Data Science – это область, которая объединяет в себе статистику, информатику и предметные знания для извлечения знаний и ценностей из данных. В современном мире, где данные играют ключевую роль в принятии решений, специалисты по Data Science находятся в очень высоком спросе и платить им тоже готовы очень много.
Отсюда вывод - аналитика данных это очень перспективное и востребованное направление, освоив которое вы сможете очень существенно улучшить свою жизнь.
В этой статье мы рассмотрим различные специализации в области Data Science, их особенности, обязанности и примеры задач, а также обсудим, где можно получить необходимые знания и навыки.
Рассматривать специализации в data science мы будем на примере онлайн-школы, которая лучше всего подходит для изучения всего, что касается data science. Мы имеем ввиду, конечно, karpov.courses.
Обзор этой платформы находится здесь! Почему именно ее? Да хотя бы потому, что эта школа основана практикующими аналитиками данных. На сегодня, она дает самые качественные знания в этой области.
Аналитик данных
Аналитик данных – это специалист, который занимается анализом данных для выявления закономерностей и тенденций. Основные обязанности аналитика данных включают в себя сбор и обработку данных, построение моделей и визуализацию результатов.
Для работы аналитиком данных необходимы знания в области статистики, программирования (например, Python, R) и владение инструментами для визуализации данных (например, Tableau, Power BI).
Примеры задач и проектов, которые выполняет аналитик данных, включают в себя анализ продаж для определения эффективности маркетинговых кампаний, анализ пользовательского поведения для улучшения пользовательского опыта и анализ финансовых данных для прогнозирования доходов.
Получить профессию можно здесь! Обучение в karpov.courses с нуля. Продолжительность 5 месяцев. Своя уникальная платформа для обучения, симуляторы и тренажеры.
Специализация Hard аналитика
Hard аналитика – это специализация в data science, которая требует глубоких знаний в области математики и статистики. Основные обязанности hard аналитика включают в себя разработку сложных статистических моделей и алгоритмов для анализа больших объемов данных.
В отличие от обычной аналитики данных, hard аналитика требует более глубоких знаний в области теории вероятностей, математической статистики и оптимизации.
Примеры задач и проектов, которые выполняет hard аналитик, включают в себя разработку моделей для прогнозирования спроса, анализ рисков и разработку алгоритмов для автоматизации принятия решений.
Изучать Hard аналитику лучше всего здесь! Продолжительность обучения - 6 месяцев. Есть разные по сложности программы: для junior и для middle.
Программа курса «Hard Аналитика данных» - это сильный скачок в вашей карьере вверх. Она поможет в решении большинства проблем, с которыми сталкиваются аналитики крупных компаний.
Инженер данных
Инженер данных – это специалист, который занимается разработкой и поддержкой инфраструктуры для хранения и обработки больших объемов данных.
Основные обязанности инженера данных включают в себя проектирование и реализацию баз данных, разработку ETL-процессов (Extract, Transform, Load) и обеспечение безопасности данных.
Для работы инженером данных необходимы знания в области баз данных (например, SQL, NoSQL), облачных технологий (например, AWS, GCP) и инструментов для управления данными (например, Apache Spark, Hadoop).
Примеры задач и проектов, которые выполняет инженер данных, включают в себя разработку системы для анализа пользовательского поведения, создание платформы для хранения и обработки больших объемов данных и обеспечение безопасности данных в облачных системах.
Получить профессию инженера данных можно здесь! Продолжительность курса - 5 месяцев. Чтобы успешно пройти обучение у вас должны быть базовые знания python, SQL, знание базовых команд Linux, опыт работы с Git и умение работать с командной строкой.
Если цель - обучения с нуля, то есть вот такой курс для новичков.
Инженер машинного обучения
Инженер машинного обучения – это специалист, который занимается разработкой и внедрением моделей машинного обучения для решения бизнес-задач.
Основные обязанности инженера машинного обучения включают в себя разработку и обучение моделей, их интеграцию в существующие системы и мониторинг их эффективности.
Для работы инженером машинного обучения необходимы знания в области машинного обучения (например, TensorFlow, PyTorch), программирования (например, Python) и статистики.
Примеры задач и проектов, которые выполняет инженер машинного обучения, включают в себя разработку системы для автоматической классификации текстов, создание рекомендательных систем и анализ изображений для обнаружения аномалий.
Получить профессию инженера машинного обучения можно также на курсах karpov.courses. Продолжительность - 7 месяцев.
