• Добавить в закладки
  • Facebook
  • Twitter
  • Telegram
  • VK
  • Печать
  • Email
  • Скопировать ссылку
Партнерский материал

Самая сексуальная профессия XXI века: как и зачем становиться Data Scientist’ом

Сексуальной профессию дата-сайентиста называют не спроста. Ведь хорошая работа с огромным объемом данных хорошо и оплачивается. Она престижна, интересна и, вопреки стереотипам, вовсе не так сложна, как думают многие. По-другому и быть не может, ведь сегодня «наука о больших данных» применяется буквально везде: от маркетинга до сельского хозяйства, от маленькой фирмы в десять человек до гигантской корпорации. Но самое замечательное, что профессию дата-сайентиста можно получить на курсах.
Как и зачем становиться Data Scientist’ом / ©Getty images

Для тех, кто знает про перспективы этого направления в онлайн-школе SkillFactory открыт новый набор на полный курс по Data Science. Когда вы пройдете курс, то научитесь работать с Big Data — огромными массивами данных, которые невозможно обработать в Еxcel. В новой жизни вам будут платить деньги за то, что вы сможете помогать бизнесу находить скрытые закономерности, прогнозировать развитие событий и оптимизировать ключевые процессы. Программа проходит в режиме онлайн, поэтому присоединиться к нему можно из любой точки планеты, где есть интернет.

А вдруг у меня не получится?

Этим вопросом задается, пожалуй, любой, кто сталкивается с мыслью заняться малознакомой, но перспективной сферой деятельности. Поэтому обо всем по порядку. Конечно, начинающим дата-сайентистам не так просто — здесь нужны новые навыки, да и конкуренция среди новичков большая. Вам придется изучить математику, статистику и программирование. Профильное образование в IT-сфере, безусловно, будет преимуществом, но не определяющим фактором. Поэтому, если у вас нет диплома программиста, но есть большое желание изучить новую сферу — у вас все шансы на успех. Потому что главное здесь не столько талант, сколько целеустремленность и упорный труд. Его будет много — он и монотонного, и многоцветного. В общем, как везде.

При этом, на учебники по Data Science особенно полагаться не стоит — по большей части они написаны для «продвинутых» пользователей, да и в них, как ни крути, даны лишь теоретические знания. Читать их хорошо, но именно на курсах вы получите полную информацию о профессии с нуля, не говоря уже о практических навыках, что в «науке о больших данных» подчас куда важнее теории. Кроме того, на протяжении всего курса с вами будут работать менторы — они не только ответят на все вопросы, но и проследят за структурой обучения и поддержат новичков.

Стать дата сайентистом можно даже не оканчивая вуз / ©Getty images

А еще в SkillFactory вас ждет сообщество таких же студентов, как и вы, которые смогут давать друг другу обратную связь, обмениваться кодом и делиться бизнес-задачами. Вас также ждет помощь тьютора, который поможет определить карьерные цели и не сойти с намеченного пути на протяжении всей программы. Новички получат на курсе достаточную математическую подготовку (необходимая база для этого — лишь школьная программа) и опыт программирования на Python для решения задач машинного обучения.

Впрочем, специализация предназначена не только для них, но также для программистов, которые всего за год смогут пополнить портфолио рекомендательной системой, научатся взаимодействовать с нейронными сетями, выполняющими разные задачи, примут участие в соревнованиях Kaggle и хакатонах. Все это позволит достичь уровня Junior Data Scientist.

Курс будет полезен и для продвинутых — аналитиков, которые уже умеют работать с данными, SQL и хотят расширить набор приемов, научиться работать с облачными хранилищами, попрактиковаться в Hadoop и Spark. За год такие специалисты смогут освоить новую область, прокачаться в Big Data и решительными шагами двигаться в направлении Data Science.

Где работать?

Всем известно, что без опыта построить карьеру очень непросто. Вот для этого, в том числе, и нужен практический курс по Data Science. Дело в том, что после обучения у вас будут прикладные кейсы, которые вы разместите в своем портфолио. А еще при онлайн-школе SkillFactory работает карьерный центр, специалисты которого не только помогут оформить резюме, но и подберут для вас вакансии, а также подготовят к собеседованию.

Вы можете поискать их и сами — только за последнюю неделю на HH.ru открылось более 500 вакансий, посвященных профессии дата сайентиста. Стоит ли говорить, что их количество постоянно растет, ведь речь идет о работе будущего. Кстати, искать таковую вовсе не обязательно по ключу Data Science — инструменты из сферы больших данных требуются сегодня для многих других позиций. Причем, в таких крупных корпорациях, как Сбербанк, Яндекс, Mail.ru, РЖД или Ростелеком. Это и понятно, ведь грамотный анализ данных нужен в абсолютно любой сфере.

Когда вы пройдете курс, то научитесь работать с Big Data — огромными массивами данных, которые невозможно обработать в Еxcel. А деньги вам будут платить за то, что вы умеете помогать бизнесу находить скрытые закономерности, прогнозировать развитие событий и оптимизировать ключевые процессы, и, в конечном, итоге повышать прибыль.

