2025-09-05 04:02:05
🌶 Десять років тому Harward Business Review назвав Data Science "найсексуальнішою професією XXI століття"! І схоже, наука про дані не збирається поступатися цим титулом, адже за прогнозами аналітиків до 2029 року галузь зростатиме швидше, ніж будь-яка інша технологічна сфера.
❓ Що вчити та які навички опановувати початківцям в науці про дані, щоби вправно перетворювати величезні масиви "сирої" інформації на корисні інсайти для бізнесу? Ділимося порадами експертів-практиків ЕРАМ, які виділили п'ять груп ключових навичок для перших кроків у Data Science ⬇️
1️⃣ Лінійна алгебра та теорія ймовірностей. Мабуть кожен хоч раз запитував себе, чи застосовуються інтеграли і логарифми в реальному житті. Математика — це основа Data Science, і тому математичні знання постійно будуть потрібні на практиці.
2️⃣ Основи програмування на Python або R та знання статистики є ключовими для аналізу та моделювання даних.
3️⃣ Обробка та дослідження даних. Вміння очищати, перетворювати та досліджувати дані є ключовим для фахівця з Data Science. Зазвичай це робиться за допомогою інструментів на кшталт Pandas та SQL, тому розпочинай знайомство з ними якомога раніше.
4️⃣ Розуміння основних алгоритмів машинного навчання. На початках ніхто не вимагає глибокого розуміння складних моделей, але базове знайомство з поняттями регресії, кластеризації, класифікації, нейронними мережами та фреймворками на кшталт TensorFlow, Scikit-learn, PyTorch полегшить входження до світу науки про дані.
5️⃣ Аналітичні здібності та навички критичного мислення. Вміння ставити правильні питання є запорукою отримання потрібних відповідей. Саме тому спеціалісти з роботи з даними повинні вміти розбивати складну бізнес-проблему на окремі компоненти та покроково шукати рішення на основі даних.
❓ І… бонус! ⣄⢅⠪⢌⠆⢄⢠⡤⠢⡃⡅⠓⠆ ⢤⢌⢌⠑⡔⠖⠸⠑ ⠊⢅⠃⢊⠴⠜⣐⠸⢈⣐⠱⠊ ⠩⢌⠒⡠⡆ ⢄⠎ ⡒⢘⢃⡘⢅⠉⠪⢠⡤⠓⢡⢂ Так, Data Science — це не лише про цифри. Інженери з Data Science повинні чітко та зрозуміло доносити важливу інформацію до всіх зацікавлених сторін, включно з тими, хто не має глибокого розуміння технологій. Тому вміння пояснювати складні концепції простими словами та візуалізувати висновки за допомогою інструментів типу Matplotlib, Seaborn або Tableau є надзвичайно важливим.
⚛️ Ну що, як тобі перспектива роботи на перетині математики, програмування та бізнесу? Зробити перший крок у цьому напрямі просто — реєструйся на програму з Data Science 👉 https://epa.ms/t-4988
Чекаємо на навчанні! 🧑🎓
❓ Що вчити та які навички опановувати початківцям в науці про дані, щоби вправно перетворювати величезні масиви "сирої" інформації на корисні інсайти для бізнесу? Ділимося порадами експертів-практиків ЕРАМ, які виділили п'ять груп ключових навичок для перших кроків у Data Science ⬇️
1️⃣ Лінійна алгебра та теорія ймовірностей. Мабуть кожен хоч раз запитував себе, чи застосовуються інтеграли і логарифми в реальному житті. Математика — це основа Data Science, і тому математичні знання постійно будуть потрібні на практиці.
2️⃣ Основи програмування на Python або R та знання статистики є ключовими для аналізу та моделювання даних.
3️⃣ Обробка та дослідження даних. Вміння очищати, перетворювати та досліджувати дані є ключовим для фахівця з Data Science. Зазвичай це робиться за допомогою інструментів на кшталт Pandas та SQL, тому розпочинай знайомство з ними якомога раніше.
4️⃣ Розуміння основних алгоритмів машинного навчання. На початках ніхто не вимагає глибокого розуміння складних моделей, але базове знайомство з поняттями регресії, кластеризації, класифікації, нейронними мережами та фреймворками на кшталт TensorFlow, Scikit-learn, PyTorch полегшить входження до світу науки про дані.
5️⃣ Аналітичні здібності та навички критичного мислення. Вміння ставити правильні питання є запорукою отримання потрібних відповідей. Саме тому спеціалісти з роботи з даними повинні вміти розбивати складну бізнес-проблему на окремі компоненти та покроково шукати рішення на основі даних.
❓ І… бонус! ⣄⢅⠪⢌⠆⢄⢠⡤⠢⡃⡅⠓⠆ ⢤⢌⢌⠑⡔⠖⠸⠑ ⠊⢅⠃⢊⠴⠜⣐⠸⢈⣐⠱⠊ ⠩⢌⠒⡠⡆ ⢄⠎ ⡒⢘⢃⡘⢅⠉⠪⢠⡤⠓⢡⢂ Так, Data Science — це не лише про цифри. Інженери з Data Science повинні чітко та зрозуміло доносити важливу інформацію до всіх зацікавлених сторін, включно з тими, хто не має глибокого розуміння технологій. Тому вміння пояснювати складні концепції простими словами та візуалізувати висновки за допомогою інструментів типу Matplotlib, Seaborn або Tableau є надзвичайно важливим.
⚛️ Ну що, як тобі перспектива роботи на перетині математики, програмування та бізнесу? Зробити перший крок у цьому напрямі просто — реєструйся на програму з Data Science 👉 https://epa.ms/t-4988
Чекаємо на навчанні! 🧑🎓