Профессия Data Scientist: как выучиться, подборка онлайн-курсов 2024

Data Scientist — это тот, кто занимается обработкой больших массивов информации, то есть аналитик баз данных. Потребность в таких специалистах возникла из-за быстрого развития интернета и накопления огромного количества данных. Эта профессия стала особо актуальной в последнее время из-за того, что интернет стал более доступным, следовательно, больше людей стали оставлять информацию.

Data Scientist — что это за профессия

Профессия специалиста по обработке данных появилась после 2000 года, и связана она не с какой-то обычной информацией из интернета, а с особой отраслью IT-науки — Big Data. Она была изобретена как набор инструментов для объединения разнородных файлов с информацией для конкретных задач.

Весь массив данных может быть разделен на три категории:

• структурированные;

• полуструктурированные;

• неструктурированные.

К последним относятся в основном фото и прочие визуальные материалы, а они, в свою очередь, являются основной частью Big Data.

Чтобы справиться с такими объемами, находя нужное в потоке разрозненных данных, и была придумана профессия Data Scientist (дословно — «ученый по данным»). При этом существует изрядная путаница в названиях вакансий: 

1. аналитик Big Data;

2. аналитик данных (Data Analyst);

3. менеджер по анализу систем;

4. математик-программист; 

5. специалист по Big Data;

6. Data Miner (то есть дословно рудокоп, шахтер или горняк, тот кто "копает" данные).

Само название профессии подразумевает, что у её обладателя должны быть познания в области математики, статистики и в программировании. Кроме того, он должен хорошо разбираться в бизнес-процессах, различных факторах, влияющих на поведение пользователей.

Data Scientist — это тот, кто занимается вдумчивой аналитической работой, которая может быть неочевидна, но серьезно влияет на успешность любого крупного IT-проекта.

Чем конкретно занимается специалист по Big Data

Работа Data Scientist подразумевает различные способы анализа данных:

1. Сбор статистики.
2. Создание моделей баз данных.
3. Прототипирование.
4. Методы интеллектуального анализа.
5. Использование специальных приложений для работы с данными.
6. Методы проектирования и разработки баз данных.

Например, один из программистов компании Linkedin вместо стандартной работы по улучшению оптимизации проекта занялся разработкой нового алгоритма. В компании не было систем, которые могли бы оценить его работу, но он предложил внедрить решение, позволяющее пользователям быстрее находить знакомых людей или тех, у кого есть похожие данные.

После внедрения алгоритма, узнаваемость бренда выросла в несколько раз, так как количество посетителей значительно увеличилось. То есть этот программист создал алгоритм, который смог систематизировать огромный объем данных и принести пользу.

Обязанности аналитика данных

Конкретные обязанности специалиста зависят от проекта. Но общие черты у этих специальностей похожи:

1. Сбор данных из различных источников, чтобы на их основе проводить обработку;
2. работа с потребителями, анализ среза мнений;
3. моделирование клиентской базы;
4. работа над персонализацией продуктов;
5. оценка, анализ и составление отчетности эффективности внутренних процессов базы;
6. анализ различных рисков и т. д.

Чтобы было понятнее, разберем конкретный пример. Имеется онлайн-игра с неплохой концепцией, посещаемостью и комьюнити. Однако, как показывает практика, если онлайн-проект не развивается, в нем не появляются новые дополнения, игровые механики, не исправляются внутренние ошибки, то пользователи постепенно теряют к нему интерес.

Поэтому нанимают одного или несколько специалистов по Big Data. Перед ними стоит несколько задач:

• удержать игроков;
• расширить комьюнити;
• сделать так, чтобы среднее время, затраченное на игру, увеличивалось.

Что для этого делает Data Scientist:

1. собирает и анализирует ключевые показатели проекта;
2. проектирует метрики для того, чтобы спрогнозировать поведение игроков;
3. анализирует обновления и различные акции в игре, как они влияют на настроение комьюнити;
4. формулирует свои рекомендации: какие изменения в игру вносить, что можно улучшить, от чего отказаться и т. д. Затем отслеживает реакцию на изменения.