И, наконец, о самом приятном — об окладах. Согласно анализу, проведенному на основе данных HH.ru, дата сайентисты начального уровня имеют среднюю зарплату от 120 тысяч рублей, бизнес-аналитики в Маркете (средний уровень) — от 170 тысяч, а прокачанные аналитики больших данных (высокий уровень) — от 200 тысяч рублей. Журнал IncRussia пишет, что зарплата специалиста по машинному обучению составляет от 130 до 300 тысяч рублей в месяц. А все потому, что профессия дата сайентиста — новая на рынке труда и в ней попросту мало специалистов. По версии кадрового агентства Glassdoor, она занимает первую строчку в рейтинге лучший профессий в США.

Что входит в обучение?

Специализация состоит из нескольких частей. Во-первых, курса «Phyton для анализа данных», где вы за минуты научитесь обрабатывать большие файлы, автоматизируете сбор данных из сети, освоите парсинг и работу с API. Следующий курс заставит гуманитариев протяжно вздохнуть. И совершенно напрасно. Несмотря на «страшное» название – «Курс по математике для Data Science», – математике, как таковой, вас будут учить на самом курсе. Все, что потребуется от вас — вспомнить школьную программу. Здесь же вас научат линейной алгебре, матанализу и методам оптимизации, дадут основы статистики и теории вероятности, вы также узнаете, что такое анализ временных рядов и другие математические штуки.

Дальше — интереснее: «Курс по машинному обучению», где вы освоите основные алгоритмы и модели МО, выполните сотни упражнений на закрепление материала и примите участие в хакатонах. И только после этого вас ждет по-настоящему глубокое погружение в процесс. Вы научитесь работать с фреймворком TensorFlow, библиотекой Keras и прочими программными платформами, узнаете, как работают сверточные и рекуррентные нейронные сети и компьютерное зрение, а еще освоите анализ естественного языка и другие задачи DL.

На курсах вам будут помогать профессионалы и коллеги по обучению / ©Getty images

На «Курсе по Data Engineering» вы, наконец, сможете выполнить реальный проект из практики дата сайентиста и автоматизируете процесс очистки и сбора данных. После этого пройдете курс менеджмента, став «готовым» специалистом и счастливым обладателем сертификата школы SkillFactory. При необходимости его, кстати, могут выдать на английском языке, что открывает двери в построении карьеры за рубежом.

Какие навыки можно получить?

Загибайте пальцы. Во-первых, вы научитесь использовать основные алгоритмические конструкции и структуры данных Python для проектирования алгоритмов. Во-вторых, сможете визуализировать данные при помощи Pandas, Matplotlib, Seaborne. В-третьих, изучите механизм создания моделей промышленного качества при помощи классического машинного обучения и нейронных сетей для решения задач Data Science.

А еще сможете оценивать качество модели (precision/ recall), интегрировать решение в продакшн и в бизнес в целом, работать с хранилищами данных разных типов и с инструментами анализа больших данных, получать данные из веб-источников или по API и, конечно, применять методы матанализа, линейной алгебры, статистики и теории вероятности для обработки этих данных.

Где применять полученные знания?

По сути, с навыками, которые вы получите на курсе, можно работать практически в любой сфере. В том числе, и на себя. Например, предлагать дополнительные товары, которые человек купит с наибольшей вероятностью, поскольку вы проанализируете его поведение на сайте и историю интернет-покупок. При помощи подобной методики можно увеличить продажи товаров.

А еще — предсказывать события в клиентской базе, что поможет руководителю бизнеса заранее предпринять меры, сокращающие расходы и увеличивающие прибыль. Все это также делается при помощи машинного обучения. Допустим, к вам обратилась страховая компания. Если вы научите программу предсказывать, кто из клиентов в ближайшем будущем обратиться за дорогостоящей медицинской услугой, то сможете неплохо сократить расходы компании по страховке. Одна из таких мер — сделать звонок клиенту и предложить ему проконсультироваться с врачом, чтобы предотвратить развитие недуга.

Вы научитесь составлять прогнозы по самым разным бизнес-сферам / ©Getty images

Можно использовать свои знания и вовсе в банальных областях. Например, помогать магазинам формировать заказы с учетом динамики продаж, сезона и даже прогноза погоды, а также других параметров. В результате, в торговых точках всегда будет нужный товар и высокая прибыль. Еще одна сфера деятельности — банки. При помощи машинного обучения можно распределять клиентов, чтобы делать им подходящие предложения. Скажем, у банка появился новый вид кредитования, и при помощи нейронных сетей в базе можно выявить клиентов, которые вероятнее всего воспользуются услугой. А в целом, области применения МО практически безграничны. При помощи своих знаний, вы сможете помочь бизнесу не только своевременно контролировать качество товаров, но и диагностировать оборудование на производстве.

Зачем мне платный курс, если есть бесплатные?

