Профессия – Data Scientist или немного о машинном обучении

Кто такой Data Scientist?

Машинное обучение – это технология для анализа данных и прогнозирования, которая стала неотъемлемой частью нашей жизни. Современные технологии, основанные на данных, помогают нам фильтровать спам, переводить тексты, управлять умными устройствами и даже водить автомобили. Но чтобы извлекать ценную информацию из данных, нужны специалисты – Data Scientists. Они обладают математическими, статистическими и компьютерными навыками, которые позволяют им создавать модели машинного обучения и принимать обоснованные решения. Благодаря Data Scientists мы можем автоматизировать рутину и повышать эффективность бизнеса, создавая продукты, которые соответствуют потребностям потребителей.

Данные – это ценный актив, который помогает специалистам принимать более обоснованные решения. Но сбор, обработка и анализ больших объемов данных – задача, требующая специализированных знаний и навыков. Data Scientist – это эксперты, которые умеют генерировать гипотезы, задавать вопросы данным, видеть аномалии и извлекать из них ценную информацию. 

Что надо знать, чтобы стать Data Scientist?

Список требований к Data Scientist может варьироваться в зависимости от компании, в которой они работают, и отрасли. Некоторые из возможных задач включают сбор, очистку, разметку и анализ данных, прогнозирование и создание моделей машинного обучения. В некоторых компаниях Data Scientist должен уметь и создавать модели ML (Machine Learning), интегрировать в существующий программный продукт и выпускать свои ML модели для общего пользования, в других для этих задач есть отдельные позиции MLE (Machine Leaarning Engeneer) и MLOps (Machine Learning Operations – набор методов и практик, используемых для оптимизации всего жизненного цикла машинного обучения от создания до поддержания и проверки жизнеспособности моделей машинного обучения на производстве). 

Тем не менее есть минимальный набор требований и навыков, которые должен знать и уметь Data Scientist. 

  1. Знание математики и статистики.
    Data Scientist используют математические методы для анализа данных, поэтому нужно знать теорию вероятности, линейную алгебру, математический анализ, дискретную математику и другие математические дисциплины. Также необходимы знания статистики, включая базовые понятия: распределения, статистические тесты и регрессионный анализ.
  2. Знание языков программирования и баз данных.
    Data Scientist должны иметь опыт работы с языками программирования, такими как Python или R. Кроме того, они должны быть знакомы с базами данных и уметь работать с SQL, NoSQL и другими технологиями.
  3. Понимание машинного обучения.
    Data Scientist должны быть знакомы с основными алгоритмами машинного обучения, такими как классификация, регрессия, кластеризация и другие.
  4. Знание инструментов и технологий для работы с данными.
    Data Scientist должны быть знакомы с библиотеками для работы с данными: Pandas, NumPy, SciPy, Matplotlib, Seaborn и другими. Кроме того, они должны знать, как использовать инструменты и технологии для визуализации данных: Tableau, Power BI и другие.
  5. Неочевидное требование:умение коммуницировать и работать в команде – тоже важный пункт.
    Data Scientist работают в команде с другими специалистами и бизнес-аналитиками, поэтому важно иметь хорошие навыки коммуникации и умение работать в коллективе. Data Scientist должны быть готовы общаться со своими коллегами и руководством, чтобы понимать их потребности, предоставлять и защищать результаты исследований в понятном виде и на языке бизнеса.

Получается, что Data Scientist должен иметь техническое образование и широкий набор навыков, включая знание языков программирования, математическую статистику, машинное обучение, базы данных, а также понимание бизнес-процессов и проблем компании, чтобы успешно выполнять свою работу.

Какая разница между DS (Data Scientist) и MLE (Machine Learning  Engineer)?

Несмотря на то, что Data Scientist и ML Engineer – это две разные профессии в области машинного обучения (ML), у них есть пересечения в навыках и обязанностях.

Data Scientist – это специалист по данным, который отвечает за сбор, очистку, анализ, разметку и интерпретацию больших объемов данных. Этот человек использует различные методы статистики и классического машинного обучения, чтобы извлекать полезную информацию из данных и создавать модели для прогнозирования и оптимизации бизнес-процессов. Он также отвечает за визуализацию и представление данных в форме, удобной для нахождения ответов на вопросы. 

ML Engineer – это специалист, который отвечает за разработку и реализацию ML-моделей и алгоритмов. Он обладает глубоким пониманием ML-технологий и занимается их оптимизацией и интеграцией в бизнес-приложения. Он также отвечает за создание инфраструктуры для обработки и хранения данных, необходимых для обучения и развертывания ML-моделей.

Таким образом, основная разница между Data Scientist и ML Engineer заключается в том, что первый фокусируется на анализе данных и создании моделей, а второй занимается разработкой и оптимизацией ML-моделей и их интеграцией в бизнес-приложения. В некоторых организациях эти роли могут объединяться. 

В каких отраслях востребованы Data Scientist?

Биоинформатика: работа с медицинскими данными и разработка методов анализа геномных данных для определения генных мутаций и других заболеваний. 

Интернет вещей: анализ данных, связанных с IoT-устройствами, такими как смарт-дома, смарт-города и т.д.

Блокчейн: анализ данных, связанных с блокчейном, и создание моделей, которые могут использоваться для повышения безопасности и эффективности блокчейн-систем.

Рекомендательные системы: создание систем рекомендаций для различных отраслей, таких как маркетинг, электронная коммерция и мультимедиа.

Кибербезопасность: использование аналитики данных для обнаружения угроз и защиты данных и инфраструктуры организаций от кибератак.

Data Scientist также востребованы в задачах прогнозирования. Прогнозирование позволяет компаниям предсказывать будущие события и тренды, что позволяет им принимать более обоснованные решения и адаптироваться к изменяющимся условиям рынка. Например, прогнозирование цены и спроса на товары позволяет компаниям правильно планировать производство и управлять запасами, что повышает их эффективность и прибыльность.

Таким образом, Data Scientist – это ключевой игрок в создании современных продуктов и технологий, основанных на машинном обучении и анализе данных. 

Кому подойдет профессия и с чего начать?

Профессия Data Scientist может быть идеальным выбором для вас, если:

  •  вы увлечены анализом данных и статистикой;
  • имеете опыт программирования;
  • готовы постоянно обучаться и улучшать свои навыки;
  • обожаете решать сложные задачи, головоломки и искать нестандартные решения.

Это базовый набор навыков, с которыми можно начинать путь. с которыми можно начинать путь

Цикл статей создан
совместно с
Women in Big Data

Текст написала:

Юлия Рубцова

Data Product Owner / ML solution architect

mokoron.com

Поделиться