Привет! Переход в сферу data science — это замечательный выбор, и спрос на специалистов в этой области продолжает расти. Вот основные требования, которые обычно предъявляются к кандидатам:
### Образование и знания:
1. **Фундаментальные знания в математике и статистике** — понимание вероятностных распределений, статистических тестов, регрессий и т.д.
2. **Программирование** — знание языков программирования, таких как Python или R. Для работы с большими данными может потребоваться знание SQL, а для обработки данных — библиотеки, такие как Pandas, NumPy и Matplotlib.
3. **Машинное обучение** — понимание основных алгоритмов, таких как линейная регрессия, деревья решений, нейронные сети и т.д. Часто ожидаются знания фреймворков, таких как Scikit-learn, TensorFlow или PyTorch.
4. **Обработка данных и подготовка** — умение чистить, обрабатывать и визуализировать данные, знание инструментов ETL.
5. **Работа с большими данными** — понимание технологий, таких как Hadoop или Spark, будет большим плюсом.
### О soft skills:
1. **Коммуникационные навыки** — умение объяснять сложные концепции простым языком и представлять результаты анализа.
2. **Проблемное мышление** — способность решать нестандартные задачи и находить нестандартные решения.
### Практический опыт:
- **Проекты и портфолио** — наличие опыта работы над реальными проектами (например, через стажировки, учебные проекты или самостоятельные исследования) поможет выделиться.
- **GitHub и Kaggle** — публикация своих проектов и участие в конкурсах могут продемонстрировать ваши навыки.
### Шаги для успешного резюме:
1. **Обновите резюме** — выделите ключевые навыки и проекты, которые связаны с data science.
2. **Курсы и сертификаты** — пройдите онлайн-курсы (например, Coursera, edX, Udacity) и получите сертификаты.
3. **Сетевой контакт** — попробуйте пообщаться с профессионалами в этой области через LinkedIn или на специализированных мероприятиях, таких как митапы и конференции.
4. **Создайте портфолио** — разместите свои проекты на GitHub или создайте сайт, где будете делиться своими исследованиями и анализами.
Успехов вам в переходе в новую, увлекательную область!