Jak zacząć karierę w Data Science?

W dzisiejszych czasach dane mają ogromne znaczenie. Są wykorzystywane właściwie w każdej dziedzinie i branży. Firmy świadome potęgi danych zyskują ogromną przewagę nad konkurencją. Aby wykorzystać dane do podejmowania odpowiednich decyzji biznesowych (i nie tylko), trzeba je najpierw zebrać, przetworzyć i wyciągnąć trafne wnioski. Umożliwia to stworzenie odpowiednich modeli, pozwalających przewidzieć rozwój wydarzeń i w porę na nie reagować. I właśnie dlatego specjaliści Data Science są rozchwytywani na rynku pracy, a ich wynagrodzenia są jednymi z najwyższych w całej branży IT.

Kurs Jak zacząć karierę w Data Science

5.0

(1 opinii)

Rozpocznij karierę jako specjalista przetwarzania danych. Poznaj możliwe ścieżki rozwoju i przydatne narzędzia w Data Science, Data Engineering i AI. Dowiedz się więcej

Co to jest Data Science i kim jest Data Scientist?

W najprostszym tłumaczeniu z języka angielskiego Data Science jest po prostu nauką o danych. W rzeczywistości jednak, trudno znaleźć w języku polskim odpowiednie określenie dla Data Science, która jest bardzo szeroką dyscypliną, łączącą w sobie zagadnienia z wielu różnych dziedzin. Czym więc zajmuje się Data Scientist? Najprościej rzecz ujmując zajmuje się pozyskiwaniem danych, ich przetwarzaniem, analizą, tworzeniem wizualizacji, a nawet skutecznych modeli predykcyjnych, ułatwiających podejmowanie trafnych decyzji. Wykorzystuje do tego zaawansowane rozwiązania - sztuczną inteligencję, uczenie maszynowe, czy systemy uczące się.

Jakie umiejętności musi posiadać Data Scientist?

Data Scientist musi posiadać kompetencje zarówno programisty, jak i analityka danych. Najczęściej wykorzystywanym językiem programowania w Data Science jest Python (więcej na temat języka Python przeczytasz tutaj), który posiada szereg przydatnych bibliotek, wykorzystywanych w pracy z danymi. Jakie umiejętności są często wymagane na stanowisku Data Scientist?

• umiejętność pracy z relacyjnymi i nierelacyjnymi bazami danych (SQL i NoSQL),
• umiejętność przetwarzania i wizualizacji danych,
• znajomość języka Python i podstawowych bibliotek (m.in. Pandas, NumPy),
• znajomość narzędzi wykorzystywanych w codziennej pracy Data Engineer’ów (m.in. Hadoop, Hive, Kafka),
• znajomość zagadnień związanych z Machine Learningiem i Deep Learningiem, m.in. podstawowych frameworków, wykorzystywanych w uczeniu maszynowym np. PyTorch i Tensorflow.
• znajomość technologii cloud np. AWS (Amazon Web Services).

Poza tym każdy Data Scientist powinien rozumieć podstawowe zagadnienia statystyczne i matematyczne i posiadać dobrze rozwinięte umiejętności komunikacyjne, które pozwolą w jasny sposób przekazywać wyniki skomplikowanych analiz. Bardzo częstym wymogiem jest również dobra znajomość języka angielskiego. Oczywiście, żeby ubiegać się o pierwsze stanowisko związane z Data Science nie musisz już na starcie posiadać zaawansowanej wiedzy o wykorzystywanych narzędziach i technologiach. Warto mieć jednak ogólną wiedzę i rozeznanie, do czego dane narzędzia służą i jak się ich używa.

Poza tym w obrębie Data Science, masz do wyboru kilka różnych ścieżek rozwoju, które w pewnym stopniu będą się różnić wymaganiami i wykorzystywanymi technologiami. Przykładowe stanowiska mocno związane z Data Science to:

• Data Scientist,
• Machine Learning Engineer,
• MLOps Engineer,
• Data Engineer.

Jeżeli chciałbyś wejść do świata danych i dać sobie szansę na pracę w jednej z najszybciej rozwijających się dziedzin w branży IT koniecznie dowiedz się więcej o charakterystyce pracy na wyżej wymienionych stanowiskach. Czujesz się nieco zagubiony i nie wiesz od czego zacząć? Nie szkodzi, mamy dla Ciebie idealne rozwiązanie - Kurs Jak zacząć karierę w Data Science.

Co da Ci Kurs Jak zacząć karierę w Data Science?

• Dowiesz się jak rozpocząć karierę w Data Science, AI i Data Engineering.
• Poznasz specyfikę pracy, możliwe ścieżki kariery i dobre praktyki pracy przy projektach związanych z danymi.
• Zobaczysz praktyczne wykorzystanie wielu narzędzi używanych przez specjalistów związanych z danymi.
• Zdobyta wiedza pozwoli Ci znacznie łatwiej wejść do świata danych, poznać specyfikę konkretnych stanowisk i wybrać najlepszą ścieżkę rozwoju dla siebie!

Kurs prowadzi Paweł Pęczek, pasjonat nowych technologii i Data Scientist, który doświadczenie zawodowe zdobywał pracując nad projektami związanymi przede wszystkim z Computer Vision, rozwojem autonomicznych samochodów i automatyzacją procesów biznesowych przy pomocy Deep Learning’u. Prywatnie pasjonuje się filmem i próbuje opanować taniec towarzyski.

Kurs Jak zacząć karierę w Data Science

5.0

(1 opinii)

Rozpocznij karierę jako specjalista przetwarzania danych. Poznaj możliwe ścieżki rozwoju i przydatne narzędzia w Data Science, Data Engineering i AI. Dowiedz się więcej