КУРС
DATA SCIENCE ACADEMY
Научитесь использовать инструменты анализа данных, включая языки программирования и средства визуализации.По статистике zarplan.com, платформы по обзору зарплат в России, специалист Data Science в феврале 2023 может получать в среднем 250 467 рублей в месяц. Это привлекает к профессии все больше людей.
Однако многих останавливает мнение о технической сложности работы. Нужно ли быть математическим гением, чтобы освоить науку о данных с нуля Data Science? Подробнее в статье.
Data Science — что это?
Data Science — это область на стыке статистики, математики, системного анализа и машинного обучения, которая охватывает все этапы работы с данными. Данное направление предполагает исследование и анализ сверхбольших массивов информации с целью получения практических результатов.
На обучении Data Science учатся собирать данные и работать с ними, чтобы получить понятную картину исследуемой реальности.
Например, опрос клиентов корпорации услуг. С помощью нужных инструментов специалист группирует всех клиентов на лояльных и не очень, определит закономерности и найдёт факторы, которые вызывают лояльность. В результате менеджмент сможет принять правильные решения для улучшения ситуации и повышения продаж.
Как Data Science изучает данные?
Изучение данных делятся на 3 этапа: сбор данных, обработка и визуализация результатов.
Задачи Датасаентиста:
- найти каналы для сбора информации;
- проверить информацию (валидировать цифры, проверить, есть ли аномалии, убрать слишком отклоняющиеся значения);
- найти закономерности, изучить их, подтвердить или опровергнуть гипотезы, сделать выводы;
- визуализировать и презентовать результаты анализа.
Так как специалист работает с Big Data, то ему требуются специальные инструменты для анализа данных. Самыми полезными помощниками выступают:
- искусственный интеллект (ИИ);
- машинное обучение;
- нейронные сети;
- глубокое обучение.
Подробнее про инструменты
На курсах Data Science обычно изучаются следующие инструменты, помогающие в работе:
- язык программирования SQL. Помогает в работе с наборами фактов и отношениями между ними;
- Business Intelligence (или BI). Системы автоматически собирают и анализируют большие объемы данных из разных источников, соединяют в целостную картину в удобном формате и дают возможность строить отчетность;
- Excel. Популярный инструмент для работы с таблицами;
- язык программирования Python, его библиотеки Pandas/skleam/numpy и фреймворки. Помогают в обработке данных и построении моделей анализа;
- интерактивная информационная панель Dashboard. Помогает наглядно визуализировать и анализировать данные.
Если овладеете данными инструментами, то все начинающие вакансии Data Science будут вам открыты.
Какие знания нужны перед обучением?
Перед началом обучения вовсе не обязательно владеть даже минимальными знаниями о профессии. Всем необходимым умениям научат на курсах.
В стандартные программы обучения входят следующие разделы:
- введение в данные;
- статистика и ее углубленный вариант;
- математика;
- Python и другие языки программирования;
- машинное обучение.
Профессия подходит людям с математическим складом ума, аналитическими способностями, желанием докопаться до истины и усидчивостью.
Кроме технических умений и знаний, для успеха в профессии понадобятся и другие умения. Потому что специалисту нужно не только оценить данные, но и сделать выводы и часто даже донести их руководству. Большинство из них можно освоить также в процессе обучения.
КУРС
DATA SCIENCE ACADEMY
Научитесь использовать инструменты анализа данных, включая языки программирования и средства визуализации.Soft и Hard skills
Идеально, если специалист владеет навыками из обеих групп: и техническими, и личными. Тогда шансы занять прибыльную и интересную должность резко возрастают.
Хорошие навыки Hard skills — это, когда специалист:
- умеет понять, чего хочет заказчик;
- умеет собирать, очищать, трансформировать и визуализировать данные;
- знаком с форматами отчетности и умеет ее правильно анализировать;
- умеет интерпретировать данные разными способами и обосновывать полученные выводы;
- способен проводить А/Б тесты и презентовать аналитику для руководителей;
- умеет разрабатывать требования к необходимым инструментам аналитики и сопровождать их внедрение.
