6 советов, которые спасут специалиста Data Science
Устроиться на работу, связанную с анализом данных, – просто. Лучшие советы, которые спасут начинающего специалиста Data Science.
Вот ключевые моменты, которые сделают вам карьеру в Data Science.
1. Работайте с облачными вычислениями
Многие компании ищут спецов с опытом работы в облачных вычислительных средах, потому что эти платформы предоставляют инструменты масштабирования процессов. Вы будете использовать облачную платформу, такую как Amazon Web Services (AWS) или Google Cloud Platform (GCP) в своей повседневной работе.
Хорошей новостью является то, что многие из этих платформ предоставляют бесплатные тарифы для ознакомления с платформой. Например, в AWS есть бесплатные экземпляры EC2 и использование сервисов вроде Lambda. Так вы быстро освоитесь в работе с нужными платформами.
Главный совет − пробуйте разные функции на платформах и смотрите, сможете ли вы использовать инструменты, с которыми уже знакомы, для обучения и развертывания моделей.
Создавайте наборы данных
На академических курсах и соревнованиях часто предоставляется чистый набор данных, чтобы на этой основе создать новую модель. Для реальных проектов необходимо выполнять объединение данных, чтобы подготовить их для анализа или моделирования.
Вам стоит подготовиться и заранее создать набор данных. Это может включать веб-скрапинг, выборку с конечной точки (например, steamspy) или объединение различных источников в новый набор. Это как нельзя лучше демонстрирует вашу способность выполнять поиск на новом наборе данных.
Объединяйте
Один из навыков, который нравится работодателям, − симбиоз работы разных компонентов или систем для выполнения задачи. В Data Science нет четкого пути к созданию модели: вам может потребоваться создать что-то уникальное, дабы система заработала.
Объедините системы или компоненты для улучшения эффективности рабочего процесса. Это может включать в себя инструменты вроде Airflow для образования прототипа конвейера данных, создание моста между системами, использование GCP DataFlow для извлечения данных из BigQuery, применение прогнозной модели и сохранение результатов в Cloud Datastore.
Настраивайте сервисы
Как специалисту по обработке данных, вам нужно будет давать то, что смогут использовать другие отделы компании. Например, приложение Flask, которое предоставляет результаты модели глубокого обучения. Создание прототипов сервисов позволит другим командам быстрее работать с вашими продуктами данных.
Итак, научитесь работать с Flask или Gunicorn, а также создавать интерактивные приложения с Dash. Полезно попробовать настроить один из этих сервисов в экземпляре Docker.
Визуализируйте
Хотя ключевым в проекте является результат, часто необходимо сначала привлечь внимание аудитории, прежде чем слушатели поймут, почему анализ или модель важны. Изучите инструменты визуализации для создания презентаций.
Это также будет полезно при создании портфолио работ.
Разработайте white-paper
Ещё одним из полезных навыков является способность объяснять суть проектов в форме white-paper. Там содержится информация о том, как можно использовать работу, предоставляются подробные сведения о методологии и результатах. Это нужно, чтобы сделать исследование понятным для широкой аудитории, и другие могли на него опираться.
Ведение блога − отличный способ улучшить навыки объяснения технических особенностей. Пишите статьи по науке о данных для широкой аудитории, а потом изучите обратную связь: читатели должны быть удовлетворены тем, как вы пишете.
Заключение
Наука о данных требует практического опыта работы с ряда инструментов. К счастью, многие из этих инструментов становятся все более доступными, так что устроиться на работу сегодня на порядок проще, чем раньше.
Понравилась подборка советов для специалиста по Data Science? Вас заинтересует:
- Как изучать Data Science в 2019: ответы на частые вопросы
- Data Science за 3 месяца: эффективный учебный план
- 6 шагов, которые помогут стать специалистом по Data Science
Источник: 6 советов, которые спасут специалиста по Data Science на Towards Data Science