Data Science – сфера обработки больших объёмов информации. Позволяет структурировать данные о погоде, статистику запросов в поисковиках браузеров, результаты спортивных матчей или сведения о работе компании за месяц, год и другой период. Специалистов в этой области называют Data Scientist, профессия востребована во многих сферах: бизнесе, науке, медицине, строительстве и др. Расскажем, как курсы Data Science помогут стать профессиональным дата-сайентистом, сколько нужно учиться и как найти работу.
О профессии
Data Scientist работает в области науки о данных и использует в работе методы, позволяющие обрабатывать огромные объёмы информации, чаще всего неструктурированной. Его основные задачи: находить в этих данных закономерности, строить и тестировать математические модели и создавать прогнозы. Ничего придумывать не нужно – обычно используются готовые алгоритмы, но важно уметь правильно подбирать их для конкретной задачи.
В процессе преобразования информации используются машинное и глубокое обучение, методы построения предиктивных моделей, анализ вероятности и другие инструменты. В целом специалист:
- Вникает в задачи бизнеса – определяет, для чего нужен анализ, какие знания надо получить. На основе этого выстраивает список задач.
- Подготавливает данные, с которыми будет работать. Определяет, где их взять, какие инструменты обработки использовать.
- Проводит анализ, структурирует информацию.
- Создаёт модель машинного обучения. Она нужна для решения задачи.
- Проводит тестирование.
Для работы есть множество направлений. Например, такую технологию обработки данных можно использовать в торговле. Это позволит выявить наиболее эффективные продажи, позиции, которые пользуются популярностью у покупателей, размер среднего чека. На основе этого выстраивается прогноз, позволяющий бизнесу оптимизировать продажи и увеличить прибыль.
Преимущества профессии:
- образование можно получить не только в вузе, но и в онлайн-школах;
- даже с базовыми знаниями можно найти работу, причём в разных сферах;
- высокий уровень зарплат, часто даже выше, чем у разработчиков.
Однако специализация имеет ряд недостатков. Например, новичку и даже специалисту с опытом приходится постоянно подтягивать навыки, проходить курсы переподготовки.
Сколько зарабатывают Data Scientist
Мидл с опытом 1–3 года может рассчитывать на зарплату в пределах 150–250 тыс. руб. в месяц. Специалист с практическим опытом более 5–6 лет получает до 400–450 тыс. руб.
Кому подходит изучение Data Science
Обучение Data Scientist подойдёт, если вы:
- разбираетесь в математике, статистике;
- владеете техническим английским, достаточным для чтения специальной литературы;
- понимаете специфику бизнес-процессов;
- умеете работать в команде и коммуницировать с коллегами;
- внимательны, собраны, не боитесь монотонной работы.
Подготовка специалистов возможна с нуля. Если же у студента перед началом обучения есть опыт в любом IT-направлении, можно выбирать специализированные курсы-интенсивы для переподготовки без изучения основ.
Каким навыкам обучат на курсах
Основные блоки учебных программ, необходимые для того, чтобы стать профессионалом в сфере Data Science:
- практическая статистика;
- инструменты визуализации данных;
- SQL, Python и другие языки программирования;
- построение моделей;
- искусственный интеллект и нейронные сети;
- Big Data, Git;
- визуализация результатов (дашборды);
- построение гипотез;
- навыки ML-инженера и аналитика.
Первые блоки программы обычно содержат введение в Data Science. К этим урокам может быть бесплатный доступ, чтобы студенты могли ознакомиться с программой и принять решение об обучении. Также школы предлагают комплексные курсы с расширенными программами, куда входят изучение технического английского, развитие soft skills, программы трудоустройства и построения карьеры.
Как проходит обучение
В большинстве случаев курсы проходят в формате онлайн, некоторые школы предлагают очное обучение. Процесс разбит на несколько этапов:
- Изучение теории, обычно самостоятельное.
- Практика при поддержке преподавателей.
- Выполнение итогового проекта.
- Выдача подтверждающих документов.
- Получение помощи в трудоустройстве.
Занятия в основном проходят на онлайн-платформах школ, где у студента есть личный кабинет. Также выдаётся доступ в чат со студентами и кураторами.
Пример программы обучения
Содержание программы на примере расширенного курса «Профессия Data scientist» от онлайн-школы Skillbox:
- введение в профессию;
- основы математики;
- основы статистики, теории вероятности;
- машинное обучение;
- аналитика данных;
- deep learning;
- продуктовая, маркетинговая аналитика;
- карьерный блок.
Набор тем для изучения может отличаться в зависимости от выбранной программы. Часть уроков может быть бесплатной, иногда школы в качестве бонуса предлагают дополнительные курсы.
Стоимость обучения
Обучение студентам обойдётся в сумму от %минимальная стоимость с разрядами% до %максимальная стоимость с разрядами% рублей. Сэкономить можно благодаря оплате сразу за весь срок, многие школы предлагают рассрочку на срок от 1 до 3 лет.
Портфолио после прохождения курса
По завершении обучения студенты формируют портфолио с 3–10 работами в среднем, например, ML-модель для решения конкретной бизнес-задачи: кредитный риск-менеджмент для финансовой сферы, прогнозирование совершения целевых действий на сайтах и в приложениях. Хорошее портфолио даст возможность продемонстрировать актуальные навыки и показать уровень компетенций работодателям.
Документы по окончании обучения
Каждый студент по окончании курса получает диплом, сертификат или удостоверение.
Как найти работу после обучения
Онлайн-университеты, школы, учебные центры помогают выпускникам найти работу по новой профессии:
- предлагают бесплатные уроки по работе на фрилансе, развитию карьеры, трудоустройству;
- составляют резюме и откликаются на вакансии вместе с HR-специалистом;
- выдают направление на стажировки у партнёров;
- предлагают карьерное сопровождение в течение нескольких месяцев после окончания обучения.
Некоторые школы гарантированно трудоустраивают выпускников, в противном случае возвращают оплату.
Часто задаваемые вопросы
Есть программы, которые рассчитаны не на экспертов, а на новичков без опыта работы с данными. Обычно это продолжительные курсы длительностью от года, они дают не только базу, но и позволяют получить расширенные навыки дата-сайентиста.
Студенту желательно знать математику, статистику, информатику, но можно обойтись без этого – тогда обучение займёт больше времени.
Бесплатные курсы не позволят получать подтверждающих документов и обратную связь от преподавателей, которые оценивают ключевые навыки студентов. Программы трудоустройства есть только на платных курсах.
В среднем обучение занимает 8–15 месяцев в зависимости от выбранной школы. В некоторых случаях программу можно освоить за 4–6 месяцев, но обычно такие курсы предусмотрены для специалистов с опытом или тех, кто переходит в Data Science из смежного направления.
Поиск работы может занять время, но в большинстве школ предусмотрена помощь выпускникам. Самостоятельно можно разместить резюме на онлайн-площадках, а также отслеживать вакансии в телеграм-каналах, профессиональных комьюнити, тематических группах соцсетей.
