Один из самых популярных запросов по теме Data Science в поисковике Google - «как попасть в науку о данных». Это отличная профессия, и последние годы чуть ли не еженедельно в англоязычных источниках появляется новая статья о неудовлетворенном спросе на «лучшую работу в Америке». Кстати, это отличный выбор и для россиян, которые ищут возможности высокого заработка. По данным ресурсов hh.ru и SuperJob новичкам без опыта предлагают 70 000 рублей, соискатели с опытом минимум год работы получают от 150 000 рублей. Но вернемся все же к актуальному вопросу, как попасть в Data Science и стоит ли это делать. Экспертным мнением делятся преподаватели образовательной экосистемы GeekBrains.
2020 был годом с множеством внутренних и глобальных проблем. Но индустрия больших данных имеет значительную инерцию в 2021 и 2022 году. Работа с захватывающими новыми технологиями, таких как беспилотные автомобили, телемедицина, «умные дома» и чат-боты на базе искусственного интеллекта, является привлекательной. Но чтобы понять стоит ли вам становится специалистом в этой области, лучше всего ознакомиться с тем, что такое наука о данных. И чем на самом деле вы будете заниматься😊
Data Science – это использование научного метода для решения практических задач в деловой среде, который поможет вам обнаружить скрытые закономерности из так называемых необработанных данных. Термин Data Science возник в результате эволюции математической статистики и анализа данных.
Наука о данных оживляет многие фантазии в мире вычислений и высоких технологий. Но несмотря на романтичность названия Data Science – это не только про очень «высокие технологии» и работу исключительно в IT-компаниях. Очень многие практические и прикладные вопросы может решить Data Science на уровне бизнеса. Например: «Что предпринять, чтобы сократить отток клиентов?» или «Какая часть потерь запасов связана с мошенничеством и как мы можем это уменьшить?». И не только…
- С автоматизацией склада, оцифровкой логистических потоков или даже развитием многоканальности, цепочка поставок не является исключением. Данные, которые правильно собираются и используются, действительно представляют собой реальную возможность для улучшения такого процесса. Это объясняет, почему специалисты по анализу данных должны присутствовать во всех компаниях.
- Эмоции являются ключевым фактором, влияющим на поведение клиентов, и определяют лояльность к бренду. Таким образом, компаниям становится более полезным находить способ измерения эмоций клиентов в процессе принятия ими решений. Эмоциональная аналитика фокусируется на изучении и распознавании всего спектра человеческих эмоций, включая настроение, отношение и личность. Могут использоваться прогностические модели и AI/ML для анализа движений человека, выбора слов, тонов голоса и выражений лица. Эмоциональная аналитика может помочь компаниям создать более целостный профиль клиента, понять, как влиять на эмоции, и разработать индивидуальные продукты и услуги, ориентированные на отдельных людей.
Почему нужно выучить Data Science сегодня
В 2000-х годах достаточно было написать в резюме, что вы владеете Microsoft Office, и должность была у вас в кармане. Однако десять лет спустя это навык считался само собой разумеющимся и никого не удивляющим. В настоящее время таким «сакральным» скилом является работа с базами данных.
Мало уметь набирать текст и составлять таблицы… Обработка данных – must have
Действительно, по мере роста информационной грамотности в Data Science станут нормой для большинства профессий. Точно так же, как вы вряд ли увидите «уровень владения офисным оборудованием» сегодня, вы вряд ли увидите «уровень владения данными» к концу десятилетия. Мы вошли в третью волну аналитики, а вместе с ней возникает ожидание того, что работники могут взаимодействовать с данными без помощи эксперта. Очень скоро, если вы не сможете сочетать достоверные данные с бизнес-контекстом для определения и реализации стратегии, вы можете оказаться не у дел на своем рабочем месте. Независимо от того где вы работаете😊
Компаниям Amazon, Netflix, Spotify или даже Google удалось добиться такого успеха во многом благодаря их инвестициям в искусственный интеллект и Data Science!
Глядя на них (и не только), компании повсеместно расширяют масштабы использования аналитических систем и обработки данных о событиях в реальном времени. В 2022 году организациям потребуется много специалистов, которые могут обрабатывать статические и потоковые данные из различных источников в любом формате, размере и скорости. В конечном итоге результаты в основном позволяют прогнозировать и предвидеть будущие ситуации, действия, поведение, например, погоду или среднюю корзину покупателя, чтобы соответствующим образом отреагировать. Это чрезвычайно простые примеры, и следует помнить, что наука о данных и машинное обучение позволяют проводить комплексный анализ, который дает возможность направлять процесс принятия стратегических решений.
Вы думали, что наука о данных появилась только в 2000-х? Что ж, вы все неправильно поняли, первый специалист по анализу данных пришел из 18 века! Его звали Тобиас Майер, он был ученым, исследовавшим лунную орбиту. Он провел не менее 27 наблюдений за Луной и собрал большой объем данных. Его цель? Определить, действительно ли мы видим на небе то же лицо луны и почему. Можно считать, что это был первый случай «big data»😊
Обучение Data Science от GeekBrains
Чтобы добиться успеха, вам необходимо использовать различные навыки и знания. Вы должны уметь написать код для сбора и очистки данных, запустить традиционный статистический анализ, чтобы убедиться, что ваши данные отвечают на заданный вопрос, построить прогнозные модели машинного обучения, визуализировать данные творчески и выразительно и объяснить результаты. Помимо технических деталей, вам также потребуется глубокое понимание бизнеса и рассматриваемой темы. Ну и, конечно же, Soft Skills – ну а куда сегодня без них😊 Всему этому вы научитесь у нас!
Факультет искусственного интеллекта в онлайн-университете GeekBrains учит и гарантировано трудоустраивает специалистов по следующим специальностям:
► Data Scientist
► Data Analyst
► Machine Learning Engineer
► Computer Vision-специалист
► NLP-специалист
Наши программы, разработанные экспертами и профессионалами, отвечают реальным потребностям бизнеса и постоянно обновляются, чтобы идти в ногу с меняющимся спросом.
- Язык программирования Python
- Linux
- Основы реляционных баз данных и MySQL
- Библиотеки Python для Data Science: Numpy, Matplotlib, Scikit-learn
- Методы сбора и обработки данных из сети Интернет
- Введение в математический анализ
- Теория вероятностей и математическая статистика
- Линейная алгебра
- Алгоритмы анализа данных
- Машинное обучение
- Нейронные сети (фреймворк PyTorch для разработки искусственных нейронных сетей)
- Естественный язык, глубокое обучение в компьютерном зрении
И да, мы гарантировано трудоустраиваем студентов!
Вы можете рассчитывать на достойную оплату труда прямо со старта, ведь все профессии Data Science пользуются большим спросом. Спрос намного превышает количество экспертов на рынке. Следовательно, компании не стесняются предлагать очень привлекательные зарплаты, чтобы набирать наиболее талантливых специалистов.