Наука о данных — одна из самых востребованных и прибыльных профессий в 21 веке. По данным Действительно, средняя зарплата специалиста по данным в Индии составляет 9,64 000 фунтов стерлингов в год (она может быть любой, полностью зависит от компании, собеседования, опыта), и ожидается, что спрос на специалистов по данным вырастет на 28% к 2023 году. Но как вас наняли в качестве специалиста по данным, особенно если вы новичок или у вас ограниченный опыт? В этом сообщении блога я поделюсь некоторыми советами и рекомендациями о том, как найти для себя идеальную работу по науке о данных, исходя из ваших навыков, интересов и целей.

Что такое наука о данных и чем занимаются специалисты по данным?

Наука о данных — это область использования научных методов, алгоритмов и систем для извлечения информации из данных. Специалисты по данным используют свои технические и аналитические навыки для сбора, организации, анализа и передачи данных для различных целей, таких как бизнес-решения, разработка продуктов, поведение клиентов, рыночные тенденции и многое другое.

Специалисты по данным обычно работают в ИТ-отделе, но они могут поддерживать все отделы компании или организации, такие как продажи, операции, обслуживание клиентов и маркетинг. Некоторые из общих обязанностей специалистов по данным:

– Принятие решения о том, какие источники данных включить в анализ
– Построение алгоритмов сбора данных
– Очистка и стандартизация данных
– Выявление тенденций и закономерностей в данных
– Создание отчетов и информационных панелей о данных инсайты
 — предоставление рекомендаций руководителям компаний и заинтересованным сторонам

Какие навыки вам нужны, чтобы стать специалистом по данным?

Наука о данных — это междисциплинарная область, требующая сочетания жестких и мягких навыков. Твердые навыки — это технические способности, которым можно научиться в образовательных программах или на опыте работы. Мягкие навыки — это межличностные способности, которые вы можете развить с помощью практики и обратной связи. Вот некоторые из основных навыков, которые вам нужны, чтобы стать специалистом по данным:

Хорошие навыки:

- Программирование:

Языки программирования, такие как Python или R, необходимы специалистам по обработке и анализу данных для сортировки, анализа и управления большими объемами данных. Вы должны быть знакомы с основными понятиями науки о данных и с тем, как использовать Python для анализа данных. Вы также должны знать, как использовать SQL для запросов к базам данных и SAS для статистического анализа.

- Статистика и вероятность:

Наука о данных включает в себя работу с алгоритмами, системами и процессами, чтобы получить представление о данных. Вам нужно иметь прочную основу в статистике и вероятности, чтобы понять, как ведут себя данные и как делать прогнозы на их основе. Вы должны уметь использовать такие понятия, как среднее значение, медиана, мода, дисперсия, стандартное отклонение, распределения вероятностей, проверка гипотез, линейная регрессия и многое другое.

- Обработка данных и управление базой данных:

Обработка данных — это процесс очистки и организации сложных наборов данных, чтобы упростить доступ к ним и их анализ. Вы должны уметь манипулировать данными, классифицировать их по шаблонам и тенденциям, а также исправлять и вводить значения данных. Вам также необходимо знать, как извлекать данные из разных источников и преобразовывать их в подходящий формат для запроса и анализа. Одним из самых популярных инструментов для обработки данных является Pandas, библиотека Python с открытым исходным кодом, которая предоставляет быстрые, гибкие и выразительные структуры данных для работы с реляционными или размеченными данными. pandas позволяет вам выполнять различные операции с вашими данными, такие как нарезка, фильтрация, группировка, агрегирование, слияние, поворот и изменение формы. pandas также хорошо интегрируется с другими библиотеками Python, такими как NumPy, SciPy, Matplotlib и Scikit-learn. Вы также должны быть знакомы с такими инструментами, как Altair, Talend, Alteryx, Trifacta и Tamr, для обработки данных. Для управления базами данных вы должны быть знакомы с такими инструментами, как MySQL, MongoDB и Oracle.

- Машинное обучение и глубокое обучение:

Машинное обучение — это ветвь искусственного интеллекта, которая позволяет компьютерам учиться на данных без явного программирования. Глубокое обучение — это подмножество машинного обучения, которое использует нейронные сети для выполнения сложных задач, таких как распознавание изображений, обработка естественного языка и распознавание речи. Как специалист по данным, вы должны уметь использовать методы машинного обучения и глубокого обучения для создания моделей и алгоритмов, которые могут решать проблемы или генерировать идеи на основе данных. Вы должны быть знакомы с такими инструментами, как TensorFlow, PyTorch, Keras и Scikit-learn для машинного и глубокого обучения.

- Визуализация данных:

Визуализация данных — это искусство представления данных в графической или графической форме, которая упрощает понимание и передачу данных. Вы должны иметь возможность использовать такие инструменты, как Matplotlib, Seaborn, Plotly и Tableau, для создания диаграмм, графиков, карт и информационных панелей, демонстрирующих результаты анализа ваших данных.

Мягкие навыки:

- Коммуникация:

Коммуникация – это умение эффективно передавать информацию устными или письменными средствами. Вы должны обладать хорошими коммуникативными навыками как специалист по данным, потому что вам часто придется объяснять свои выводы и рекомендации различным аудиториям, таким как технические коллеги, бизнес-аналитики или старшие менеджеры. Вы должны быть в состоянии использовать четкий язык, соответствующий тон и соответствующие примеры, чтобы сделать вашу точку зрения понятной и убедительной.

