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

Курс	Школа	Цена курса	Промокод	Платёж в рассрочку	Длительность	Ссылка на курс
Специалист по Data Science	Яндекс Практикум	85 000 руб.	Нет	15 000 р./мес.	8 месяцев
Специалист по Data Science Плюс	Яндекс Практикум	228 000 руб.	Нет	16 000 р./мес.	16 месяцев
Data Scientist	Productstar	от 129 600 ₽	Наш уникальный промокод на скидку 60% — EDKURS	от 6 000 ₽ / месяц	10 месяцев
Data Scientist	Productstar	от 95 175 ₽	Наш уникальный промокод на скидку 60% — EDKURS	от 4 406 ₽ / месяц	6 месяцев
Data Scientist: быстрый старт	Productstar	от 46 350 ₽	Наш уникальный промокод на скидку 60% — EDKURS	от 2 146 ₽ / месяц	2 месяца
Data Scientist	Eduson	от 5 420 ₽	Нет	по запросу	9 месяцев
Симулятор Data Science	Karpov.courses	от 23 000 ₽	Нет	от 3 997 ₽ / месяц	в своем темпе
Data Scientist	Skillbox	от 9 000 ₽/мес	Нет	по запросу	12 месяцев
Data Scientist с нуля до Junior	Skillbox	5 033 ₽/мес	Нет	по запросу	9 месяцев
Data Science в медицине (ДПО)	Skillfactory	10 833 ₽/мес	Нет	по запросу	13 месяцев

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:

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.

2. 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.

3. 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.

4. 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.

5. 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.

Какими навыками должен обладать Data Scientist?

Hard и Soft скиллы Data Scientist

Hard skills (жесткие навыки):

• 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.

Soft skills (мягкие навыки):

• 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

С чего начать при обучении на Data Scientist?

Вот несколько шагов, которые помогут вам начать обучение:

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:

Junior Data Scientist:

• 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.

Middle Data Scientist:

• 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.

Senior Data Scientist:

• 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?

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

Вопросы и ответы