Недавно я задался вопросом: что лучше — углубиться в Data Science или сосредоточиться на Data Analytics? Оба направления востребованы, открывают двери к интересным задачам и перспективным проектам. В этой статье я разберу ключевые различия между курсами по этим направлениям и помогу выбрать тот, который подойдет именно вам. Ведь правильный старт — залог успеха!
В чем разница между Data Science и Data Analytics
Когда речь заходит о данных, важно понимать, что Data Analytics — это часть Data Science, которая фокусируется не на всесторонней работе с данными, а на представлении выводов на их основе.
Data Science создает и внедряет математические модели, которые помогают делать прогнозы и автоматизировать задачи. Специалисты в этой области глубоко погружаются в математику, программирование и алгоритмы машинного обучения.
Data Analytics специализируется на анализе и визуализации данных. Задача аналитиков — разобраться в информации и представить ее так, чтобы бизнес мог принять правильное решение.
Курсы по Data Science
Образовательных программ великое множество. Я выбрал для вас самые интересные и универсальные. На примере курсов от Skillbox я покажу особенности обучения Data Science и Data Analytics. А в еще двух статьях разберу целый спектр направлений обучения от SkillFactory и других школ.
1. Курс Data scientist от Skillbox — это комплексное обучение всем аспектам работы с данными от основ до продвинутых методов машинного обучения.
Программа начинается с азов математики и статистики, а затем углубляется в выбранную область — машинное обучение или анализ данных. Этот курс отличается практической ориентацией, поддержкой во время трудоустройства и возможностью настраивать учебный процесс под себя.
2. Data Scientist с нуля до Junior подходит новичкам, программистам и начинающим аналитикам. Охватывает базовое изучение Data Scienc и предлагает два вида специализации: Machine Learning и Data Analysis.
Курс включает более 80 практических работ и участие в проектах на платформе Kaggle, где можно отточить навыки и собрать портфолио из реальных проектов. Кстати, участникам предоставляется доступ к облачной платформе для выполнения практических заданий.
3. Если хотите углубиться в тему — для вас курс «Математика для Data Science». За 4 месяца вы освоите базовые математические концепции, статистику и основы машинного обучения. Задания проверяют кураторы с опытом более 5 лет, а преподаватели — эксперты из «Сбера», ВТБ и МАИ.
Курсы по Data Analytics
Для тех, кто выбрал Data Analytics, я тоже нашел несколько интересных программ от Skillbox.
1. На курсе «Профессия Data-аналитик» вы пройдете весь путь от нулевых знаний до трудоустройства в хорошую компанию. Ученики должны сделать 5 реальных проектов, чтобы показать свои знания в разных сферах: маркетинге, финансах, продуктовой аналитике и BI.
Программа обновляется с учетом тенденций рынка, чтобы обучающиеся получали востребованные навыки, так что это отличный выбор для желающих начать карьеру в анализе данных с реальной поддержкой от школы.
2. Курс «Data Analyst с нуля до Junior» построен по такому принципу: за 9 месяцев вы, не имея никаких специальных навыков, дорастете до углубленного изучения SQL, Python и Power BI. Этот курс совсем свежий — он был обновлен в 2022 году, чтобы соответствовать современным стандартам и инструментам.
Кто победил: Data Science или Data Analytics
Как видите, курсы по Data Science и Data Analytics предлагают разные пути, и каждый из которых ведет к увлекательной карьере в мире данных. Выбор за вами: хотите ли вы сосредоточиться на создании моделей и предсказаний или углубиться в анализ и интерпретацию данных? А может, вас интересуют и другие направления обучения?
В любом случае есть хорошая новость — начать использовать нейросети вы можете уже сейчас, независимо от выбранного курса. Все современные инструменты есть в агрегаторе JDAI Hub на сайте JustDoAI. Главное — действовать!