Общее понятие Data Science


Наука о данных - деятельность, предполагающая сбор и анализ большого объема структурированных и неструктурированных данных, на основе которых строятся алгоритмы для поиска оптимального решения в какой-либо сфере.

В работе применяются системный анализ, математическая логика, статистика, линейная алгебра, инструменты визуализации, информатика.


Востребованность профессии


Data Science считается молодой, но быстро развивающейся профессией. Предложений на рынке больше, чем специалистов с таким сочетанием знаний и навыков. Компании, понимая ценность таких сотрудников, создают для них больше рабочих мест и новых отделов.

Области применения


Наука о данных применяется в следующих сферах:
  1. Маркетинговой. Оценка эффективности рекламных кампаний и других мероприятий, создание таргетированных рассылок на основе данных о клиенте, оптимизация трафика.
  2. Банковской. Оценка кредитоспособности клиента, основанная на численных статистических методах, обнаружение мошеннических операций и схем, помощь в принятии решений.
  3. Информационных технологий. Систематизация информации, настройка фильтрации спама, оптимизация поиска и выдачи результатов.
  4. Финансовой. Создание торговых стратегий и их оптимизация.
  5. Технологической, медицинской. Систематизация информации о производимой продукции, автоматическая диагностика патологий.
  6. Торговой. Ведение и автоматизация информационных баз, анализ потребностей и платежеспособности целевой аудитории.
  7. Медийной. Обработка и анализ данных, составление прогнозов.
  8. Избирательной. Обработка информации в ходе избирательных кампаний.


Предприятия с успехом применяют науку о данных в своей деятельности.

Например, на основе истории покупок и анализа поведения покупателей компания присылает последним персонализированные скидочные купоны.


Преимущества


Выделяют такие преимущества профессии, как:
  1. Увеличение спроса на специалистов такого профиля.
  2. Развитие и финансирование факультетов по указанному направлению.
  3. Высокооплачиваемость.
  4. Возможность постоянного развития, создания собственных методов обработки, анализа и хранения информации.


Качественные характеристики специалиста Data Science


Дата-сайентист должен иметь следующие профессиональные характеристики:
  1. Умение структурировать и интегрировать источники информации.
  2. Владение языками программирования, необходимыми для работы с большими объемами данных, продвинутый уровень цифровых навыков.
  3. Умение использовать методы системного анализа при постановке задач.
  4. Знание методов математической статистики и анализа, машинного обучения, теории вероятности, комбинаторики.
  5. Умение разрабатывать математические модели выявления зависимостей, прогнозирования и принятия решений.
  6. Знание экономических законов.
  7. Владение английским языком.


Обязанности и задачи


Обязанности и задачи могут различаться в зависимости от области работы. В больших компаниях профессионал работает с несколькими направлениями, реализуя долгосрочные проекты совместно с администраторами, разработчиками, менеджерами и дизайнерами.

Однако выделяют общие обязанности для всех дата-сайентистов:
  1. Сбор больших массивов данных, проверка их актуальности и преобразование в подходящий для восприятия формат.
  2. Анализ информации с помощью математической статистики, моделирования и других методов с целью повышения эффективности принятия решений.
  3. Составление баз данных, персонализация продуктов.
  4. Выявление неявных закономерностей и их преобразование в решения.
  5. Создание и тестирование моделей на принципах машинного обучения.
  6. Выявление фальсификаций и мошеннических схем.
  7. Составление отчетов по данным.


Возможность начать карьеру с нуля


Для освоения профессии желательно любить математику, статистику, программирование, иметь аналитический склад ума и желание постоянного развития. Образовательный рынок предлагает различные программы по этому направлению. Некоторые из них нацелены на обучение только отдельным аспектам профессии, другие предлагают комплексный подход. Можно выбрать несколько направлений и постепенно получать знания, а можно обучаться сразу комплексно.

Однако быстро стать профессионалом не получится, т.к. область предполагает освоение многочисленных инструментов.


