Обучение профессии специалиста по Data Science по онлайн-курсам

Математика для Data Science. Продвинутый курс

4 месяца

80000 ₽

56 000 ₽

-30%

Математика для Data Science. Базовый курс

4 месяца

80000 ₽

56 000 ₽

-30%

Machine learning

5 месяцев

60000 ₽

50 000 ₽

-15%

Компьютерное зрение

32 часа

40000 ₽

28 000 ₽

-30%

ETL: пайплайны, хранилища данных и BI-решения

74 часа

55000 ₽

38 500 ₽

Дата-инженер с нуля до PRO

11 месяцев

180000 ₽

108 000 ₽

Курс по математике для Data Science

2 месяца

29 ₽

-40%

Полный курс по Data Science

12 месяцев

5833 ₽

20 ₽

-40%

Специалист Data Scientist

18 месяцев

9187 ₽

3 675 ₽

-40%

Профессия Data Scientist: анализ данных

9 месяцев

148124 ₽

59 250 ₽

-40%

Профессия Data Scientist: машинное обучение

13 месяцев

148124 ₽

59 250 ₽

-40%

Data Scientist

12 месяцев

210000 ₽

126 000 ₽

Скоро

Что такое Data Science

Data Science – дисциплина, связанная с работой над большими данными Big data. Человек, работающий в этой сфере анализирует множество разнообразных данных, структурирует их и ищет лучшие решения на их основе. Таким образом, в основе Data Science лежат основы математики, статистики, информатики и работы с искусственным интеллектом.

Data Scientist – специалист, работающий с этими крупными неструктурированными данными. Его работу составляет не только сбор и анализ данных, но и их визуализация, а также построение прогнозных моделей. Эти прогнозы имеют большое значение в оптимизации бизнеса. Data Science – еще совсем молодая отрасль, но уже сейчас профессионалы своего дела способны удвоить прибыль компании.

Области применения Data Science

В веке инноваций оптимизация и автоматизация рутинной работы становятся все более востребованными. Квалифицированный специалист этой области необходим во многих сферах:

1. В бизнесе – какую бы услугу, товар или контент не производила компания, data scientist создаст алгоритмы, с помощью которых возможно узнать о спросе на товар, и скорректировать стратегию развития.
2. В банке, например система кредитного скоринга, что решает – стоит ли выдавать клиенту кредит, создана сотрудником дата сайнс.
3. В сфере IT. Здесь специалисты работают с алгоритмами искусственного интеллекта и машинного обучения, а также работают над взаимодействием с пользователем. Например, они отвечают за чат-ботов, голосовых помощников и ассистентов на сайтах.
4. На производстве. Тут специалисты области Data Science делают прогнозы поломок оборудования и эффективности товара или мероприятий.
5. В медицине и биоинформатике. С сегодняшними темпами развития исследований, все чаще пригождается автоматизация работы с большими данными. Считывание генома целого организма – одна из задач сотрудника этой области.
6. В аграрных отраслях. Даже традиционное сельское хозяйство сегодня не может обойтись без работы с большими массивами данных. Необходимо высчитывать прогноз успешного роста урожая, а также потенциальный успех отдельных сортов.
7. В метеослужбе. Те прогнозы погоды, что мы каждый день видим по телевидению – также дело рук data scientist.

Сложно ли изучать Data Science с нуля?

Некоторые люди, интересующиеся анализом данных не знают с чего начать изучение. Несмотря на кажущуюся сложность профессии, освоить ее с нуля может любой целеустремленный человек. Зачастую, новички задаются вопросом о том, где лучше обучаться профессии .

На самом деле, здесь даже нет нужды в образовании по специальности – достаточно иметь в голове школьную программу. Для получения крепкого фундамента и опыта чаще всего, достаточно лишь пройти онлайн-обучение на курсах Data Science. Рассмотрим упрощенный план изучения профессии:

1. Первое, что необходимо освоить начинающему data scientist – математический анализ. Алгоритмы машинного обучения и искусственного интеллекта строятся главным образом на знаниях математики.
2. Следующим шагом во вхождении в профессию станет освоение основ статистики и дискретной математики. Главные языки работы специалиста – Python и R, поэтому без них не обойтись. Чем более углубленные знания у новичка – тем лучше.

Это основы Data Science для чайников, составляющие твердый фундамент для будущей карьеры. Далее – углубление в специфику профессии и машинное обучение. Стоит понимать, что наука о данных – область, в которой постоянно приходится изучать что-то новое, восполняя свои знания.

Совет. Обратите внимание на расширение знаний визуализации – работать и представлять графики руководителю куда удобнее, чем мучить его огромным списком чисел.

Не меньшее значение при работе с большими данными имеет умение работать в коллективе и доносить свои идеи. Поэтому, наряду с углубленными знаниями профессии, стоит развить в себе софт скилз.

Лучшие курсы по Data Science мы собрали на этой странице. Выбрав подходящую программу обучения по длительности и цене, вы можете сразу приступить к урокам для погружения в профессию Дата-сайентиста.

Что должен уметь профессиональный исследователь данных

По результату обучения Data Science, профессиональный специалист должен уметь выполнять ряд задач:

• Поиск методов и каналов для сбора данных.
• Проверка и контроль собранной информации, устранение аномалий.
• Полный анализ данных, выдвижение гипотез и предположений.
• Визуализация полученных данных. Составление четкой инфографики, способная понятно донести мысль до других лиц без искажения результатов.
• Реакция – принятие решений, составление плана действий, выстраивание последующей стратегии развития.

Разносторонне развитый специалист, способный решать разные задачи, окажется куда востребованнее на рынке. Поэтому, как отмечалось ранее, процесс обучения здесь не прерывается никогда. Для повышения квалификации полезным будет понимание бизнес-процессов, а также лидирование проекта. Это значит, что вы будете взаимодействовать с продуктом и целевой аудиторией, выявлять потребности и формулировать гипотезы.

Важным достоинством будет понимание работы фреймворков нейронных сетей, таких как Keras и Tensorflow. Плюс в копилке навыков data scientist – понимание работы ансамблевых методов: стекинга и бустинга.

Востребованность на рынке труда

Обработка данных – сфера не новая, но ее актуальность не падает. Спрос на специалистов в сфере Data Scientist непреклонно растет с каждым годом. Так, с 2015 по 2019 год количество вакансий по анализу данных увеличилось более, чем на 9.5%. Требования от работодателей разнятся, но самые частые запросы на следующие навыки:

• Уверенное владение языком Python;
• Знание языка SQL;
• Понимание устройства Data mining и Big Data;
• Знания в области математической статистики.

Зарплата Data Scientist зависит от опыта работы и профессиональных знаний работника. Нередка практика принятия на стажировку специалистов в большие компании, что является очень хорошей возможностью для новичка. Если рассматривать заработную ставку в России, то по данным сервиса hh.ru, зарплата начинается от 60-70 тыс. рублей.

Зарплата специалиста начального уровня в США равна примерно 5700$ или 422 800 рублей.