Специализация Hard ML
Hard ML – это специализация, которая требует глубоких знаний в области математики и статистики для разработки сложных моделей машинного обучения.
В отличие от обычной работы инженером машинного обучения, hard ML требует более глубоких знаний в области теории вероятностей, математической статистики и оптимизации.
Примеры задач и проектов, которые выполняет специалист по hard ML: разработка моделей для прогнозирования спроса, анализ рисков, разработка алгоритмов для автоматизации принятия решений.
Курс по Hard ML находится здесь. Это довольно сложный и продвинутый курс, рассчитанный прежде всего на middle и senior аналитиков, которым нужно повысить свою квалификацию.
Специализация System Design
System Design – это специализация, которая требует знаний в области проектирования и разработки систем для обработки больших объемов данных.
Основные обязанности специалиста по system design включают в себя проектирование архитектуры систем, разработку прототипов и тестирование систем.
Для работы в области system design необходимы знания в области программирования (например, Python, Java), облачных технологий (например, AWS, GCP) и инструментов для управления данными (например, Apache Spark, Hadoop).
Примеры задач и проектов, которые выполняет специалист по system design, включают в себя разработку системы для анализа пользовательского поведения, создание платформы для хранения и обработки больших объемов данных и обеспечение безопасности данных в облачных системах.
Обучение по специализации System Design можно пройти здесь! Уровень сложности - для middle, senior и team Lead.
Принятие решений на основе данных
Что это такое? Это процесс, который включает в себя сбор, анализ и интерпретацию данных для принятия обоснованных решений.
Data Science играет ключевую роль в этом процессе, предоставляя инструменты и методы для анализа данных и выявления закономерностей.
Примеры успешных проектов, где использовались данные для принятия решений, включают в себя анализ продаж для определения эффективности маркетинговых кампаний, анализ пользовательского поведения для улучшения пользовательского опыта и анализ финансовых данных для прогнозирования доходов.
Данная специализация учит управлять бизнесом, командами и процессами, опираясь на точные данные. Благодаря ей вы сможете усовершенствовать свои навыки менеджера или руководителя всего за несколько месяцев.
Обучение можно пройти здесь. Программа отлично подходит предпринимателям, менеджерам, руководителям/team Lead, продакт-менеджерам.
Специализация Deep Learning Engineer
Deep Learning Engineer – это специалист, который занимается разработкой и внедрением моделей глубокого обучения для решения бизнес-задач. Основные обязанности инженера по глубокому обучению включают в себя разработку и обучение моделей, их интеграцию в существующие системы и мониторинг их эффективности.
Для работы инженером по глубокому обучению необходимы знания в области глубокого обучения (например, TensorFlow, PyTorch), программирования (чаще всего, Python) и статистики.
Примеры задач и проектов, которые выполняет инженер по глубокому обучению: разработка системы для автоматической классификации текстов, создание рекомендательных систем, анализ изображений для обнаружения аномалий.
Получить образование можно здесь! Курс подойдет любым специалистам Data Science, ML-инженерам или новичкам, уже кое-что знающим о Python и ML и которым интересно именно это направление. Продолжительность - 4 месяца.
Заключение
Для тех, кто хочет начать карьеру в Data Science, рекомендуется начать с изучения основ статистики, программирования и инструментов для анализа данных. Также важно постоянно развивать свои навыки и знания, следя за последними тенденциями и инновациями в области Data Science.
Перспективы развития специализаций в Data Science включают в себя увеличение спроса на специалистов по машинному обучению и глубокому обучению, а также развитие облачных технологий для обработки больших объемов данных.
Для изучения и развития навыков в области Data Science мы рекомендуем использовать следующие ресурсы:
- Книги: "Python Machine Learning" by Sebastian Raschka, "Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow" by Aurélien Géron.
- Онлайн-курсы: Coursera, edX, Udacity.
- Конференции: NIPS, IJCAI, KDD.
- Тренинги: Data Science Bootcamp, Machine Learning Bootcamp.
Список ресурсов для изучения и развития навыков в области Data Science постоянно обновляется, поэтому рекомендуется следить за последними новостями и инновациями в этой области.
Подписывайтесь на канал и обязательно на наш телеграмм, в котором мы публикуем анонсы новых курсов, новости, акции и скидки на обучении более чем 50 российских онлайн-школ и вы всегда будете в курсе того, что происходит на российском рынке онлайн-образования!
Реклама. Информация о рекламодателе доступна по ссылке в этой статье.
