Посмотреть ещё
Посмотреть ещё
Отмена
Отмена
Длительность:
3 Дня
409
отзывов
)Длительность:
1,5 Час
Data Scientist — специалист, который занимается исследованием массивов информации для получения практической пользы (решения бизнес-задач).
Data Science — объемная отрасль, которая включает сразу несколько направлений: программирование, машинное обучение, аналитика, статистика, работа с табличными данными.
Занятия предполагают изучение каждой отрасли отдельно:
На лекциях изучают общие принципы Big Data, терминологию, основные инструменты для обработки данных на каждом этапе. Новичкам это поможет разобраться в базисе специализации и понять, как работать с большими объемами неструктурированной информации.
Изучение типов данных, подходов в обработке информации, знакомство с базовыми инструментами: SQL, Excel, Git и RStudio.
Без знания основ программирования невозможно использовать ни один из инструментов машинного обучения. Изучение программной библиотеки Pandas дает понимание принципов индексирования, выборки по определенным условиям, группировки и соединению данных, манипулирования числовыми таблицами и временными рядами.
Основа основ профессии, без которой невозможно работать с информацией и получать необходимые данные. Главная задача профессионала — настроить автоматические алгоритмы для анализа больших объемов вводных, поиска взаимосвязей между различными переменными.
Изучение нейронных сетей, CNN, RNN/LSTM слоев, Vector Embeddings. Специалист в работе использует как машинное обучение, так и искусственный интеллект. Под каждую задачу подбирают конкретный инструмент. Знание основ работы нейронных систем позволяет выстраивать различные комбинации, выявлять больше закономерностей и связей.
По данному направлению есть десятки курсов: платные, бесплатные, с отсрочкой и рассрочкой платежа. У всех форматов есть свои преимущества и недостатки.
Плюсы бесплатного обучения:
Неограниченный выбор программ. Студент может выбрать курс по любому направлению Data Science без ограничения по количеству. Если программа не понравилась, можно перейти к другой не беспокоясь о потраченных деньгах
Удобство. Практически все занятия — это предварительно записанные лекции, которые можно слушать в удобное для учащегося время
Преподаватели-эксперты. Онлайн-формат учебы предполагает изучение опыта действующих практиков, которые на своих примерах и реальных кейсах объясняют основы профессии, ее нюансы
Минусы:
Нет ценности получаемого образования. Если студент не платит за учебу, есть большая вероятность, что он может с легкостью ее «забросить»
Нет концентрированной информации. Бесплатные курсы зачастую выступают как «ступенька» для платного образования в будущем. В таких программах может быть много теории, но мало практики
Необходимость самому контролировать учебный процесс. Не каждому хватит мотивации заниматься самостоятельно
Программы зачастую выбирают для понимания ориентиров профессии. Новичок, пройдя курс, разберется, его ли это специальность и есть ли желание учиться дальше. Работающие специалисты могут найти новую для себя информацию, досконально изучить интересующие темы без вложений.
Профессия находится на стыке трех отраслей: программирование, машинное обучение, математика. Профессионал должен:
Разбираться в программировании. Работа с объемными неструктурированными данными — это всегда применение технологий, облачных вычислений и написание программ
Владеть инструментами по созданию AI. Должен знать ПО, уметь строить алгоритмы для автоматизации анализа данных
Понимать, что такое анализ и статистика. Специалист должен выявлять закономерности и делать прогнозы на будущее
Иметь аналитический склад ума
В основные обязанности Data Scientist входит сбор и анализ данных, построение моделей, обучение, тестирование. Кроме того, специалист должен разбираться в той сфере, где работает и делает прогнозы.
Для старта в карьере требуется знание стандартных инструментов: языка программирования (лучше всего подойдет Python) и языка запросов для работы с базами данных, например, SQL.
Даже в начале профессионального пути специалист должен уметь работать как с технической, так и с нетехнической аудиторией. Визуализация помогает демонстрировать полученные данные, объяснять, какой результат будет получен в каждом направлении. Это особенно важно для молодых компаний, которые только начинают принимать решения, основанные на данных.
21 оценок, среднее 5 из 5
