Теперь Кью работает в режиме чтения

Мы сохранили весь контент, но добавить что-то новое уже нельзя

Какой набор навыков необходим в профессии Data scientist?

КарьераData science+3
Алена Каменецких
  ·   · 1,3 K
преподавание математики, высшей математики, data...  · 7 окт 2021
Если позволите, я попробую провести аналогию с медициной, где есть (1) диагносты и (2) лечащие врачи, в т.ч. хирурги. На базе этой аналогии можно сказать, что Data Scientist - это ученый, который либо (1) хорошо анализирует массивы данных, либо (2) на основе анализа - конструирует модели прогнозов или дальнейшего развития тенденций, возможно в нескольких альтернативах.
Посмотрим, что получается при анализе бизнеса- аналитики класса (1) определяют возникшие проблемы, а люди класса (2) - предлагают возможные альтернативы выйти из кризиса с учетом неопределенностей и рисков, конечно.
С уважением,
всегда Ваш
покорный слуга
Математик.Никифоров,
36 сентября 2021 г. от Рождества Христова, если считать это фактом с 5% точностью,
то есть плюс-минус 100 лет
1 эксперт не согласен
Вообще-то спрашивается про набор навыков, а не про разновидности Data scientist-ов. Потому ответ не подходит... Читать дальше
Специалист по большим данным Data Scientist должен знать и уметь:
Во-первых, должен уметь программировать, ибо работать с большим объемом данных вручную, не мыслимо.
Во-вторых, специалист по большим данным занимается создание модели для оценки гипотез, аналитики или оценки данных. Этого никак не сделать без знаний основных языков программирования, применяемых в области Data Science, таких ка: Вам пригодятся знания:
Java, Hive для работы с Hadoop;
Python – его основы и понимание того, как работать с ним в анализе данных.
SQL – для извлечения данных;
языка R, который пригодится для расчетов статистики.
Следующей областью знаний, важнейшей для специалиста по большим данным Data Scientist является математика. Он данных должен знать и владеть методами математического анализа, теории вероятности и математической статистики, линейной алгебры. Эти знания пригодятся, для того чтобы составлять прогнозы, работать над поиском закономерностей и построением математических моделей.
В математическом анализе специалисту понадобятся производные, правило дифференцирования сложной функции и градиенты. Описательная статистика, планирование эксперимента и математическая статистика. Линейная алгебра нужна для понимания механизмов машинного обучения, там обратите внимание на векторы и пространства, матричные преобразования.
Третьей областью знаний является машинное обучение. Без него в работе большими данными никуда. Машинное обучение нужно для создания новых моделей и переобучения существующих. Также оно связано не только с искусственным интеллектом, но и с генетическими, эволюционными алгоритмами, кластерными задачами и так далее. Благодаря машинному обучению работа Data Scientist с большими объемами данных становится эффективной.
Таким образом, профессия Data Scientist не только чрезвычайно востребованная, но существует острый дефицит специалистов такого уровня. Поэтому так стремительно и широко финансируются и развиваются факультеты при самых престижных ВУЗах по подготовке специалистов по большим данным. В России также растет спрос на специалистов Data Scientist.
Head of the Testing Expertise. Индивидуальное...  · 18 окт 2021
Для работы в DS необходимы 3 основных навыка и знаний: 1. Математика - в частности Математический анализ, Теория вероятностей и Математической статистики, Дискретная математика. (наука без математики мертва) 2. Программирование... Читать далее