Всем привет! Недавно делали совместный проект на работе с коллегами из другого отдела, они Data Scientist. И я вспомнила, что еще не делала для вас обзор курсов на эту профессию. Спросила у коллег мнение и собрала по теме Data Science курсы, где большинство коллег учились и порекомендовали школы. Но сначала немного полезной информации об этой профессии будущего.
Что такое и чем занимается Data Scientist?
Дата Сайентист – это сотрудник, создающий разные фишки, с которыми проще решать бизнес-задачи. Он работает с машинным обучением, матанализом и программированием. По сути, нужно делать обработку больших объемов данных, чтобы находить в них новые связи, внедрять обучение ИИ и за счет искусственного интеллекта упрощать множество задач бизнеса. Работать с такой профессией можно много где: от науки и медицины до IT-фирм и производства. Коллеги рассказали, что, к примеру, они создают чат-боты, внедряют нейросети, а еще в Data Science искусственный интеллект часто используют, чтобы создавать крутые программы для автоматизации. Довольно интересно, самой даже захотелось почитать про курсы по ИИ!
Какая зарплата у Data scientist?
У профессии Data Scientist зарплата зависит от вашего уровня. Джуниоры получают в среднем от 70 до 120 тысяч рублей. Через пару лет можно прокачаться уже до Middle и получать от 195 до 250 тысяч рублей. Ну а с хорошим опытом можно стать Сеньором и зарабатывать от 190 до 300 тысяч, и это не предел даже. Ну а если вам интересно про зарплату в зарубежных конторах – в среднем в США платят около 9000$ (это около 730 тысяч на наши деньги), а в Европе - 3600 евро, это 420 тысяч рублей.
Суть в том, что после завершения обучения, некоторые IT-школы гарантированно трудоустраивают, либо возвращают деньги, данный пункт всегда включен в договор. Самый популярный курс по профессии "Data Scientist" - вот этот курс в Skillbox.
Нужны ли английский язык и математика для Data Science?
Тут мои коллеги рассказали, что на начальном этапе особо не надо погружаться – хватит школьной базы, что по инглишу, что по математике. Но в курсах приходилось некоторые из сложных тем вспоминать, благо кураторы помогают с этим. Ну и по поводу английского, основные термины на курсах объясняли, но со знанием языка точно будет проще ориентироваться в документах и принимать участие в международных проектах.
Чем отличается Джуниор, от Мидла и Сеньора?
- Junior – начинающий сотрудник. У него есть базовые знания по статистике и машинному обучению, он должен понимать базовые алгоритмы и где их применять. Опыт обычно не требуется, если только работы учебные посмотрят. Из важного – надо уверенно знать Python и на базовом уровне владеть SQL.
- Middle – это уже опыт работы в 2-3 решенных задачи минимум. Как подсказали коллеги, здесь не обойтись без плотных знаний математики и Python нужно уметь применять, чтобы оптимизировать работу. Плюс надо уметь работать с инструментами машинного обучения (всякие DVC, gitLFS, MLFlow), и справляться с вопросом почти без подсказок наставников.
- Ну и Senior – крутой спец, сделавший от 5 выполненных проектов, у которого знания математики и статистики на вышке, так сказать. Он уверенно программирует, знает, как проводится разработка искусственного интеллекта, самостоятельно выполняет проект от формирования цели и до сдачи заказчику, может обучать нижестоящих сотрудников, поскольку знания у него уже экспертные.
Термины: Kaggle, ML, Big Data. Что они означают?
- Как объяснили коллеги, Kaagle – это платформа, где можно на реальных кейсах практиковать свои навыки. Допустим, на примере Титаника исследовать его крушение и проанализировать данные о пассажирах. Еще коллеги сказали, что в Kaagle есть много полезных статей по Дата Сайентист.
- ML – сокращение от словосочетания «машинное обучение». Как я поняла, это набор разных алгоритмов, по которым создают самообучаемые программы, и они решают разные задачи компаний и сервисов: распознают фотографии, рекомендуют фильмы на основе ответов пользователей и т.п. Соответственно, ML-инженер – это тот, кто занимается машинным обучением.
- Про Big Data - коллеги описали это, как большой массив неструктурированных данных, которые разбирает и структурирует Дата сайентист. В Data Scientist аналитика – это основа работы. К примеру, агрегатор такси собирает большой массив данных о поездках пассажиров, а анализ данных Data Science поможет обработать их и дать рекомендации по пересмотру тарифных планов.
