Устроиться после прохождения наших курсов на младшую позицию специалиста по данным — реально. Но недостаточно просто использовать ваши базовые знания. Что делать дальше? 🤷♂️
● Облачные платформы
Облачные платформы, такие как Amazon Web Services (AWS) или Google Cloud Platform (GCP) в своей повседневной работе предоставляют инструменты масштабирования процессов. Подобный опыт работы позволит вам стать более ценным специалистом.
● Наборы данных
Для упрощения процесса анализа и обработки данных необходимо выполнить их объединение. Оно может включать веб-скрапинг, выборку с конечной точки (например, steamspy) или объединение различных источников в новый набор. Этот навык продемонстрирует вашу способность выполнять поиск на новом наборе данных.
● Сервисы
Как специалисту по обработке данных, вам нужно будет давать то, что смогут использовать другие отделы компании. Научитесь работать с Flask или Gunicorn, а также создавать интерактивные приложения с Dash. Полезно попробовать настроить один из этих сервисов в экземпляре Docker.
● Визуализация
Тут все очевидно — визуализация поможет подытожить результаты вашей работы, объяснить их коллегам и донести, почему ваш анализ или модель важны. Это также будет полезно при создании портфолио работ.
● Обратная связь
Чтобы сделать ваше исследование понятным для широкой аудитории, заведите блог — это отличный способ улучшить навыки объяснения технических особенностей. Пишите статьи по науке о данных для широкой аудитории, а потом изучите обратную связь: читателям должно быть понятно, о чем вы пишете.
● Улучшение рабочего процесса
Ваша мультизадачность и новые навыки — это ключ к успеху. В Data Science нет четкого пути к созданию модели: вам может потребоваться создать что-то уникальное, чтобы система заработала. Объедините системы или компоненты для улучшения эффективности рабочего процесса. Освойте инструменты вроде Airflow, GCP DataFlow или Cloud Datastore.
● Облачные платформы
Облачные платформы, такие как Amazon Web Services (AWS) или Google Cloud Platform (GCP) в своей повседневной работе предоставляют инструменты масштабирования процессов. Подобный опыт работы позволит вам стать более ценным специалистом.
● Наборы данных
Для упрощения процесса анализа и обработки данных необходимо выполнить их объединение. Оно может включать веб-скрапинг, выборку с конечной точки (например, steamspy) или объединение различных источников в новый набор. Этот навык продемонстрирует вашу способность выполнять поиск на новом наборе данных.
● Сервисы
Как специалисту по обработке данных, вам нужно будет давать то, что смогут использовать другие отделы компании. Научитесь работать с Flask или Gunicorn, а также создавать интерактивные приложения с Dash. Полезно попробовать настроить один из этих сервисов в экземпляре Docker.
● Визуализация
Тут все очевидно — визуализация поможет подытожить результаты вашей работы, объяснить их коллегам и донести, почему ваш анализ или модель важны. Это также будет полезно при создании портфолио работ.
● Обратная связь
Чтобы сделать ваше исследование понятным для широкой аудитории, заведите блог — это отличный способ улучшить навыки объяснения технических особенностей. Пишите статьи по науке о данных для широкой аудитории, а потом изучите обратную связь: читателям должно быть понятно, о чем вы пишете.
● Улучшение рабочего процесса
Ваша мультизадачность и новые навыки — это ключ к успеху. В Data Science нет четкого пути к созданию модели: вам может потребоваться создать что-то уникальное, чтобы система заработала. Объедините системы или компоненты для улучшения эффективности рабочего процесса. Освойте инструменты вроде Airflow, GCP DataFlow или Cloud Datastore.