Теги → data science

Гид по Data Science для сомневающихся. Как начать зарабатывать от 100 000 после курсов

Профессия специалиста по Data Science входит в топ-3 самых востребованных в 2020 году. Спрос в этой сфере быстро растет, и многие компании готовы брать сотрудников без опыта работы, чтобы обучать всему прямо на стажировке. Пока нет конкуренции и порог входа относительно низкий, очень важно определиться: Data Science — это твоё или нет?  Специально для этого преподаватели онлайн-школы SkillFactory подготовили бесплатный гид по карьере. Он даёт полное представление о работе дата-сайентиста и позволяет понять, стоит ли начинать изучение этой профессии.

Кто такой Data Scientist?  Это человек, который исследует данные, чтобы находить в них скрытые закономерности. Он строит модели и с их помощью прогнозирует, как ситуация будет развиваться дальше.  Специалисты по Data Science используют готовые программы и пишут новые, чтобы быстрее обрабатывать информацию и делать выводы. Они могут решать самые разные задачи: от выявления элементарных частиц до анализа поведения потребителей.

Насколько эта профессия востребована?  По исследованиям Академии больших данных MADE и HeadHunter в 2020 году спрос на специалистов по Data Science вырос в 9,6 раз. Компании почти во всех областях нуждаются в специалистах из этой сферы. Причём больше 25 % готовы взять на работу junior-специалистов, которых дальше обучат сами.  Пока что спрос превышает предложение, поэтому можно получить работу даже без опыта, кейсов и портфолио. Зарплата в этой профессии — от 70 000 рублей.  Чтобы стать полноценным специалистом с реальными кейсами, нужно около года. Таких работников компании принимают охотнее, их зарплата уже начинается от 130 000 рублей.

Кто может стать специалистом?  Проще всего учиться людям из близких сфер. Data Science подходит специалистам из любых профессий, связанных с программированием, и других технических, но не IT-специальностей: физика, математика, химия.  Тем не менее, освоить Data Science может абсолютно каждый. Среди специалистов есть бывшие психологи, учителя, менеджеры и даже звукорежиссёры.

Как понять, твое это или нет?  С помощью гида по профессии от SkillFactory можно объективно оценить свои навыки и способности. В нём есть список с подробным описанием всех soft и hard skills, которые должны быть у дата-сайентиста. Чтобы развиваться и переходить в будущем с уровня Junior (специалист начального уровня) на более продвинутый Middle (средний уровень), нужно развивать их и постоянно совершенствовать свои умения.  Гид поможет наметить собственную стратегию карьерного и зарплатного роста, чтобы постепенно развиваться и брать все более сложные задачи. Здесь вы найдёте всю нужную информацию для первых шагов в начале обучения или трудоустройства.  Гид отвечает на все главные вопросы новичков: нужно ли знать математику и Python, какие реальные задачи предстоит выполнять, какие есть лайфхаки при составлении резюме и на собеседовании с HR, как бесплатно учиться и развиваться в этой сфере.  Для специалистов, которые уже ищут работу, тоже есть много полезного: в каких компаниях в 2020 году платят больше всего, что лучше указывать в резюме, какие инструменты наиболее востребованы и что прямо сейчас происходит на рынке труда.

Советы из гида заставят вас зарабатывать в Data Science в несколько раз больше.  В гиде много разной информации о том, как начать много зарабатывать с помощью Data Science. Но есть целый раздел, с рабочими советами от экспертов. Они объясняют, что конкретно нужно сделать новичку или готовому специалисту, чтобы его зарплата увеличилась в несколько раз, а ценность в глазах HR сильно повысилась. 

Гид составили специалисты крупной онлайн-школы SkillFactory, которая  готовит востребованных специалистов в IT с 2016 года. В школе обучают с нуля различным языкам программирования, работе с большими данными и машинным обучением, разработке качественных продуктов и управлению ими.  Создатели гида собирали всю актуальную информацию и динамику из крупнейших ресурсов, например, IncRussia, Glassdoor, New.HR, hh.ru, habr и другие. Все ссылки на исследования указаны прямо в гиде.

Получите бесплатный гид по профессии  от SkillFactory, чтобы объективно оценить свои навыки и решить, стоит ли вам обучаться перспективной и высокооплачиваемой профессии дата-сайентиста.

