Имеет ли смысл учиться новой профессии Data Scientist?

Data Scientist - это специалист, который занимается поиском, сбором и анализом большого (огромного!) количества информации. Задачей Data Scientist является поиск скрытых закономерностей между данными, которые помогут сделать прогноз решений для бизнеса, социальных взаимодействий, науки. Эта профессия стала особенно актуальной после повсеместного внедрения сервисов, использующих технологии машинного обучения и системы искусственного интеллекта.

Примерами таких сервисов являются:

• подбор музыки по предпочтениям;

• работа почтовых сервисов;

• чат-боты;

• прогнозы погоды;

• рекомендуемые друзья в социальных сетях.

Что включает в себя обучение на Data Scientist?

Некоторые высшие учебные заведения среагировали на повышенный спрос на профессию Data Scientist и начали готовить таких специалистов. Но можно обучится этой профессии, окончив курсы Data Sciense здесь.

На начальном этапе вам нужны:

• базовые знания английского языка;

• основные знания математики, алгебры, статистики и теории вероятности;

• начальные знания языка программирования Python.

В процессе обучения:

1. больше погрузитесь в язык программирования Python;

2. вспомните математический анализ;

3. научитесь собирать и анализировать информацию, поработаете с базами данных;

4. научитесь визуализировать результаты анализа;

5. освоите различные методы моделирования и прогнозирования;

6. научитесь применять полученные результаты для бизнес-анализа;

7. получите рекомендации по поиску работы.

После обучения на профессию Data Scientist можно сразу устроиться на должность специалиста. Но лучше потратить еще время и получить больше практического опыта, поучаствовав в конкурсных проектах или устроившись на стажировку. Таким образом у вас появится опыт работы в команде и общения с другими специалистами, а также вы сможете подготовите проекты, которые войдут в портфолио.

Главное понимать, что на этом обучение не заканчивается. Data Scientist должен всегда совершенствовать навыки, следить за новыми разработками и много практиковаться.

Плюсы и минусы профессии Data Scientist:

Плюсы:

• Во всем мире наблюдается дефицит специалистов Data Science. ВУЗы реагируют на нехватку кадров, поэтому стремительно финансируют факультеты для подготовки таких специалистов. Россия не отстает и тоже реагирует на спрос;

• Это высокооплачиваемая профессия;

• Это творческая профессия, требующая создавать новые методы сбора данных и их анализа. Вам придется следить за современными разработками в этой сфере.

Минусы:

• Нужен технический склад ума, гуманитарию будет сложнее разобраться с математической частью;

• Частые неудачи. Неидеальные тесты и результаты будут постоянно преследовать вас. Но это нормальное явление при внедрении новых методов. Главное, принимать это как этап работы, не расстраиваться и двигаться дальше.

Где же учиться на Data Scientist в России?

Вы можете найти высшее учебное заведение или пройти курсы обучения Data Scientist, например, здесь. Благодаря современным технологиям в любом городе доступно получить онлайн-образование. Можно также заниматься самостоятельным изучением, но это займет больше времени, не будет опытного наставника. К тому же придется самостоятельно фильтровать информацию и проверять ее на правильность.

Поэтому рекомендуем пойти на курсы обучения Data Science. У нас занятия проходят в режиме прямой трансляции с возможностью общаться напрямую с преподавателем. Если урок пропущен, то будет доступна запись. В любом случае это экономит время и делает обучение удобным и доступным. Кроме теоретического материала и разбора практических примеров на занятии, после каждого урока придется отрабатывать пройденный материал на домашнем задании. Преподаватели оперативно проверяют ответы и дают обратную связь.

Где работать после обучения?

Профессия Data Scientist является одной из самых высокооплачиваемых. Начинающий специалист получает 40000  р в месяц. Заработная плата эксперта составляет по данным сайта hh.ru 140000-200000 р в месяц

Специалисты всегда востребованы в:

• крупных торговых сетях;

• избирательных кампаниях;

• IT-сфере;

• финансовых отраслях;

• медицине

и многих других сферах.

Если вы уже задумались о смене профессии, хотите улучшить навыки или ищите для себя что-то новое, то будем с радостью ждать вас на курсах программирования https://levelp.ru/