Обучение профессии специалиста по Data Science по онлайн-курсам

Data Science: глубокое обучение

1 час

Бесплатно

Профессия специалист по Data Science

8 месяцев

90 000 ₽

Курс по математике для Data Science

2 месяца

29833 ₽

17 900 ₽

-40%

Специалист Data Scientist

18 месяцев

8167 ₽

в месяц

4 900 ₽

-40%

Профессия Data Scientist: анализ данных

9 месяцев

131667 ₽

79 000 ₽

-40%

Machine Learning Pro + Deep Learning

5 месяцев

79900 ₽

39 900 ₽

-50%

Профессия Data Scientist

24 месяца

22500 ₽

в месяц

11 250 ₽

-50%

Полный курс по Data Science

12 месяцев

15833 ₽

в месяц

9 500 ₽

-40%

Профессия Data Scientist: машинное обучение

13 месяцев

131667 ₽

79 000 ₽

-40%

Язык программирования R

42 часа

40000 ₽

28 000 ₽

-45%

Data Science и Кольцо Всевластия

3 дня

Бесплатно

Скоро

Математика для анализа данных

36 часов

17000 ₽

14 500 ₽

-20%

Что такое Data Science

Любая деятельность напрямую связана с различными числовыми данными. Числа выражают количество и порядок. Числа везде, что бы мы ни делали и ни видели. Взять простую спичку — она состоит из определенных компонентов, которые можно выразить числами. Количество граней спички, ее вес, размер, объем, плотность, из скольких атомов она состоит и так далее. Из этих данных можно получить статистику и использовать ее для производства таких же аналогичных спичек.

Числовые данные используются в науке, коммерции, жизнедеятельности. Простому человеку не нужно знать статистику данных этой спички — ему достаточно уметь ей пользоваться. А вот производителю спичек очень важно владеть информацией для управления производством.

Над числовыми данными можно проводить многочисленные операции:

• складывать;
• умножать;
• делить;
• возводить в дробь.

Если использовать простые операции, то необходим алгоритм вычисления, который трудно просчитать в уме и понадобится много времени для его записи на бумагу. Затем, для упрощения сложных вычислительных алгоритмов придумали математику. Сложные математические выражения проще посчитать с помощью алгебраических формул, далее идут тригонометрические функции и так далее.

Обработка большого количества данных с большой скоростью требует автоматизации данного процесса. Чтобы создать систему, способную просчитывать сложные математические выражения, требуется специальная компьютерная программа.

Для написания компьютерной программы требуется составление алгоритмов. Эти алгоритмы состоят из инструкций и операторов и функций. Инструкции выполняют и высчитывают сложные математические выражения. Программист должен создать такую программу, которая мгновенно выдаст результат статистики в виде большого количества числовых и строковых данных. Требуется точность в расчетах и быстрая скорость получения результата.

Специалист по Data Science разрабатывает программы для автоматизации обработки и анализа данных. Соответственно специалист должен знать математику, а для написания более сложных программ на нейросетях — машинное обучение.

Конечно программа может выдавать одни и те же статические данные за определенный период деятельности. С машинным обучение есть возможность создать программу, которая будет не просто выдавать данные по определенному алгоритму, а учитывать и анализировать различные ситуации, результат которых более точно опишет текущее положение дел в организации или некой деятельности.

Специалист Data Science должен разбираться в следующих технологиях:

1. Программирование.
2. Знать что представляет собой анализ данных.
3. Знать структуру данных.
4. Владеть основами математики.
5. Знать основы машинного обучения.
6. Знать методы и алгоритмы обработки численных данных.
7. Знание языка SQL и управление базами данных.
8. Уметь презентовать проекты в графическом исполнении.

Ввиду того, что Data Science используется в различных направлениях и предприятиях, то потребуется и знание определенных технологий. Первое, с чем нужно разобраться — это программирование, преимущественно на языке Python. Алгоритмы обработки данных также необходимы для глубокого понимания структуры числовых данных.

Наука о данных применяется в самых разнообразных отраслях. Наука, производство, управление персоналом, финансовыми потоками, в коммерции и многом другом. Весь мир можно описать с помощью численных данных.

Эти данные постоянно изменяются в ходе каких-либо действий, ситуаций, обновлений и потерь. Невозможно уследить за делением клеток, скоростью ветра, атмосферным давлением и измерить до миллиметра скорость ходьбы. Требуется некое устройство, которое способно преобразовывать энергию в числа.

К примеру, для улавливания скорости ветра требуется вентилятор, которые за счет скорости вращения создает определенную силу тока на генераторе — с помощью преобразователя числовой показатель силы тока конвертируется в метры в секунду. Человек видит на экране числовой показатель скорости ветра — то есть информация подается в формате, удобном для человеческого восприятия.

Однако Data Science не покрывает лишь преобразование данных в понятную форму для восприятия. Программист Data Science создает специальные алгоритмы или использует готовые, чтобы создать программу, способную к самообучению. Особенно это важно в бизнесе. Так программа сможет получать опыт и на основе имеющихся знаний развиваться в дальнейшем, находя все более продуктивные пути решения различных проблем бизнеса.

Основные школы для изучения Data Science

Стоит отметить, что программист области Data Science обязательно должен разбираться в математике и обладать навыками программирования. Исходя из этого, следует обратить внимание на данные школы:

1. Нетология. В разделе "Аналитика" есть курс по Data Science и другим аналогичным курсам. Курс можно проходить как через вебинар, так и в учебном центре, расположенном в Москве. Курс требует наличия хотя бы начальных знаний программирования. Вы научитесь обрабатывать большие массивы данных и извлекать из них максимум. Вас ждет множество практических работ, курсовых проектов, создание портфолио, получение перспективного образования и подкрепление его итоговым сертификатом.
2. SkillFactory. Здесь есть отдельная категория курсов, охватывающих сферу Data Science. Здесь найдутся курсы для новичков и профессионалов, математика и машинное обучение, глубокое погружение в машинное обучение и анализ, нейронные сети и математика для аналитика данных. Много времени уделяется практике, есть детальное пояснение теории, контрольные работы и конечно же дипломы.
3. Learn Python. Школа узкого профиля, предоставляющая уроки по «Питону» для новичков и опытных программистов. Как известно, данный язык является универсальным средством разработки во всех направлениях. Свое место он нашел и в машинном обучении, знать которое так необходимо специалисту по аналитике. Теория и практика охватывает все разделы языка, а также необходимые библиотеки функций. Курсы можно купить сразу и в рассрочку. В конце курса у вас будет возможность разработать свой крупный проект под руководством опытных лекторов.

Перспективы науки о данных

Пока существует такое понятие как аналитика и бизнес, данное направление будет только развиваться, но еще долго не уйдет с IT-рынка. Специалисты по Data Science и программированию требуются везде, где требуется работать с большим количеством данных.

Машинное обучение достаточно новое направление в информационной индустрии. Многие владельцы бизнеса не желают тратить средства на создание отдельного IT-отдела с нескольким десятком специалистов. Требуется автоматизация множества процессов по обработке данных. Для этого создаются компании и продают услуги по созданию нужного софта под определенные критерии.

В заключение стоит еще раз упомянуть, что если вы не владеете программированием, то стать специалистом Data Science будет практически невозможно. Обычно программисты переквалифицируются в аналитику. Поэтому, если вы не имеете никакого представления о создании программ, то стоит сначала пройти курс по одному из языков программирования, желательно по Python. Ведь именно для него написаны нужные библиотеки классов и функций для работы с нейросетями.