Specjaliści Data Science poszukiwani są przez firmy działające niemal we wszystkich branżach. Jak wiadomo w dzisiejszych czasach, dane mają olbrzymie znaczenie i jeśli zostaną odpowiednio zinterpretowane, mogą pomóc przedsiębiorcom w podejmowaniu decyzji biznesowych, a więc pozwalają firmom zyskać przewagę nad konkurencją. Z tego powodu eksperci, którzy potrafią je właściwie opracować, są dobrze wynagradzani. To z kolei sprawia, że coraz więcej osób zastanawia się nad przebranżowieniem. Od czego jednak zacząć naukę Data Science? Podpowiadamy.
Kursy Data Science
Data Science to dyscyplina naukowa, która została wyodrębniona stosunkowo niedawno i powstała ze względu na potrzebę stworzenia zawodu, który wiązałby się z pracą z ogromną ilością danych. Specjalista Data Science zajmuje się pozyskiwaniem, przetwarzaniem i analizą danych oraz tworzeniem wizualizacji, a także modeli predykcyjnych. Specjalista taki łączy w sobie kompetencje z zakresu matematyki, statystyki, programowania, algorytmów, rozumowania biznesowego, a także prezentacji danych.
Osoby, które mają podstawową wiedzę programistyczną, umieją myśleć logicznie, wyróżniają się skrupulatnością i wysokimi kompetencjami komunikacyjnymi, mogą zacząć naukę Data Science, dzięki kursom dostępnym na przykład na https://futurecollars.com/kursy/data-science/. Po 19 tygodniach intensywnej nauki pod okiem doświadczonych mentorów zdobędą niezbędną do rozpoczęcia pracy w zawodzie wiedzę, a ich umiejętności potwierdzi certyfikat otrzymany na zakończenie kursu.
Jakie umiejętności musi posiadać Data Science?
Data Science to specjalista, który musi posiadać wiele umiejętności wymaganych na różnych stanowiskach. Przede wszystkim powinien znać podstawowe języki programowania, takie jak Python, a także szereg przydatny bibliotek, które wykorzystywane są podczas pracy z danymi, na przykład Pandas. Dodatkowo powinien umieć pracować z nierelacyjnymi oraz relacyjnymi bazami danych, czyli SQL i NoSQL.
Data Science powinien znać też podstawowe narzędzia, które w swojej pracy wykorzystuje Data Engineer. Na tym stanowisku wymagana jest również znajomość zagadnień związanych z Machine Learningiem oraz Deep Learningiem. Mowa tutaj między innymi o podstawowych frameworkach, takich jak PyTorch i Tensorflow. Fachowiec ten musi wykazywać się też znajomością technologii Cloud, umiejętnością przetwarzania i wizualizacji danych, a także rozumieć podstawowe zagadnienia statystyczne i matematyczne. Powinien mieć też rozwinięte umiejętności komunikacyjne, aby mógł w prosty i zrozumiały sposób przedstawiać wyniki, czasami niezwykle skomplikowanych analiz.
