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»

Страница курса: https://netology.ru/programs/prodatascience

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»

Страница курса: https://practicum.yandex.ru/data-scientist/

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»

Страница курса: https://skillbox.ru/course/paket-data-scientist-0-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»

Страница курса: https://skillfactory.ru/data-scientist-pro-b/

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»

Страница курса: https://new.skillfactory.ru/data-science-machine-learning-mipt/

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»

Страница курса: https://productstar.ru/analytics-datascience-course/

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.

6. SF Education. Курс «Основы Data Science»

Страница курса: https://sf.education/ds

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.

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.