Вы можете изучать науку о данных самостоятельно. Вот как!

Каковы основные навыки, чтобы стать специалистом по данным? И можете ли вы развить эти навыки посредством самообучения? По словам профессора компьютерных наук и инженерии Массачусетского технологического института Ананта Агарвала, можно и полезно освоить этот навык без предварительного опыта. Он утверждает, что лучший способ изучить науку о данных — это самообучение. Изучить навыки работы с данными проще, чем вы думаете. В этой статье будет показано, что навыкам Data Science можно научиться самостоятельно, и даны несколько советов по достижению ваших целей.

Возможности навыков науки о данных

Возможности для навыков работы с данными практически безграничны. Роли специалиста по данным имеют широкий спектр вариантов и образовательных требований. Средняя зарплата специалистов по данным в США составляет более 107 000 долларов в год, а такие компании, как Facebook (Meta), платят до 155 000 долларов[1]. Наука о данных и смежные профессии также пользуются большим спросом среди лучших работодателей. Спрос означает, что всегда будут возможности для людей с этими навыками. Если вы ищете новые карьерные возможности, то наука о данных может стать для вас отличным вариантом.

Насколько сложно изучать науку о данных?

Идея изучения науки о данных без какого-либо предыдущего опыта привлекла внимание многих людей. Возникает вопрос, насколько сложно освоить этот навык? Ответ: Это проще, чем вы думаете. Давайте поймем, почему.

Во-первых, есть два основных типа навыков для науки о данных: технические и нетехнические. Технические навыки, такие как Python, легко освоить [2]. Единственная проблема заключается в том, что они требуют больше времени и практики. Нетехнические навыки, такие как дизайнерское мышление, критическое мышление или сотрудничество, — это то, что вы развиваете с опытом.

Учитывая приведенную выше информацию, можно с уверенностью сказать, что кто-то, у кого нет предыдущего опыта или подготовки в области науки о данных, может освоить этот навык после завершения своего образования. Тем не менее, это потребует немного больше терпения и усилий, чем у тех, кто уже имеет опыт работы в других областях, поскольку у них есть некоторые переносимые нетехнические навыки.

Можете ли вы научить себя науке о данных?

Самообучение — не новая концепция. Люди без предварительного опыта изучили навыки разработки программного обеспечения и программирования. Этот подход — лучший способ освоить науку о данных, поскольку перед анализом данных необходимо понять многие идеи.

Агарвал считает, что лучший способ изучить науку о данных — это самообучение. Если вы мотивированный человек и хотите изучать науку о данных, лучший способ — начать. В Интернете доступно множество бесплатных и платных ресурсов.

Советы по самостоятельному изучению науки о данных

Есть много способов узнать о науке о данных. Хотя лучший способ — это самообучение, вам будет полезно обратиться к специалисту по данным и задать ему вопросы, прочитать блоги и статьи, посмотреть обучающие видео, посетить онлайн-курсы и ознакомиться с учебниками. Как ученый-самоучка, я даю вам три совета, которые помогут вам в учебе.

1. Вам нужно начать. Куда угодно — но начни!

«Прокрастинация — вор времени. Наденьте на него ошейник. - Чарльз Диккенс

Самое главное, чтобы вы начали. Наука о данных является важной областью исследования, которая растет. Все больше и больше людей проявляют интерес к этому предмету, поэтому для студентов жизненно важно иметь хорошие навыки работы с данными.

Поймите свои цели и найдите способы помочь вам достичь этих целей. Вы можете пройти курсы по математике или статистике, чтобы узнать, как они могут помочь. Вы также можете пройти курсы по программированию на Python и R, чтобы начать работу с наукой о данных без какого-либо предварительного опыта. Следите за учебными пособиями на YouTube и ознакомьтесь с захватывающими работами на Kaggle.

2. Изучите язык программирования

Прежде чем вы решите изучать науку о данных, вы можете выбрать язык программирования. Наука о данных — это навык, требующий таких языков программирования, как Python, R и SQL.

Я рекомендую выучить один или два из этих языков, потому что это помогает понять, как работает наука о данных. Вы можете выбрать R или Python, но SQL имеет решающее значение. Не просто смотрите видео. Упражняться! Лучший способ освоить любой новый навык — это делать.

Самообучение позволит вам учиться в своем собственном темпе, найти свой голос и развить те навыки, которые помогут вам добиться успеха в науке о данных.

3. Изучите и поймите инструменты и навыки, которые вам нужны

Учебные платформы, такие как DataCamp, Coursera и Udacity, упрощают изучение инструментов. Вы можете использовать их в качестве ресурсов, чтобы стать специалистом по данным.

Наиболее важным навыком является способность мыслить концептуально. Вы должны найти закономерности и использовать их в своей работе. Вам также нужно будет программировать, потому что каждый алгоритм требует определенного кода.

Еще одним важным навыком при обучении исследователю данных является критическое мышление. Этот навык поможет вам понять, что лучше всего подходит для вашей компании, задавая правильные вопросы и анализируя все возможные решения ваших проблем с алгоритмами. Для этого все, что вам нужно сделать, это спросить себя, почему происходят определенные вещи, что произойдет, если определенные вещи произойдут, и что, вероятно, произойдет в будущем.

Заключение

Наука о данных может приносить пользу и является очень востребованным навыком. Научиться самостоятельно может быть непросто, но возможно. Изучение науки о данных — отличный способ начать карьеру в науке о данных. Важно знать, что вам нужно начать, изучить инструменты и навыки, которые вам нужны, чтобы изучить науку о данных самостоятельно. Помните, что изучение науки о данных — это процесс, а не обязательно то, с чего вы начинаете, поэтому не стесняйтесь разрабатывать свою программу в соответствии с вашими потребностями в обучении.

На следующей неделе я расскажу о минимально жизнеспособных инструментах (MVT), которые вам необходимо освоить, чтобы получить свою первую работу в сфере Data Science.

Следите за мной в LinkedIn.

Увидимся на следующей неделе. Спасибо.