- Командная работа:

Командная работа – это умение сотрудничать с другими для достижения общей цели. Вы должны иметь хорошие навыки командной работы как специалист по данным, потому что вам часто придется работать с другими профессионалами из разных областей или опыта, которые могут иметь разные точки зрения или ожидания от проекта. Вы должны уметь уважать, поддерживать и сотрудничать с членами вашей команды, а также давать и получать конструктивную обратную связь.

- Решение проблем:

Решение проблем — это умение находить решения проблем или трудностей. Вы должны иметь хорошие навыки решения проблем как специалист по данным, потому что вам часто придется иметь дело со сложными или неоднозначными наборами данных, которые могут потребовать творческого подхода или инноваций для анализа. Вы должны быть в состоянии определить проблему, разбить ее на более мелкие части, определить основные причины, сгенерировать и оценить возможные решения и реализовать наилучшее из них.

- Критическое мышление:

Критическое мышление – это способность объективно и логически анализировать информацию. Вы должны обладать хорошими навыками критического мышления как специалист по данным, потому что вам часто придется принимать решения на основе данных, которые могут быть неполными, неточными или предвзятыми. Вы должны быть в состоянии подвергнуть сомнению предположения, источники и достоверность данных, а также избегать поспешных выводов или обобщений без достаточных доказательств.

- Любопытство:

Любознательность — это умение быть готовым узнавать что-то новое и исследовать новые возможности. Вы должны иметь любознательное мышление как специалист по данным, потому что вам часто придется открывать новые идеи или возможности из данных, которые могут быть неочевидными или ожидаемыми. Вы должны иметь возможность задавать актуальные вопросы, искать отзывы, исследовать новые темы и экспериментировать с новыми методами или инструментами.

Как вы находите и подаете заявку на работу в области науки о данных?

Теперь, когда вы знаете, что такое наука о данных и какие навыки вам нужны, чтобы стать специалистом по данным, как вам найти и подать заявку на работу в области науки о данных, которая соответствует вашему профилю и предпочтениям?

Вот несколько шагов, которые вы можете выполнить:

- Создайте свое портфолио:

Портфолио — это набор образцов вашей работы, которые демонстрируют ваши навыки и достижения в качестве специалиста по обработке и анализу данных. Вы должны создать портфолио, включающее ваши проекты, код, отчеты, информационные панели и любые другие артефакты, демонстрирующие ваши способности в области обработки данных. Вы можете использовать такие платформы, как GitHub, Kaggle, Medium или собственный веб-сайт для размещения своего портфолио в Интернете. Убедитесь, что ваше портфолио хорошо организовано, обновлено и легкодоступно.

- Обновите свое резюме:

Резюме — это документ, который обобщает ваше образование, опыт работы, навыки и достижения в качестве профессионала. Вам следует обновить свое резюме, чтобы подчеркнуть свою соответствующую квалификацию и достижения в качестве специалиста по данным. Вы можете использовать шаблоны или инструменты, такие как Resume Builder или Resume Genius, чтобы создать четкое, лаконичное и привлекательное резюме. Убедитесь, что ваше резюме соответствует конкретной вакансии, на которую вы претендуете, и что оно включает ключевые слова, соответствующие описанию вакансии.

- Расширьте свою сеть:

Сеть — это группа людей, которые могут помочь вам в достижении ваших карьерных целей, например наставники, коллеги, рекрутеры или работодатели. Вам следует расширить свою сеть, связавшись с людьми, которые работают в области науки о данных или заинтересованы в найме специалистов по данным. Вы можете использовать такие платформы, как LinkedIn, Twitter или Meetup, для поиска потенциальных контактов и взаимодействия с ними. Убедитесь, что вы вежливы, профессиональны и уважительны, когда обращаетесь к людям, и что вы предлагаете ценность или помощь, прежде чем просить об одолжении.

- Поиск возможностей:

Возможность — это шанс или возможность для вас получить работу в качестве специалиста по данным. Вы должны искать возможности, просматривая различные источники списков вакансий, такие как доски объявлений, веб-сайты компаний, социальные сети или рекомендации. Вы можете использовать такие платформы, как Indeed, Naukri или Glassdoor, для поиска и фильтрации вакансий по науке о данных в зависимости от вашего местоположения, уровня опыта, диапазона заработной платы или отрасли. Убедитесь, что вы избирательны и реалистичны при приеме на работу, и что вы изучаете компанию и должность перед подачей заявки.

- Подготовьтесь к собеседованию:

Собеседование — это встреча, на которой работодатель оценивает вас на предмет потенциального предложения о работе. Вы должны подготовиться к собеседованию, просмотрев свое портфолио, резюме и описание работы, а также отработав общие вопросы или сценарии, с которыми вы можете столкнуться во время собеседования. Вы можете использовать такие платформы, как InterviewBit, Pramp или LeetCode, чтобы практиковаться в написании кода или имитировать интервью с другими учеными, занимающимися данными. Убедитесь, что вы уверены, полны энтузиазма и честны во время интервью, и что вы задаете соответствующие вопросы в конце.

Заключение

Наука о данных — это захватывающий и полезный карьерный путь, требующий сочетания технических и социальных навыков. Чтобы получить работу своей мечты в области науки о данных в 2023 году, вам необходимо создать свое портфолио, обновить свое резюме, расширить свою сеть контактов, искать возможности и готовиться к собеседованиям. Следуя этим шагам, вы сможете найти для себя идеальную работу в области науки о данных, основываясь на своих навыках, интересах и целях.

Я надеюсь, что этот пост в блоге был полезен для вас. Если у вас есть какие-либо вопросы или отзывы, пожалуйста, не стесняйтесь оставлять комментарии ниже. Спасибо за чтение!