Продуктовый, финансовый и системный аналитики. Сколько они зарабатывают и что за данные анализируют?

Глобальное исследование консалтингового агентства MarketsandMarkets показывает, что с 2019 по 2024 год объем мирового рынка аналитики продуктов вырастет минимум ещё в два раза. Это связано с острой потребностью компаний в создании конкурентоспособных проектов — нет, не только в сфере IT. Например, сегодня ритейлерам интересно работать над сервисами, которые помогают расставлять товар так, чтобы его наверняка раскупали, а в ресторанном бизнесе — разрабатывать инструменты анализа клиентской базы, которые формируют персональные предложения для повышения лояльности клиентов.

Вместе с экспертами SkillFactory рассказываем про основные задачи, скиллы, примерные оклады и первые шаги новичков на пути к потенциальной зарплате с пятью нулями.

Что должен уметь продуктовый аналитик? Находить точки роста и совершенствовать продукт, разрабатывать отчеты и метрики для мониторинга, проводить тесты решений команды, проверять и масштабировать гипотезы, обрабатывать, анализировать и визуализировать данные с помощью разных инструментов: SQL, скриптовых языков (Python, R), BI-инструментов (Power BI, Tableau), систем веб-аналитики и других.

Что должен уметь финансовый аналитик? Строить финансово-экономические модели, анализировать рынок, собирать информацию в единую модель, оценивать интеллектуальный капитал компаний и финан­совых институтов. Разрабатывать инвестиционные стратегии и обосновывать эффективность инвестиционной политики, иметь навыки работы с большими массивами данных, управлять портфелем активов и пассивов компании.

Что должен уметь системный аналитик? Системный аналитик гораздо ближе к техническим специалистам, ему важно глубже владеть digital-навыками и терминами, чтобы свободно переводить задачи бизнеса на язык разработки.

А что там по зарплатам? Если расти вглубь профессиональной сферы и постоянно прокачивать экспертизу, то доходы аналитика данных вырастают до серьёзных сумм. На графике видно, что после шести лет опыта можно зарабатывать более 250 000 и стать, например, дата-сайентистом, зарплата которого уже 330 000:

Скриншот из исследования рынка аналитиков от компании «Нормальные исследования»

Скриншот из исследования рынка аналитиков от компании «Нормальные исследования»

С чего начать и куда пойти учиться. Не стоит бояться, если вы вдруг решили сменить профессию и из лингвиста или психолога стать аналитиком. Для этого вовсе не обязательно снова учиться 5 лет. Для тех, кто хочет выучиться на аналитика с нуля или наоборот — углубить свои знания, в SkillFactory есть онлайн-курс Профессия «Аналитик данных», который позволит погрузиться в новую сферу за 18 месяцев. При этом не обязательно владеть уже готовыми аналитическими скиллами или быть начинающим айтишником. Среди учеников можно встретить людей с начальными математическими знаниями, так и тех, кто считает себя гуманитарием до мозга костей.

Оставьте заявку до 15 ноября и получите скидку 45% на обучение по промокоду ДАННЫЕ.

SkillFactory открывает новый набор на полный курс по Data Science

Уже наслышаны про достижения в области машинного обучения, нейросетей и ИИ? Хотелось бы работать в этой сфере, но не знаете, с чего начать?

Обратите внимание на сферу Data Science! 

Большие данные дают неиссякаемое количество возможностей — помогают определять вероятность развития заболеваний, находить опухоли на снимке, показывать персонализированную рекламу, находить мошеннические транзакции и многое другое.

Сюда же входят машинное обучение, нейросети и искусственный интеллект — тот самый поиск по картинке, «умный дом» и Алиса, которая понимает шутки и отвечает почти как реальный человек.

Интернет вещей, промышленность, маркетинг и любая IT-компания генерируют петабайты данных, которые нужно где-то хранить и обрабатывать, а потом на основе анализа делать прогнозы и предлагать решения для оптимизации и роста бизнеса.

В школе данных SkillFactory открыт новый набор на полный курс по Data Science.

Преподаватели — профессионалы отрасли, среди них, например, есть сотрудники Яндекса и NVIDIA. Они смогут рассказать об индустрии в целом и о тонкостях работы, про которые не написано ни в одном учебнике.

