Data Science — возможные направления работы
Data Science — далёкая от гомогенности сфера знаний. В ней не существует универсальных специалистов. У каждого направления свои требования к навыкам и познаниям, каждая специальность выполняет свои наборы задач. Если вы собираетесь строить карьеру в этой области, необходимо для начала решить, что вам ближе, чтобы с самого начала систематически развиваться в выбранном направлении.
Какие специалисты работают в Data Science
Наиболее часто в Data Science выделяют такие специальности:
- Датасаентист занимается тем, что собирает из различных источников большие объёмы информации, анализирует их и строит математические модели на основании статистических показателей, машинного обучения и программирования. После этого модель многократно проверяется на ошибки и дорабатываются, а для понимания неспециалистами результаты визуализируются в виде графиков и схем. Всё это позволяет находить в хаотичной на первый взгляд информации закономерности и делать прогнозы на будущее.
- Аналитик данных анализирует сырые информационные массивы и вычленяет из них закономерности. В отличие от датасаентиста, он не делает прогнозы на будущее, а изучает уже произошедшие события и находит объяснения того, почему что-то произошло именно так, а не иначе.
- Бизнес-аналитик занимается проблемами бизнеса и решает специфические для этой области проблемы: работает с рекламными кампаниями, изучает поведение покупателей и помогает строить стратегию для дальнейшего развития.
- Архитектор данных проектирует и контролирует информационную инфраструктуру организации таким образом, чтобы вся относящаяся к её работе информация была хорошо защищена, использовалась с максимальной отдачей и в любой момент была доступна тем, кому она нужна.
- Инженер данных в первую очередь занимается тем, что воплощает в жизнь разработанный архитектором проект и поддерживает его правильное функционирование. Впрочем, часто они не выделяются в отдельные направления, и обе функции выполняет один специалист.
- Разработчик баз данных проектирует, создаёт и поддерживает работу БД, а также разрабатывает приложения, которые с ними взаимодействуют.
Data Science и машинное обучение
Отдельно стоит упомянуть специальности, относящиеся к самому бурно развивающемуся сейчас IT-направлению — машинному обучению и искусственному интеллекту. Эксперты в этой области создают модели, способные обучаться на основании обрабатываемой информации, самостоятельно принимать решения и делать прогнозы. Именно на это направление сейчас возлагаются самые большие надежды, и с каждым годом относящиеся к нему решения начинают применяться во всё новых и новых областях: от систем распознавания изображений и машинного перевода до генерации текстов с нуля и автоматического управления беспилотными автомобилями.
Какую бы специальность вы ни выбрали, можно быть уверенным, что она не утратит актуальности в обозримом будущем, поскольку многие организации сейчас находятся только в процессе внедрения решений подобного рода.