Думаете ли вы о смене карьеры или готовитесь к проекту глубокого обучения, разумно понимать, какие виды работы в области науки о данных вас больше всего интересуют.

Три типа ролей специалистов по данным

Большинство вакансий в области науки о данных и глубокого обучения можно отнести к одной из трех категорий. Какой из них вы, и как вы должны преследовать его?

  • Исследователь данных
  • Специалист по данным о продуктах
  • Инженер данных

Исследователь данных

Ученый-исследователь расширяет границы возможного с помощью творчества, математики и экспериментов. Понимание и продвижение теории является обязательным. Вам должно быть комфортно делать то, что вы никогда не делали раньше.

Этот профессионал является математиком и, вероятно, имеет высшее образование в области математики, информатики или машинного обучения. Ученый-исследователь данных создает или переписывает алгоритмы, улучшает их производительность, применимость и диапазон действия. Так продвигаются знания. Предупреждение: вакансии для этой роли встречаются реже и более конкурентоспособны, чем вакансии для других ролей.

Специалисты по исследованию данных могут найти работу в Google Brain, Deep Mind, команде Twitter Cortex, команде Facebook AI Research (FAIR), команде автопилота Tesla, OpenAI и подобных исследовательских лабораториях.

Специалист по данным о товарах

Специалист по данным о продуктах создает модели, чтобы понять различные аспекты взаимодействия пользователей с продуктом, чтобы информировать лиц, принимающих решения, таких как исполнительная команда, менеджеры по продуктам и инженеры. Она также может создавать модели для извлечения информации из производственных и внутренних процессов, например, для прогнозирования движений в цепочке поставок или операций. Она способна ответить на такие вопросы, как:

  • Как пользователи взаимодействуют с продуктом?
  • Какие изменения можно внести для увеличения продаж, повышения безопасности или ускорения обслуживания?

Часто эта роль включает в себя проведение экспериментов, таких как A/B-тесты или многорукие бандиты, чтобы определить, какая функция лучше, привлекательнее или эффективнее. Product Data Scientist работает над постоянным улучшением продукта, используя данные.

Кроме того, многие продукты сегодня включают в себя интеллектуальные компоненты в качестве функций. Подумайте, например, об интеллектуальных уведомлениях и рекомендациях контента в приложениях для социальных сетей. В таких случаях специалист по данным о продуктах напрямую участвует в разработке продукта.

Специалисты по данным о продуктах есть во всех крупных технологических компаниях, таких как Google, Apple, Microsoft, Airbnb, Optimizely, Uber, Lyft и так далее.

Инженер данных

Практически невозможно обрабатывать огромные объемы данных и пользователей без надежной инфраструктуры. Чаще всего компании, которые ищут «специалистов по данным», на самом деле ищут инженера данных. Data Engineer проектирует и строит архитектуру для систем, которые растут и масштабируются. Этот профессионал — разработчик в душе — тот, кто может думать наперед и быть готовым к подводным камням. В этой роли вы будете предотвращать и устранять сбои, перераспределенные ресурсы, классифицировать беспорядочные наборы данных и вообще создавать порядок из хаоса. Их интерес лежит после этапа обучения модели. Их привлекает аспект взаимодействия в реальном времени и предоставления прогнозов миллионам пользователей. Вы готовы к этой роли, когда сможете проектировать архитектуры данных.

Инженеры данных могут найти работу в тех же группах, упомянутых выше, наряду с Uber, Lyft и Netflix.

Изучите, а затем примите решение.

Приведенные выше профили очень разные, и важно понимать, какая роль лучше всего соответствует вашим навыкам, вашему мышлению и тому, что вы любите делать. Если вы не уверены в том, к чему лежит ваше сердце, никогда не помешает иметь небольшой опыт во многих областях. Вместо того, чтобы выбрать один, вы пробуете их все, и вот несколько способов сделать это.

  • Подать заявку на подработку
    Кратковременные подработки, подобные тем, которые вы можете найти на Upwork.com, — отличный способ окунуться в незнакомые области.
  • Работа над личным проектом
    Есть ли проблема с данными, над которой вы всегда хотели поработать? Посвящая несколько часов каждую неделю личному проекту, вы можете расширить свой набор инструментов.
  • Примите участие в конкурсе по науке о данных
    Узнайте, нравится ли вам создавать модели, приняв участие в конкурсе по науке о данных на Kaggle или в хакатоне. Это отличный способ завести друзей и проверить свои навыки и интересы в этой профессии.
  • Обучение онлайн
    Такие сайты, как Udemy, Udacity и Coursera, предлагают курсы для обучения в удобном для вас темпе, что дает вам возможность улучшить свои навыки в свободное время.
  • Пройдите краткий курс или учебный курс
    Самый простой и быстрый способ погрузиться во что-то — это целенаправленное обучение и практика. Короткий курс под руководством инструктора или учебный лагерь позволит вам быстро погрузиться в материал с личным участием.

Когда вы будете готовы погрузиться в глубокое обучение, ознакомьтесь с этими курсами от Catalit и Data Weekends.