Теги → skillfactory
Быстрый переход

Четыре способа от SkillFactory увеличить свой доход за лето

Кажется, новогодние обещания мы давали себе буквально вчера, а уже зима снова близко — прошло полгода. Что вы успели сделать за это время? Заговорили на новом языке, освоили 20 техник приготовления борща, прокачали профессиональные навыки, сменили специальность, начали регулярно заниматься спортом? Что такое значительное можно вообще сделать за 6 месяцев?

Много чего. Но если вы там же, где были полгода назад, не стоит винить себя и опускать руки. Решиться на новое сложно, особенно если на это нужны ресурсы — время, силы и деньги.

Есть проверенный способ, как «обмануть» собственную лень и нерешительность — делайте маленькие шаги к новой жизни. Маленькие и бесплатные. 

Мы уверены, что вопросов приготовления борща и летних тренировок лучше не касаться, а вот с вопросами самоопределения и карьерного развития можем помочь — и подсказать, в какую сторону смотреть.

2021-й в самом разгаре — и в этом году самой популярной сферой остаётся Data Science. Дата-сайентисты нужны всем и везде, и чем больше они нужны, тем больше им платят. Хотите ещё подробностей? Смотрите бесплатный гид по Data Science — узнайте, сможете ли вы построить карьеру в этой сфере (да, даже если вы гуманитарий).

Желаете попробовать свои силы на реальных задачах? Хватайте бесплатный микрокурс по аналитике данных: там не только выжимка самой полезной информации, но и секреты успешного прохождения собеседования, и разбор реальных кейсов аналитиков.

Тем, у кого IT ассоциируется в первую очередь с программированием, стоит изучить 10 инсайтов о профессии программиста — и заодно пройти тест «Какой язык программирования вам подходит». Зачем? Чтобы ваш первый шаг к новой жизни был осмысленным и осознанным.

Ну а если очень хочется в IT, но перспектива учить языки программирования совсем не вдохновляет, попробуйте себя в профессии тестировщика ПО. Техническое образование в данном случае не потребуется (впрочем, оно и для всех вышеперечисленных профессий не обязательно). Получите бесплатный карьерный гид и узнайте, подходит ли вам эта специальность.

Выберите свой путь сейчас — не ждите ещё полгода, пока жизнь выберет за вас. А когда сделаете выбор, то не останетесь один на один с переменами: мы в SkillFactory уделяем очень много внимания помощи студентам. Наши специалисты и кураторы всегда на связи — к ним можно обратиться с любой проблемой, от «Я не знаю, кем хочу стать, когда вырасту» до «Кажется, я написал код и случайно взломал тайну создания вселенной».

Кстати, с трудоустройством мы тоже помогаем, ведь наша цель — дать вам новую профессию. Поэтому мы поможем составить новое резюме и грамотно подчеркнуть предыдущий опыт, подберём лучшие вакансии и подготовим вас к собеседованиям. А потом просто будем вами гордиться. И вы собой тоже.

Кому и зачем нужна аналитика данных? Спойлер: почти всем, чтобы зарабатывать больше

В начале века аналитики собирали данные в таблицы и анализировали их вручную. С ростом количества информации изменились и инструменты для ее обработки, хранения и анализа. В 2017 году большие данные использовали 53% опрошенных компаний, и их число продолжает расти. Вместе со SkillFactory разбираемся, почему дата-аналитик — профессия будущего, и отвечаем на вопрос, чем Big Data помогают компаниям. Так зачем нам с вами уже сейчас стоит изучить аналитику данных?

Во-первых, чтобы принимать решения, опираясь на объективные данные, а не на интуицию и личный опыт. Цифры не врут, поэтому компании вроде Uber, Google, Tesla, Walmart, Netflix, eBay используют data-driven подход. Он позволяет составлять стратегии бизнеса и рекламных кампаний, выстраивать современную систему отчетности и не только. Кажется, что большие данные — это что-то виртуальное, но они вполне применимы и для развития офлайн-бизнеса. Чтобы получить информацию о трафике людей, компании собирают данные сотовых вышек, IP-адресов и cookie-файлов и на основе этой информации понимают, в каком месте перспективнее открыть торговую точку или разместить рекламу. При этом компании не ограничиваются информацией о безликой толпе, а стараются понимать, что это за люди, сколько им лет и какие у них предпочтения.

