На прошлой неделе завершил интенсивный 2х месячный курс по аналитике данных. Принимаю поздравления!)
Делюсь информацией. Первый месяц активно изучали Python. У меня уже были базовые навыки языка программирования Python (перспективный язык, сейчас входит в тройку самых популярных), курс расширил мои знания.
Вторая половина курса преимущественно была связана с работой в системе Jupyter Notebook (далее Jupiter) - интерактивное веб-приложение с открытым исходным кодом, позволяющее писать и запускать программный код более чем на 40 языках программирования, включая Python. Jupyter - приложение более совершенное чем, например, привычный всем Excel (информацию из файла Excel можно быстро импортировать в Jupiter, после совершать действия над информацией там). Научились проводить предобработку, исследовательский анализ, статистический анализ, сбор (в т.ч. парсинг сайтов) и хранение данных, визуализировать данные, SQL. Jupiter позволяет использовать множество библиотек с готовыми инструментами. Это гибкое low-code решение, то есть даже начинающий разработчик сможет довольно быстро научиться простым, но результативным действиям.
По итогам обучения получил диплом о профессиональной переподготовке «Аналитик данных», в объеме 258 часов. Обычно скорее проверяют навыки, а не документ об обучении, но в некоторых случаях нужно соответствовать формальным требованиям – поэтому диплом может пригодиться.
Аналитика данных применяется во многих областях и индустриях: от систем расчета рисков при выдаче кредитов банками, рекламы и маркетинга, до автоматизации бизнес-процессов и других сложных IT-систем (в том числе машинное обучение и искусственный интеллект). Запомнилось высказывание одного из лекторов о том, что сейчас часто важнее не алгоритм, а данные, которые загружаются в программу: если загрузить в систему данные с пробелами и ошибками, то и результаты обработки этих данных будут соответствующими.
Есть много бесплатных источников для самостоятельного обучения. Прикладываю ссылки для тех, кто хочет приобрести навыки в IT. Ссылки в моем посте и комментариях к посту https://vk.com/sergej_nemov?z=photo2209593_457246404%2Falbum2209593_00%2Frev
Начать можно с изучения Python - например, http://pythoshka.ru/ или https://pythontutor.ru/
Выводы:
1. Базовые знания цифровых инструментов сейчас необходимы всем. Более глубокие навыки в digital и IT весьма полезны, ценятся на рынке труда и в бизнесе. Становится все больше low-code и no-code инструментов (моя заметка по этой теме https://2lead.ru/blog/program/low-code-i-no-code-sleduyushchij-etap-effektivnosti).
2. Войти в IT-сферу можно без технического образования и опыта, скажем в течение 1 года. Это реально.
3. Отдельно хочу отменить существование разных IT-сообществ (например, сообщества Python и Jupiter), где можно получить поддержку и ответы на ваши вопросы. Бесплатно. Этот факт внушает оптимизм!
4. Подтверждаю свой прогноз о начавшейся эпохе высоких скоростей и постоянных перемен. Даже в программировании постоянно происходят перемены, языки программирования развиваются, устаревают, появляются новые. Пожалуй, важнейший навык сейчас – научиться жить в такой череде перемен.
5. Считаю неправильным всем переучиваться в программисты - без учета личных особенностей и талантов. Неправильно бежать в эту сферу только потому, что там высокие зарплаты. Время показухи и «надувания щек» прошло, везде нужны реальные результаты – значит нужно действительно быть мастером своего дела. Убежден, если заниматься любимым делом, успех придет.
Автор - Сергей Немов
https://2lead.ru/blog/program/kak-stat-programmistom
Примеры визуализации данных в Jupiter Notebook
Трансформация экономики и рынка труда продолжаются, тенденции будут усиливаться. Те, кто быстрее адаптируются к новым правилам, станут успешнее. Действуйте эффективно! Используйте максимум возможностей!
Наши публикации и методы обучения учитывают актуальные направления развития. Прокачивайте свои навыки в нашем Учебном центре «Деловое счастье» | dsprof.ru! Присоединяйтесь к сообществу экспертов Business Lead | 2lead.ru!