Курс рассчитан на тех, кто хочет освоить область науки о данных с нуля. Если вы ни разу в жизни не программировали, а математику учили только в школе, этот курс научит вас всему необходимому для работы с данными. Он позволяет шаг за шагом получить навыки, обязательные для Data Scientist’а: программирование на Python (в том числе — углубленное изучение Pandas для анализа данных), Машинное обучение, глубинное обучение и нейросети, математика и статистика, блоки по Data Engineering и менеджмент для дата-саентиста. Эти навыки сделают вас особенно ценным профи.

Большой плюс: в курсе всего лишь 20 % теории и 80 % практики на реальных данных. Вместе с менторами (практикующими дата-саентистами) вы будете создавать свои проекты в сфере распознавания изображений, NLP и скоринга. По каждому получите фидбэк и сможете проработать детали.

Кроме того, в SkillFactory помогают с трудоустройством и рекомендуют к стажировке в крупных компаниях.

Готовы стать крутым специалистом и поучаствовать во множестве соревнований на Kaggle с разбором решений и обучением самых разных моделей Machine Learning? Сейчас оптимальное время начать обучение — в SkillFactory стартовала акция с 30 % скидки (предложение действует до 30.08.2020).

Профессия будущего: кто такой Data Scientist и как им стать

Согласитесь, что любой из нас хотел бы добавить в свою профессию чуть больше новаторства, чуть больше актуальности в будущем и востребованности на рынке труда. Ну и, естественно, заработная плата в 2000 долларов США и перспектива работать за границей были бы неплохим дополнением к так называемой «профессии мечты». Хороший пример — Data Scientist.

Чем занимается Data Scientist

Data Scientist занимается сбором и анализом данных. Эта профессия стала особенно актуальной в свете бурного развития сервисов, использующих технологии машинного обучения и системы искусственного интеллекта на базе нейронных сетей. Эксперты по аналитическим данным обладают техническими навыками для решения сложных задач и умеют преобразовывать «сырые» данные в полезную информацию для бизнеса. Не удивительно, что спрос на таких специалистов растёт с каждым годом.

Специалист в этой области может построить модель, которая изменит весь бизнес. Так, несколько лет назад Джонатан Голдман (Jonathan Goldman), физик из Стэнфорда, устроился на работу в социальную сеть LinkedIn и создал модель, которая подсказывала владельцу аккаунта, кто ещё из пользователей сайта может оказаться его знакомым. Социальная сеть применила его модель на практике и получила дополнительные миллионы просмотров и ускоренный рост.

Как стать специалистом Data Science

Многие идут в эту область с университетским образованием. Однако несмотря на то, что оно действительно даёт фундаментальные знания, зачастую оторвано от практики. В особенности это касается связки IT и бизнеса. Лучший вариант — учиться Data Science у тех, кто уже работает в этой области и перенимать их опыт. Следить за трендами и участвовать в реальных проектах, а не просто штудировать теорию и учебники по математике. Все это можно получить на специальном курсе по Data Science в SkillFactory, который преподают сотрудники компаний NVIDIA, EORA, разработчики платформы «Яндекс.Дзен» и другие деятели индустрии с многолетним опытом работы.

В рамках курса вас научат основам программирования на Python и анализу данных, математике и статистике для Data Science, Data Engineering и другим дисциплинам. Но главное — вы сможете проработать те необходимые навыки, которые нужны хорошему специалисту в данной области — понять, как устроена наука о данных, и как она меняет бизнес к лучшему (soft skills). А помогут в этом профессиональные преподаватели и специальные тренажёры по машинному обучению. В дальнейшем вы сможете работать в любой понравившейся отрасли — от ритейла и путешествий до медицины и даже киберспорта. Эксперты по данным сейчас нужны всем.

Обучиться профессии Data Science можно с нуля — главное иметь желание учиться и развиваться. Направление действительно очень перспективное: не зря оно занимает 1 место в рейтинге самых востребованных профессий 2020 года.

Длительность курса «Профессия Data Science» — 24 месяца. После обучения по 6 часов в неделю вы будете обладать знаниями и навыками специалиста уровня Middle и рассчитывать на среднюю зарплату по отрасли.

Успейте получить скидку 50 % — оставьте заявку на обучение до 30 июля и назовите промокод 3DNews менеджеру при оформлении.

