Если вы заинтересованы в карьере, связанной с большими данными, нейросетями и машинным обучением, то можете рассмотреть два пути — стать Data Scientist или аналитиком данных. В чём между ними разница? Разбираемся в особенностях каждой специальности и рассказываем, где им учиться.
🎁 Все, кто дочитает статью до конца, узнает, как начать учиться на Data Scientist бесплатно!
Несколько слов о Data Science
Чем вообще занимается Data Scientist? Ищет нужные решения на основе данных для самых разных сфер жизни, используя классические научные методы: обобщает частные случаи, находит закономерности, исключает случайности и делает выводы. В итоге мы получаем разные модели, которые умеют предсказывать погоду, регулировать дорожное движение или просчитывать страховые риски. И это лишь верхушка айсберга — наука о данных применяется сегодня фактически во всех сферах жизни.
Работодатели ищут профессионалов, которые умеют работать с аналитикой, машинным обучением и искусственным интеллектом. Большинство людей думает, что специалист по работе с данными, Data Scientist, — просто модное обозначение аналитика данных. Однако это не так.
Data Scientist и аналитик данных — в чём разница?
И аналитик, и специалист по машинному обучению (Data Scientist) работают с данными. Обе специальности входят в направление Data Science. Но Data Scientist — скорее инженер, который сосредоточен на технической части, в то время как аналитик отвечает за бизнес-составляющую задачи.
Вот как описывает эту разницу Абрахам Кабангбанг, старший научный сотрудник LinkedIn:
В своей прошлой компании я успел поработать на обеих позициях. Будучи аналитиком, я больше ориентировался на клиентов, задачи были напрямую связаны с реальными потребностями бизнеса — с тем, что хотели или просили клиенты. Роль Data Scientist более свободная.
Первое, что я сделал как специалист по данным — построил внутренние информационные панели и вывел на них данные, которые мы отслеживали на серверной части, но которые не использовались аналитиками по каким-либо причинам. Это было не чем-то, разработанным специально для нужд клиента, а тем, что требовалось аналитикам.
Для наглядности занесём отличия в табличку:
При этом зарплаты Data Scientist и аналитика данных не слишком отличаются. Этим востребованным специалистам предлагают от 80 000 рублей в месяц после обучения, а профессионалам со стажем — 150–300 тысяч.
Мы знаем, как найти более высокооплачиваемую работу — закончить онлайн-курс Skillbox «Профессия Data Scientist». После него вы смело можете указывать 2 года стажа в резюме.
Кем я буду после курса: Data Scientist или аналитиком данных?
Кем захотите. Как мы уже говорили, Data Scientist включает в себя анализ данных — в программе есть модули по этой теме. Так что вы сможете понять, что вам ближе, прямо во время обучения, а чуть позже выбрать специализацию — аналитику или машинное обучение.
В любом случае к концу курса вы научитесь:
✔️ Программировать на Python — освоите самый популярный язык для работы с данными.
✔️ Визуализировать данные — сможете разрабатывать дашборды и интерактивную инфографику.
✔️ Работать с библиотеками и базами данных — научитесь работать с библиотеками Pandas, NumPy и Matpotlib и освоите базы данных PostgreSQL, SQLite3, MongoDB.
✔️ Программировать на R — разберетесь в специфике языка, научитесь обрабатывать статистические данные и строить визуализации.
✔️ Применять нейронные сети для решения реальных задач — освоите фреймворки для обучения нейронных сетей Tensorflow и Keras.
✔️ Создавать рекомендательные системы — и даже добавите одну такую в своё портфолио.
А вдруг я не найду работу?
Исключено. По статистике, 88% наших студентов находят работу ещё до окончания курса. А если нет, ничего страшного — вам помогут в Центре карьеры Skillbox: оформят резюме и портфолио, найдут подходящие вакансии, договорятся о собеседовании и подготовят к интервью.
🎁 А ещё мы дарим бесплатный доступ к первым модулям
Чтобы вы могли оценить качество материала, познакомиться с работой нашей платформы и, конечно, заглянуть в мир данных. Бесплатно будут доступны первые два модуля программы — разберётесь в азах самого нужного языка Data Science и поймёте, интересно ли вам работать с данными.
Ваш бонус — минус 40% от стоимости курса. Если взять вместе с рассрочкой, получится совсем приятно. Первый платёж, кстати, только через год.
Продолжайте листать — и попадёте на страницу курса, там ещё больше интересного 😉