Во-вторых, чтобы быть востребованным специалистом. Этот пункт важен для тех, кто хочет сменить профессию или вырасти в рамках своей специальности. Все больше компаний для эффективной работы нанимают аналитиков и готовы хорошо им платить. По запросу «аналитик данных» на hh.ru есть более 8,5 тысячи вакансий: новичок может рассчитывать на зарплату от 65 тысяч, опытный специалист — от 125 до 250 тысяч рублей.

Стать востребованным специалистом самостоятельно сложно. Поэтому в SkillFactory создали онлайн-курс «Аналитик данных»  для тех, кто готов освоить это направление с нуля. В программе — база инструментов для джуниор-специалистов, от таблиц до языков программирования, чтобы сразу начать работать. К каждому студенту прикреплен персональный координатор, который помогает в учебе, а в общем чате группы и на вебинарах можно получить консультацию эксперта. В программе курса — реальные бизнес-кейсы и обучение аналитическому мышлению: этапам решения профильных задач, статистике и необходимым фреймворкам. Обучение займёт полгода.

В третьих, чтобы решать интересные задачи. Может показаться, что аналитик данных не самая творческая профессия: ему каждый день приходится заниматься рутинным сбором и анализом. При этом работа может дать удивительные результаты — высветить проблемы, предсказать будущее, сделать явным то, что никто иначе бы не узнал.

Получить знания для новой профессии — это полдела. Чтобы устроиться на работу, дата-аналитику нужно портфолио с реальными проектами. В SkillFactory знают об этом и помогают создать его ещё во время обучения. Каждый студент делает шесть проектов, которые можно показывать будущим работодателям.

Успейте забронировать место на обучение со скидкой 50% по промокоду «анализ данных».

Работа в IT с зарплатой 150 000 рублей: что представляет из себя профессия системного аналитика и как им стать

Уже все знают, что работа в IT перспективная и высокооплачиваемая. Практически каждый слышал про дата-саентистов, разработчиков и тестировщиков. Но что делать если разбираться с языками программирования не хочется, а сфера IT интересует? Есть профессия, о которой мало говорят, и очень зря.

240 000 рублей в месяц — это реальный уровень зарплаты системного аналитика, задача которого — внедрять технологии и решать бизнес-задачи. Больше всего ценятся профессионалы, которые одновременно обладают навыками и системного, и бизнес-аналитика.

Что делает системный аналитик? И почему я раньше о нём не слышал?

Системный аналитик — это одна из самых востребованных и новых профессий в сфере IT с высоким потенциалом карьерного роста. В ней важно не просто внедрять технологии, но и действительно решать бизнес-задачи.

Такой специалист анализирует поставленные перед компанией задачи и придумывает, как именно стоит их решать: как будет работать система, какие технологии надо использовать. Эта профессия в России возникла совсем недавно. Ее появление связано напрямую с повышением спроса на автоматизацию процессов в крупных фирмах.

Основные задачи системного аналитика — анализ бизнес-процессов с точки зрения их последующей автоматизации, разработка технических заданий и спецификаций, тестирование программного обеспечения, составление аналитических отчетов. Основным продуктом системного аналитика являются организационно-технические решения, оформляемые как техническое задание на программное обеспечение.

Профессия наиболее востребована в следующих отраслях: информационная безопасность, интернет-банкинг и автоматизация бизнес-процессов. Если хотите работать в IBS или Альфабанке, обратите внимание на курс «профессия Системный аналитик» от SkillFactory. В онлайн-школе вас не только научат работать с большими данными, но и помогут найти работу. Начиная с первых недель обучения, ментор поможет определить карьерные цели и не сойти с намеченного пути, а карьерный центр подскажет, как оформить резюме и попасть на собеседования. 

