Что такое Data Science и как заработать денег на новой профессии?

Data scientist — человек, который решает реальные бизнес-кейсы, проводя интеллектуальный анализ большого объема данных. Чтобы справляться с этими задачами, специалист должен обладать не только множеством hard skills, но и иметь выдающиеся личностные качества (о важности soft skills подробно написано в нашей статье). Вот с последних и начнем.

Обучение data science с нуля – какие личностные качества нужны?

Вам придется разбирать огромные массивы данных, искать нестандартные пути решения и успешно взаимодействовать с другими членкаи команды. Для этого нужно быть больше, чем азбукой алгоритмов. Подумайте, соответствуете ли вы требованиям к специалисту по данным на уровне soft skills. Для этого у вас должны быть:

1. Аналитический склад ума. Без подходящего склада ума, понять и проанализировать большие объемы данных разного типа просто невозможно;
2. Упорство и умение доводить начатое до конца. У профессионала не должны опускаться руки, сколько бы раз он ни пробовал решить проблему;
3. Креативность. Каждый кейс непохож на другие. Нужно не просто выбрать подходящий метод, а придумать его и только потом реализовать. Без креативного подхода в таком не обойтись;
4. Умение объяснять сложные вещи простым языком. Клиенты зачастую являются людьми без технического образования – теми, кто не разбирается в data science, machine learning и других технических аспектах. Представляя им результаты, специалист должен донести основные положение максимально просто;
5. Понимание того, как работают бизнес-решения в data science. Цель data scientist — разработать решение для бизнеса, поэтому он должен и сам разбираться, как работает бизнес и будет ли данное решение удобным для конечного пользователя.

Знание английского языка в data science

Но все soft skills меркнут перед необходимостью знать английский. Это более важно. Без этого никуда. Большая часть из необходимых для изучения ресурсов – на английском языке. Нужно смириться – самые свежие новости и курсы по data science появляются первым делом на английском. Многие книги и обучающие программы, представленные в этой статье, также поддерживают только английский. Но не стоит отчаиваться, если ваш язык хромает.

Уже имея знание не ниже уровня B2, можно просто подтянуть словарный запас, дополнив его терминами, связанными с данными. Чувствуете себя неуверенно? Попробуйте курс по английскому языку для IT-специалистов от Skyeng или найдите более подходящий в нашем обзоре площадок для онлайн-обучения английскому.

Обучение data science с нуля – необходимые технические навыки успешного data scientist

Необходимые для успеха в карьере навыки диктует рынок, а он – вещь переменчивая и нестабильная. Именно поэтому полный список компетенций меняется от вакансии к вакансии. Остановимся на самых важных.

Линейная алгебра в data science

Обучение data science с нуля и математика – вещи созвучные. Нужно иметь серьезную математическую базу. К счастью, необязательно быть гением абсолютно во всех аспектах.

Линейная алгебра невероятно важна, ведь именно матрицы и векторы применяются для представления данных при использовании методов машинного обучения в серьезных компаниях. Чтобы получить базовые представления о линейной алгебре и быть конкурентоспособным кандидатом, можно пройти несколько курсов:

•  Линейная алгебра на Stepik. Затрагивает только введение, очень короткий и понятный, позволяет за 4 часа лекций освежить знания или получить базовые представления о том, с какими задачами работает эта сфера математики и как их решать;
• Вводный курс в линейную алгебру от Высшей Школы Экономики на Coursera. По содержанию он очень близок к предыдущему, но укладывается в еще более сжатые сроки, без потери качества материала;
• Advanced Linear algebra от Техасского университета. Погружает слушателя в самую суть линейной алгебры и ее прикладное применение (в компьютерных операциях). К сожалению, без должной математической подготовки и знания английского языка осилить его практически невозможно;
•  Не курс, но учебное пособие от Туганбаева. Качество материала не страдает от легкого и понятного изложения, а обилие заданий помогает закрепить все на практике.

Читать еще  Что такое Flutter в 2023 году и как обучиться навыку разработке на этом языке программировании?

Математический анализ в data science

Необходим, чтобы понимать, как работает machine learning, и уметь оптимизировать алгоритмы машинного обучения на будущем месте работы. Полезными будут следующие курсы:

• Calculus 1 на Udemy – дает вводные знания по пределам и знакомит слушателя с базовыми приемами дифференцирования. Изложен на английском языке, поэтому знание языка и предметной терминологии обязательно.
• Еще один курс от Udemy, но более глубокого уровня — Calculus 3. Очень длинный, но после прохождения принцип работы большей части machine learning алгоритмов, применяемых в data science, становится простым и понятным;
• Хороший курс по введению в математический анализ на русском на платформе Stepik. Будет понятен даже тем, кто забыл университетский курс матанализа. Все дается в понятной форме и подкрепляется доказательствами;
• Полный курс матанализа — в учебнике MIT. Рассчитан на студентов младших курсов, поэтому не очень сложен в освоении, но есть и минус — он полностью на английском.