Особенности обучающих курсов и тренингов


Образование предлагают государственные вузы и онлайн-университеты. По окончании обучения выдаются дипломы или сертификаты. Образовательные учреждения обещают выпускникам помощь в трудоустройстве, стажировки в компаниях-партнерах, доступ к закрытым вакансиям.

Некоторые курсы предполагают работу с командой наставников, другие рассчитаны на самостоятельное обучение.

Существуют ресурсы, на которых часть материала предоставляется бесплатно, а при желании углубленного изучения курс нужно оплатить.

Целевая аудитория


В зависимости от программы, курсы и тренинги подходят следующим категориям:
  • профессионалам в области Data Science, желающим создать крепкую теоретическую базу для более точного прогнозирования, интерпретации данных и выбора инструментов для решения задач;
  • начинающим программистам или аналитикам, нацеленным на повышение квалификации;
  • опытным программистам с математическим или техническим образованием;
  • новичкам без опыта программирования, желающим освоить профессию с нуля;
  • новичкам, не имеющим никаких знаний, но желающим попробовать себя в этой области.


Приблизительная программа


Курсы могут состоять из нескольких блоков различного уровня сложности. Программа включает такие модули, как:
  • изучение языков программирования Python, R и их использование для анализа и визуализации данных;
  • математика и статистика;
  • машинное обучение;
  • глубокое обучение и нейронные сети;
  • английский язык для IT.


Приобретаемые знания


Обучение включает освоение теоретической базы и большой объем практических заданий для получения и закрепления навыков.

Статистика, математика, линейная алгебра


На курсах слушатели получают фундаментальные математические знания, которые необходимы для работы дата-сайентистом. Без них не получится выявить закономерности, создать модель, сделать прогноз или обучить нейросеть.

Программирование


Основные инструменты профессионала - языки программирования. На курсах изучаются Python, R, SQL.

R подходит для статистических расчетов, позволяет быстро загружать набор данных, визуализировать их, строить модели.

Python востребован на рынке труда и считается лучшим вариантом на начальных этапах изучения программирования.


Машинное обучение


Эта дисциплина относится к методам искусственного интеллекта, которые обучают компьютер самостоятельно находить решения для поставленных задач. Компьютеры выполняют аналитическую работу, выявляют закономерности на основе заранее загруженной информации и специальных алгоритмов. Дата-сайентисты создают алгоритмы для настройки нейросетей.

Анализ и визуализация данных


Профессионалы Data Science собирают, анализируют информацию, используют инструменты для ее преобразования в графики и визуализации. Это помогает видеть общие закономерности и корреляции в полученной информации. Дата-сайентист начинает понимать, какие факторы могут помочь в решении задач.

Технические навыки


С помощью технических навыков эксперт пишет коды и решает сложные задачи. Чем больше навыков, тем выше ценится сотрудник.

SQL


При помощи языка SQL дата-сайентист обрабатывает и извлекает информацию из реляционных баз данных, представляющих собой организованные коллекции таблиц.

Основы Python


Распространенным языком в науке о данных считается Python, на котором написаны пакеты визуализации и сложного анализа информации, машинного обучения, обработки естественного языка. Для работы осваиваются структуры данных, базовые алгоритмы и библиотеки, отладка и тестирование кода, Jupyter Notebook, Git.

Разработка ПО


Профессионалу желательно получить навыки разработки программного обеспечения, что помогает улучшить читаемость и качество кода.

Трудоустройство и карьера


Образовательные учреждения могут помочь в трудоустройстве после окончания курсов. Однако для этого желательно показать хорошие результаты при сдаче итогового проекта.

Дата-сайентисты работают в IT-компаниях, торговых сетях, финансовых организациях, телекомпаниях, медицинских учреждениях, технологических отраслях. На собеседовании преподаватели задают вопросы по теории и дают практические тестовые задачи.

Профессионал Data Science проходит такие же карьерные ступени, что и другие сотрудники сферы IT:
  • джуниор;
  • мидл;
  • сеньор или тимлид;


Каждая ступень в среднем занимает 1-2 года.



Средний уровень дохода


На размер заработной платы на рынке труда в области науки о данных влияет дефицит профессионалов. Также зарплата зависит от опыта работы и навыков дата-сайентиста.