Кто может стать таким специалистом?

От специалиста требуются знания в сфере информационных технологий, менеджмента, экономики и сферы деятельности компании, для которой решаются задачи. Системному аналитику важно уметь, сохраняя творческий стиль работы, соблюдать дисциплину в отношении ведения документов, версий, протоколов и быть готовым трудиться в команде с архитекторами, разработчиками, тестировщиками. Из личных качеств важны системное мышление, обучаемость и внимательность. 

Если вы не умеете составлять SQL-запросы, не знаете нотации IDEF0 и EPC — не проблема. Готовым специалистом с нуля можно стать на курсе «профессия Системный аналитик». Всего за 6 месяцев вы на практике научитесь работать в Git, SQL,UML, BPMN, оформлять и презентовать бизнес-процессы. А еще получите знания в области инженерии и аналитики, научитесь системному мышлению и анализу, и сформируете хорошие навыки коммуникации в команде. 

После обучения вы сможете правильно ставить задачи разработчикам, самостоятельно анализировать данные с помощью SQL-запросов и проверять реализацию требований заказчика.

Познакомьтесь подробнее с программой курса и преподавателями. До 31 января 2021 года по промокоду 3D действует скидка 40 % на курс. Сделайте старт в новой профессии с выгодой.

Product LIVE — это проект Skillfactory. Направление менеджмента так выросло, что теперь мы отдельная большая школа. Мы продолжаем совершенствовать линейку курсов каждый день, чтобы ни на секунду не выпадать из трендов рынка. Сильные наставники и эксперты, актуальное и эксклюзивное содержание курсов, практика на реальных проектах от компаний-партнёров - все это Product LIVE.

Кому, кроме программистов, IT-компании готовы платить от 100 000 рублей в месяц?

Профессия разработчика близка не каждому, тем не менее IT-компании остаются одними из самых востребованных и желанных работодателей. И здесь нет ничего удивительного: они быстро развиваются, привлекают инвестиции, а их сотрудники быстро движутся по карьерной лестнице и получают неплохие зарплаты. Мы решили рассказать про IT-профессию, которая подойдет не только технарям.

medium.com

medium.com

Профессия — продакт-менеджер. Как стать своим в ИТ-сфере

Продакт-менеджер — одна из самых трендовых на данный момент digital-профессий. Подобных специалистов всё чаще ищут технологические компании: по информации HeadHunter, только в Москве на сегодня открыты почти полторы тысячи вакансий. А сама профессия за последние несколько лет надёжно закрепилась в рейтингах самых высокооплачиваемых: в среднем зарплата опытного специалиста составляет 150–300 тыс. руб., а в крупных ИТ-компаниях доходит до 500 тыс. руб. По данным школы Product LIVE — проекта SkillFactory, 67 % выпускников её курса «Профессия Product manager» получают повышение либо надбавку к зарплате ещё во время обучения.

Зачем нужны продакт-менеджеры?

Продакт-менеджер отвечает за создание и выход на рынок нового продукта компании. Фактически это управленец, работающий на стыке бизнеса, маркетинга и программирования. Зона ответственности продакт-менеджера зависит от сферы деятельности и поставленных целей. Но его роль всегда — генерирование идей, создание стратегии развития, планирование и контроль выполнения поставленных задач.

medium.com

medium.com

В разных проектах продакт-менеджерам приходится решать различные задачи: все зависит от сферы деятельности и поставленных работодателем целей. Одни компании доверяют профессионалу создание продукта с нуля, другие самостоятельно разрабатывают стратегию развития утвержденного проекта, оставляя менеджеру только контроль за реализацией — например, подготовку запуска продукта или его вывод на рынок. Но во всех случаях эта работа связана с общением со всеми участниками процесса, поэтому так важны коммуникативные навыки (soft skills). Кроме того, представителю этой профессии нужно понимать, как в ИТ-компаниях разрабатывают продукты — разбираться в специальных методиках управления проектами, в частности, уметь работать с такими программами, как Agile, Scrum и Kanban.

