Data Science - это ветка информационных технологий, которая растет прямиком в будущее. Появление подобных методик создало возможность применять их в сферах, где данные или обрабатывались трудоемкими способами, или не обрабатывались вовсе. Речь идет об анализе городского трафика, метеоданных, изучении миграции животных и о многом другом.

Почему Data Science?

Еще в 2012 году авторитетное издание Harvard Business Review назвало Data Scientist “Самой сексуальной профессией XXI века”. Просто внезапно бизнес понял, что они тоже сталкиваются с огромным объемом информации. И для этого нужны были решения, которые соответствуют веянию современности, так как это поможет не только структурировать данные, но и увеличить продажи.

Data Science позволяет решать реальные задачи в сфере науки и бизнеса

Стоит понимать, что Data Science тесно переплетено с BigData и Machine Learning, что делает сбор и классификацию данных не конечным этапом, а промежуточным. Следующий шаг - принятие реальных бизнес решений на основании собранной информации.

Чего ждут от Data Scientist?

Прежде всего есть одна аксиома - специалистов в этой области крайне мало, потому работодателю нужен человек, который будет решать реальные проблемы. В виду этого в авангарде требований находятся знание математики и статистики в тесном переплете с программированием на R и Python.

Техническая составляющая является определяющей. Soft skills отходят на второй план

Язык программирования R издавна считался профильным для статистиков, был создан ими для них же. Но наряду с ним стоит Python, в виду нескольких крайне выгодных своих особенностей.

Python прост в освоении, пригоден для людей без навыков программирования для старта с нуля. Это очень важно в этой сфере, так как статистиков, желающих стать Data Scientists, больше, чем программистов.

Этот язык позволяет работать с данными без отрыва от реальных задач, помогает взаимодействовать с базами данных и веб приложениями. Он дает возможность вести совместную работу над проектом, предлагает на выбор множество инструментов, “заточенных” под работу с данными. Вдобавок, он обладает дружелюбным комьюнити, что упрощает и без того несложный процесс обучения.

Стоит заметить, что это вовсе не значит, что стоит забыть про R. Совместное владение R и Python - это стрельба по-македонски для Data Scientists, потому знание обоих языков это не полезная фича, а необходимость.

Фундамент для Data Scientist - обоюдное владение R и Python

В виду этого, подбирая источники обучения, начинающему информационному ученому стоит выбирать программы, где имеются оба этих языка, с детальным разбором их фреймворков, плюсов и минусов.

Вместо итогов

Data Science решает множество проблем современного бизнеса, а Data Scientists являются одними из наиболее оплачиваемых и востребованных специалистов. Для соответствия этим требованием необходимо обладать широким спектром hard skills, что требует времени и наличия базовых знаний. Но в виду открывающихся перспектив, подобная инвестиция выглядит одной из наиболее привлекательных в IT.
Приходите на курсы и обучайтесь https://goo.gl/VBvtnn