9 подписчиков

🚀 Куда пойти в IT? Data Scientist

12 апреля12 апр

1 мин

Продолжаем разбирать IT-профессии. 👤 Кто это? Это человек, который работает с данными – большими объёмами информации – и извлекает из них смысл. Находит закономерности, строит модели, делает прогнозы. Если коротко: учит компьютер думать на основе данных. 💻 Что он делает: • собирает и очищает данные – реальные данные почти всегда «грязные» • анализирует и ищет закономерности • строит модели машинного обучения: системы, которые сами учатся на примерах • визуализирует результаты так, чтобы их понял не только другой учёный, но и менеджер • работает с рекомендательными системами, распознаванием текста, изображений, речи Почитать подробнее 🔍 Какие бывают направления: • Data Analyst – анализирует данные, строит графики и отчёты, отвечает на конкретные вопросы бизнеса • Data Engineer – строит инфраструктуру: трубопроводы данных, хранилища, потоки • ML-инженер – разрабатывает и внедряет модели машинного обучения в продукт • Data Scientist – объединяет всё вышеперечисленное: и анализ, и мо

Продолжаем разбирать IT-профессии.

👤 Кто это?

Это человек, который работает с данными – большими объёмами информации – и извлекает из них смысл. Находит закономерности, строит модели, делает прогнозы. Если коротко: учит компьютер думать на основе данных.

💻 Что он делает:

• собирает и очищает данные – реальные данные почти всегда «грязные»

• анализирует и ищет закономерности

• строит модели машинного обучения: системы, которые сами учатся на примерах

• визуализирует результаты так, чтобы их понял не только другой учёный, но и менеджер

• работает с рекомендательными системами, распознаванием текста, изображений, речи

Почитать подробнее

🔍 Какие бывают направления:

• Data Analyst – анализирует данные, строит графики и отчёты, отвечает на конкретные вопросы бизнеса

• Data Engineer – строит инфраструктуру: трубопроводы данных, хранилища, потоки

• ML-инженер – разрабатывает и внедряет модели машинного обучения в продукт

• Data Scientist – объединяет всё вышеперечисленное: и анализ, и модели, и немного инженерии

🧠 Кому подойдёт:

• тем, кто любит математику и статистику – без этого никуда

• тем, кому интересно находить неочевидные связи в больших массивах информации

• тем, кто готов много работать с Python и не бояться формул

💭 Где попробовать бесплатно:

• Kaggle – платформа с реальными датасетами, соревнованиями и бесплатными курсами прямо в браузере

• Stepik – «Основы статистики» и «Основы анализа данных в Python» – хорошая точка входа на русском

• Google ML Crash Course – вводный курс по машинному обучению от Google, есть перевод на русский

#it_профессии

——————

Читайте там, где вам удобнее:

VK • TikTok • Max • Дзен • Telegram