- И еще коллеги сказали, что часто новички путают два термина, Data Analyst и Data Engineer (или Data Science Engineer). Первое – люди, которые занимаются преимущественно анализом данных, строят гипотезы и проводят тестирования, сами обычно машинным обучением они не занимаются. А вот второе – это спецы, которые уже работают с БД, программируют на питон и создают инструменты, за счет которых будет удобно хранить и обрабатывать базу данных для дата-аналитиков.
Плюсы и минусы
Что сказать, я поспрашивала про Data Science отзывы коллег и из плюсов вижу вот что:
- Профессия свежая и с очень высоким спросом, а конкуренция пока маленькая
- Очень много направлений для работы – можно и в медицине себя найти, и в онлайн-сервисах, в науке Data Science тоже хорош
- Айти-специалисты получают от государства поддержку (льготная ипотека под 5%, отсрочка от армии и всё такое)
- У многих коллег удалось купить курс за полцены в Скиллбокс, они поделились ссылкой на "секретную" страницу, где они нашли промокод: https://skillbox.ru/sale50
А вот минусы, которые мы с коллегами отметили:
- Придется работать с очень большим количеством данных, это постоянная многозадачность
- Не всегда получается заранее предсказать результат проекта – вы можете формировать модель и по итогу она окажется неэффективной
- На протяжении всей работы надо будет постоянно повышать квалификацию и изучать новые технологии (сейчас активно разбирают в Data Science нейросети и машинное обучение, курсы почти все содержат такие блоки)
Специалист по Data Science - направление будущего?
Если говорить про востребованные профессии будущего, то сегодня реально на рынке мало таких специалистов – а компании активно хотят пользоваться инновационными фишками, которые без Дата сайентистов внедрить нереально. Больше всего на международном рынке такие спецы сейчас нужны, кандидатов мало, конкуренция большая – потому и зарплаты крутые такие. Сто процентов эта профессия еще долго в топе будет, такие спецы потом заменят кучу профессий при помощи искусственного интеллекта – тех же веб-программистов или дизайнеров нейросеть легко заменит. Так что надо успеть залететь на рынок, пока еще спрос крутой, зацепиться в профессии и тогда точно можно рубить солидное бабло.
Обучение Data Scientist – сложно ли? Что выбрать Универ или Курсы?
Есть два варианта – в универе на Data Scientist учиться, это года 4 минимум, либо в онлайн-школе. Второй вариант круче, потому что там от 8 месяцев можно уже профессию освоить.
Почему так быстро? Все дело в том, что государственным учреждениям дополнительно платят за каждого ученика с налогов, которые мы платим, им естественно выгоднее обучать, как можно дольше, по сравнению с курсами. Многие IT-школы сотрудничают с большими IT компаниями России, которые всегда в поиске новых талантливых кадров, они заинтересованы быстрее передать знания, чтобы после трудоустроить ученика к себе. Сами курсы по подаче продуманы для легкого усвоения и были сделаны самими айтишниками.
И еще онлайн-школы часто дают гарантию трудоустройства, в противном случае возвращают деньги за учебу. Многие школы уже в ходе курса трудоустраивают, так что переживать за возраст или что у вас знаний в математике или английском ноль, не стоит, школами это учитывается и в процессе все подтянется.
Ну а теперь лучшие курсы по Data Science онлайн, я составила список на основе того, где учились мои коллеги-айтишники.
1) Профессия Data Scientist от Skillbox (Перейти на курс)
Стоимость: с 45% скидкой от 6831 руб/мес в рассрочку на 31 месяц с первым платежом через полгода.
Формат: именно тут училось большинство моих коллег, как оказалось. Курс длится год, учеба по видеозаписям в свободном графике + около 80 практических работ и несколько вебинаров с экспертами, где можно задавать свои вопросы. Куратор дает обратную связь по каждой работе. В конце получите сертификат.
Трудоустройство: помогут или вернут деньги. Эйчар поможет с портфолио и резюме, разработает карьерный план, поможет отобрать вакансии, проведет карьерные консультации и порекомендует вас партнерам – Тинькофф, Qsoft, Интерфакс, aic и др.
