Сачин достиг стадии застоя в своей карьере менеджера по маркетингу. Несмотря на то, что он был отличным исполнителем, ничто больше не привлекало его в его маркетинговой работе. Он отчаянно хотел сменить карьеру на что-то более сложное; что-то, что может стать поворотным моментом в его карьере. Сачин знал, что наука о данных рекламируется как самая горячая карьера 21-го века, и различные упоминания о роли специалиста по данным в социальных сетях, новостных сайтах и ​​порталах по трудоустройству очаровали его. Он хорошо разбирался в математике и числах, а также обладал отличными аналитическими способностями менеджера по маркетингу. Однако он не был специалистом в области ИТ, и это омрачило его желание стать специалистом по данным.

Как и у Сачина, у многих кандидатов может быть такая нерешительность. Однако этот страх далек от реальности. Иногда даже очень небольшое сдерживание и нерешительность могут создать огромную пропасть между нами и нашими мечтами. Поэтому мы предлагаем вам отбросить эти страхи и взглянуть на вещи объективно.

Изучение науки о данных начинается с множества ключевых вопросов, включая этот:

«Нужно ли мне знать программирование, чтобы стать специалистом по данным?» Другой распространенный вопрос: «Каковы предварительные условия для изучения науки о данных?» Понимание предварительных условий для изучения науки о данных — обширная тема, но мы рассмотрим все, что вам нужно знать о программировании как о желательном, но не обязательном навыке, чтобы начать работу с данными. наука.

Давний миф, в который верят многие люди, заключается в том, что наука о данных предназначена только для людей, которые являются экспертами в области программирования. Хотя это правда, что многие фанаты программирования выбирают карьеру в области науки о данных, изучение науки о данных предназначено не только для тех, кто обладает знаниями в области программирования. Есть много замечательных специалистов по корпоративным данным, которые начали свою карьеру в науке о данных, не имея опыта программирования. Мы здесь, чтобы развенчать все мифы индустрии науки о данных и выяснить, что действительно важно для того, чтобы стать специалистом по данным.

Вы сидите перед компьютером? Здорово. Я собираюсь рассказать вам кое-что, что может шокировать вас.

Вам не нужно быть опытным программистом, чтобы стать специалистом по данным.

По словам DJ Patil, главного специалиста по обработке и анализу данных в США, «желание проникнуть глубже поверхности проблемы, найти вопросы, лежащие в ее основе, и преобразовать их в очень четкий набор гипотез, которые можно проверить ” обязателен для любого начинающего специалиста по данным.

Отсутствие навыков программирования не должно мешать людям рассматривать возможность карьеры в области науки о данных. В последнее время появилось опасение, что для того, чтобы стать специалистом по данным, он должен быть отличным программистом. Это все равно, что сказать, что, чтобы плавать в море, нужно быть рыбой. Есть несколько других существ, которые умеют плавать и не являются рыбами. Любая организация, желающая нанять специалиста по данным, нуждается в ком-то с разнообразным набором навыков, а не только в программировании.

Без сомнения, программирование является важным навыком для работы специалиста по данным, но это не означает, что вы должны быть твердолобым программистом, чтобы продолжить карьеру в области науки о данных. Отраслевые эксперты признают, что любой, кто чувствует себя комфортно и понимает основы программирования, такие как циклы, функции, if-else и логика программирования, может стать успешным специалистом по данным. Быть хорошим программистом — очень предпочтительный навык для специалиста по данным, но не обязательный. Тогда как насчет таких людей, как Сачин, которые так и не научились программировать в школьные годы или на выпускном. Разве они не могут стать учеными данных?

В связи с быстрым ростом спроса на специалистов по данным во всем мире и наличием 97 000 рабочих мест в области обработки данных и аналитики только в Индии многие люди заинтересованы в том, чтобы стать учеными данных, но не имеют никакого представления о программировании. У нас есть для вас хорошая новость. Неспециалисты по ИТ также могут стать учеными данных, независимо от их уровня навыков программирования. Если у вас есть любовь к вероятности и статистике и вы достаточно комфортно изучаете любые новые языки программирования, используя ресурсы, доступные в Интернете, — вы можете стать «Супергероем Data Scientist».

Специалист по данным выявляет бизнес-проблему, работает с заданным набором данных, анализирует его с разных точек зрения, создает модели машинного обучения для визуализации и прогнозирования результатов и создает историю, чтобы донести информацию до заинтересованных сторон. Итак, мы видим, что работа специалиста по данным включает в себя в основном навыки моделирования, коммуникативные навыки, деловую хватку и аналитические навыки, которые стоят выше навыков технического программирования.

Единственный важный и обязательный навык, которым должен обладать успешный специалист по данным, — это способность анализировать данные и извлекать из них значимые выводы. Это не означает, что программирование не является полезным навыком для изучения данных. Знание того, как писать сценарии на Python или R, или понимание того, как работают SQL-запросы, определенно поможет вам в вашей карьере в науке о данных. Тем не менее, отсутствие навыков программирования не должно мешать начать новую карьеру в области науки о данных.