Новогодняя акция в SkillFactory: обучение Data Science со скидкой 40 %

Области применения машинного обучения, ИИ почти безграничны: от написания стихов до диагностики оборудования на производстве, предсказания событий и распознания эмоций людей. Отрасль развивается невероятными темпами: совсем недавно нейросети учились рисовать картины, и уже сейчас выдают шедевры мирового искусства.

Вы сможете использовать возможности алгоритмов практически в любой сфере.

Где получить необходимые Data Scientist’у навыки? 

В онлайн-школе данных SkillFactory открыт новый набор на курс по Data Science.

Преподаватели — профессионалы отрасли, среди них, например, есть сотрудники Яндекса и NVIDIA. Они смогут рассказать об индустрии в целом и о тонкостях работы, про которые не написано ни в одном учебнике. Обучение включает регулярную поддержку менторов, которым всегда можно задать вопрос. Кроме того, ментор-наставник отслеживает прогресс каждого студента и присылает фидбек по прогрессу (как за отдельный модуль так и всё время обучения).

В рамках курса студенты создают проекты по распознаванию изображений, NLP, скорингу и др., собирают портфолио на Kaggle и находят товарищей-единомышленников. 

Курс рассчитан на тех, кто хочет освоить область науки о данных с нуля. Он позволяет шаг за шагом получить навыки, обязательные для Data Scientist’а: программирование на Python (в том числе — углубленное изучение Pandas для анализа данных), Машинное обучение, глубинное обучение и нейросети, математика и статистика, блоки по Data Engineering и менеджмент для дата-сайентиста. Эти навыки сделают вас особенно ценным профи.

Курс максимально ориентирован на практику и учит массе полезных фишек, которые в дальнейшем пригодятся в реализации собственных проектов будущим спецам (например, работа в виртуальном окружении, загрузка на сервер с обёрткой модели в удобный интерфейс).

В декабре в SkillFactory проходит Новогодняя акция со скидками 40 % до 23.12.2019 (скидка не суммируется с другими акциями). Ознакомьтесь с программой обучения.

Чёрная Пятница в SkillFactory: обучение Data Science с оплатой со скидкой

Уже наслышаны о достижениях в области машинного обучения, нейросетей и ИИ? Хотелось бы работать в этой сфере, но не знаете, с чего начать?

Обратите внимание на сферу Data Science. 

Data scientist'ы работают на острие технологического прогресса, который может в самом ближайшем будущем повлиять на всё наше общество. А самое крутое — эту профессию можете освоить и вы.

В онлайн-школе данных SkillFactory открыт набор на полный курс по Data Science.

Преподаватели — профессионалы отрасли, среди них, например, есть сотрудники Яндекса и NVIDIA. Они смогут рассказать об индустрии в целом и о тонкостях работы, про которые не написано ни в одном учебнике. Обучение включает регулярную поддержку менторов, которым всегда можно задать вопрос. Кроме того, ментор-наставник отслеживает прогресс каждого студента и присылает фидбек по прогрессу (как за отдельный модуль, так и за всё время обучения).

В рамках курса студенты создают проекты по распознаванию изображений, NLP, скорингу и др., собирают портфолио на Kaggle и находят товарищей-единомышленников. 

Курс рассчитан на тех, кто хочет освоить область науки о данных с нуля. Он позволяет шаг за шагом получить навыки, обязательные для Data Scientist’а: программирование на Python (в том числе — углублённое изучение Pandas для анализа данных), машинное обучение, глубинное обучение и нейросети, математика и статистика, блоки по Data Engineering и менеджмент для дата-сайентиста. Эти навыки сделают вас особенно ценным профи.

Курс максимально ориентирован на практику и учит массе полезных фишек, которые в дальнейшем пригодятся в реализации собственных проектов будущим спецам (например, работа в виртуальном окружении, загрузка на сервер и обёртка модели в удобный интерфейс).

Готовы стать крутым специалистом и принять участие во множестве соревнований на Kaggle с разбором решений и обучением самых разных моделей Machine Learning?  Успейте на акцию по случаю Чёрной Пятницы в SkillFactory со скидками до 50 % — она продлится с 18 ноября по 2 декабря!

С подробностями о курсе Data Science можно ознакомиться здесь.

Курс по Data Science школы SkillFactory — в чём отличие от обычных онлайн-курсов?