Обучающие материалы для Data Science

Взрыв мозга «🔥Аналитика данных с нуля🔥»

В рамках микрокурса вы получите выжимку необходимой информации для старта в новой профессии: от необходимых навыков до секретов успешного прохождения собеседования, от кейсов до подробного разбора инструментов.

После микрокурса вы:

• Поймёте, какие аналитики бывают и чем отличаются
• На реальных кейсах поймете специфику работы аналитиков
• Найдёте своё место в обилии направлений анализа данных
• Начнёте ориентироваться в современных инструментах аналитиков
• Узнаете, как покорить HR: секреты идеального резюме и успешного собеседования

Преимущества:

• Экономия времени: все материалы собраны в одном месте, в удобном формате (только выжимка структурированной информации, ничего лишнего)
• После каждого урока вам будут доступны бесплатные ресурсы для самостоятельного обучения
• Не нужны дополнительные знания: курс подходит для новичков
• Вы получите советы по карьерному росту от экспертов индустрии

На правах профессии «🔥Аналитика Данных🔥» от лучшей IT-школы в России

Вы научитесь работать с данными, а как результат вы получите сопровождение с наставником-экспертом до трудоустройства!

400 часов теории и практики + обучение в реальной рабочей среде + мастер-классы с реальными рабочими задачами +доступ к курсу навсегда + индивидуальная проверка домашних заданий +к онсультации с экспертами каждую неделю +плюшки:

• 5 проектов в портфолио
• Диплом о переподготовке
• Цепляющее резюме от опытного рекрутера
• Подготовка к собеседованиям
• Наставник по трудоустройству — поможет, научит, успокоит
• Сопровождение до трудоустройства

Аналитик данных помогает принять решение в бизнесе, науке и управлении. Он находит закономерности и составляет логические выводы на базе проведенного анализа.

Справитесь без опыта в IT: учим с азов
• В рассрочку на 12 месяцев
• Всего 10 часов в неделю

Пример диплома

Начинка курса

• Курс 1. Excel для анализа данных
• Курс 2. Обработка данных с помощью SQL
• Курс 3. Python для анализа данных
• Курс 4. Решение бизнес-кейсов
• Подготовка к трудоустройству

Читать еще  Веб-разработка – что это такое и как получить профессию разработчика сайтов, приложений

1. «Обучение Data Science: будущее для каждого»

Длительность курса составляет 3 урока в формате записей вебинаров и текстовых материалов.

Обратная связи нет,зато есть сертификат.

Начинка:

1. Data Science: будущее для каждого. Разберёмся, почему работа с данным настолько актуальна. Какие направления и профессии есть в сфере Data Science, чем они отличаются и как определить направление для себя.
2. Базовые навыки: с чего начать. Расскажем об обязательных навыках каждого аналитика и его инструментарии. Напишем первый код с помощью языка запросов SQL.
3. Как найти работу: первые шаги. Кого ищут работодатели. Пошаговый план для старта карьеры в сфере Data Science. Как составить карту ваших компетенций.

[/su_note]

«Профессия Data Scientist»

Что ты получишь? За два года обучения по 10 часов в неделю ты освоишь востребованные навыки в Data Science и соберёшь портфолио проектов. Начнёшь практиковаться на реальных бизнес-кейсах, подтянешь soft skills (коммуникация с бизнесом и др).

Формат учёбы: короткие видео и вебинары с разбором заданий + тесты и интерактивные задания + практике на тренажере + общий чат с 6000 студентами для решения вопросов + личный наставник в решении проблем.

Изюминка курса: помощь в трудоустройстве, общение с экспертами и решение сложных вопросов с ментором.

https://www.youtube.com/watch?v=AyTXdxkueE0&feature=emb_imp_woyt

Получаешь в итоге:

• Персонального тьютора, который следит за вашим прогрессом и остается с вами на связи весь курс
• Личные консультации с менторами и постоянная обратная связь по проделанной работе
• Дружное сообщество, которое общается в Slack и на вебинарах
• Поддержку по всем учебным вопросам в течение 1 часа в рабочее время
• Групповые проекты и работа в командах

2. «Введение в Data Science‎ и машинное обучение»

Длительность курса составляет 30 уроков с выдачей сертификата. Формат как обычно проходит в виде видеоуроков с тестами и выполнением домашней работы.

