Курсы по Data Science

Профессия будущего: как стать Data Scientist

Data Science — это самая перспективная специальность для дополнительного образования или смены профессии. Давайте рассмотрим, что из себя представляет Data Science и как в сфере работы с данными построить карьеру.

Чем занимается Data Scientist?

Дата-сайентист обрабатывает большие объемы информации, используя методы науки о данных. Специалист выстраивает, тестирует математические модели поведения данных, чтобы найти закономерность или дать прогноз. Модели строят с применением алгоритмов машинного обучения, а с базами данных, как правило, работают через SQL.

Где востребован Data Scientist и какие задачи решает?

Специалисты работают там, где есть большие объемы информации: крупные компании, стартапы и научные организации. Выпускникам открыты любые сферы, ведь методы работы с данными универсальны. Это может быть розничная торговля, банк, метеорология, химия, наука. Специалисты реализуют долгосрочные проекты совместно с бизнес-аналитиками, аналитиками данных, разработчиками, администраторами, программистами, дизайнерами и менеджерами. Поэтому в крупных компаниях дата-сайентист будет нужен всем отделам:

• маркетологам проанализирует данные карт лояльности и поможет понять, каким клиентам, что рекламировать;
• логистам поможет оптимизировать маршрут перевозок с помощью изучения данных с GPS-трекеров;
• HR-отделу поможет запланировать, кто из сотрудников скоро уволится. Для этого специалист проанализирует активность работников в течение рабочего дня;
• продажникам поможет спрогнозировать спрос на сезонный товар;
• юристам подскажет, что написано на документах, используя технологию оптического распознавания текста;
• на производстве проверит данные с датчиков и спрогнозирует ремонт оборудования.
• В стартапах специалисты участвуют в разработке технологий, выводящих продукт на новый уровень.

Что нужно знать?

Дата-сайентист должен хорошо знать математику, а именно теорию вероятности, статистику, линейную алгебру, математический анализ. Чтобы применять математические модели на практике, нужно владеть языками программирования Python или R, уметь работать с библиотеками и SQL и фреймворками для machine learning. Для выполнения сложных заданий специалистам стоит изучить язык С или C++. Результаты анализа данных нужно уметь визуализировать, например, с помощью доступных библиотек Seaborn, Plotly или Matplotlib.

Плюсы профессии

• Профессия чрезвычайно востребована и даже существует острый дефицит специалистов такого уровня. Высокие доходы. Влияние на бизнес — от созданных моделей будет зависеть развитие компании и выручка.

  Где и как зарабатывать на данных

  Социальные сети, поисковые системы, медиа — сбор и продажа данных. Софтверные компании Google, Amazon, Яндекс — обслуживание данных. Компании, которые производят инновационную технику — разработка продуктов с data-решениями. Рекомендательные системы, сервисы прогноза погоды и другие полезные для пользователей сферы — извлечение из данных пользы. Самая обширная область последняя из перечисленных, ведь включает:
  • обнаружение аномалий — мошенничество, аномальное поведение клиентов;
  • маркетинг — персональные email-рассылки, ретаргетинг, рекомендательные системы;
  • прогноз метрик — эффективность рекламных кампаний;
  • скоринговые системы — обработка больших объемов данных и помощь в принятии решения;
  • базовое взаимодействие с клиентом — стандартное общение в чатах, сортировка по папкам писем.

  Вопросы-ответы об обучении Data Science

  Как стать Data Science и специалистом по искусственному интеллекту с нуля?

  Сейчас самое время для входа в профессию, пока конкуренция невысока. Если владеете техническим бэкграундом пригодятся знания математики, останется освоить языки программирования и машинное обучение. Если интересны big data, готовы много учиться и работать, то в профессию можно войти с нулевыми знаниями. Первоначально пройдите курсы, а затем — участвуйте в соревнованиях на Kaggle и на мероприятиях. Не во всех компаниях надо знать все на отлично, достаточно хорошего понимания математики, знания языка программирования и машинного обучения.

  С чего начать обучение?

  1. Выберите специализацию, например, станьте специалистом по визуализации данных, машинному обучению или обработке данных. Делайте выбор направления учитывая навыки, образование, опыт и личный интерес.
  2. Далее выбираем инструменты и языки программирования.
  3. Пройдите платные или бесплатные курсы для начинающих. Систематизированная программа позволит овладеть ключевыми навыками: статистика, основы прикладной математики и программирования, работа с алгоритмами.
  4. Применяйте полученные знания на практике. Во время прохождения курсов сосредоточьтесь на практическом применении изученного. Самые лучшие работы разместите в портфолио. А также закрепить знания поможет участие в конкурсах, соревнованиях и хакатонах по Data Science. Там ждет изучение машинного обучения, нейронных сетей и другие методы. Однако большую часть работы над проектом составляет очистка и подготовка данных к анализу. Участвуя в соревнованиях, научишься работать с несколькими типами данных и хорошо подготовишься к реальным проектам.
  5. Вступите в сообщество Data Science.
  6. Развивайте коммуникативные навыки. Самое основное в профессии — умение донести идею и сложную концепцию простым языком до широкой аудитории. Это важно в бизнесе, где заказчики проекта не владеют техническими навыками и терминологией.
  7. Не переставайте учиться. Работа предполагает регулярное изучение новых методов и технологий. Информацию можете черпать из постов, блогов в соцсетях, которые ведут влиятельные спикеры.
  8. Найдите наставника, который будет готов ответить на ваши вопросы об особенностях работы в команде Data Science. Ведь новичку так важна поддержка и советы успешного специалиста.
  9. Займитесь трудоустройством, составьте резюме и приготовьтесь строить карьеру.

  Сложно ли найти работу?

  Специалист по Data Science может найти себе работу в любой отрасли: от розничной торговли до астрофизики. В любой организации специалист с серьезными теоретическими знаниями и практическим опытом в сфере данных является ключевой фигурой. Чтобы достичь высот, следует упорно и целенаправленно работать, постоянно совершенствоваться и изучать новые методы.

  Data Scientist востребован в:

  • технологических отраслях (система автонавигации, производство лекарств);
  • IT-сфере (оптимизация поисковой выдачи, фильтрация спама, систематизация новостей, автоматические переводы текста);
  • медицине (автоматическая диагностика болезней);
  • финансовых структурах (принятие решения о выдаче кредита);
  • телекомпаниях;
  • крупных торговых сетях;
  • избирательных кампаниях.

  Что выбрать комплексные курсы или самостоятельное обучение?

  Большинство литературы по профессии на английском языке, поэтому при самостоятельном обучении придется тратить время не только на поиск, но и на перевод. А можно пройти полную подготовку, выбрав курс из нашей подборки. Комплексные курсы по data science имею следующие плюсы:
  1. Есть весь необходимый материал, поэтому освоить профессию получится быстрее;
  2. Выстроена траектория обучения;
  3. На курсах изучают реальные кейсы. Поэтому начинаешь моментально применять полученные знания на практике;
  4. После завершения студентам выдают сертификат.