Некоторые профессиональные навыки, необходимые для работы с данными в Data Science:

• Работа с данными. 1 Умение собирать, очищать и предварительно обрабатывать данные. 1 Также необходимы навыки работы с базами данных (SQL) и инструментами для обработки больших данных (Hadoop, Spark). 1
• Машинное обучение. 1 Знание алгоритмов машинного обучения, таких как линейная регрессия, деревья решений, случайные леса и нейронные сети. 1 Важно уметь применять эти алгоритмы на практике и понимать, как они работают. 1
• Математика и статистика. 23 Линейная алгебра, теория вероятностей, статистический анализ. 2
• Программирование. 23 Специалист должен знать Python и его основные библиотеки, SQL и другие языки программирования для оптимизации рабочих процессов. 2
• Визуализация данных. 2 Построение графиков, диаграмм с помощью Matplotlib, Seaborn и прочих инструментов. 2
• Критическое мышление. 2 Оно потребуется для формирования гипотез и тестирования созданных моделей. 2
• Коммуникация. 1 Дата-сайентист должен уметь объяснять сложные технические концепции на понятном языке для различных аудиторий, включая менеджеров и клиентов. 1