Профессии в ИТ: как выбрать свой путь

Модуль 1

Модуль 2

Модуль 3

Исследователь данных (data scientist)

Статистика

Data scientists должны иметь глубокое понимание статистических методов и моделей, таких как регрессия, кластеризация, временные ряды и теория вероятностей. Знание статистики позволяет анализировать данные, делать выводы и прогнозы.

Цель работы исследователя данных – извлечь ценную информацию и создать предсказания на основе данных. Для такой работы нужны hard skills, которые позволяют анализировать, интерпретировать и моделировать данные. Вот некоторые из них:

Машинное обучение и искусственный интеллект

Важный навык для исследователя данных – умение применять алгоритмы машинного обучения для создания моделей прогнозирования, классификации, кластеризации, рекомендаций и других.

Базы данных и SQL

Исследователи данных должны уметь работать с различными базами данных и писать эффективные SQL-запросы для извлечения и обработки данных. Знание баз данных, таких как PostgreSQL или MySQL, позволяет эффективно хранить и обрабатывать большие объемы данных.

Программирование

Ключевой навык для исследователя данных – знание языков программирования, таких как Python или R. Эти языки используются для обработки данных и их визуализации, создания статистических моделей и машинного обучения.

Это включает знание алгоритмов, таких как деревья решений, случайный лес, метод опорных векторов и нейронные сети.

Визуализация данных

Исследователи данных должны уметь визуализировать данные и создавать информативные графики и дашборды. Для этого понадобятся навыки работы с инструментами визуализации данных, например Matplotlib, Seaborn или Tableau.

Облачные платформы
и инструменты

Подобно дата-инженерам, исследователи данных используют облачные платформы для обработки и хранения больших объемов данных. Также они должны знать инструменты для работы с данными наподобие Apache Spark или TensorFlow.

Технологии big data

Исследователи данных должны понимать основы работы с большими объемами данных (big data) и быть знакомыми с инструментами для их обработки и анализа. Например, Hadoop и Spark.