Бесплатные курсы обязательны для прохождения. Но на них, увы, вы не получить самое важное — практические навыи, а также помощь преподавателей и коллег. Не говоря уже о том, что работать с вами будут не просто педагоги, а первоклассные специалисты в опытом работы в топовых российских и зарубежных компаниях. На курсе от SkillFactory вы будете изучать предмет по принципу: одной занятие — равно одна задача. Вместе с преподавателями вы пройдете через всю «линейку» этапов проекта по МО: загрузки и очистки данных, выбора модели, разделения на основную и контрольную выборку, кросс-валидации, «тюнинга» модели и освоите многие другие этапы.

Все задания будут проводиться при помощи очень мощного инструмента для интерактивной разработки представления проектов в области наук о данных – Jupyter notebook. Эта база останется с вами после курса и очень пригодится, когда вы будете реализовывать свои проекты (из нее даже можно брать отдельные готовые «куски» кода, которые будут работать). Остается лишь сказать, что сегодня выпускники школы SkillFactory работают в таких компаниях, как Мегафон, МТС, Сбербанк, Haier, Henkel, Estee Lauder и многих других. Онлайн-курс стартует 14 апреля, поэтому спешите записаться. Тем более, что в последние дни перед набором проходит специальная скидочная акция. О ней можно узнать здесь. А если хотите получить еще одну дополнительную скидку в 5%, то до 30 апреля, называйте промокод science и регистрируйтесь на курс. 

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl + Enter.
Подписывайтесь на нас в Telegram, Яндекс.Новостях и VK
Позавчера, 11:40
Редакция

Итальянский ботаник Стефано Манкузо — о преимуществах естественных отношений и о том, что бывает, когда люди нарушают хрупкое равновесие между биологическими видами. Naked Science печатает отрывок из книги Манкузо La nazione delle piante («Нация растений»).

Вчера, 09:53
Сергей Васильев

Уран вращается практически на боку, и новая модель объясняет это влиянием крупного спутника, который в конце концов разрушился и упал на планету. Если идея верна, то сегодня через аналогичный процесс проходят Юпитер и Сатурн.

1 октября
Анна Новиковская

Палеонтологи предполагали, что загадочные дыры в нижней челюсти Сью, крупнейшего образца тираннозавра рекса, были вызваны заражением простейшими микропаразитами. Однако, изучив эти отверстия более внимательно, ученые не обнаружили следов инфекционного заболевания: дырки в черепе Сью оставило что-то другое.

1 октября
Сергей Васильев

Моделирование указало, как менялся путь формирования и распада суперконтинентов на протяжении истории Земли. Это позволило ученым предсказать, как и где образуется следующий из них, снова объединив практически всю сушу планеты.

30 сентября
Василий Парфенов

В конце сентября, по не установленным пока причинам, возникли утечки на газопроводах «Северный поток». Многие издания и пользователи интернета уже подробно проанализировали (и продолжают обсуждать), каковы политические и экономические последствия этого инцидента. В свою очередь, Naked Science постарается оценить, чем обернется происшествие с точки зрения безопасности судоходства и экологии, а также есть ли шанс на восстановление подводных трубопроводов.

Позавчера, 11:40
Редакция

Итальянский ботаник Стефано Манкузо — о преимуществах естественных отношений и о том, что бывает, когда люди нарушают хрупкое равновесие между биологическими видами. Naked Science печатает отрывок из книги Манкузо La nazione delle piante («Нация растений»).

16 сентября
Алиса Гаджиева

Геродот в своей «Истории» утверждал, что блоки для пирамиды Хеопса и соседних пирамид доставляли по воде. Но сегодня от Нила до пирамид слишком далеко. Исследование кернов, взятых в пойме реки, позволило понять, как именно решался сложнейший вопрос транспортировки такого строительного материала.

15 сентября
Никита Логинов

Светодиоды потребляют намного меньше энергии, чем традиционные газоразрядные лампы, что должно сократить парниковые выбросы. Но при этом светодиодное освещение угрожает здоровью жителей и разрушает местные экосистемы в городах и селах.

6 сентября
Александр Березин

Нашей планете 4,5 миллиарда лет, и 539 миллионов лет на ней тянется эра «явной жизни» (фанерозой) — то есть такой, когда на планете есть крупные, высокоорганизованные животные. Сам собой возникает вопрос: быть может, среди них был разум?

[miniorange_social_login]

Комментарии

Написать комментарий

Подтвердить?
Подтвердить?
Не получилось опубликовать!

Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.

Понятно
Жалоба отправлена

Мы обязательно проверим комментарий и
при необходимости примем меры.

Спасибо
Аккаунт заблокирован!

Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.

Понятно
Что-то пошло не так!

Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.

Понятно
Лучшие материалы
Войти
Регистрируясь, вы соглашаетесь с правилами использования сайта и даете согласие на обработку персональных данных.
Ваша заявка получена

Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.

Понятно
Ваше сообщение получено

Мы скоро прочитаем его и свяжемся с Вами по указанной почте. Спасибо за интерес к проекту.

Понятно

Сообщить об опечатке

Текст, который будет отправлен нашим редакторам: