Курсы Data Science: подборка школ с ценами + промокод и обзор направления

data science Обзоры
КурсШколаЦена курсаПромокодПлатёж в рассрочкуДлительностьСсылка на курс
Специалист по Data Science
Яндекс Практикум
85 000 руб.Нет15 000 р./мес.8 месяцев
Специалист по Data Science Плюс
Яндекс Практикум

228 000 руб.
Нет16 000 р./мес.16 месяцев
Data Scientist
Productstar
от 129 600 ₽
Наш уникальный промокод на скидку 60% — EDKURS
от 6 000 ₽ / месяц10 месяцев
Data Scientist
Productstar
от 95 175 ₽
Наш уникальный промокод на скидку 60% — EDKURS
от 4 406 ₽ / месяц6 месяцев
Data Scientist: быстрый старт
Productstar
от 46 350 ₽
Наш уникальный промокод на скидку 60% — EDKURS
от 2 146 ₽ / месяц2 месяца

Чем занимается Data Scientist?

Data Scientist — это специалист, который занимается анализом и обработкой больших объёмов данных с использованием математических методов и алгоритмов машинного обучения. Он помогает компаниям принимать обоснованные решения на основе данных, выявлять скрытые закономерности и тренды, а также прогнозировать будущее поведение клиентов и рынков.

Подробнее о задачах:

  • Сбор и подготовка данных. Data Scientist собирает данные из различных источников, очищает их от шума и подготавливает для дальнейшего анализа.
  • Анализ данных. Data Scientist использует различные методы и алгоритмы для анализа данных, чтобы выявить скрытые закономерности, тренды и аномалии.
  • Моделирование данных. Data Scientist строит математические модели на основе данных, чтобы предсказать будущее поведение клиентов, рынков и других факторов.

  • Оптимизация процессов. Data Scientist использует данные для оптимизации бизнес-процессов, чтобы повысить эффективность работы компании.
  • Разработка рекомендательных систем. Data Scientist разрабатывает рекомендательные системы на основе данных, чтобы помочь клиентам выбрать наиболее подходящие товары или услуги.
  • Визуализация данных. Data Scientist создает визуальные представления данных, чтобы помочь другим сотрудникам компании лучше понять их значение и использовать их в своей работе.

Как понять, что профессия Специалиста по Data Science подходит?

Data Science — это междисциплинарная область, которая использует научные методы, процессы и системы для извлечения знаний из данных. Если вы хотите стать специалистом по Data Science, вам нужно обладать определёнными навыками и качествами. Вот несколько вопросов, которые помогут понять, подходит ли вам эта профессия:

  1. У вас есть навыки программирования?

Дата саенс требует знания языков программирования, таких как Python, R и SQL. Если вы уже обладаете этими навыками или готовы учиться, то эта профессия может вам подойти.

  1. У вас есть аналитические способности?

Data Science требует умения анализировать большие объёмы данных и делать выводы на основе полученных результатов. Если вы обладаете аналитическими способностями, то эта профессия может вам подойти.

  1. У вас есть интерес к исследованию данных?

Необходимо постоянно изучать новые методы и инструменты для работы с данными. Если вы любите исследовать данные и находить новые способы их использования, то эта профессия может вам подойти.

  1. У вас есть навыки коммуникации?

Data Science требует умения общаться с другими людьми, включая клиентов и коллег. Если вы обладаете хорошими навыками коммуникации, то эта профессия может вам подойти.

  1. У вас есть терпение и настойчивость?

Дата саенс требует терпения и настойчивости, так как работа с данными может быть сложной и требовать много времени. Если вы готовы к этому, то эта профессия может вам подойти.

Если вы ответили «да» на большинство из этих вопросов, то профессия специалиста по Data Science может быть для вас подходящей.

Зарплата Data Scientist

Зарплата специалиста по Data Science может варьироваться в зависимости от многих факторов, включая опыт работы, уровень образования, местоположение и конкретную компанию.

В России средняя зарплата специалиста по Data Science составляет около 150 000 рублей в месяц, но это может быть выше или ниже в зависимости от перечисленных факторов.

Также стоит отметить, что зарплата в этой области может расти с опытом и повышением квалификации.

data science

Какими навыками должен обладать Data Scientist?

