Что выбрать, чтобы стать дата-сайентистом: самообразование, онлайн-курсы или вуз. Data scientist где учиться в россии?

Вышка предлагает программу получения степени по специальности «Наука о данных». Вступительные требования на программу ниже, чем в классических университетах — вам нужно сдать только математику (хотя и на английском языке). Курсы проводятся на двух языках.

Что выбрать, чтобы стать дата-сайентистом: самообразование, онлайн-курсы или вуз?

Чтобы стать специалистом по изучению данных, вы можете читать книги, поступить в университет или пройти хороший курс. Мы расскажем вам о плюсах и минусах всех этих вариантов и посоветуем, с чего начать.

Что такое Data Science?

Data Science — это наука о данных. Его методы позволяют обрабатывать большие объемы информации. Специалист по исследованию данных создает различные модели, находит неочевидные закономерности и делает прогнозы на основе их результатов.

Специалисты по изучению данных нужны везде, где можно извлечь большие объемы информации: в крупных компаниях, стартапах, научных организациях. Методы науки о данных широко используются в розничной торговле, банковском деле, медицине, метеорологии и химии.

Для специалиста по исследованию данных важно хорошо разбираться в математике: линейной алгебре, теории вероятности, статистике и математическом анализе. Чтобы применять математические модели на практике, необходимо владеть языками Python и SQL и уметь работать с библиотеками и фреймворками машинного обучения. Для более сложных задач вам понадобится C или C++.

Больше инфо: Data Scientist — гид по профессии.

Изучать самостоятельно

Преимущества:

? Практически не требует финансовых вложений (за исключением того, что вам нужно будет купить несколько учебников),

? Вы можете выбрать время, продолжительность и темп обучения.

Недостатки:

? Отсутствие знакомства с профессиональной жизнью (может быть компенсировано онлайн-чатами для начинающих, как этот),

? ? нет возможности оценить актуальность знаний,

? высокий риск отсева после начала учебы.

Перед учеными, изучающими данные, стоят действительно сложные задачи. Научитесь создавать искусственный интеллект, обучать нейронные сети, менять мир и одновременно зарабатывать хорошие деньги. Программа рассчитана на начинающих и плавно вводит вас в Data Science.

Шаг 1. Мониторим рынок

Первый шаг — выяснить, каких навыков ожидает от сотрудника ваш идеальный работодатель. Основы — это вероятность, продвинутая математика и статистика.

Затем идут навыки, которые непосредственно связаны с работой. В основном это основы программирования на Python и работа с библиотеками Pandas и NumPy. А также: загрузка баз данных с помощью SQL, работа с файлами, HTML-страницами и API.

Будущие специалисты по работе с данными должны понимать, как машинное обучение может быть использовано для решения бизнес-задач и что это такое (машинное обучение — это метод разработки алгоритмов, которые помогают решать проблемы путем поиска закономерностей в различных данных).

Шаг 2. Получаем базовые знания

Конечно, это будет трудно для

Чтобы работать специалистом по исследованию данных, необходимо хорошо знать математику, быть знакомым со статистическим анализом, программированием и прогнозированием, а также разбираться в конкретной сфере бизнеса. Последний пункт является необязательным, а профессия считается универсальной. Однако эксперт, знающий суть бизнес-процессов в конкретной области, более ценен для компании, поскольку способен сделать более логичные выводы из анализа.

  1. «(Не)совершенная случайность», Леонард Млодинов. Увлекательная книга о теории вероятности, роли случая и закономерности в нашей жизни.
  2. «Голая статистика», Уилан Чарльз. Автор доказывает, что статистика — совсем не скучная, и на живых примерах конкретных компаний объясняет, как работают большие данные.
  3. YouTube-канал с анимированными роликами, объясняющими основные законы математики.
  4. «О чем говорят цифры», Том Дэвенпорт и Ким Джин Хо. Книга о том, как сбор данных пригождается в реальной жизни и бизнесе.
  Возврат денег в «Спортмастере». Как вернуть неподошедший или некачественный товар. Как вернуть товар в спортмастер купленный через интернет.