Куда пойти учиться?

Итак, для успешной работы продакт-менеджер должен уметь решать задачи, которые приносят конкретный результат компании, иметь стратегическое мышление, навыки планирования и построения надежных коммуникаций с подрядчиками и внутри команды.

Вопрос — как этому научиться с гарантированным результатом и не прерывая карьеру.

Для того чтобы получить базовые знания, есть специальные курсы для новичков. Курс «Профессия Product manager» от Product LIVE помогает освоить навыки, необходимые для достижения уровня Junior Product Manager. Product LIVE — это не учебное заведение в традиционном смысле слова, а среда развития цифрового менеджмента. На курсе научат запускать продукт с нуля, помогут отработать главные инструменты продакт-менеджера, обрести необходимый опыт для трудоустройства и решить карьерные задачи.

Преподаватели-практики из успешных компаний научат грамотно проводить интервью с пользователями, исследовать рынок и потребности целевой аудитории, управлять командой. А практический опыт студенты курса «Профессия Product manager» получат через решение бизнес-проектов, собранных со стартапов, бизнес-партнеров или НКО. При этом каждая бизнес-задача — это настоящий работающий проект, который действительно может принести компании профит. К концу обучения у студентов набирается 12 таких кейсов от реальных заказчиков. Решенная бизнес-задача отдается компании-заказчику для верификации, и ее можно размещать в своем портфолио.

Как найти работу? 

«Хочу найти работу, но везде нужен опыт. А как я его получу, если меня без опыта никуда не берут?» Для многих это не просто шутка, а реальная проблема, с которой сталкиваются выпускники даже топовых вузов и любых специальностей, да и просто те, кто хочет сменить работу. Но решение есть.

На протяжении всего курса в Product LIVE (образовательный проект от школы данных SkillFactory) студентов сопровождают персональные менторы — практикующие продакт-менеджеры middle-уровня и выше. Они же помогут с запуском собственного продукта, а карьерный центр Product LIVE — с подбором стажировок и трудоустройством. HR-специалисты с ИТ-опытом сориентируют, как грамотно составить резюме и продумать стратегию трудоустройства, предоставят на выбор вакансии и подготовят к интервью (каждый студент дважды проходит симулятор собеседования). Кроме того, карьерный центр Product LIVE сотрудничает с кадровыми агентствами и компаниями, которые заинтересованы в найме того самого универсального специалиста, который нужен рынку. Сам курс можно оплатить после трудоустройства.

Освойте одну из самых трендовых digital-профессий 21 века. Найти себя в IT-сфере не трудно и вполне бюджетно.

Узнать о профессии

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.

Формула успеха: как стать востребованным экспертом по интеллектуальной обработке данных

Потребность работодателей в IT-кадрах с техническим образованием постоянно растёт и опережает рынок труда на протяжении последних лет. За два года значительно вырос спрос на специалистов по интеллектуальной обработке данных (Data Science, рост на 234 %). Востребованность экспертов по аналитике больших данных (Big Data) увеличилась на 89 %, машинному обучению (Machine Learning) — на 55 %, блокчейн-технологиям (Blockchain) — на 16 процентов. Если технологическая сфера, связанная с обработкой данных, хоть сколько-нибудь вас привлекает — самое время ей заняться.

Обработка данных — сфера не только прибыльная, но и довольно увлекательная. Big Data используется во всех сферах жизни: политике, здравоохранении, бизнесе, финансах. Зная и обрабатывая большие объёмы информации, мы можем спрогнозировать спрос на продукцию, предотвратить катастрофы, найти лекарства от неизлечимых болезней. Big Data используют такие крупные компании, как IBM, Google, Facebook, Visa, MasterCard, Apple, «Яндекс», Сбербанк, «ВымпелКом» и многие другие.

Благодаря аналитике больших данных штаб Трампа смог провести правильную рекламную кампанию в социальных сетях и тем самым увеличил его шансы на победу. А Центр детской геномной медицины в Канзас-Сити использует Big Data для быстрой расшифровки ДНК и анализа мутаций генного кода, который вызывает рак. MasterCard использует большие данные для предотвращения мошеннических действий со счетами. Благодаря этому ежегодно удаётся предотвратить кражу более $3 млрд.

