Раз уж мы второй день составляем подборки, то почему бы не найти всё, что было у нас про Аналитиков данных

Раз уж мы второй день составляем подборки, то почему бы не найти всё, что было у нас про Аналитиков данных.

Тем паче, что на следующей неделе у нас будет тут 💥КАРТА ПРОГРАММ И ВУЗОВ "Анализ данных – Бизнес информатика". Детальная, хорошо структурированная и максимально полезная.

Вы ведь уже не путаете Data scientist (Аналитик данных) с Системным аналитиком и Бизнес-аналитиком? 🤔

(если путаете >> вот кратко в чём разница у них).

💠 Если тезисно,

то Data Science объединяет математику, статистику и программирование.

Задачи аналитика данных: сбор и очистка данных, исследовательский анализ, применение машинного обучения, визуализация результатов, формирование стратегий и рекомендаций.

Востребован в бизнесе (для извлечения прибыли из big data) и в науке (например, для точных прогнозов).

Подробнее

Где потом работать ❓

➡️ Специалисты по анализу данных востребованы в разных командах цифровых сервисов — например, в командах монетизации, антифрода и коммуникаций.

➡️ Распространённые должности: аналитики данных, инженеры данных, BI‑разработчики, ML‑инженеры.

🔵 Data Scientist помогает бизнесу принимать решения на основе больших данных.

🔵 BI‑инженер создаёт дашборды, отчёты, автоматизирует сбор данных и отчётность.

🔵Data Engineer работает с сырыми данными — извлекает, трансформирует и загружает их в системы.

🔵ML‑инженер обучает нейросети — например, для рекомендательных систем или переводчиков.

Подробнее

@sravniprog