Знание математики и статистики

Data Scientist должен иметь глубокие знания в области математических методов и статистических моделей, таких как линейная регрессия, кластеризация, классификация и т.д.

Навыки программирования

Специалист должен уметь программировать на языках Python, R или Java для обработки и анализа данных.

Знание алгоритмов машинного обучения

Data Scientist должен знать основные алгоритмы машинного обучения, такие как деревья решений, случайный лес, градиентный бустинг, нейронные сети и т.д.

Умение работать с большими объемами данных

Специалист должен уметь обрабатывать и анализировать большие объемы данных, используя инструменты и технологии, такие как Hadoop, Spark, NoSQL базы данных и т.д.

Аналитическое мышление

Data Scientist должен уметь анализировать данные, выявлять скрытые закономерности и тренды, а также делать обоснованные выводы на основе полученных результатов.

Коммуникативные навыки

Data Scientist должен уметь ясно и понятно объяснять свои результаты и выводы другим сотрудникам компании, а также представлять свои работы на конференциях и семинарах.

Hard и Soft скиллы Data Scientist

  • Знание математики и статистики. Data Scientist должен иметь глубокие знания в области математических методов и статистических моделей, таких как линейная регрессия, кластеризация, классификация и т.д.
  • Навыки программирования. Специалист должен уметь программировать на языках Python, R или Java для обработки и анализа данных.
  • Знание алгоритмов машинного обучения. Data Scientist должен знать основные алгоритмы машинного обучения, такие как деревья решений, случайный лес, градиентный бустинг, нейронные сети и т.д.
  • Умение работать с большими объемами данных. Data Scientist должен уметь обрабатывать и анализировать большие объемы данных, используя инструменты и технологии, такие как Hadoop, Spark, NoSQL базы данных и т.д.
  • Аналитическое мышление. Data Scientist должен уметь анализировать данные, выявлять скрытые закономерности и тренды, а также делать обоснованные выводы на основе полученных результатов.
  • Коммуникативные навыки. Специалист должен уметь ясно и понятно объяснять свои результаты и выводы другим сотрудникам компании, а также представлять свои работы на конференциях и семинарах.
  • Умение работать в команде. Data Scientist должен уметь эффективно сотрудничать с другими специалистами, такими как разработчики, аналитики и менеджеры, чтобы достичь общих целей компании.
  • Стремление к саморазвитию. Специалист должен постоянно учиться и совершенствовать свои навыки, так как технологии и методы в области Data Science постоянно развиваются.

Где может работать Data Scientist?

Data Scientist может работать в различных отраслях, включая:

  1. Финансы и банковское дело. Специалист может анализировать финансовые данные, прогнозировать тренды на рынке и помогать принимать обоснованные решения в области инвестиций.
  2. Телекоммуникации. Data Scientist может анализировать данные о поведении клиентов, чтобы улучшить качество обслуживания и предложить новые услуги.
  3. Здравоохранение. Data Scientist может анализировать медицинские данные, чтобы помочь врачам в диагностике и лечении заболеваний, а также в разработке новых лекарств и методов лечения.
  4. Розничная торговля. Специалист может анализировать данные о покупках клиентов, чтобы предложить им персонализированные рекомендации и улучшить продажи.
  5. Производство. Data Scientist может анализировать данные о производственных процессах, чтобы оптимизировать их и повысить эффективность.
  6. Государственные учреждения. Специалист может анализировать данные о социальных процессах, чтобы помочь государству принимать обоснованные решения в области образования, здравоохранения и социальной политики.

Плюсы и минусы профессии Специалиста по Data Science

Плюсы

  1. Высокий спрос на рынке труда. Спрос на специалистов по Data Science постоянно растет, так как все больше компаний осознают важность анализа данных для принятия обоснованных решений.
  2. Высокая заработная плата. Специалисты по Data Science обычно получают высокую заработную плату, так как их навыки и знания востребованы на рынке труда.
  3. Возможность работать в различных отраслях. Специалисты по Data Science могут работать в различных отраслях, таких как финансы, телекоммуникации, здравоохранение, розничная торговля и производство.
  4. Возможность решать сложные задачи. Работа специалиста по Data Science включает в себя решение сложных задач, что может быть интересным и стимулирующим.

