Какие навыки нужны для Data Science Engineer: обзор ключевых компетенций

На курсе Data Science Engineer мы подчеркиваем, что дата-инженер — это человек, умеющий все: программировать, работать с базами данных, проводить несложную аналитику и даже самостоятельно создавать приложения. Давайте исследовать вместе, что на самом деле нужно знать, чтобы стать настоящим профи, и как в этом поможет курс Data Science Engineer.

В чем придется разобраться?

Требования к уровню профессиональных навыков Data Science Engineer во многом зависят от того, где придется работать специалисту. Например, в крупных корпорациях важно разбираться в математике и статистике. Маркетплейсам и медиакомпаниям нужны эксперты по разработке рекомендательных систем, а ритейлы держат курс на разработку программного обеспечения машинного зрения.

Какие навыки следует развивать?

Data Science Engineer нужно многое уметь и знать, чтобы успешно выполнять свои обязанности, но всему можно научиться на курсе. Рассмотрим ключевые компетенции.

1. Программирование. Data Science Engineer должен владеть языками программирования Python, R или Java. Важно иметь опыт программирования объектно-ориентированных систем, а также знать принципы разработки программного обеспечения и метрики качества.
2. Статистика. Data Science Engineer должен ориентироваться в статистике, понимать разные типы распределений и машинного обучения. Важно знать, как использовать эти знания в решении бизнес-проблем.
3. Базы данных. Data Science Engineer следует иметь опыт в создании и работе с базами данных, включая язык SQL. Специалист должен быть в курсе, как использовать базы данных для хранения и операций с данными.
4. Обработка данных. Потребуется опыт работы со структурированными и неструктурированными данными, а также умение обрабатывать данные, получаемые из разных источников.
5. Визуализация данных. Data Science Engineer должен уметь создавать графики, диаграммы и другие визуальные средства для отображения данных. Нужно знать, какие инструменты можно использовать для этого и как сделать продукт понятным пользователям.
6. Машинное обучение. Квалифицированный Data Science Engineer знает алгоритмы машинного обучения: классификацию, кластеризацию, регрессию, нейронные сети и прочее.
7. Бизнес-аналитика. Полезно также иметь общее понимание бизнес-процессов и требований к данным, а также знать, какие подходы использовать для анализа данных с точки зрения бизнес-потребностей и как отчитываться о результатах.
8. Знание инфраструктуры. Специалисту Data Science Engineer необходим опыт работы с различными инфраструктурными компонентами: облачными сервисами, серверами и сетями. Следует уметь интегрировать аналитические системы с инфраструктурой бизнеса.
9. Коммуникационные навыки. Среди soft skills следует отметить способность находить общий язык с разными заинтересованными сторонами, в том числе с менеджерами, бизнес-аналитиками и другими техническими специалистами. Потребуется умение разъяснять сложные технические концепции в доступной форме.

Начать самостоятельно или записаться на курс?

Без бэкграунда и профильного курса попасть в IT сложно, поскольку профессия Data Science Engineer нуждается в серьезной технической подготовке. Специалист должен писать хотя бы на Python, владеть основными инструментами автоматизации.

Естественно, можно попытаться самостоятельно определить траекторию обучения, ориентируясь на Road map профессии. Этот подход поможет узнать, какими навыками уже удалось овладеть, а какие нужно подтянуть или выучить с нуля. Но без курса придется полагаться на собственную самодисциплину и мотивацию, чтобы добиться реальных успехов.

Более надежный вариант — курс Data Science Engineer в ІТ-Академии. Это возможность получить важные знания алгоритмов и структур данных. Курс предполагает выполнение практических заданий, хорошо тренирующих мышление, углубляющих знание синтаксиса языков программирования и их возможностей. Кроме того, курс Data Science Engineer рассматривает базовые понятия, учит визуализации процесса разработки продукта, поможет разобраться в том, что такое базы данных и как устроены облачные сервисы.

Курс Data Science Engineer создан специально для школьников, осваивать профессию можно начинать уже в 7-11 классах. Курс имеет четкую учебную программу, но возможно формирование индивидуальной образовательной траектории с персональной структурой курса и перечнем необходимых предметов. Если есть сомнения, подойдет ли вам курс, можно попробовать бесплатный демодоступ. Мы уверены, что после 7-дневного пробного периода вам непременно захочется присоединиться к полному курсу Data Science Engineer. До встречи на занятиях!