Датасайентист с хорошими Soft skills:
- владеет методами математики и статистического анализа;
- умеет строить прототипы и скетчи;
- владеет абстрактным видением и мышлением;
- научился за цифрами видеть реальность;
- чувствует между событиями причинно-следственные связи;
- понимает свои и чужие эмоции, владеет хорошим эмоциональным интеллектом;
- умеет коммуницировать с другими, формировать рекомендации руководству бизнесов и их презентовать.
По сути Hard skills больше нужны именно дата сайентист, а Soft skills — ученому-аналитику, который занимается анализом результатов работы первого.
Карьерные направления
Отучившись, вы можете работать в следующих сферах:
- медицина;
- маркетинг и бизнес;
- экономика;
- журналистика;
- статистика;
- программирование;
- наука и исследования;
- другие направления, где требуется работать с большим объемом данных.
Где работает ученый по данным?
Работать датасайентист может как в компаниях онлайн, так и оффлайн, в интернет-проектах и стартапах. Среди подходящих должностей для профи в Data Science:
- ученый по данным;
- статистик;
- математик-программист;
- аналитик данных, аналитик или аналитик-исследователь;
- специалист по анализу данных;
- специалист по Big Data.
Разброс названий должности связан с тем, что у разных компаний разные требования. А некоторые просто не знают как назвать специалиста по данным и выбирают что-то более привычное.
В аналитических проектах дата сайентист может заниматься трансформацией данных или их обработкой. В первом случае вы будете превращать массивы в БД, а во втором — анализировать их и визуализировать.
Специалисты на должностях Data Engineer, разработчик баз данных и архитектор БД обычно занимаются трансформацией. За анализ, обработку и визуализацию отвечают аналитик, Data scientist, BI-специалист и ML Engineer. Последнее направление, ML Engineer, кстати, самое востребованное. Такой специалист занимается разработкой алгоритмов и ему найдётся больше возможностей трудоустройства.
Чем Data scientist отличает от аналитика по данным?
Ученый по данным и аналитик по данным — не одно и то же, как многие думают. Отличия следующие:
- объем данных, с которыми работают эти специалисты: специалисту по данным обязательно уметь обрабатывать Big Data, а аналитик не обязан знать инструменты обработки массивов;
- суть самой работы: дата сайентист собирает, группирует данные, ищет закономерности, визуализирует, на основании его результатов аналитик приданым делает реальные выводы;
- необходимые способности: учёному по данным важно владеть всеми Hard Skills, в то время как аналитику существеннее Soft Skills.
Профессиональные знания, умения и даже обязанности могут совмещаться в одном человеке, а название должности зависит от компании-работодателя. Если в проекте один специалист по данным, то часто он делает все. Если двое, то обязанности распределяют по выше описанным отличиям.
Как начать обучение?
Data Science — перспективное направление для заработка, однако без образования трудоустроиться будет очень сложно. Сегодня работодатели ищут профессионалов в свои команды.
Начать обучение вы можете в нашем онлайн-университете SF-Education. За 5 месяцев вы освоите:
- ключевые знания и навыки, необходимые для начала карьеры в Data Science;
- принципы работы с базами данных;
- программирование на языке Python;
- тему вычислительных финансов для решения прикладных задач;
- математический аппарат, необходимый для работы с моделями машинного обучения и эффективного бизнес-анализа.
Дополнительно вы получаете практику на основе реальных проектов, доступ в чат с преподавателями 24/7 и в закрытое сообщество с вакансиями для выпускников. А также безлимитный доступ к материалам курса и к учебной литературе, созданной нашими экспертами.
В конце обучения будет выдан документ установленного образца РФ о повышении квалификации.
Заключение
Data Science — это работа с большим объемом данных и превращение результатов в понятные схемы и графики для дальнейшего анализа.
Специалисты используют машинное обучение, искусственный интеллект и программные инструменты для аналитики и визуализации. Чтобы их освоить не нужно быть врожденным гениальным математиком. Вам достаточно обладать аналитическими способностями и усидчивостью.
Начать обучение с нуля Data Science можно в онлайн-университете SF-Education с преподавателями-практиками. Переходите по ссылке и получите бесплатный доступ к учебным материалам на 3 дня: https://sf.education/ds