Вернуться в каталог собеседований

DATA SCIENCE с НУЛЯ - Скиллы, задачи, зарплаты в DS. Отличия data science от АНАЛИТИКИ ДАННЫХ?

Обзор задач Data Scientist, подготовки данных и базовых требований к роли. Зарплаты и вакансии показаны на примерах 2022 года; полезная часть посвящена профессии и навыкам.

Направление
Data Science
Формат
Видео
Длительность
18:29
Noukash
  • Опубликовано на YouTube:
  • Просмотры на YouTube: 128,4 тыс.
  • Лайки на YouTube: 4,1 тыс.
Открыть на YouTube

Таймлайн

Коротко о видео

Вводный обзор профессии Data Scientist: задачи, отличие от аналитика данных, обучение и требования вакансий. Автор отдельно обсуждает работу с моделями, интерпретацию результатов и то, какие знания нужны для осмысленного применения инструментов.

Затронутые темы

Data ScienceМашинное обучениеВыбор профессии

Что взять на заметку

  • Data Scientist не только строит модель: в задачи входят подготовка данных, выбор метрики, проверка качества и объяснение результата бизнесу.
  • Готовая модель может выглядеть как чёрный ящик, но без понимания алгоритмов и ограничений нельзя надёжно интерпретировать её вывод.
  • Смотрите на реальные вакансии и отделяйте неизменную базу роли от устаревающих зарплатных примеров и требований конкретной компании.

Рекомендуем посмотреть