Начинка

1. О чём курс?
2. Big Data, Deep Machine Learning — основные понятия.
3. Модель, начнём с дерева.
4. Pandas, Dataframes.
5. Фильтрация данных
6. Группировка и агрегация.
7. Визуализация, seaborn.
8. Практические задания: Pandas.
9. Секретный гость.
10. Stepik ML contest — это ещё что такое?
11. Stepik ML contest — data preprocessing.
12. Какого музыканта Beatles я загадал или entropy reduction.
13. Немного теории и энтропии.
14. Titanic: Machine Learning from Disaster.
15. Обучение, переобучение, недообучение и кросс-валидация.
16. Последний джедай или метрики качества модели.
17. Подбор параметров и ROC and Roll.
18. Практика, Scikit-learn, fit, predict, you are awesome.
19. ML на практике — автокорректор ошибок правописания.
20. Секретный гость.
21. Stepik ML contest.
22. Снова возвращаемся к деревьям.
23. Random forest.
24. Зачем знать что-то ещё, если есть Random Forest?
25. Секретный гость.
26. И на Марсе будут яблони цвести.
27. Нейроэволюция.
28. Трюки в Pandas.
29. Вот и всё, а что дальше?
30. Stepik ML contest.

Что усвоишь

• Основные понятия Data Science и Machine Learning
• Наиболее популярные Python-библиотеки для анализа данных — Pandas и Scikit-learn

Преимущества

• Начать обучение можно сразу после регистрации
• Обучение проводят лучшие преподаватели Института биоинформатики
• Современная программа обучения
• Изложение материала простым языком
• Можно бесплатно получить сертификат по окончании обучения

Читать еще  Где изучить IT технологии: подборка мощных профессии в 2023 году с возможностью обучиться онлайн

3. «Нейронные сети‎»

Формат уроков представляет собой видео с выполнением тестов и заданий, а длительность курса из 24 уроков. Есть обратная связь.

Нет сертификата

Начинка

1. Основы линейной алгебры.
2. Перцептрон и градиентный спуск.
3. Алгоритм обратного распространения ошибки.
4. Мониторинг состояния сети.
5. Заключение.

Твои навыки после обучения

• Основы линейной алгебры (векторы и матрицы)
• Принципы работы нейронных сетей
• Применение нейронных сетей для решения практических задач

Преимущества

• Большая обучающая программа
• Интерактивные тесты и задачи

4. «Знакомство с R ‎и базовая статистика»

Длительность курса составляет 20 часов, формат материала видеообучение с выполнением тестов + текстовые пометки.

Сертификат выдаётся после покупки подписки.

В этом из бесплатных курсов по Data Science разберёшь основы статистики и познакомишься с основами языка статистического программирования R.

Будешь использовать средства визуализации (диаграммы, графики и т.п.), чтобы сделать результаты анализа максимально доступными и понятными. Научишься рассчитывать основные описательные статистики: медиану и квантили, среднее и стандартное отклонение..

Твои науки

• Основы языка программирования R
• Статистическая обработка данных
• Создание автоматизированных отчетов с помощью R Markdown и Knitr
• Тестирование гипотез
• Визуализация результатов анализа

Преимущества

• Обратная связь с преподавателями на форуме
• Гибкие сроки изучения материала
• Опытные преподаватели
• Интересная подача материала
• Хорошие примеры
• Можно получить сертификат

5. «Эконометрика‎»

Длительность курса составляет 30 часов в формате видеоуроков с выполнением тестов.

Выдача сертификата предусмотрена.

Ты будешь подробно изучать линейные регрессионные модели, рассмотришь наиболее частые отклонения от предпосылок классической линейной регрессии.

Изучишь базовые модели (логит и пробит) для качественных зависимых переменных. Наряду с теоретической основой ты будешь работать с реальными данными, используя статистический пакет R.

Твои навыки после обучения

• Понимание методов наименьшего квадрата и максимального правдоподобия
• Исследование закономерности в реальных данных
• Работа со случайными величинами в R
• Прогнозирование переменной y
• Проверка гипотез о коэффициентах в R
• Понимание взаимодействия переменных

Преимущества

• Насыщенная программа обучения
• Работа с материалами в удобное время
• Опытный преподаватель
• Много прикладных задач
• Возможность улучшить имеющиеся знания в эконометрике
• Общение на форуме с преподавателем

Заключение

Профессия Data Scientist: кто это? | GeekBrains

При просмотре контента на проекте ЕВГЕНЕВ РУ, на страницах сайта возможны интегрированы реферальные ссылки. Что это для вас значит и как быть, читайте в нашем материале.

https://evgenev.ru/disclamer/ – EVGENEV RU