Предоставить гарантию занятости

  1. «Изучаем Python», Марк Лутц. Самая подробная книга об основах этого языка программирования.
  2. Python Tricks, Дэн Бейдер. Автор пишет о хитрых трюках, которые стоит изучить, если вы хотите программировать быстрее.
  3. Real Python Tutorials. Сайт для изучения Python с нуля: классные мультики и постепенное погружение.
  4. Портал, где можно найти информацию по всем основным вопросам, которые возникают в начале пути.
  5. «Python. К вершинам мастерства», Лучано Рамальо. Отлично подходит для аналитиков — как начинающих, так и продвинутых.
  6. «Искусственный интеллект с примерами на Python», Пратик Джоши. Подойдет для начинающих погружение в Machine Learning.

Предлагают стажировки и опыт работы в крупных компаниях

  1. Numsense! Data Science for the Layman, Су Кеннет, Анналин Ын. Авторы описывают основные принципы работы с большими данными.
  2. Data Science from Scratch, Грас Джоэл. В этом пособии описаны программные библиотеки, модули, пакеты инструментов и основные платформы. Подходит для начинающих.
  3. Библиотека материалов по Pandas от канала DataLytics, Алексей Макаров.
  4. Статья, в которой рассматриваются плюсы и минусы популярных сервисов бизнес-аналитики: Power BI, Qlik Sense, Tableau.
  5. «SQL для простых смертных», Мартин Грабер. Это пособие для тех, кто никогда не работал с базами данных. Все объясняется пошагово и доступно.

Data Scientist – кто это?

Data Scientist – кто это?

Различия с соседними профессиями:

Предупреждение. Профессия Data Scientist может называться по-разному в разных компаниях при поиске сотрудника: Data Scientist, Researcher, Software Analyst, Statistician, Mathematical Programmer, Data Analyst, Research Analyst, Data Analyst, Big Data (Big Data) Specialist.

  • объем исследуемых данных;
  • глубина анализа;
  • цель исследования;
  • используемые инструменты.

Зарплата специалиста по анализу данных на рынке труда зависит в основном от опыта и уровня квалификации. Кроме того, на повышение зарплат влияет и тот факт, что на рынке по-прежнему не хватает квалифицированного персонала.

Согласно статистике сайта habr, максимальная зарплата data scientist в России (точнее, в Москве) во второй половине 2019 года составила 225 000 рублей в месяц. Более подробную информацию можно найти в таблице.

Где обучаться Data Scientist?

Примерные зарплаты Data Scientists во второй половине 2019 года:

На заработную плату специалистов по анализу данных влияют:

В список профессиональных обязанностей ученого по Big Data в основном входят следующие:

  • бизнес-аналитик обычно не умеет работать с очень большими массивами данных, для этого нужны специальные программные инструменты;
  • программист не всегда способен разработать адекватную данным модель, а тем более увидеть полезные конкретному бизнесу закономерности.

Для качественной работы необходимо знать:

Зарплата Data Scientist

Зарплата Data Scientist

Интересно. Результаты работы специалиста по анализу данных могут варьироваться от создания системы рекомендаций продуктов на основе поведения клиентов до системы самоуправляемого автомобиля. Все это, конечно же, начинается с добычи данных или data mining.

Это еще одна сертификационная программа, которую также нельзя назвать программой, направленной исключительно на Data Science. Вместо этого она нацелена на довольно узкую тему в контексте науки о данных. Речь идет о машинном обучении. Многие исследователи данных настолько привыкли работать с Jupyter Notebook (который преподается в большинстве курсов DS), что создание моделей в продакшене и развертывание их в веб- или мобильной среде может вызвать у них большие трудности. Поэтому тем, кто работает в области науки о данных, очень полезно познакомиться с практическим применением моделей, что расширит их кругозор и сделает их работу более эффективной.

Эти темы рассматриваются на экзамене:

Формулировка задач машинного обучения.

  • страна: в США зарплаты выше, чем в России, например; зарплаты специалистов Data Scientists доходят до 9 936 000 рублей (138 000$) в год или 828 000 рублей в месяц, а у программистов средняя зарплата 4 680 000 — 5 760 000 рублей (65 000 — 80 000$) в год, исследование проводила компания O’Reilly Media;
  • регион и город: в Москве заработок более привлекателен, чем на периферии РФ;
  • компания: самые высокие ЗП IT-специалистам сейчас предлагает Ozon;
  • способ предоставления услуг: на фрилансе зарплата может быть ниже.
  • дополнительные знания в этой области, например, знания методов статистического анализа данных или же построения математических моделей
  Бизнес-идеи для интернет-магазина: что можно продавать в 2021 году. Что продавать в 2021 в интернете?

