Какой набор навыков необходим в профессии Data scientist?

Некоторые технические навыки, необходимые в профессии Data Scientist:

• Знание математической статистики и алгоритмов машинного обучения. tproger.ru Например, линейной регрессии и классификации, решающих деревьев и их композиций, градиентного бустинга. tproger.ru
• Навыки подготовки данных к анализу. tproger.ru Например, работа с основными методами поиска дубликатов, исследовательский анализ данных (EDA), статистический анализ данных, анализ бизнес-показателей. tproger.ru
• Умение выбрать подходящий алгоритм под задачу и создать модель на его основе. tproger.ru Также важно уметь защитить эффективность модели и успешно внедрить её в процесс или продукт. tproger.ru
• Знание основ облачных вычислений. aw.club Многие компании используют облака для бэкенд-сервисов и хранения данных, поэтому специалист по работе с данными должен понимать основы облачных вычислений. aw.club
• Визуализация и анализ данных. aw.club С помощью визуализации проще выявлять тенденции и закономерности, а также находить аномалии данных, которым нужен дополнительный анализ. aw.club
• Работа с нейронными сетями. aw.club Нейронные сети лежат в основе глубокого обучения, поэтому опыт в работе с ними важен для Data Scientist. aw.club Специалист должен понимать различные архитектуры и уметь проектировать и обучать нейросети, а также управлять ими в зависимости от конкретных задач. aw.club

Кроме технических навыков, в профессии Data Scientist важны и нетехнические (soft skills): aw.club

• Умение работать в команде. tproger.ru Нужно выстраивать коммуникацию с коллегами, предупреждать о возможных задержках и форс-мажорах, отвечать за результат. tproger.ru
• Самостоятельность. tproger.ru Следует брать в работу задачи по техническому заданию, уметь декомпозировать их, самостоятельно находить ответы на вопросы. tproger.ru
• Уместность в представлении результатов. tproger.ru Нужно понимать разницу в коммуникации между сотрудниками разных уровней и компетенций и уметь выстроить презентацию полученных результатов с поправкой на эту специфику. tproger.ru
• Формулирование мыслей и своей позиции. tproger.ru Следует уметь структурно изложить свои мысли, интерпретировать результаты своей работы, а не просто представить цифры. tproger.ru
• Критическое мышление. tproger.ru aw.club Нужно проверить входящую информацию, поставить под вопрос получаемые данные и знать, как их перепроверить. tproger.ru

Также для работы в Data Science может быть полезно знание английского языка уровня С1 Advanced и выше для чтения профильной литературы. blog.eduson.academy