Теперь Кью работает в режиме чтения

Мы сохранили весь контент, но добавить что-то новое уже нельзя

Что нужно знать, чтобы попасть на работу data scientist сразу после института?

Бизнес и менеджментКарьера+2
Алиса Рахутина
  · 3,8 K
Выпускница Физтеха, работаю в Академии Яндекса  · 29 авг 2019

В первую очередь, нужно знать основные разделы высшей математики, математическую статистику, иметь базовые навыки программирования и анализа данных. Это необходимый набор для джуна. Как только вы начинаете метить на позицию выше, список требований, конечно, расширяется. Набор необходимых скиллов и инструментов будет во многом зависеть от задач конкретной компании.

Как правило, в Data Science используют SQL, Python, для сложных вычислений — C/C++. Хороший уровень английского поможет быстрее расти за счет чтения профессиональной литературы и общения с другими профессионалами отрасли.

От начинающего специалиста по Data Science работодатель ждет:

  • базовое знание математической статистики, алгоритмов машинного обучения;
  • навыки подготовки данных к анализу с помощью библиотек;
  • способность выбрать подходящий алгоритм под задачу и создать модель на его основе;
  • умение защитить эффективность модели;
  • способность успешно внедрить ее в процесс или продукт.
    Больше про профессию датасаентиста рассказали в статье Яндекс.Практикума на Академии Яндекса.

Опять этот яндекс. Вас слишком много, унялись бы. Из каждой дырки яндекс свою рекламу впаривает. Забивая на свои же правила.

Data Analyst, M Eng (Cornell U), MA (Ball State U), BSc (Donetsk National U)  · 6 авг 2015
Хорошее знание статистики, оптимизации, теории вероятностей, баз данных, навыки программирования (не обязательно быть суперкодером, но желательно знать SAS/R/SPSS, один из скриптовых языков типа Python, уметь писать запросы на SQL). Это базовый уровень знаний, необходимый для любого анализа данных. Если предполагается специализация, желательно понимать и ту сферу, где пр... Читать далее

Добрый день!

Нужно обязательно знать основы статистики и для начала один из двух языков программирования R или Python. Эти два языка распространены и решают много задач связаных с Data Science. К тому же у них большое сообщество и огромное количество курсов для разного уровня специалистов.