работы, а также приглашают студентов на стажировку, поэтому у вас будет возможность получить опыт в реальном проекте.

Что нужно, чтобы стать Data Scientist

Расскажем подробнее, какие шаги нужно пройти, чтобы стать специалистом по Data Science:

1. Изучить математику и линейную алгебру. Если у вас есть знания в рамках школьной программы, можно начать с книг, в которых простым языком разбирают основные понятия: производную, дифференциал, матрицу и пр.
2. В любой аналитике используется математическая статистика и теория вероятности – это следующие большие темы, с которыми необходимо ознакомиться.
3. Работа в Дата Сайенс невозможна без знания языков программирования. Новичку подойдет Python – он относительно простой, гибкий и многофункциональный.
4. Следующий шаг – изучение алгоритмов машинного обучения: "с учителем", "без учителя", "с подкреплением". Вам нужно научиться собирать данные для анализа и визуализировать их.
5. Разобравшись с теорией, переходите к практике. К примеру, можно поискать должность помощника или стажировку в крупных IT-компаниях.

Советы и книги для начинающих

ТОП-5 рекомендаций от экспертов в Data Science для новичков:

1. Получите качественное профильное образование, если хотите стать профессионалом и работать по специальности. Лучше выбрать одну из ведущих онлайн-школ – вы узнаете максимум полезной информации и закрепите знания на реальных практических кейсах.
2. Изучайте учебники не только российских, но и зарубежных авторов. Направление относительно новое, поэтому обязательно нужно ознакомиться с работами западных специалистов.
3. Учите технический английский – без него будет сложно разобраться в терминологии, документации и профессиональной литературе.
4. Больше практикуйтесь. Например, на платформе Kaggle можно принять участие в соревнованиях среди Дата Сайентистов, а также посмотреть скрипты более опытных участников.
5. Работайте над своим портфолио. К примеру, про­грам­мы ана­ли­за дан­ных мож­но пуб­ли­ко­вать на GitHub.

Подборка полезных книг для начинающих специалистов по Дата Сайенс:

• "Наука о данных", Б. Тирни, Д. Келлехер.
• "Машинное обучение. Наука и искусство построения алгоритмов, которые извлекают знания из данных", П. Флах.
• "Python и анализ данных", У. Маккинни.
• "Работа с данными в любой сфере", К. Еременко.
• "Вероятностное программирование на Python: байесовский вывод и алгоритмы", К. Дэвидсон-Пайлон.
• "Big Data, Data Mining, and Machine Learning", J. Dean.
• "Data Mining and Analysis: Fundamental Concepts and Algorithms", Mohammed J. Zaki, Wagner Meria Jr.