11 июня начинает работу онлайн-курс по Data Science школы SkillFactory. Специалисты SkillFactory разработали специальную комплексную программу, которая позволит с нуля получить всё, что необходимо для успешного старта карьеры в Data Science.

Неоспоримыми преимуществами обучения в SkillFactory по сравнению с бесплатными онлайн-курсами являются продуманная программа, а также фокус на практике, помощь преподавателя и поддержка группы.

Обучение проводится по принципу «одно занятие = одна задача». Вы получите возможность вместе со специалистами в области Data Science с опытом работы в ведущих отечественных и зарубежных компаниях пройти все этапы курса.

Каждое занятие будет проводиться в специальном Jupyter notebook, который останется у вас после завершения обучения, и который поможет в реализации собственных проектов уже после окончания курса (вплоть до того, что можно брать готовые рабочие «куски» кода).

Столкнувшись в ходе обучения с проблемой при выполнении задания вы всегда сможете получить помощь и совет от одногруппников и преподавателя в закрытом сообществе в Slack.

Для обучения потребуется желание получить новые знания и ноутбук с установленным Python (вам окажут помощь в установке). Следует иметь в виду, что в неделю на обучению будет уходить около 6–8 часов, но в итоге вы сможете пройти путь от точки «я ничего не знаю» до пункта «я решаю задачи в области Data Science и знаю, где это применить и как развиваться дальше».

После завершения каждого этапа (курса) обучения в рамках программы специализации Data Science вас ожидает экзамен либо командное соревнование, в котором можно будет применить все полученные навыки и продемонстрировать достигнутый прогресс.

Следует также отметить, что школа SkillFactory оказывает выпускникам курса помощь в трудоустройстве, предоставляя возможность стажировки в компаниях-партнёрах и закрытые вакансии для выпускников программы.

Получить программу годового курса по Data Science и записаться на обучение можно по этой ссылке.

Дата-Сайентист: 3 эффективных варианта входа в профессию от онлайн-школы SkillFactory

Онлайн-школа для специалистов по работе с данными и IT-продуктами Skillfactory предлагает ряд эффективных способов получить актуальную для рынка труда специальность. 

Одно из оптимальных решений — карьера Data Scientist. Число вакансий в области Data Science выросло с 2012 по 2018 год в 19 раз. В специалистах по машинному обучению прямо сейчас испытывают нужду Яндекс, Mail.ru, Сбербанк, МТС, PwC, М-Видео, Северсталь.

Для получения необходимых навыков по специальности, в онлайн-школе SkillFactory запустили целую специализацию Data Science, предусматривающую полный цикл обучения, начиная с изучения языка Python для анализа данных, классического машинного обучения, самого востребованного направления в области машинного обучения — нейросетей и deep learning, и заканчивая основами data engineering и применением data science в production.

Здесь любой желающий, не имея специальных знаний  по математикеза пределами школьной программы, может с нуля получить навыки в области Data Science.

В ходе достаточно интенсивного обучения (по 6–8 часов в неделю), можно будет освоить основные навыки профессии data scientist: программирование на Python, математику и статистику для Data Science, применение классического машинного обучения, работу с глубокими нейронными сетями, а также обработку больших данных и применение Data Science в production.

Имеющим познания в науке о данных, но желающим повысить уровень, подойдёт «Курс по нейронным сетям и deep learning», созданный в партнёрстве с NVIDIA. Он позволит в сжатые сроки получить практические навыки по программированию глубоких нейронных сетей, хотя понадобится базовое понимание машинного обучения и знание языка Python. В рамках курса вы пройдёте полный путь, от аренды GPU-сервера, который подходит для Deep Learning, до создания полноценной рабочей модели для компьютерного зрения, анализа естественного языка и рекомендательных систем.

Также вы познакомитесь с основными библиотеками для Deep Learning, такими как TensorFlow, Keras и другие.

Еще один вариант развития карьеры — Data Engineering. Это специалист, который собирает данные из разных источников, очищает их и передает в удобном виде аналитикам для принятия бизнес-решений.

Курс по этому направлению предназначен для тех, кто имеет базовые знания языка Python и хотел бы научиться выстраивать потоки данных, понимать как устроено хранилище данных, как собираются и очищаются данные.

Курс, ориентирован на практику и основные инструменты, Для того, чтобы освоить все важные этапы Data Engineering, потребуется всего два месяца.

window-new
Soft
Hard
Тренды 🔥