Чем занимаются и что делают Data Scientist?

Общая информация об экзамене:

  1. Сбор данных. Специалист ищет каналы, где можно собрать необходимую информацию, и изучает возможности ее получения из найденных источников.
  2. Проверка. Данные валидируют, проверяют на наличие аномалий, и отсекают слишком неадекватные значения, которые могут сбить с толку при последующем анализе.
  3. Анализ. Поиск закономерностей, изучение их, подтверждение поставленных гипотез или их опровержение, выводы.
  4. Визуализация. Презентация результатов анализа в том виде, в котором ее с легкостью поймет обычный человек. Для этого используют графики и диаграммы, например.
  5. Действие. Использование результатов анализа и его выводов для оптимизации деятельности предприятия. Принятие решений о корректировке, например, маркетинговой или финансовой стратегии, увеличении размеров финансирования какого-либо бизнес-направления компании.

Это уже не просто программа сертификации. Это серия учебных курсов, где вы можете изучить то, что будет проверяться на экзамене. Эта программа сертификации, в отличие от предыдущих программ, сосредоточена исключительно на самой науке о данных. И это, конечно, тема, которая нас особенно интересует. Еще одной ценной особенностью этой программы является то, что она была разработана компанией IBM, и вы можете пройти ее на платформе Coursera. Обе компании очень известны и имеют хорошую репутацию.

  • основы статистики и способы использования машинного обучения;
  • базы данных MySQL и Postgres;
  • Hadoop and MapReduce.
  • технологии визуализации данных и отчетности;
  • языки программирования SAS, Java (Hadoop), MapReduce, Python или R.

Вот 10 курсов, которые входят в учебную программу:

Google Data Machine Learning Engineer

Общая информация о курсе:

Как видите, в данном обзоре представлены программы сертификации ведущих компаний на рынке информационных технологий. Microsoft — одна из них. Учеба, работа и пробы в одной из этих компаний могут быть полезны для вашей карьеры в качестве специалиста по анализу данных. Представленная здесь программа выглядит как смесь этих программ, о которых мы говорили выше. С одной стороны, это сертификация, но с другой стороны, можно учиться и до сертификации, либо самостоятельно и бесплатно, либо с инструктором и платно.

    Вот темы, которые фигурируют на экзамене:

  • Преобразование задач бизнеса в задачи машинного обучения с использованием инструментов наподобие AutoML. Определение типа задачи (например — задача классификации или кластеризации), выявление ключевых метрик качества модели.
  • Масштабирование решений с использованием инструментов наподобие Kubeflow, конструирование признаков, автоматизация, оркестрация, мониторинг.
  • Разведочный анализ данных, визуализация данных и получение статистических сведений о них, очистка и проверка наборов данных, создание учебных наборов данных, работа с отсутствующими значениями, со значениями, значительно отличающимися от других, с утечками данных.
  • Использование различных форматов данных для обучения моделей, в том числе — CSV, JSON, Apache Parquet. Применение баз данных. Знание специфических концепций наподобие настройки гиперпараметров и распределённого обучения моделей.
  • Проектирование обучающих конвейеров, использование платформ наподобие Cloud Compose и Apache Airflow.
  • Стратегии логирования моделей, переобучение моделей, оптимизация производительности моделей, оптимизация конвейеров машинного обучения.

Управление ресурсами Azure для машинного обучения.

  • Длительность: 2 часа.
  • Стоимость: $200.
  • Язык: английский.
  • Тип вопросов: вопросы с несколькими вариантами ответа.
  • Способ проведения: онлайн-экзамен или обычный экзамен с контролем хода экзамена.

IBM Data Science Professional Certificate

Да, но бояться не стоит. Python — простой язык, и в библиотеках кода есть много примеров различных задач. Он очень прост в использовании. Часто студенты приходят к нам, думая, что с человеческой точки зрения они не способны к программированию, но с Python может справиться любой, особенно на начальном уровне.

В России можно работать в области Data Science без знания английского языка. С переводчиком вы можете покорять горы. Тем не менее, основные статьи о новых моделях и методах публикуются на английском языке, поэтому время от времени он будет вам необходим, чтобы освежить свои знания. Что касается рабочего программного обеспечения, то его интерфейс не сложнее обычного Microsoft Word — даже с английским языком проблемы вряд ли возникнут.