Минусы

  1. Высокая конкуренция. На рынке труда существует высокая конкуренция среди специалистов по Data Science, так как многие компании ищут таких специалистов.
  2. Необходимость постоянного обучения. Технологии и методы в области Data Science постоянно развиваются, поэтому специалисту по Data Science необходимо постоянно учиться и совершенствовать свои навыки.
  3. Работа с большими объемами данных. Работа специалиста по Data Science включает в себя обработку и анализ больших объемов данных, что может быть сложным и требовать значительных усилий.

С чего начать при обучении на Data Scientist?

Вот несколько шагов, которые помогут вам начать обучение:

  • При обучении на Data Scientist рекомендуется начать с изучения основ математики и статистики, таких как линейная алгебра, математический анализ и теория вероятностей. Также важно освоить программирование на языках Python или R, так как они являются стандартом в области Data Science.
  • Кроме того, стоит изучить основные алгоритмы машинного обучения, такие как деревья решений, случайный лес, градиентный бустинг и нейронные сети. Важно также научиться работать с большими объемами данных, используя инструменты и технологии, такие как Hadoop, Spark и NoSQL базы данных.
  • Наконец, важно развивать аналитическое мышление и коммуникативные навыки, чтобы уметь анализировать данные, делать обоснованные выводы и ясно и понятно объяснять свои результаты и выводы другим сотрудникам компании.

Какие требования к Data Scientist?

Требования к специалисту могут варьироваться в зависимости от уровня опыта и компании, но в общем случае они могут быть следующими:

  • Высшее образование в области математики, статистики, информатики или связанных с ними областях.
  • Знание основных алгоритмов машинного обучения и статистического анализа данных.
  • Умение программировать на Python или R.
  • Понимание основных принципов работы с большими данными и опыт работы с инструментами, такими как Hadoop, Spark или NoSQL базы данных.
  • Аналитическое мышление и способность решать сложные задачи.
  • Коммуникативные навыки для работы в команде и представления результатов работы.
  • Опыт работы в области Data Science не менее 2-3 лет.
  • Глубокие знания в области математики, статистики и алгоритмов машинного обучения.
  • Умение разрабатывать и оптимизировать модели машинного обучения.
  • Опыт работы с большими данными и знание инструментов для их обработки и анализа.
  • Умение работать с различными типами данных и применять различные методы анализа данных.
  • Способность работать в команде и эффективно общаться с другими специалистами.
  • Опыт работы в области Data Science не менее 5-7 лет.
  • Глубокие знания в области математики, статистики и алгоритмов машинного обучения.
  • Умение разрабатывать и оптимизировать сложные модели машинного обучения.
  • Опыт работы с большими данными и знание инструментов для их обработки и анализа.
  • Умение работать с различными типами данных и применять различные методы анализа данных.
  • Способность руководить командой и эффективно общаться с другими специалистами.
  • Способность принимать решения на основе данных и предлагать инновационные решения.

С какими инструментами работают Специалисты по Data Science?

  • Языки программирования. Python и R являются наиболее популярными языками для работы с данными. Они позволяют специалистам обрабатывать и анализировать данные, а также создавать модели машинного обучения.
  • Библиотеки и фреймворки. Pandas, NumPy и Matplotlib в Python, а также dplyr, tidyr и ggplot2 в R помогают специалистам обрабатывать и анализировать данные. Scikit-learn и TensorFlow в Python, а также caret и mlr в R используются для создания и обучения моделей машинного обучения.
  • Инструменты визуализации данных. Seaborn и Plotly в Python, а также ggplot2 в R помогают специалистам создавать визуальные представления данных.
  • Базы данных: SQL и NoSQL базы данных используются для хранения и извлечения данных.
  • Инструменты машинного обучения. XGBoost, LightGBM и CatBoost в Python, а также H2O и Spark MLlib используются для создания и обучения моделей машинного обучения.
  • Инструменты для работы с большими данными. Apache Hadoop, Apache Spark и Apache Flink используются для обработки и анализа больших объемов данных.
  • Инструменты для работы с искусственным интеллектом. TensorFlow, PyTorch и Caffe в Python, а также Keras и Theano используются для создания и обучения моделей искусственного интеллекта.