Где учиться на Data Scientist

Российские вузы не предлагают обучение на Data Scientist, так как профессия появилась недавно. Не выработано единой программы обучения и образовательных стандартов.

Считается, что специалист по большим данным должен хорошо разбираться в математике, статистике и теории вероятностей. Поэтому рекомендуется поступать на университетскую специальность, где одновременно учат программированию и математическому анализу. Это может быть, к примеру, «Бизнес-информатика» или «Бизнес-аналитика».

В западных странах уже осознали высокую потребность в аналитиках баз данных, поэтому в профильных учебных заведениях есть направления, где можно учиться на Data Scientist.

Курсы для Data Scientist

В России и за рубежом многие крупные IT-компании (например, Яндекс и Mail.ru Group) предлагают пройти обучение на эту специальность. Курсы, как правило, проводятся онлайн. Чем там могут учить (примерно):

1. Курс программирования на Python;

2. Введение в Data Science (базовая теория, основы и методики анализа больших массивов данных);

3. Статистический и исследовательский анализ;

4. Теория вероятностей;

5. Основы машинного обучения;

6. Проектная работа с наставником.

Длительность курсов зависит от конкретной программы. Как правило, она делится на несколько модулей длительностью по 4 недели. Финалом обучения становится итоговый проект, где нужно построить модель конкретного технологического процесса на производстве, например, оттока или притока клиентов в компанию.

Лучшие онлайн-курсы по Data Science — подборка 2024 года

Платные курсы по Data Science отвечают всем требованиям подготовки к будущей профессии. Вместе с тем нужно изучать специфику обучения и содержание курса: прежде всего упор на практику + разбор реальных кейсов, обязательно изучение Python (без него в Data Science никуда) и математической статистики.

Также нужно обратить внимание на специализацию — отрасль, в которой вы планируете работать. Это могут быть медицина, финансы и экономика, банкинг, разработка IT-продуктов и т.д. Соответственно, если вы нацелились на конкретную отрасль, то примите это к сведению.

1. Нетология. Курс «Data Scientist с нуля до middle»

Стоимость: 7 162 руб./мес.

Срок обучения: 20 месяцев

Документ: Диплом о профессиональной переподготовке

Описание

Курс от «Нетологии» рассчитан на новичков, желающих с нуля освоить новую перспективную профессию в IT. Программа разделена на 4 модуля с теорией и практическими заданиями. Каждую неделю студенты участвуют в вебинарах с преподавателями.

Есть также отдельный (платный) модуль «Data Science в медицине» для тех, кому нужна более узкая специализация.

Студенты учатся строить ML-модели на основе машинного обучения и Deep Learning, обращаться с базами данных, изучают инструменты языка Python и практическую статистику. По каждому модулю необходимо сдавать курсовой проект, а в конце обучения — дипломный проект по собственной теме, либо по предложенному учебному кейсу от DoDo Brands.

Учебный центр также помогает составить резюме и оформить портфолио для дальнейшего трудоустройства, а также подыскать стажировку у компаний-партнеров.

2. Яндекс.Практикум. Курс «Специалист по Data Science»

Стоимость: от 15 000 руб./мес.

Срок обучения: 8,5 месяцев

Документ: Диплом о профессиональной переподготовке/Сертификат

Описание

Курс по обучению на специалиста по анализу данных от учебного центра «Яндекса» ориентирован в первую очередь на новичков без опыта: за время учебы слушатели освоят с нуля основные инструменты Data Science (Python и его библиотеки, Jupyter Notebook и SQL), научатся применять машинное обучение для обработки больших массивов данных, а также решать реальные практические задачи для бизнеса. В общей сложности за время учебы каждый студент наберет 16 проектов для портфолио.

Безусловные плюсы курса: ориентированность на практику (учебные проекты + реальные для компаний-заказчиков), сжатость и поддержка опытных наставников. Кроме того, лучшим выпускникам «Яндекс» помогает с трудоустройством и поиском работы. Минусы — высокая интенсивность обучения, высокая стоимость.

3. Skillbox. Курс «Data Scientist с нуля до Junior»

Стоимость: 4 159 руб./мес.