  • Что такое наука о данных?
  • Инструменты науки о данных.
  • Методология науки о данных.
  • Использование Python в рамках науки о данных для искусственного интеллекта и разработки.
  • Python-проект из сферы науки о данных.
  • Применение баз данных и SQL с использованием Python для целей науки о данных.
  • Анализ данных с использованием Python.
  • Визуализация данных с использованием Python.
  • Машинное обучение с использованием Python.
  • Заключительный курс по теме «Прикладная наука о данных».
  Телемаркетинг — что это такое? Виды, особенности, принцип работы, советы. Телемаркетер что это такое?

Наука о данных — это область с высокими зарплатными ожиданиями. На самом деле, работа специалистов по анализу данных очень хорошо оплачивается. На этапе стажировки можно получить 40-50 тысяч рублей, на низшей позиции — от 60 до 120 тысяч, на средних уровнях можно заработать до 180 тысяч рублей, а дальше цифры сильно варьируются в зависимости от города или компании.

  • Способ проведения курсов: полностью дистанционно.
  • Уровень слушателей: начальный.
  • Расписание занятий: гибкое.
  • Длительность: обычно — 11 месяцев (это долго, но речь идёт не только о сертификации, но и об обучении).
  • Язык: английский — с субтитрами на английском, арабском, французском, португальском (европейский вариант), итальянском, вьетнамском, немецком, русском, испанском, персидском, турецком.

Microsoft Certified Azure Data Scientist Associate

Многие люди хотят самостоятельно заняться наукой о данных, не имея образования в области математики или программирования. Почти все материалы вы можете найти самостоятельно в Интернете. Однако, не имея опыта в этой области, очень трудно создать программу обучения, которая охватывала бы все важные этапы. Существует высокий риск того, что некоторые темы будут упущены, что повлияет на ваш поиск работы.

Как видите, в данном обзоре представлены программы сертификации ведущих компаний на рынке информационных технологий. Microsoft — одна из них. Учеба, работа и пробы в одной из этих компаний могут быть полезны для вашей карьеры в качестве специалиста по анализу данных. Представленная здесь программа выглядит как смесь этих программ, о которых мы говорили выше. С одной стороны, это сертификация, но с другой стороны, можно учиться и до сертификации, либо самостоятельно и бесплатно, либо с инструктором и платно.

    Преимуществом курса Skillfactory является его практическая значимость. Мы стараемся сделать курс максимально ориентированным на применение, чтобы через 12 месяцев вы могли

  • Создание рабочей области Azure Machine Learning, управление данными, возможность выполнять вычисления для экспериментов, безопасность, управление доступом, настройка окружения разработки.
  • Создание моделей с помощью визуальных средств, запуск скриптов обучения моделей, создание метрик, работа с моделями.
  • Выбор модели развёртывания, развёртывание моделей как сервисов, управление моделями, создание конвейеров, публикация конвейеров в виде веб-сервисов, применение практик MLOps.
  • Использование средств интерпретации моделей, оценка справедливости моделей, учёт соображений приватности при работе с моделями.

Обя­за­тель­но ли учить Python

Цены на университетские программы по data science могут достигать полумиллиона рублей. Конечно, вы можете либо подать заявку на должность, финансируемую государством, либо изучать науку о данных самостоятельно, с помощью бесплатных курсов на Coursera и других доступных материалов. Однако при втором варианте отсутствует человеческий контроль и обратная связь с профессором. Онлайн-курс — отличная альтернатива: справедливая цена и все знания, необходимые для выполнения работы.

Для еще большей практики вы можете посетить Kaggle — платформу, на которой проводятся соревнования по машинному обучению. Компания ставит задачи перед специалистами по обработке данных, и тот, кто решит их быстрее и лучше, получает денежное вознаграждение и, возможно, работу. Kaggle также очень хорошо отражает потребности рынка и показывает, сколько компании готовы платить. На Skillfactory мы также организуем подобные соревнования, чтобы студенты привыкали к темпу работы.

Сколь­ко мож­но за­ра­ба­ты­вать

Сколь­ко сто­ит обу­че­ние

Оцените статью
Бизнес блог