Как и где искать работу после обучения на Data Scientist?

После обучения на Data Scientist вы можете искать работу на различных платформах и ресурсах, таких как:

  1. LinkedIn. Это профессиональная социальная сеть, где вы можете создать профиль, искать вакансии и связываться с работодателями.
  2. GitHub. Это платформа для хостинга кода, где вы можете создать профиль, демонстрировать свои проекты и навыки. Многие работодатели ищут специалистов по Data Science на GitHub.
  3. Хабр. Это русскоязычный ресурс, где вы можете найти вакансии и участвовать в обсуждениях с другими специалистами по Data Science.
  4. Фриланс-платформы. Вы можете зарегистрироваться на фриланс-платформах, таких как Upwork, Fiverr или Freelancer, чтобы найти проекты и работать на себя.
  5. Рекрутинговые агентства. Вы можете обратиться в рекрутинговые агентства, которые специализируются на IT-сфере, чтобы найти подходящие вакансии.
  6. Сайты вакансий. Вы можете искать вакансии на сайтах вакансий, таких как HeadHunter, SuperJob или Rabota.ru.

Не забывайте также о нетворкинге и личных связях. Расскажите своим знакомым и коллегам о том, что вы ищете работу, и попросите их распространить информацию. Участие в мероприятиях и конференциях также может помочь вам найти новые возможности и установить контакты с потенциальными работодателями.

Профессии похожие на Data Scientist

Эта профессия также работает с данными, но с меньшим акцентом на машинное обучение и искусственный интеллект. Аналитик данных фокусируется на анализе данных и предоставлении инсайтов для принятия решений.

Full-stack разработчики могут работать как с фронтендом, так и с бэкендом, включая разработку пользовательских интерфейсов, создание серверных приложений и баз данных.

Эта профессия занимается сбором, очисткой и подготовкой данных для дальнейшего анализа. Инженер по обработке данных использует различные инструменты и технологии.

Вопросы и ответы

Data Scientist востребованная профессия?

Да, Data Scientist — это востребованная профессия.

С развитием технологий и увеличением объема данных, многие компании осознают важность анализа и использования этих данных для принятия решений. Data Scientist помогает компаниям извлекать ценные инсайты из данных, что может привести к улучшению продуктов, оптимизации процессов и повышению прибыли. Поэтому спрос на специалистов по Data Science продолжает расти.

Сложно ли учиться на Data Scientist?

Изучение Data Science может быть увлекательным и полезным занятием, так как эта область предлагает множество возможностей для развития и применения своих навыков.

Хотя процесс обучения может быть вызовом, с правильным подходом и усердием, вы сможете достичь успеха в этой области. Важно помнить, что постоянное обучение и развитие являются ключевыми факторами для достижения успеха в карьере Data Scientist.

Какие книги изучить Data Scientist?

Для изучения Data Science существует множество книг, которые могут помочь вам освоить различные аспекты этой области. Вот некоторые из них:

  1. «Python для Data Science» Джонатан Брант и Джуди Уэлч. Эта книга является отличным введением в Python для начинающих и предлагает практические примеры и упражнения для освоения языка программирования.
  2. «Основы статистики для Data Science» Алан Агарвал. Эта книга предоставляет базовые знания о статистике, которые необходимы для работы с данными.
  3. «Машинное обучение» Эндрю Энджел. Эта книга является классическим руководством по машинному обучению и предоставляет глубокое понимание методов и алгоритмов.
  4. «Data Science с R» Джонатан Брант и Джуди Уэлч. Эта книга предлагает введение в R и предоставляет примеры и упражнения для освоения языка программирования.
  5. «Глубокое обучение» Ян Гудфеллоу, Йессен Фаулер и Фабрис Беллар. Эта книга предоставляет глубокое понимание методов глубокого обучения и предлагает практические примеры.

Это лишь некоторые из книг, которые могут помочь вам изучить Data Science. Выбор книги зависит от ваших целей и уровня знаний.

Оцените статью
Агрегатор онлайн-курсов EDkurs цены и отзывы о школах
Добавить комментарий