Срок обучения: 9 месяцев

Документ: Диплом о профессиональной переподготовке

Описание

Базовый курс по Data Science, который будет полезен новичкам. В учебной программе основные темы и инструменты, необходимые аналитику данных. Особенность в том, что курс более специализированный, поскольку разбит на две части:

• 1 базовый уровень (5 месяцев). Введение в Data Science;

• 2 уровень (4 месяца). Специализация и последующее трудоустройство. На этом этапе слушатель выбирает тот карьерный трек, который ему больше нравится: Data Engineer, Data Analyst или Machine Learning.

За отдельную плату также доступны дополнительные курсы по основам статистики и теории вероятностей, основам математики, работе с версиями Git.

За время обучения слушатели получат возможность пополнить портфолио первыми 9 реальными проектами. Также карьерный центр Skillbox помогает выпускникам с трудоустройством, составлением резюме, поиском первых реальных проектов и работодателей.

4. Skillfactory. Курс «Профессия Data Scientist»

Стоимость: от 5 790 руб./мес.

Срок обучения: 24 месяца

Документ: Диплом о профессиональной переподготовке

Описание

На данном курсе можно с нуля освоить профессию Data Science, не имея специального образования в IT. Тем не менее, программа также будет полезна программистам, желающим сменить род деятельности, а также бизнес-аналитикам.

Начиная со второго года обучения, можно выбрать более узкую специализацию в Data Science: ML Engineer (Разработчик машинного обучения), CV Engineer (Специалист по компьютерному зрению), NLP Engineer (Специалист по обработке естественного языка). Выбрав направления CV или ML, вы сможете также бесплатно освоить и NLP, но без поддержки наставника.

Также при выборе более дорогого тарифа предоставляется два бонусных мини-курса по SQL-pro и особенностям профессии Data Engineer. Самый дорогой VIP-тариф дает возможность заниматься персонально с ментором, проводя созвоны по практическим и теоретическим вопросам дважды в неделю.

4+. Skillfactory. Онлайн-магистратура «Науки о данных»

Стоимость: 190 000 руб. за семестр (всего 760 000 руб.)

Срок обучения: 24 месяца

Документ: Диплом магистра («Прикладная математика и информатика»)

Описание

Skillfactory совместно с МФТИ (Физтехом) с сентября 2023 года открывает полноценную магистерскую программу по Data Science. Она подойдет как IT-специалистам, так и техническим специалистам, которые готовы полностью погрузиться в тематику наук о данных. Техническое образование при этом не обязательно: подойдет любой диплом бакалавра.

Курс по сути ничем не отличается от очной магистратуры в Физтехе, включая итоговый документ об обучении. При этом 70% учебного процесса завязано на решение реальных бизнес-задач от компаний-партнеров курса.

Тем не менее, чтобы попасть в магистратуру МФТИ, понадобится сдать вступительный онлайн-экзамен по математике и основам программирования Python и набрать проходной балл. Иными словами, курс не для новичков. Зачисление проводится 1 сентября. В числе минусов также — высокая стоимость обучения (есть возможность взять кредит).

5. ProductStar. Курс «DATA SCIENTIST»

Стоимость: от 3 917 руб./мес.

Срок обучения: 6 месяцев

Документ: Сертификат

Описание

Курс рассчитан на освоение с нуля новичками без специального технического образования. Формат обучения: работа с наставниками (вебинары), видеолекции, семинары. В ходе занятий слушатели осваивают инструменты Python, SQL, матстатистику и линейную алгебру, Machine Learning при обработке иллюстраций, способы визуализации и презентации данных, декомпозиции метрик для аналитических отчетов и другие темы.

Учебный центр оказывает карьерную поддержку, студенты получают помощь наставников в ходе обучения. Есть возможность рассрочки на 24 месяца при оплате курса. Минусы: небольшая продолжительность по сравнению с другими программами, нет диплома о профессиональной переподготовке.

ООО ТРИВИУМ

Бесплатный курс Профессия: Аналитик

Практический курс для всех, кто хочет сделать первые шаги в сфере аналитики данных. Уроки включают информацию про роль и место аналитика в команде, его основные задачи и инструменты, фреймоворки Lean Canvas и HADI, декомпозицию метрик, тесты и практические задания.

