Data Science: наука о работе с базами данных

Скорее всего, вы однажды слышали слова “Машинное обучение” или “Data Science”. Но понятны ли они вам? Некоторые люди думают, что это какая-то магия. Другие считают, что так очень легко заработать деньги. Однако всё несколько иначе. Ниже объясним, что такое Data Science.

Про данные

Без чего нереален весь процесс машинного обучения? Естественно, без самих данных. Их требуется хранить, собирать и всеми способами заниматься обработкой. Но больше всего времени специалисты посвящают тому, что очищают данные и приводят их в нужный вид. Конечно, предварительно они изучают книги и другую полезную информацию.

Также необходимо понимать, как обращаться с данными. Притом важно помнить, что Data Science и Big Data не являются синонимами. Второе понятие считается подразделом первого.

Но что нужно делать с самими данными? Несомненно - анализировать и правильно использовать. С этим помогут справиться такие науки, как:

оптимизация;
машинное обучение;
статистика.

В результате они все вместе формируют Data Science.

В чем должен разбираться специалист

Всё зависит от того, в какой компании планирует работать специалист. Например, в больших корпорациях очень важно отлично знать статистику и математику. Медиакомпании и маркетплейсы часто ищут экспертов, которые могут разрабатывать рекомендательные системы. Знания по разработке машинного зрения ценятся в крупном ритейле.

Также следует разбираться в:

программировании - особенно ценится знание языка Python;
управлением баз данных (в этом вам помогут лучшие Mysql книги);
Data Engineering;
английском языке;
законах развития бизнеса;
экономике.

В Соединенных Штатах Америки специалисты в среднем зарабатывают по 91 000 долларов в год. У отличных экспертов годовая зарплата увеличивается до 150 000 долларов.

Плюсы и минусы профессии

Преимущества:

востребованная профессия, которая испытывает дефицит опытных специалистов. Поэтому сейчас активно развиваются институты, которые обучают Data Science.
Эксперты получают хорошие зарплаты.
Можно постоянно развиваться и самостоятельно создавать новые методы по хранению данных.

Недостатки:

Нужен особый склад ума, чтобы научиться разбираться во всех тонкостях этой профессии.
Больше 60% идей и известных ранее способов может попросту не сработать. Ряд решений по неизвестных причинам внезапно оказывается несостоятельными. Для получения удовлетворительных результатов нужно обладать большим терпением. Поэтому приходится долго искать способ, с помощью которого получится решить задачу.