Средний уровень дохода в Москве составляет 120 000-230 000 руб., в Санкт-Петербурге - 70 000-180 000 руб., в регионах России - 40 000-120 000 руб.

Отрицательные стороны специализации


Сфера Data Science подходит далеко не каждому: необходим аналитический склад ума. В ходе работы старые методы могут не подходить для выполнения задачи. По этой причине дата-сайентисту требуется разрабатывать новые подходы и алгоритмы. В таком режиме времени на отдых может не оставаться.

Курсы Data Science




Лукьянов Алексей
Лукьянов Алексей
Я нашел 25 курсов на сентябрь 2021


Data Science представляет собой обширную сферу, объединяющую несколько смежных дисциплин. Специалисты в этой области, работая с большими объемами данных, создают модели, которые помогают принимать решения в бизнесе, научной и других отраслях.

1 место. Skillfactory


Skillfactory
Аналитика, Программирование
Рейтинг:
Рейтинг Смотрим.ком

Плюсы

Данные собираются

Минусы

Данные собираются
      3
      Показать еще №

2 место. GeekBrains


GeekBrains
Маркетинг, Программирование, Дизайн
Рейтинг:
9.5
Рейтинг Смотрим.ком

Плюсы

Данные собираются

Минусы

Данные собираются
      3
      Показать еще №

3 место. Skillbox


Skillbox
Управление, Маркетинг, Аналитика, Программирование, Дизайн
Рейтинг:
5.5
Рейтинг Смотрим.ком

Плюсы

Данные собираются

Минусы

Данные собираются
      3
      Показать еще №

4 место. Otus


Otus
Управление, Программирование
Рейтинг:
Рейтинг Смотрим.ком

Плюсы

Данные собираются

Минусы

Данные собираются
      3
      Показать еще №

5 место. Нетология


Нетология
Управление, Маркетинг, Аналитика, Программирование, Дизайн
Рейтинг:
Рейтинг Смотрим.ком

Плюсы

Данные собираются

Минусы

Данные собираются
      3
      Показать еще №

6 место. Product Live

Рейтинг:
10
Рейтинг Смотрим.ком

Плюсы

Данные собираются

Минусы

Данные собираются
      3
      Показать еще №
Профессия Data Scientist
Курс

Профессия Data Scientist

  • Data Science / Нейронные сети
Профессия Data Scientist: машинное обучение
Курс

Профессия Data Scientist: машинное обучение

  • Data Science / Машинное обучение / Нейронные сети
Курс Python для анализа данных
Курс

Курс Python для анализа данных

  • Аналитика / Data Science / Python
Алгоритмы и структуры данных на Python. Базовый курс
Курс

Алгоритмы и структуры данных на Python. Базовый курс

  • Data Science / Python
Курс по нейронным сетям
Курс

Курс по нейронным сетям

  • Data Science / Нейронные сети / Deep Learning
Профессия Data Scientist: анализ данных
Курс

Профессия Data Scientist: анализ данных

  • Data Science
Основы математики для Data Science
Курс

Основы математики для Data Science

  • Data Science
Разработчик Python
Курс

Разработчик Python

  • Data Science / Python / Разработка приложений
Аналитик данных с нуля
Курс

Аналитик данных с нуля

  • Data Science
Факультет искусственного интеллекта
Курс

Факультет искусственного интеллекта

  • Data Science / Нейронные сети / Deep Learning
Интенсив «Какое место алгоритмы занимают в жизни разработчика»
Курс

Интенсив «Какое место алгоритмы занимают в жизни разработчика»

  • Data Science
Библиотеки Python для Data Science: Numpy, Matplotlib, Scikit-learn
Курс

Библиотеки Python для Data Science: Numpy, Matplotlib, Scikit-learn

  • Data Science / Python
Data Scientist
Курс

Data Scientist

  • Data Science
Математика для анализа данных
Курс

Математика для анализа данных

  • Data Science
Старт в аналитике
Курс

Старт в аналитике

  • Бизнес-аналитика / Data Science