При выборе площадки для обучения с акцентом на практику обратите внимание на курсы в онлайн-школе SkillFactory. Программы курса составляют эксперты из известных на российском рынке компаний, среди которых — NVIDIA, Альфа-Банк, «Рамблер», Сбербанк, «Яндекс» и другие. Все направления рассчитаны на то, чтобы дать достаточное количество теоретических и практических знаний и навыков для работы в выбранной сфере. Это огромная разница с многообразием коротких курсов по несколько недель, которых так много появилось в период карантина.

Длительность курса «Профессия Data Science» составляет 24 месяца, и после обучения полученных знаний и навыков как раз будет достаточно, чтобы претендовать на вакансии уровня Middle и рассчитывать на среднюю зарплату по отрасли. За два года обучения по 6 часов в неделю получится не только освоить востребованные навыки в Data Science, но также и собрать портфолио проектов. А непосредственно в учебную программу входят теоретические знания и их практическое закрепление, разбор кейсов, тренажёры по машинному обучению и даже прокачка так называемых Soft Skills, личностных качеств, необходимых на средних и высоких позициях в компаниях.

В процессе обучения вы не будете предоставлены сами себе. На все возникающие вопросы вам ответят преподаватели, менторы и кураторы. Они всегда поинтересуются как у вас дела, напомнят о дедлайне, поддержат в трудной ситуации. Ещё вы можете общаться со своими сокурсниками в специальных каналах в Slack.

Не бойтесь осваивать новые профессии! Обучившись профессии Data Scientist сейчас, вы сможете построить хорошую карьеру в будущем.

По промокоду 3dnews вы сможете получить скидку на обучение до 45 % (предложение актуально до 30.06.2020).

Топ-3 самых востребованных IT-профессий и как им научиться

Кардинальной сменой профессии после 30/40/50-ти сегодня никого не удивить. Одни решаются на такой смелый шаг в поисках интересных проектов и задач, другие — возможностей для карьерного роста и стабильного заработка. При этом важными критериями, как правило, выступают сжатые сроки обучения новой специальности, широкая сфера применения полученных навыков и высокий интерес со стороны работодателя и бизнеса. Онлайн-школа SkillFactory выяснила, на какие профессии в IT стоит обратить внимание, чтобы построить успешную карьеру.

1. Специалист по интеллектуальной обработке данных (Data Scientist). Уровень з/п — 170 тысяч рублей (по данным портала HeadHunter.ru). Одна из самых востребованных и перспективных IT-профессий, ставшая особенно актуальной в свете бурного развития сервисов, использующих технологии машинного обучения и системы искусственного интеллекта на базе нейронных сетей. Дата-сайентисты занимаются аналитикой больших данных (находят закономерности и делают на их основе полезные для своей компании выводы) и, помимо программирования, обладают множеством других навыков, знаний и умений.

Особое внимание дата-сайентисты уделяют математике и статистике: без их знания обычный программист, конечно, сможет предложить метод решения бизнес-задачи, но будет ли этот метод оптимальным — большой вопрос. В онлайн-школе SkillFactory позаботились об этом, поэтому на курсе Data Science студенты изучают математику 2 месяца из двенадцати, заложенных на образовательную программу. Модуль, посвящённый математике, разработан преподавателями «Высшей школы экономики», так что штудировать скучные учебники не придётся. Чтобы вникнуть в профессию, студенты также проходят практические курсы по машинному обучению, нейросетям, построению эффективных алгоритмов, анализу структур данных и всему тому, что позволит стать высококвалифицированным специалистом.