Чему научитесь: работать с Big Data, заниматься анализом данных и визуализировать его, формулировать и проверять гипотезы. Выполните 5 крупных проектов в портфолио.
Преимущества: год английского по системе КЭСПА в подарок. Три специализации на выбор в курсе (дата-инженер, спец по МО, аналитик данных). Дарят доступ к Yandex Cloud, где можно делать практику.
Недостатки: сложно бывает разобраться в новых терминах из видеороликов – но на этой случай есть текстовые материалы к видео, и наставник всегда на связи.
Подробнее о курсе →
Отзывы коллег:
«Олег, 34 года, два года назад решил поменять рабочую область и освоить для себя ИТ-профессию. Присмотрет Data Scientist. Очень подробно разжевали всё, особенно про обучение модели искусственного интеллекта. Если где были проблемы, то всегда можно было написать лектору и спросить. Давали еще дополнительные модули (не в зачет): английский для айтишников, как составлять резюме, как составлять презентации, про GIT было и др. Все пригодилось, так что рекомендую подарочные модули обязательно проходить, когда остается свободное время.»
«Андрей, 49 лет, пришел к нам в контору год назад после курса Скиллбокса. Поскольку к 50 уже не так просто с нуля найти работу, смотрел именно по Data Scientist обучение с трудоустройством. Поиски в Скиллбоксе начали через 9 месяцев после начала учебы и почти сразу мне отобрали несколько вакансий для сравнения. Проходил три собеседования и уже вот после третьего устроился на текущее место».
2) Курс «Data Scientistс нуля до middle» от Нетологии (Перейти на курс)
Стоимость: с 45% скидкой от 4812 руб/мес в рассрочку на 36 мес., первый платеж через месяц.
Формат: учеба длится 20 месяцев (из них 462 часа – практика). Учеба по онлайн-вебинарам дважды в неделю, изучение видеозаписей и дополнительных материалов. Практика – квизы, тренажеры, курсовые проекты. Можно поучаствовать в конкурсах Kaagle и набраться опыта. В конце – диплом профпереподготовки.
Трудоустройство: Центр карьеры поможет собрать портфолио из ваших работ, научат составлять резюме, предложат проекты и стажировки от партнеров, научат отбирать вакансии. Студенты Нетологии работают в Kaspersky, Gett, ВКонтакте, Райффайзен и др.
Чему научитесь: работать с SQL, использовать Python и библиотеки, обучать нейронные сети, проверять данные и выявлять проблемы, лидировать Data-проекты. Сделаете 14 проектов в портфолио, по желанию можно за доп. плату пройти специализацию в медицине. Диплом – построение ML-модели для партнерской фирмы.
Преимущества: в курс входит блок по Soft Skills, скидка, если вы ранее уже проходили какие-то из блоков программы. Можно оформить налоговый вычет. Подарят 4 персональных консультации с ментором.
Недостатки: у одного коллеги были косяки с подвисанием видео при просмотре, если ставить на паузу, когда изучаешь Data Scientist курсы. Но техподдержка подсказала, какие настройки надо сделать, и косяк ушел.
Отзывы коллег:
«Геннадий, 24 года, мнение о школе вот такое - очень интересные домашние задания, бывали и такие, что волосы дыбом вставали, вас не динамят, помогают, на одно ДЗ ушло две недели, а когда решилось, всё сошлось, оказалось не так уж и сложно.»
3) Курс «Data Scientist с нуля до Pro» от SkillFactory (Перейти на курс)
Стоимость: с 41% скидкой от 6790 руб/мес в рассрочку на 36 месяцев с первым платежом через месяц.
Формат: 25-месячный курс SkillFactory Data Science разработан с академиком РАН из МГУ. Обучаетесь по готовым видео, которые можно смотреть в свободном темпе, закрепляете теорию на хакатонах, упражнениях, тестах и не только. Будут менторы и координаторы. В конце выдают сертификат школы.
Трудоустройство: Центр карьеры поможет с резюме и портфолио, научат проходит интервью и собеседования, помогут отобрать вакансии в России или за рубежом, познакомят с представителями фирм-работодателей (СБЕР, OZON, Альфа-Банк и др.).
Чему научитесь: получать данные по API и из веб-источников, строить математические и ML-модели, визуализировать при помощи Matplotlip и Pandas, специализироваться на ML, CV или NLP-инженерии.
