Полезные советы по подбору специалистов Data Science: как определить профессионала

Наверняка вы хоть раз, но слышали, что будущее скрывается за Data Science. Тем не менее, мало кто понимает, что это означает. Поэтому предлагаем разобраться с основами понятия, с особенностями использования и правилами работы в данной сфере. Также следует посмотреть агентство по подбору специалиста в Data Science.

Понятие

Под Data Science следует понимать перечень способов, необходимых для анализирования сведений и поиска наиболее оптимального решения, отталкиваясь от их особенностей. Так, некоторые ошибочно полагают, что Data Science и Big Data представляют собой одной и тоже. Тем не менее, специалисты Data Science работают как с большими, так и с малыми объемами сведений, а Big Data ориентированы лишь на большой объем данных.

Data Science состоит из сбора, хранения и обработки данных, а также ориентирована на поиск сведений, которые особенно полезны для выполнения определенных задач. Тем не менее, далеко не все сведения можно сохранять и осуществлять их обработку, придерживаясь единого метода. Так, некоторые нуждаются в особенном подходе, поскольку имеют более обширный объем.

Когда все сведения будут собраны, необходимо выполнить анализ. Так, специалисты занимаются изучением всех полученных сведений, занимаются их визуализацией, определяют закономерности, формируют определенные гипотезы, а после – занимаются формированием решений, отталкиваясь от полученных данных.

Выбор сотрудников

Специалисты, деятельность которых связана с Data Science, должны иметь определенные знания и навыки:

1. Разбираться в математике.
2. Владеть техническим английским, поскольку основная часть материалов выпускается именно на английском языке.
3. Знать правила работы со статистическими данными.
4. Знать основы программирования, в частности, Python, R и SAS.
5. Понимать, как выполняется работа с определенными базами данных.

Учитывая тип специализации, сотрудник также должен уметь работать с электронными таблицами и инструментами, предназначенными для обработки данных, для получения к ним доступа.

Стоит отметить, что специалист должен пройти обучение. Никто не сможет понять, как устроена сфера, если не будет иметь основные знания и навыки в данной отрасли. Идеально, если специалист будет иметь знания технического бэкграунда, разбираться в статистических данных, знать основы анализа и программирования.