2. Разработчик на Python. Уровень з/п — 145 тысяч рублей (по данным HeadHunter.ru). Специалист в этой сфере — «и чтец, и жнец, и на дуде игрец». Разработать сайт, спарсить данные с Yandex WordStat, создать чат-бота — перечень задач, с которыми справится «питонщик», огромен. Python считается одним из самых простых языков разработки, и тем, кто уже имеет опыт в программировании, будет несложно перейти в новую профессию. Кстати, многие известные сервисы разработаны именно на Python — как YouTube или Instagram.

Параллельно с основным языком нужно будет изучить некоторые фреймворки и понять, как работают базы данных — чтобы браться за более интересные задачи. Python, как и любой другой язык программирования, требует усидчивости и внимательности. На курсе Python для веб-разработки от SkillFactory во время обучения студентов сопровождают менторы — практикующие разработчики. Так что если вы и сделаете ошибку, решая практические задачи, вам всегда объяснят, что именно сделано не так.

3. Аналитик данных. Уровень з/п — 130 тысяч рублей (по данным HeadHunter.ru). Эта профессия для тех, кто наслаждается своим перфекционизмом и считает, что его аналитические способности должны проявляться в полную силу. Аналитики данных помогают компании настроить аналитическую систему класса Business Intelligence (BI), которая за доли секунды генерирует отчёты по заданным показателям; данные из такой системы можно получить без задействования программиста.

И здесь снова понадобится Python, но его одного для работы аналитиком будет недостаточно. Аналитикам не нужно создавать полноценные веб-приложения. Им нужно уметь решать собственные задачи — обрабатывать большие массивы данных, работать с API аналитических систем, строить дашборды, уметь визуализировать данные и приводить к единому формату данные из разных BI-систем. Именно поэтому учебные модули на курсе «Аналитик данных» посвящены не только базовым инструментам анализа, но и работе с Big Data и изучению более продвинутых случаев.

До 28 мая в SkillFactory проходит крупная распродажа со скидками 50 %. Воспользуйтесь возможностью забронировать место на курсе на выгодных условиях.

Желаем успехов в освоении нового!

Источник(и):

Data Science с нуля: SkillFactory поможет освоить самую востребованную IT-профессию 2020 года

Как научиться структурировать и анализировать данные, чтобы извлекать из них ценную информацию? Онлайн-школа SkillFactory запускает курс, который поможет освоить эти навыки и стать специалистом уровня Middle в сфере Data Science.

Об актуальности профессии эксперта по интеллектуальной обработке данных свидетельствуют исследования рекрутинговых агентств на рынке труда. Так, по данным портала по поиску работы и сотрудников HeadHunter, потребность работодателей в молодых IT-кадрах с техническим образованием постоянно растёт и опережает рынок труда в целом на протяжении последних лет. За два года значительно вырос спрос на специалистов по Data Science (рост на 234 %). Востребованность экспертов по аналитике больших данных (Big Data) увеличилась на 89 %, машинному обучению (Machine Learning) — на 55 процентов.

Data Science занимается сбором и анализом данных. И эта профессия стала особенно актуальной в свете бурного развития сервисов, использующих технологии машинного обучения и системы искусственного интеллекта на базе нейронных сетей.

Предлагаемый SkillFactory курс «Профессия Data Science» стартует 13 мая и рассчитан на 24 месяца. За два года обучения по 6 часов в неделю вы освоите востребованные навыки в области обработки данных, соберёте портфолио проектов и сможете рассчитывать на среднюю зарплату по отрасли. В ходе обучения предстоит получить не только теоретические знания, но и практические. Команда наставников онлайновой школы поможет построить рекомендательную систему с использованием алгоритмов, потренировать навыки в машинном обучении на практических упражнениях и принять участие в финальном соревновании на kaggle. Уроки позволяют закрепить на практике теоретический материал и отработать в нюансах подходы к решению задач машинного и глубинного обучения.

Специализация оптимально подойдёт аналитикам, маркетологам, разработчикам и другим специалистам из IT: все они освоят блок по Python, пройдут модуль математики и статистики для Data Science, изучат Machine Learning, Deep Learning, Data Engineering и познакомятся с нейронными сетями. С подробной программой обучения можно ознакомиться по этой ссылке.