Преимущества: подарят мини-курсы по нейросетям (а если захотите, потом можно пройти по нейросети обучение с нуля), в курсе можно пройти 2 специализации на выбор. Есть разные тарифы – в больших подарок ревью резюме и тестовые техническое собеседования.
Недостатки: коллега подметила, что маловато перерыва между модулями, всего около недели. А как по мне, больше и смысл нет делать, зачем курс растягивать-то.
Отзывы коллег:
«Ольга, 24 года, попала на работу после, как прошла обучение Дата Сайнс и это первый серьезный опыт работы. Очень много практики позволяет разобраться даже новичкам, дают разные форматы и можно всегда по сложным вопросам обратиться к ментору, чтобы он поддержал и дал подсказку. Очень чувствовалась забота во всём обучении.»
4) Курс «Специалист по Data Science» от Яндекс Практикум (Перейти на курс)
Стоимость: от 15000 руб/мес при рассрочке на 8 месяцев, первый платеж через месяц.
О курсе: 8-месячный курс, на котором вы выполните 15 учебных проектов, пройдете практику по Python, теории вероятности или SQL, а еще подготовят к трудоустройству (помогут с резюме, подскажут, где и как искать вакансии).
5) Курс «ИТ-специалист в сфере Data Science» от GeekBrains (Перейти на курс)
Стоимость: с 71% скидкой от 3801 руб/мес в рассрочку на 36 месяцев с первым платежом через месяц.
О курсе: за 2 года не только освоите азы Дата сайентист, но и получите диплом профпереподготовки. А через 9 месяцев уже начнется помощь в поиске работы – если не устроитесь, то вернут деньги.
6) Курс «Специалист по Data Science плюс» от Яндекс Практикум (Перейти на курс)
Стоимость: от 16000 руб/мес при рассрочке на 16 месяцев, первый платеж через месяц.
О курсе: за 16 месяцев Data Science в Яндекс Практикум вы выполните 21 учебный проект и 2 реальных для своего портфолио. Будет помощь в трудоустройстве, возможность участвовать в Kaagleи дополнительные спринты по SQL, Python, теории вероятности и др. По словам коллег обучение в Яндекс практикум - Дата Сайнс было простым и понятным.
7) Курс «Data Scientist с нуля до Junior» от Skillbox (Перейти на курс)
Стоимость: с 45% скидкой от 5033 руб/мес в рассрочку на 22 месяца, первый платеж через 3 месяца.
О курсе: за полгода можно изучить 3 специализации, сделать 5 проектов для портфолио и найти работу, либо денежки возвращаются вам. А еще у коллег были индивидуальные консультации с карьерными спецами.
8) Курс«Data Scientist» от Нетологии (Перейти на курс)
Стоимость: с 40% скидкой от 2948 руб/мес в рассрочку на 36 месяца, первый платеж через месяц.
О курсе: сделаете 7 проектов для портфолио, получите диплом профпереподготовки и уже через 7 месяцев (из 16 месяцев курса) сможете начать искать работу – Центр карьеры поможет с этим и подберет вакансии.
9) Профессия «Data Scientist» от SkillFactory (Перейти на курс)
Стоимость: с 41% скидкой от 5990 руб/мес в рассрочку на 36 месяцев с первым платежом через месяц.
О курсе: возвращают деньги за учебу, если не трудоустроитесь. За время курса вы освоите все азы Дата сайентиста, получите диплом о профпереподготовке и бонусные курсы по SQL и Data-Engineer.
10) Курс «Data Scientist» от ProductStar (Перейти на курс)
Стоимость: с 55% скидкой от 5792 руб/мес в рассрочку на 24 месяца, первый платеж через месяц.
О курсе: если нужно по Data Science обучение с нуля, здесь за 10 месяцев вы освоите новую профессию, получите стажировки в партнерских фирмах, возможность выбора специализации и главное – будет помощь с трудоустройством, либо забираете деньги.
Ну что, вот такой обзор на курсы Data Scienceс нуля и для опытных получился.
😃 Что думаете, где учиться круче и больше перспектив? Я свой голос отдаю за Skillbox - Data Scientist там с помощью в поиске работы, да и в принципе хорошая школа (я и сама там училась на UI/UX-дизайн).
😄 Жду комменты по поводу школ, что бы вы выбрали и почему? А если уже учились – оставляйте честные отзывы, чтобы выбор будущей профессии у других был проще!
