Курсы по Data Science в Уфе с нуля

• Специалист Data Science - цена 133 992 ₽
• Профессия data scientist - цена 129 600 ₽
• Data science : быстрый старт - цена 46 350 ₽
• Основы Data Science - цена 28 875 ₽
• Профессия Data Scientist - цена 215 640 ₽
• Профессия Data Scientist PRO - цена 198 000 ₽
• Data Scientist - цена 95 175 ₽
• Профессия Machine Learning Engineer - цена 152 613 ₽
• Data Scientist: с нуля до middle - цена 182 400 ₽
• Python, BI и BigData - цена 95 175 ₽
• Data Scientist - цена 110 000 ₽
• Профессия Data Analyst - цена 152 613 ₽
• Профессия Data Scientist - цена 108 900 ₽
• Математика для Data Science - цена 32 496 ₽

Профессия будущего: как стать Data Scientist

Data Science — это самая перспективная специальность для дополнительного образования или смены профессии. Давайте рассмотрим, что из себя представляет Data Science и как в сфере работы с данными построить карьеру.

Чем занимается Data Scientist?

Дата-сайентист обрабатывает большие объемы информации, используя методы науки о данных. Специалист выстраивает, тестирует математические модели поведения данных, чтобы найти закономерность или дать прогноз. Модели строят с применением алгоритмов машинного обучения, а с базами данных, как правило, работают через SQL.

Где востребован Data Scientist и какие задачи решает?

Специалисты работают там, где есть большие объемы информации: крупные компании, стартапы и научные организации. Например, такие специалисты нужны для аналитики маркетплейсов, таких как OZON и WildBerries. Если же вам интересны сервисы для аналитики WildBerries, и вы не хотите сами пытаться обработать все данные по товарам и продажам, то эта подборка сервисов вам точно поможет. Выпускникам открыты любые сферы, ведь методы работы с данными универсальны. Это может быть розничная торговля, банк, метеорология, химия, наука. Специалисты реализуют долгосрочные проекты совместно с бизнес-аналитиками, аналитиками данных, разработчиками, администраторами, программистами, дизайнерами и менеджерами. Поэтому в крупных компаниях дата-сайентист будет нужен всем отделам:

• маркетологам проанализирует данные карт лояльности и поможет понять, каким клиентам, что рекламировать;
• логистам поможет оптимизировать маршрут перевозок с помощью изучения данных с GPS-трекеров;
• HR-отделу поможет запланировать, кто из сотрудников скоро уволится. Для этого специалист проанализирует активность работников в течение рабочего дня;
• продажникам поможет спрогнозировать спрос на сезонный товар;
• юристам подскажет, что написано на документах, используя технологию оптического распознавания текста;
• на производстве проверит данные с датчиков и спрогнозирует ремонт оборудования.
• В стартапах специалисты участвуют в разработке технологий, выводящих продукт на новый уровень.

Что нужно знать?

Дата-сайентист должен хорошо знать математику, а именно теорию вероятности, статистику, линейную алгебру, математический анализ. Чтобы применять математические модели на практике, нужно владеть языками программирования Python или R, уметь работать с библиотеками и SQL и фреймворками для machine learning. Для выполнения сложных заданий специалистам стоит изучить язык С или C++. Результаты анализа данных нужно уметь визуализировать, например, с помощью доступных библиотек Seaborn, Plotly или Matplotlib.

Плюсы профессии

• Профессия чрезвычайно востребована и даже существует острый дефицит специалистов такого уровня. Высокие доходы. Влияние на бизнес — от созданных моделей будет зависеть развитие компании и выручка.

Где и как зарабатывать на данных

• Социальные сети, поисковые системы, медиа — сбор и продажа данных. Софтверные компании Google, Amazon, Яндекс — обслуживание данных. Компании, которые производят инновационную технику — разработка продуктов с data-решениями. Рекомендательные системы, сервисы прогноза погоды и другие полезные для пользователей сферы — извлечение из данных пользы. Самая обширная область последняя из перечисленных, ведь включает:
• обнаружение аномалий — мошенничество, аномальное поведение клиентов;
• маркетинг — персональные email-рассылки, ретаргетинг, рекомендательные системы;
• прогноз метрик — эффективность рекламных кампаний;
• скоринговые системы — обработка больших объемов данных и помощь в принятии решения;
• базовое взаимодействие с клиентом — стандартное общение в чатах, сортировка по папкам писем.

