Які навички потрібні для Data Science Engineer: огляд ключових компетенцій

На курсі Data Science Engineer ми наголошуємо, що дата-інженер — це людина, яка вміє все: програмувати, працювати з базами даних, проводити нескладну аналітику і навіть самостійно створювати застосунок. Нумо досліджувати разом, що насправді потрібно знати, щоб стати справжнім профі, та як в цьому допоможе курс Data Science Engineer.

У чому доведеться розібратися?

Вимоги до рівня професійних навичок Data Science Engineer багато в чому залежать від того, де доведеться працювати фахівцю. Наприклад, у великих корпораціях важливо розумітися на математиці та статистиці. Маркетплейсам і медіакомпаніям потрібні експерти з розробки рекомендаційних систем, а ритейли тримають курс на розробку програмного забезпечення машинного зору.

Які навички варто розвивати?

Data Science Engineer потрібно багато вміти та знати, щоб успішно виконувати свої обов'язки, але всього можна навчитися на курсі. Розгляньмо ключові компетенції.

1. Програмування. Data Science Engineer має володіти мовами програмування Python, R або Java. Важливо мати досвід у програмуванні об'єктно-орієнтованих систем, а також знати принципи розробки програмного забезпечення та метрики якості.
2. Статистика. Data Science Engineer повинен орієнтуватися в статистиці, розуміти різні типи розподілів і машинного навчання. Важливо знати, як залучати ці знання до розв'язання бізнес-проблем.
3. Бази даних. Data Science Engineer варто мати досвід у створенні та роботі з базами даних включно з мовою SQL. Фахівець має бути в курсі, як використовувати бази даних для зберігання та операцій з даними.
4. Обробка даних. Знадобиться досвід у роботі зі структурованими та неструктурованими даними, а також вміння обробляти дані, які отримуються з різних джерел.
5. Візуалізація даних. Data Science Engineer повинен вміти створювати графіки, діаграми та інші візуальні засоби для відображення даних. Потрібно знати, які інструменти можна використовувати для цього та як зробити продукт зрозумілим для користувачів.
6. Машинне навчання. Кваліфікований Data Science Engineer знає алгоритми машинного навчання: класифікацію, кластеризацію, регресію, нейронні мережі та інше.
7. Бізнес-аналітика. Корисно також мати загальне розуміння бізнес-процесів і вимог до даних, а також знати, які підходи використовувати для аналізу даних з точки зору бізнес-потреб та як звітувати про результати.
8. Знання інфраструктури. Фахівцю Data Science Engineer необхідний досвід у роботі з різними інфраструктурними компонентами: хмарними сервісами, серверами та мережами. Потрібно вміти інтегрувати аналітичні системи з інфраструктурою бізнесу.
9. Комунікаційні навички. Серед soft skills варто зазначити здатність знаходити спільну мову з різними зацікавленими сторонами, в тому числі з менеджерами, бізнес-аналітиками та іншими технічними фахівцями. Знадобиться вміння роз'яснювати складні технічні концепції в доступній формі.

Розпочати самостійно чи записатися на курс?

Без жодного бекграунду та профільного курсу потрапити в IT складно, оскільки професія Data Science Engineer потребує серйозної технічної підготовки. Фахівець повинен писати хоча б на Python, володіти основними інструментами автоматизації.

Звісно, можна спробувати самостійно визначити траєкторію навчання, орієнтуючись на Road map професії. Цей підхід допоможе дізнатися, які навички вже вдалося опанували, а які потрібно підтягнути чи вивчити з нуля. Але без курсу доведеться покладатися на власну самодисципліну та мотивацію, щоб досягти реальних успіхів.

Значно надійніший варіант — курс Data Science Engineer в ІТ-Академії. Це можливість здобути важливі знання алгоритмів і структур даних. Курс передбачає виконання практичних завдань, які добре тренують мислення, поглиблюють знання синтаксису мов програмування та їх можливостей. Крім того, курс Data Science Engineer розглядає базові поняття, вчить візуалізації процесу розробки продукту, допоможе розібратися в тому, що таке бази даних і як влаштовані хмарні сервіси. Курс Data Science Engineer створено спеціально для школярів, опановувати професію можна почати вже в 7-11 класах. Курс має чітку навчальну програму, але можливе формування індивідуальної освітньої траєкторії з персональною структурою курсу та переліком необхідних предметів. Якщо є сумніви, чи підійде курс саме вам, можна спробувати безоплатний демодоступ. Ми впевнені, що після 7-денного пробного періоду вам обов’язково захочеться приєднатися до повного курсу Data Science Engineer. До зустрічі на заняттях!