Остались вопросы? Задайте их консультанту либо оставьте заявку на курс и начните обучение уже в мае! Получите 35 % скидки по промокоду 3Dnews_35 (предложение актуально до 15.05.20 и не суммируется с другими акциями).

SkillFactory работает на рынке онлайн-образования с 2016 года. Ресурс специализируется на наиболее востребованных областях знаний в сфере IT, таких, как анализ данных, машинное обучение, программирование и продуктовый менеджмент. Сервис сотрудничает с известными на российском рынке индустриальными компаниям, среди которых «Ростелеком», NVIDIA, «Яндекс», «Рамблер», Сбербанк, Альфа-Банк. Они не только обучают своих сотрудников, но и принимают участие в разработке учебных программ, а также ищут новые кадры среди выпускников SkillFactory.

В SkillFactory стартует обучение на курсе «Аналитик данных»

Научиться работать с инструментами для анализа данных — важная задача для специалиста вне зависимости от сферы бизнеса. Неудивительно, что профессия Data Analyst — хорошо оплачиваемая и востребованная сегодня. 

Освоив практические навыки анализа, вы сможете минимизировать зависимость от кризисов и других коллапсов. Поэтому рациональное решение сегодня — инвестировать в себя и освоить профессию, которая обеспечит стабильное будущее.

К примеру, аналитики данных нужны во всех сферах бизнеса: от маркетинга и продаж до разработки продуктов, от финансов до управленческих решений. Ретейл, киберспорт, путешествия, образование, медицина — грамотный анализ информации важен вне зависимости от индустрии.

Где получить не просто теоретические знания, но и практические навыки работы с данными, которые будут максимально приспособленными к реальным повседневным задачам? В онлайн-школе SkillFactory стартует обучение на курсе «Аналитик данных». Программа поможет освоить SQL, Python, Google Таблицы, основы математической статистики. А главное — после курса в повседневной практике решение бизнес-задач будет проходить уже «на автомате». 

Чему научитесь на курсе:

  • Автоматизировать отчетность.
  • Принимать верные стратегические решения на основе данных.
  • Делать правильные выводы.
  • Обучитесь с 0 SQL, прокачаетесь в Google Таблицах и математическом анализе.

В процессе обучения вы научитесь решать аналитические задачи из разных областей, выбирать оптимальные инструменты аналитики, принимать правильные решения для бизнеса. За время обучения студент реализует 12 учебных, 3 самостоятельных проекта и решит 48 задач. 

На курсе вас ждёт огромное количество практики, эксперты и наставники, которым можно задать вопросы в чате. В финале выпускники пополнят портфолио готовыми проектами, а лучшие студенты получат помощь в трудоустройстве. 

Для оплаты обучения доступна рассрочка или оплата по частям. 

А по промокоду 3Dnews_35 вы сможете получить скидку в размере 35 % (предложение актуально до 30.04.20 и не суммируется с другими акциями). Узнайте подробности на сайте.

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.

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 🔥
Google выпустила первую бета-версию Android 12L — специальной версии ОС для складных смартфонов и планшетов 2 ч.
Сетевые хранилища QNAP атаковало вредоносное ПО для майнинга криптовалют 3 ч.
Следующий показ Suicide Squad: Kill the Justice League пройдёт в ближайшую пятницу 5 ч.
На The Game Awards 2021 состоится премьера трейлера сиквела «Соник в кино» и показ новой игры серии 6 ч.
Meta реорганизует исследовательский отдел, чтобы лучше работать с социальными вопросами 6 ч.
ПК-версия God of War получила трейлер технических особенностей и детальные системные требования 6 ч.
Saber Interactive готовится к анонсу четырёх игр — первую из них представят на The Game Awards 2021 7 ч.
Карточная игра «Гвинт» получила патч с 12 новыми картами и правками баланса 8 ч.
Facebook и Snapchat продолжают следить за пользователями iPhone, даже после запрета на сбор данных в приложениях 8 ч.
Google рассказал о самых популярных запросах в России и мире за 2021 год 8 ч.