Посмотреть используемый стэк технологий.
Data Scientist, или специалист по данным, — это профессионал, работающий на пересечении статистики, математики, программирования и понимания бизнеса для извлечения значимых и ценных выводов из данных. Данные могут быть любого типа и размера — от небольших наборов данных до больших и сложных коллекций больших данных (big data).
Основные занятия Data Scientist:
- Сбор и предварительная обработка данных: Очистка данных, обработка пропущенных значений и корректировка искаженных данных.
- Исследовательский анализ данных (Exploratory Data Analysis, EDA): Понимание структуры данных путем подсчета статистик, построения графиков и формулирования первичных гипотез.
- Моделирование и машинное обучение: Создание предикативных моделей и алгоритмов машинного обучения для анализа и предсказания будущих событий.
- Анализ и интерпретация результатов: Оценка эффективности моделей и толкование результатов в контексте бизнес-целей.
- Разработка и внедрение продуктов на основе данных: Превращение аналитических моделей в прикладные решения и инструменты, которые можно использовать для принятия бизнес-решений.
- Визуализация данных: Создание графических представлений данных для облегчения понимания и коммуникации результатов анализа.
- Принятие данных основанных на решениях: Помощь бизнесу в понимании результатов анализа и их использовании для принятия обоснованных решений.
- Совершенствование данных в архитектуре и инфраструктуре: Работа с инженерами для улучшения качества, эффективности и функциональности инструментов обработки данных.
Навыки Data Scientist:
- Статистика и математика: Глубокое понимание статистических тестов, распределений, максимального правдоподобия и прочих методов анализа.
- Программирование: Знание таких языков, как Python или R, и соответствующих библиотек (pandas, NumPy, scikit-learn, TensorFlow, Matplotlib, Seaborn).
- Машинное обучение: Понимание и применение алгоритмов и моделей машинного обучения.
- Работа с базами данных: Навыки работы с базами данных SQL и NoSQL, знание языка запросов SQL.
- Большие данные: Опыт работы с большими данными и технологиями, такими как Hadoop, Spark, Apache Flink.
- Визуализация данных: Использование инструментов визуализации, включая Tableau, PowerBI, D3.js и другие.
- Облачные платформы: Знание облачных вычислений и платформ, таких как AWS, Google Cloud, Microsoft Azure для обработки и хранения данных.
- Коммуникативные навыки: Способность объяснять сложные концепции и выводы из данных непрофессионалам.
Роль Data Scientist присуща организациям, занимающимся любыми видами анализа данных, что может включать финансовые учреждения, консалтинговые компании, организации здравоохранения, маркетинг и многие другие. Эта работа требует комбинации технических навыков, критического мышления и творчества для извлечения полезных знаний из данных.