Направлен для новичков, кто хочет войти в сферу аналитики.

Бесплатный курс

Реклама

ООО ТРИВИУМ, ИНН 7806297293, erid LdtCKPPHZ

6. SF Education. Курс «Основы Data Science»

Стоимость: 3 437 руб./мес.

Срок обучения: 5 месяцев

Документ: Диплом о профессиональной переподготовке

Описание

Курс рассчитан на новичков в Data Science, которые делают освоить новую перспективную профессию с нуля. Полезен также для backend-разработчиков, бизнес-аналитиков и финансистов, владельцев бизнеса и руководителей компаний. Формат обучения: семинары с преподавателями, онлайн-лекции с заданиями, практические проекты на основе реальных кейсов из бизнес-практики, симуляторы финотчетности компаний. Также доступен круглосуточный чат для поддержки.

Слушатели изучают структуру БД, матанализ, статистику, теорию вероятностей, линейную алгебру, работают с библиотеками Python, Big Data и ML и многое другое. Особый упор в курсе делается на финансовую отрасль — ей посвящены сразу 4 блока тем. Каждый учебный модуль закрепляется практическими заданиями. Первые 3 дня обучения бесплатны.

ООО СОВРЕМЕННЫЕ ФОРМЫ ОБРАЗОВАНИЯ

Три дня демо-доступа бесплатно от SF Education

Выбирайте любой курс или профессию и получите полный доступ на 3 дня ко всему контенту, а не к отдельной части. Так вы лучше поймете, подойдет ли вам курс.

Получить доступ

Реклама

ООО СОВРЕМЕННЫЕ ФОРМЫ ОБРАЗОВАНИЯ, ИНН 7841081586, erid LdtCKeZct

Бесплатные вводные курсы по Data Science

Ниже мы представим несколько бесплатных курсов для будущих аналитиков данных. Примечание: их можно считать лишь ознакомлением с профессией. Они не предоставляют никаких документов об обучении и вряд ли пригодятся при трудоустройстве. Кроме того, посвящены по большей части отдельным теоретическим аспектам науки о данных.

Тем не менее, такие курсы и видеолекции дадут хорошее представление о том, как устроена профессия Data Scientist.

1. Нетология — Data Science: будущее для каждого;

2. Stepik — Введение в Data Science и машинное обучение;

3. Stepik — Машинное обучение;

4. Лекториум — Исследование статистических взаимосвязей;

5. Открытое образование — Знакомство с R и базовая статистика.

Зарплата Data Scientist в 2024 году

Вакансии Data Scientist связаны с IT-сферой, но разработки могут иметь самое разное применение:

1. медицина;
2. финансы;
3. телекоммуникации;
4. торговля.

Рынок испытывает нехватку хороших специалистов этого направления. Потребность в них высока, соответственно, работодатели готовы платить аналитикам приличные деньги, но как водится только таким, у которых уже есть реальный опыт и реализованные проекты в портфолио. По данным сервиса по поиску вакансий, зарплата Data Scientist составляет:

• Минимальная (без опыта) — от 25 тысяч рублей;
• Средняя (опыт от 1,5 до 3 лет) — от 50 до 115 тысяч рублей;
• Максимальная (опыт от 3 лет и больше) — более 200 тысяч рублей.

Data Scientist: вакансии без опыта

На сайтах по поиску работы не так уж много предложений для новичков. К сожалению, это ключевая проблема в IT: работодателя интересуют конкретные навыки и умения, а обучать по ходу дела не каждый готовы. Поэтому, чтобы устроиться на работа Data Scientist без опыта, оптимальный вариант - пройти курсы профессиональной подготовки с последующей стажировкой. Многие обучающие центры предоставляют такую возможность и даже помогают с трудоустройством.

Плюсы и минусы работы Data Scientist

Плюсы:

• востребованность;
• актуальность;
• высокий уровень дохода.

Минусы:

• молодая специальность, не вполне определенный круг обязанностей;
• требуется долго обучаться, обязательно знание математики и статистики;
• нет возможности получить системное профильное образование в России.