Jakie umiejętności powinien posiadać Data Scientist?

Specjaliści od Big Data i Data Science są obecnie niezwykle poszukiwani na rynku pracy IT. Średnie zarobki tych specjalistów wynoszą między 11 000 a 16 000 PLN brutto na umowie o pracę*. Badanie deweloperów Stack Overflow z 2020 roku pokazuje, jak zaledwie 8,1% programistów oprogramowania na całym świecie specjalizuje się w big data i uczeniu maszynowym. Jest to interesująca specjalizacja, w której warto się rozwijać.

Jeśli chcesz dowiedzieć się, jakie umiejętności są szczególnie ważne na stanowisku Data Scientist, ten artykuł jest dla Ciebie. Sprawdź, co powinieneś umieć, aby dostać pracę w tej specjalizacji!

Znajomość języka Python i jego bibliotek

Python jest najpopularniejszym językiem kodowania, który jest wymagany w pracy w branży data science. Jest świetnym wyborem dla naukowców zajmujących się danymi, co potwierdza badanie przeprowadzone przez O’Reilly według którego aż dlatego 40 procent respondentów używa Pythona jako głównego języka programowania.

Ze względu na swoją wszechstronność, możesz używać Pythona do prawie wszystkich kroków związanych z procesami data science. Może on przyjmować różne formaty danych, a Ty za jego pomocą jesteś w stanie szybko importować tabele SQL do swojego kodu.

Jego prosta składnia jest stosunkowo łatwa do nauczenia. Ale co ważniejsze, potrafi on obsługiwać ogromne zbiory danych.

Największą zaletą Pythona jest ogromna liczba dostępnych frameworków i bibliotek związanych z data science, big data, uczeniem maszynowym i sztuczną inteligencją.

Na szczególną uwagę zasługują tu:

• Pandas – pakiet open-source zaprojektowany do łatwego i szybkiego odczytu, manipulacji, agregacji i wizualizacji danych.
• NumPy – biblioteka Pythona ułatwiająca operacje matematyczne na tablicach. Jej głównym zastosowaniem jest wektoryzacja tablic oraz proces przechowywania wartości o tym samym typie danych.
• SciPy – biblioteka zbudowana na bazie NumPy. Zawiera przydatne moduły do matematycznych procedur, takich jak statystyka, interpolacja, optymalizacja, całkowanie czy algebra liniowa.
• Matplotlib – obszerna biblioteka Pythona, która pozwala na tworzenie statycznych, animowanych i interaktywnych wizualizacji danych.
• Seaborn – rozszerzenie Matplotlib, które dostarcza ogromną liczbę wzorców wizualizacyjnych do rysowania atrakcyjnych grafik statystycznych.

Uczenie maszynowe

Jeśli przyjrzysz się wymaganiom występującym w ofertach pracy na stanowisko Data Scientist, w wielu z nich znajdziesz prawdopodobnie wzmiankę o uczeniu maszynowym. Jest to technologia ściśle powiązana z Data Science, która bardzo dynamicznie się rozwija.

Znajomość zarówno Machine Learning, jak i Data Science otworzy Ci furtkę do masy ciekawych i przełomowych projektów, które być może będą miały znaczący wpływ na ludzkie życie.

Aby wyróżnić się spośród innych specjalistów w dziedzinie nauki o danych, warto skupić się na nauce korzystania z technik uczenia maszynowego do rozwiązywania problemów nauki o danych w oparciu o przewidywania kluczowych wyników biznesowych. 

Wizualizacja danych

Wizualizacja danych to graficzne przedstawienie danych przy użyciu elementów wizualnych, takich jak wykresy, grafiki, mapy, infografiki i inne. Znajduje się ona w samym środku analizy technicznej i wizualnego opowiadania historii. W miarę jak big data staje się coraz bardziej integralną częścią biznesu, wizualizacja danych staje się kluczowym narzędziem w nadawaniu sensu ogromnym ilościom danych generowanych każdego dnia. Narzędzia, które do tego służą to m.in. ggplot, d3.js czy Tableau.

Prawdopodobieństwo i statystyka

Data science wykorzystuje algorytmy do wydobywania informacji i spostrzeżeń, a następnie podejmowania świadomych decyzji w oparciu o dane. Dlatego też zadania takie jak analiza, przewidywanie i formułowanie wniosków są nieodłącznym elementem tej pracy.

W rezultacie, zarówno prawdopodobieństwo, jak i statystyka są integralną częścią nauki o danych – i pomogą Ci stworzyć szacunki dla analizy danych, umożliwiając:

• Eksplorację i wydobywanie informacji z danych
• Zrozumienie zależności pomiędzy dwiema zmiennymi
• Odkrywanie anomalii w zbiorach danych
• Przewidywanie przyszłych trendów na podstawie danych historycznych

Krytyczne myślenie

Krytyczne myślenie jest niezwykle cenną umiejętnością w niemalże każdym zawodzie. W przypadku naukowców zajmujących się danymi jest to jednak szczególnie ważne, ponieważ oprócz znajdowania spostrzeżeń, trzeba umieć odpowiednio formułować pytania i rozumieć, jak uzyskane wyniki odnoszą się do biznesu lub prowadzą do kolejnych kroków, które przekładają się na działania.

Krytyczne myślenie jest niezbędne w pracy Data Scientist, aby móc m.in.:

• rozumieć, jakie zasoby są niezbędne do rozwiązania problemu,
• obiektywnie analizować pytania, hipotezy i wyniki,
• móc spojrzeć na problemy z różnych punktów widzenia i perspektyw.

Ważne jest również, aby obiektywnie analizować problemy związane z interpretacją danych, zanim zaprezentuje się opinię. Krytyczne myślenie w dziedzinie nauki o danych oznacza dostrzeganie wszystkich aspektów problemu oraz branie pod uwagę źródła danych.

Myślisz, że praca na stanowisku Data Scientist jest dla Ciebie, ale nie wiesz od czego zacząć? Zapoznaj się z ofertą kursu programowania Python & Data Science w Krakowie i pod okiem naszych trenerów przygotuj się do pracy w tym przyszłościowym zawodzie.

* Źródło dot. zarobków Data Scientist: No Fluff Jobs