Мир технологий полностью сосредоточен на использовании, организации и анализе данных. Это должно быть музыкой для ушей тех, кто обладает экспертными ноу-хау в отрасли. Но это также следует считать хорошей новостью для тех, кто не так хорошо разбирается в управлении данными, поскольку количество рабочих мест в области data science быстро растёт, как и зарплаты.
На самом деле, согласно руководству Роберта Халфа по зарплатам в сфере технологий и тенденциям найма на 2024 год, навыки работы с данными и управления базами данных являются одними из тех, за которые менеджеры повышают зарплату..
Data Science — это термин, который широко используется для объединения областей искусственного интеллекта, машинного обучения и статистики и может привести к карьере специалиста по обработке данных, аналитика, инженера и не только. Многие люди этой профессии считают навыки работы с данными первостепенными для будущего.
Хотя не всем обязательно становиться специалистом по обработке данных, каждый должен быть осведомлен о своих данных и их подводных камнях, говорит Джигнеш Патель, профессор факультета компьютерных наук Университета Карнеги-Меллон и соучредитель DataChat — платформы для генерации искусственного интеллекта.
“Изучение науки о данных важно, потому что оно дает систематический способ обнаружения фактов и выявления лжи в цифровом обществе. Мы все больше ориентируемся на данные не только в бизнесе, но и в нашей повседневной жизни ”, — рассказывает Патель Fortune.
Итак, что касается обеих сторон медали — тех, кто заинтересован и не заинтересован в продолжении карьеры в области науки о данных, — каковы лучшие навыки в области науки о данных?
Какие навыки вам нужны, чтобы преуспеть в Data Science?
Чтобы добиться успеха в Data Science, вы должны обладать глубокими знаниями математики и информатики — в дополнение к навыкам конструктивной работы в команде.
Более конкретно, по словам Пателя, ядро специалистов по обработке данных должно быть сосредоточено вокруг алгоритмов, шаблонов кода и взаимодействий между модулями кода.
“Основополагающий навык специалиста по обработке данных — статистика. То, как мы применяем статистику в Data Science, кардинально меняется благодаря автоматизации и искусственному интеллекту, но основы статистики — и математики — имеют решающее значение для обнаружения фактов ”, — отмечает он.
В индустрии Data Science также остается фактом, что ИИ революционизирует повседневные задачи. В частности, технология все чаще помогает экспертам в программировании. Но знание популярных языков остается важнейшим навыком.
Некоторые из основных навыков, необходимых для работы с данными, включают:
- Предметные знания: статистика, математика, информатика, облачные вычисления, сетевые технологии, искусственный интеллект, машинное обучение, глубокое обучение
- Языки программирования: Python, SQL, R, C++
- Знание платформы: AWS, Azure, Hive
Помимо навыков, необходимых в анализе данных, специалисты в области Data Science должны обладать многими общими умениями, которые часто требуются в командах для использования данных в бизнес-целях. Они могут включать следующие:
- Коммуникабельность
- Критическое мышление
- Командная работа
- Любопытство
- Желание учиться
- Деловая хватка
- Умение решать проблемы
Но Патель считает, что самый важный программный навык — это умение обсуждать и открыто критиковать работу.
“Вы должны научиться давать и принимать обратную связь, что является удивительно редким навыком. В бизнесе специалисты по обработке данных, которые достигают вершин, обладают глубокими техническими знаниями и навыками управления человеческими процессами — взаимоотношениями, политикой, каналами согласования и т.д. — для создания ценных бизнес-артефактов ”, — говорит он.
Где вы можете приобрести навыки в области Data Science?
Для тех, кто знает, что наука о данных действительно для них, вполне достижима специализация по этому предмету в бакалавриате или получение ученой степени. В частности, для программ получения степени магистра теперь доступно множество вариантов онлайн, что может обеспечить дополнительную гибкость и доступность для тех, кто в этом нуждается.
Общий совет Пателя для тех, кто хочет начать работу в Data Science? Изучайте Python и SQL и посещайте курсы по математике, статистике и технологиям больших данных, таким как базы данных и модели больших языков (LLM), говорит он.
“Хотя промежуточное программное обеспечение в области Data Science изменится, эти основополагающие области останутся критически важными в обозримом будущем. По сути, Data Science — это способ докопаться до истины, разработанный специально для нашей цифровой среды”, — говорит Патель. “Одни машины не справятся с такой ответственностью”.