Data Scientist

Чем занимается

Data Scientist работает с данными на более глубоком уровне, чем обычная аналитика. Он собирает и подготавливает данные, проверяет гипотезы, строит статистические модели и модели машинного обучения, оценивает их качество и объясняет результаты команде. Типичные задачи: прогноз спроса, выявление мошенничества, рекомендации клиентам, сегментация аудитории. Результат работы важен только тогда, когда его можно применить, поэтому большое значение имеет связь с бизнес-задачей.

Какие навыки нужны

• Python и библиотеки для данных, например pandas и NumPy
• математика: статистика, вероятность, основы линейной алгебры
• SQL и работа с базами данных
• основы машинного обучения и оценка качества моделей
• визуализация данных и понятное изложение выводов
• Git и аккуратное оформление исследований
• любопытство, дисциплина и критичность к собственным результатам

С чего начать и как учиться

Начните с Python, SQL и основ статистики, затем переходите к классическим методам машинного обучения и практикуйтесь на открытых наборах данных. Соберите несколько проектов с чётко описанной задачей, ходом работы и выводами и выложите их на GitHub. Курс рассчитан на тех, у кого есть базовое представление о программировании и математике, поэтому новичку полезно сначала освоить основы. Многие приходят в профессию через позицию аналитика данных, а затем углубляются в моделирование.

Где работает

В Армении специалисты по Data Science работают в банках и финансовых компаниях, в стартапах и продуктовых компаниях, в аутсорс-студиях и международных командах, в телекоммуникациях и e-commerce, а также на фрилансе. Позиций меньше, чем у разработчиков, и обычно ожидают уверенной базы.