Найти тему
Skillbox

Регистрируйтесь на бесплатный интенсив по Data Science

Аналитики рынка говорят, что данные — это новая нефть. И чтобы разбогатеть, надо научиться эффективно ими пользоваться. С данными работают специалисты по Data Science. Сейчас расскажем, сколько они получают, почему стоит задуматься о карьере в аналитике данных и как освоить эту профессию.

Где нужны аналитики данных?

Аналитики работают с большими массивами данных, анализируют их, извлекают полезную информацию и находят закономерности. Так, например, можно смоделировать нагрузку на городские системы в чрезвычайных ситуациях или предсказать сезонный спрос на товары.Вот где чаще всего используют аналитику данных:

  • В бизнес-планировании. С помощью анализа данных можно предсказывать эффективность бизнес-решений, прогнозировать рост и спад продаж, строить стратегические планы и оптимизировать расходы. Понятно, что ради денег компании готовы внедрять самые технологичные решения. Аналитики составляют алгоритмы, с помощью которых ищут информацию о целевой аудитории, оценивают эффективность рекламных кампаний, анализируют поведение клиентов и формируют маркетинговую стратегию.
  • В науке. Чтобы научное открытие имело вес, нужно обработать огромное количество данных. Люди, которые умеют работать с ними, находить закономерности и делать правильные выводы, — на вес золота.
  • В банковской сфере. Банк должен понимать, что за человек подал заявку на кредит или ипотеку: насколько он надёжен и как обращался с деньгами в прошлом, — и тут тоже нужна аналитика. На основе этих данных и принимаются решения.
  • В статистике. Работа с данными — основа статистики. С помощью Data Science составляют экономические прогнозы, описывают социологические явления и находят неожиданные закономерности.

И это далеко не всё. Везде, где нужно работать с цифрами и информацией, нужны аналитики.

Аналитики работают как офисах, так и на фрилансе — решая клиентские задачи
Аналитики работают как офисах, так и на фрилансе — решая клиентские задачи

Какие перспективы у специалистов по Data Science?

Специалисты по работе с данными сейчас в дефиците. Это довольно новая специальность, и спрос на аналитиков превышает предложение. В Гарвардской школе бизнеса признали Data Science «самой привлекательной профессией XXI века». Всё потому, что не только наука, но и бизнес по всему миру понимает: для развития нужны высокие технологии. А для работы с этими технологиями нужны грамотные специалисты.

А много они зарабатывают?

Всё зависит от компании, задачи и самого специалиста. Junior Data Analyst в России получает от 80 тысяч рублей, а опытный специалист — больше 250 тысяч.При этом за несколько лет спрос на эту профессию увеличился на 650%. По данным hh.ru, минимум 500 российских компаний, включая Сбербанк, Яндекс и «Тинькофф», ищут специалистов по Data Science прямо сейчас. А на мировом рынке такие вакансии можно встретить у Google, Amazon, Uber и Facebook.

Штаб-квартира Google в Дублине. Там тоже нужны специалисты в Data Science
Штаб-квартира Google в Дублине. Там тоже нужны специалисты в Data Science

И как этому научиться?

Начать знакомство с аналитикой данных можно бесплатно — на онлайн-интенсиве Skillbox «Профессия Data Scientist: учимся обработке и анализу данных за 3 дня». Это отличный способ попробовать себя в новой сфере и понять, готовы ли вы в ней развиваться.На интенсиве вы поработаете с основными инструментами профессии, построите формулы, визуализируете данные и выявите зависимости в них. Сделаете несколько реальных задач и поймёте, интересна ли вам эта профессия.

Кому подойдёт интенсив?

Интенсив будет полезен в первую очередь новичкам. Если вы никогда раньше не работали с данными и не программировали — всё равно сможете достичь результата. Вы попробуете себя в роли Data Scientist и узнаете, с какими задачами они работают. Преподаватель будет объяснять так, чтобы даже люди без математического образования всё поняли.Если вы работаете в смежной IT-области или уже сталкивались с анализом данных раньше, вам тоже будет интересно. Вы попробуете Python как инструмент построения статистических моделей, поработаете с библиотеками Pandas и Matplotlib, разберёте несколько практических заданий и повысите свой уровень.

Когда пройдёт интенсив?

С 29 по 31 марта в 19:00 по Москве — 3 вечера по полтора часа. Занятия проходят онлайн на образовательной платформе Skillbox.

Что там будет?

На занятиях вы разберёте:

  • Кто такие исследователи данных.
  • Основы языка Python.
  • Инструменты работы с данными: библиотеки Pandas, Matplotlib.
  • Техники исследования данных и практические кейсы.
  • Статистические методы на Python.

А ещё вы сделаете домашние задания, получите обратную связь от спикера и поборетесь за призы.

А что за призы?

Трём лучшим участникам подарим сертификаты на 30 000 рублей — их можно потратить на любой курс Skillbox. А все, кто дойдёт до конца интенсива, получат электронную книгу «Век живи — век учись» Кея Петерсона и Дэвида Колба от издательства «МИФ». В итоге вы не только ничего не потратите, но и сможете заработать на своё обучение.

Кто ведёт?

Интенсив ведёт Анастасия Борнева, ведущий исследователь данных Сбербанка и математик-программист по образованию. Анастасия уже 6 лет работает в программировании, занимается NLP и строит модели классификации текстов. Листайте вниз, записывайтесь на интенсив и пробуйте себя в перспективной сфере Data Science.