Вопросы-ответы об обучении Data Science

Как стать Data Science и специалистом по искусственному интеллекту с нуля?

• 
  
• Сейчас самое время для входа в профессию, пока конкуренция невысока. Если владеете техническим бэкграундом пригодятся знания математики, останется освоить языки программирования и машинное обучение. Если интересны big data, готовы много учиться и работать, то в профессию можно войти с нулевыми знаниями. Первоначально пройдите курсы, а затем — участвуйте в соревнованиях на Kaggle и на мероприятиях. Не во всех компаниях надо знать все на отлично, достаточно хорошего понимания математики, знания языка программирования и машинного обучения.

С чего начать обучение?

1. Выберите специализацию, например, станьте специалистом по визуализации данных, машинному обучению или обработке данных. Делайте выбор направления учитывая навыки, образование, опыт и личный интерес.
2. Далее выбираем инструменты и языки программирования.
3. Пройдите платные или бесплатные курсы для начинающих. Систематизированная программа позволит овладеть ключевыми навыками: статистика, основы прикладной математики и программирования, работа с алгоритмами.
4. Применяйте полученные знания на практике. Во время прохождения курсов сосредоточьтесь на практическом применении изученного. Самые лучшие работы разместите в портфолио. А также закрепить знания поможет участие в конкурсах, соревнованиях и хакатонах по Data Science. Там ждет изучение машинного обучения, нейронных сетей и другие методы. Однако большую часть работы над проектом составляет очистка и подготовка данных к анализу. Участвуя в соревнованиях, научишься работать с несколькими типами данных и хорошо подготовишься к реальным проектам.
5. Вступите в сообщество Data Science.
6. Развивайте коммуникативные навыки. Самое основное в профессии — умение донести идею и сложную концепцию простым языком до широкой аудитории. Это важно в бизнесе, где заказчики проекта не владеют техническими навыками и терминологией.
7. Не переставайте учиться. Работа предполагает регулярное изучение новых методов и технологий. Информацию можете черпать из постов, блогов в соцсетях, которые ведут влиятельные спикеры.
8. Найдите наставника, который будет готов ответить на ваши вопросы об особенностях работы в команде Data Science. Ведь новичку так важна поддержка и советы успешного специалиста.
9. Займитесь трудоустройством, составьте резюме и приготовьтесь строить карьеру.

Сложно ли найти работу?

• 
  
• Специалист по Data Science может найти себе работу в любой отрасли: от розничной торговли до астрофизики. В любой организации специалист с серьезными теоретическими знаниями и практическим опытом в сфере данных является ключевой фигурой. Чтобы достичь высот, следует упорно и целенаправленно работать, постоянно совершенствоваться и изучать новые методы.

Data Scientist востребован в:

• технологических отраслях (система автонавигации, производство лекарств);
• IT-сфере (оптимизация поисковой выдачи, фильтрация спама, систематизация новостей, автоматические переводы текста);
• медицине (автоматическая диагностика болезней);
• финансовых структурах (принятие решения о выдаче кредита);
• телекомпаниях;
• крупных торговых сетях;
• избирательных кампаниях.

Что выбрать комплексные курсы или самостоятельное обучение?

• Большинство литературы по профессии на английском языке, поэтому при самостоятельном обучении придется тратить время не только на поиск, но и на перевод. А можно пройти полную подготовку, выбрав курс из нашей подборки. Комплексные курсы по data science имею следующие плюсы:

1. Есть весь необходимый материал, поэтому освоить профессию получится быстрее;
2. Выстроена траектория обучения;
3. На курсах изучают реальные кейсы. Поэтому начинаешь моментально применять полученные знания на практике;
4. После завершения студентам выдают сертификат.