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:
- Маркетинговой. Оценка эффективности рекламных кампаний и других мероприятий, создание таргетированных рассылок на основе данных о клиенте, оптимизация трафика.
- Банковской. Оценка кредитоспособности клиента, основанная на численных статистических методах, обнаружение мошеннических операций и схем, помощь в принятии решений.
- Информационных технологий. Систематизация информации, настройка фильтрации спама, оптимизация поиска и выдачи результатов.
- Финансовой. Создание торговых стратегий и их оптимизация.
- Технологической, медицинской. Систематизация информации о производимой продукции, автоматическая диагностика патологий.
- Торговой. Ведение и автоматизация информационных баз, анализ потребностей и платежеспособности целевой аудитории.
- Медийной. Обработка и анализ данных, составление прогнозов.
- 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:
- Увеличение спроса на специалистов такого профиля.
- Развитие и финансирование факультетов по указанному направлению.
- Высокооплачиваемость.
- Возможность постоянного развития, создания собственных методов обработки, анализа и хранения информации.
Качественные характеристики специалиста Data Science
Дата-сайентист должен иметь следующие профессиональные характеристики:
- Умение структурировать и интегрировать источники информации.
- Владение языками программирования, необходимыми для работы с большими объемами данных, продвинутый уровень цифровых навыков.
- Умение использовать методы системного анализа при постановке задач.
- Знание методов математической статистики и анализа, машинного обучения, теории вероятности, комбинаторики.
- Умение разрабатывать математические модели выявления зависимостей, прогнозирования и принятия решений.
- Знание экономических законов.
- 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:
- Сбор больших массивов данных, проверка их актуальности и преобразование в подходящий для восприятия формат.
- Анализ информации с помощью математической статистики, моделирования и других методов с целью повышения эффективности принятия решений.
- Составление баз данных, персонализация продуктов.
- Выявление неявных закономерностей и их преобразование в решения.
- Создание и тестирование моделей на принципах машинного обучения.
- Выявление фальсификаций и мошеннических схем.
- 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
1 место. Skillfactory
Аналитика, Программирование
Плюсы
Данные собираютсяМинусы
Данные собираются-
Курсы школы:
-
Профессия Data ScientistСрок обучения: 24 месяцаПерейти к курсу
-
Полный курс по Data ScienceСрок обучения: 24 месяцаПерейти к курсу
-
Математика и Machine Learning для Data ScienceСтоимость: 79900 ₽/курсСрок обучения: 5.5 месяцевПерейти к курсу
-
Курс по нейронным сетямСтоимость: 58167 ₽/курс
(3400 рублей в месяц)Срок обучения: 10 недельПерейти к курсу -
Курс по математике для Data ScienceСтоимость: 29833 ₽/курсСрок обучения: 8 недельПерейти к курсу
-
Курс Python для анализа данныхСтоимость: 41500 ₽/курсСрок обучения: 8 недельПерейти к курсу
3
Показать еще №
2 место. GeekBrains
Маркетинг, Программирование, Дизайн
Плюсы
Данные собираютсяМинусы
Данные собираются-
Курсы школы:
-
Факультет искусственного интеллектаСтоимость: 270000 ₽/курс
(9000 рублей в месяц)Срок обучения: 18 месяцевПерейти к курсу -
Интенсив «Какое место алгоритмы занимают в жизни разработчика»Срок обучения: 2 часаПерейти к курсу
-
Библиотеки Python для Data Science: Numpy, Matplotlib, Scikit-learnСтоимость: 15000 ₽/курсСрок обучения: 10 уроковПерейти к курсу
-
Алгоритмы и структуры данных на Python. Базовый курсСрок обучения: 1 месяцПерейти к курсу
3
Показать еще №
3 место. Skillbox
Управление, Маркетинг, Аналитика, Программирование, Дизайн
Плюсы
Данные собираютсяМинусы
Данные собираются-
Курсы школы:
-
Профессия Data Scientist: машинное обучениеСтоимость: 98333 ₽/курс
(2458 рублей в месяц)Срок обучения: 13 месяцевПерейти к курсу -
Профессия Data Scientist: анализ данныхСтоимость: 98333 ₽/курс
(2 458 рублей в месяц)Срок обучения: 9 месяцевПерейти к курсу -
Профессия Data ScientistСрок обучения: 300 часовПерейти к курсу
-
Основы математики для Data ScienceСтоимость: 35000 ₽/курс
(2042 рублей в месяц)Срок обучения: 4 месяцаПерейти к курсу -
Аналитик данных с нуляСтоимость: 90000 ₽/курс
(4500 рублей в месяц)Срок обучения: 6 месяцевПерейти к курсу
3
Показать еще №
4 место. Otus
Управление, Программирование
Плюсы
Данные собираютсяМинусы
Данные собираются-
Курсы школы:
-
Специализация Data ScienceСтоимость: 85000 ₽/курсСрок обучения: 10 месяцевПерейти к курсу
-
Разработчик PythonСтоимость: 100000 ₽/курс
(12233 рублей в месяц)Срок обучения: 5 месяцевПерейти к курсу -
Математика для Data Science. Продвинутый курсСтоимость: 80000 ₽/курс
(22500 рублей в месяц)Срок обучения: 4 месяцаПерейти к курсу -
Математика для Data Science. Базовый курсСтоимость: 80000 ₽/курс
(22500 рублей в месяц)Срок обучения: 4 месяцаПерейти к курсу
3
Показать еще №
5 место. Нетология
Управление, Маркетинг, Аналитика, Программирование, Дизайн
Плюсы
Данные собираютсяМинусы
Данные собираются-
Курсы школы:
-
Старт в аналитикеСтоимость: 1490 ₽/курсСрок обучения: 4 неделиПерейти к курсу
-
Математика для анализа данныхСтоимость: 17000 ₽/курс
(1417 рублей в месяц)Срок обучения: 4 неделиПерейти к курсу -
Data ScientistСтоимость: 200000 ₽/курс
(5417 рублей в месяц)Срок обучения: 11 месяцевПерейти к курсу -
Data Science и философский каменьСрок обучения: 3 дняПерейти к курсу
3
Показать еще №
6 место. Product Live
Плюсы
Данные собираютсяМинусы
Данные собираются-
Курсы школы:
-
DATA-DRIVEN менеджментСтоимость: 71250 ₽/курс
(7917 рублей в месяц)Срок обучения: 5 месяцевПерейти к курсу -
Data Insight Management: управление продуктом на основе метрик и данныхСтоимость: 60000 ₽/курс
(3750 рублей в месяц)Срок обучения: 2 месяцаПерейти к курсу
3
Показать еще №
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.