Какие базовые языки программирования для обработки данных следует освоить в первую очередь?

Требуемые навыки программирования зависят от того, в какой области аналитики или науки о данных вы, вероятно, будете работать. Если вам нужна помощь в выборе идеального пути в науке о данных, я рекомендую обратиться к одному из наших карьерных коучей, который поможет вам принять правильное решение.

Многие крупные транснациональные компании используют SQL в своей деятельности и применяют стратегию работы с данными, требующую от вас наличия устаревших навыков, таких как SQL, если вы хотите управлять базами данных. Вы также можете расширить свои навыки SQL, сосредоточив внимание на других навыках работы с данными, таких как сбор, хранение и управление данными, если вы хотите делать гораздо больше с данными, которые вы собираете и которые у вас уже есть.

Если вы планируете использовать эти данные и выполнять аналитику, моделирование и визуализацию данных, рассмотрите возможность изучения языка программирования для обработки данных, Python или R, для работы с большими наборами данных. Если вы хотите преобразовать статические визуализации в интерактивные, создавая отчеты и онлайн-панели мониторинга, вам помогут знания HTML и JavaScript.

Советы для непрограммистов, изучающих науку о данных

  • Научитесь использовать инструменты с графическим интерфейсом

Если вы не любите программировать или не являетесь опытным программистом, то первое, что вы можете сделать, — это освоить использование инструментов с графическим интерфейсом. Существует множество инструментов обработки данных с графическим интерфейсом (начиная со скромного Microsoft Excel и заканчивая сложными инструментами, такими как Rattle, Auto-Weka или Tableau), которые исключают программирование и предоставляют удобный интерфейс, который поможет любому, кто обладает базовыми знаниями алгоритмов. Инструменты довольно просты в использовании для создания высококачественных моделей машинного обучения без программирования. Большинство этих инструментов с графическим интерфейсом доступны бесплатно и позволяют анализировать и представлять данные в виде графиков, диаграмм и другой специальной графики. Чтобы эффективно использовать эти инструменты, не обязательно обладать отличными способностями к программированию, скорее помогают навыки визуализации.

  • Стань отличным рассказчиком

«Числа могут рассказать важную историю. Они полагаются на то, что вы дадите им ясный и убедительный голос». – Стивен Фью.

Если вы думаете, что важные бизнес-решения зависят от данных и других количественных факторов, вы ошибаетесь. Даже после того, как модель машинного обучения построена и анализ подготовлен людьми, имеющими опыт программирования, кто-то должен передать результаты заинтересованным сторонам, которые не понимают чепухи статистических моделей или языков программирования. Чтобы быстрее убедить заинтересованные стороны, вокруг идей должна быть соткана история. Вы можете стать тем человеком с отличными навыками рассказывания историй, даже если вам не хватает навыков программирования.

  • Завоюйте доверие с помощью деловой хватки

Вы эксперт в области страхования или имеете большой опыт работы в сфере розничной торговли? У вас есть повод для радости. У вас определенно есть знания о хитростях и тонкостях бизнеса, чем у любого другого опытного программиста. Если вы являетесь опытным экспертом в какой-либо конкретной области (страхование, электронная коммерция, розничная торговля, здравоохранение и т. д.), то вы будете очень ценным ресурсом для любой организации. Никакая степень экспертных знаний в области программирования не может в течение длительного времени превзойти деловую хватку в конкретной области. Максимально используйте свой опыт и навыки в предметной области и станьте палочкой-выручалочкой в ​​науке о данных.

Сегодня мантра успеха, позволяющая получить ведущую должность специалиста по данным в любой организации, звучит так: «Чем больше вы знаете, тем лучше». Хотя организации ценят профессионалов со специальными знаниями в области программирования, они более склонны нанимать кандидатов, обладающих разнообразными навыками. Менеджер по маркетингу с хорошими знаниями в области бизнеса, отличным пониманием математики и чисел, статистическими знаниями и выдающимися маркетинговыми навыками определенно будет предпочтительнее кандидата, обладающего только специализированными экспертными навыками программирования. Итак, если вы не программист и хотите продолжить карьеру в области науки о данных, есть несколько причин для радости, даже если у вас нет специальных навыков программирования. Развивайте разнообразный набор навыков, упомянутых выше, чтобы стать успешным специалистом по данным. Как я упоминал в начале статьи, чтобы плавать, не обязательно быть рыбой. Чтобы стать великим специалистом по корпоративным данным, вам не нужно быть заядлым программистом.

Планируя вознаграждающую карьеру, такую ​​как работа специалиста по обработке и анализу данных, вам следует обратиться за советом к отраслевым экспертам или консультантам по вопросам карьеры относительно знаний, набора навыков, доступных должностей и любой другой ценной информации. Собрав необходимую информацию, оцените и создайте график того, какие языки программирования вы хотите изучить и как этого достичь. Ищете хорошо продуманный карьерный путь для изучения науки о данных? Ознакомьтесь с разделом Карьерный путь в науке о данных от Springboard, который дает вам все базовые навыки в области науки о данных, необходимые для того, чтобы сделать шаг в мир науки о данных.