Профессия Data Scientist еще не известна в широких кругах, а специалистов в этой сфере уже не хватает. Работодатели наперебой предлагают щедрые условия, лишь бы заарканить специалиста в штат. 👨⚕️ Data Scientist в медицине, без опыта зарабатывает от 80 000 ₽/месяц, а профессионалам с опытом от года платят в среднем 130 000 ₽/месяц. Кто такой Data Scientist и почему он так востребован?
Чем занимается Data Scientist?
Ни один медицинский осмотр у врача не обходится без занесения данных в компьютер. В базу вносят информацию о состоянии пациента, результатах его анализов, диагнозе, назначенных лекарствах, процедурах и динамике болезни. По этим данным можно определить, помогает ли больному назначенное лечение и что ускорит выздоровление.
☝️ Чтобы эти гигантские объемы информации принесли пользу, их надо структурировать и обработать. Именно этим занимается Data Scientist в медицине. Иными словами, он — эксперт по аналитике данных.
Data Scientist объединяет в себе знания медика и математика, а также навыки программиста. При помощи машинного обучения и нейросетей он обрабатывает данные заболеваний, результатов анализов, диагностических процедур и назначенного лечения. Благодаря теории вероятности, инструментам статистики и прогнозирования он выявляет неочевидные закономерности и находит наиболее эффективные методы лечения.
Почему они так востребованы? 🤔
1. Data Scientist помогает превратить терабайты несвязанных данных в материал, который действительно приносит пользу. На основе этого можно выявить закономерности, внедрить новый метод лечения, а от чего-то, наоборот, отказаться.
2. Работа в сфере Data Science помогает пациентам быстрее выздороветь. Эти специалисты особенно нужны, когда речь идет об онкологии, сердечно-сосудистых заболеваниях, инсульте и других болезнях, которые приводят к летальному исходу.
3. Исследователи из США и Канады доказали, что детальная обработка данных помогает на 25% сократить расходы на здравоохранение.
Разве для этой профессии не требуется высшее образование?
Нет. Эту профессию можно с нуля освоить на курсе «Факультет Data Sciense в медицине» от GeekBrains. Получить специальность могут даже новички. Но если вы уже дипломированный медработник или аналитик, вам будет еще проще. 👍 В конце вы получите диплом о профессиональной переподготовке — официальный документ государственного образца, с которым можно устроиться в солидную компанию.
Как проходит обучение на курсе?
Обучение длится 18 месяцев + 6 месяцев на получение медицинской специализации. Преподаватели — практикующие эксперты по аналитике данных, которые работают в крупных государственных и частных компаниях. На онлайн-лекциях они погрузят вас в сферу Data Science и расскажут полезные фишки, а вы сможете задать вопросы. Если вы пропустите занятие, не беда. Всё есть в записи. На основе пройденного материала вы получите практические задания. Если в процессе обучения возникнет «затык», вам поможет куратор.
Вы научитесь:
- 😎 программировать на Python и работать с библиотеками: pandas, Matplotlib, NumPy и Scikit-learn;
- 😎 применять матанализ, статистику и высшую математику для аналитики медицинских данных;
- 😎 использовать машинное обучение и компьютерное зрение для решения задач в медицине;
- 😎 анализировать медицинские исследования на R и Python;
- 😎 работать с нейросетями.
В конце обучения у вас будет целых 15 работ в портфолио. 🔥
«А что если после обучения я не найду работу?»
Найдете. Персональные консультанты в Центре Карьеры GeekBrains помогут составить резюме, оформить портфолио и подготовиться к собеседованиям. GeekBrains сам предоставляет вакансии. Откликнуться на них и пройти собеседование можно еще до окончания курса.
😲 А если вы успешно закончите обучение и не устроитесь на работу, вам вернут деньги!
А еще GeekBrains дарит подарки новым студентам 🎁
- Скидки до 45% на обучение, если записаться в следующий поток.
- Грант 10 000 ₽ на обучение.
- 3 месяца к премиум-подписке изучения английского языка с Lingualeo.
- Бесплатная подписка на продукты JetBrains.
- Kaspersky Internet Security бесплатно на 3 месяца и скидка 30% на следующие 9 мес.
Пролистайте страницу до конца, чтобы перейти на сайт курса, оставить заявку и присоединиться к следующему потоку. 👇