| Курс |
Школа
Сортировать курсы по рейтингу школы, сначала макс.
|
Стоимость | Срок | Формат | Документ | Ссылка на курс |
|---|---|---|---|---|---|---|
|
Как стать аналитиком данных и стартовать в Data Science
|
Нетология
|
Бесплатно
|
2 занятия
|
Выдача сертификата
|
||
|
IBM AI Enterprise Workflow V1 Data Science Specialist
|
Softline
|
Бесплатно
|
1.5 часа
|
Выдача сертификата
|
||
|
Data Science: будущее для каждого
|
Нетология
|
Бесплатно
|
Выдача сертификата
|
Data Science — это область знаний, которая объединяет различные дисциплины, включая математику, статистику, информатику и бизнес-анализ, с целью извлечения ценной информации из больших объемов данных при помощи разнообразных методов и алгоритмов.
В настоящее время Data Science играет важную роль в развитии современных технологий, таких как машинное обучение, искусственный интеллект, анализ больших данных и другие. Растущая значимость этой области объясняется стремлением компаний и организаций использовать данные для принятия ключевых решений в своей деятельности.
Data Scientist – это специалист, который занимается извлечением ценной информации из больших объемов данных и преобразованием ее в практически применимые знания. Он осуществляет анализ данных, разрабатывает и применяет различные методы и алгоритмы для поиска паттернов, трендов и взаимосвязей в данных. Data Scientist работает над различными задачами, такими как предсказательная аналитика, машинное обучение, классификация, кластеризация, оптимизация и другие.
Основной задачей такого специалиста является создание моделей и алгоритмов, которые могут автоматически обрабатывать и анализировать данные, чтобы извлечь ценные и применимые знания для принятия бизнес-решений. Они разрабатывают и применяют статистические и математические методы, а также используют инструменты и техники машинного обучения для создания прогностических моделей и систем рекомендаций.
Data Scientist также отвечает за обработку, очистку и визуализацию данных, чтобы сделать их доступными для анализа и понимания. Они часто работают в команде с другими специалистами, такими как инженеры данных и бизнес-аналитики, чтобы совместно решать сложные проблемы и достигать целей организации.
Data Scientist должен обладать хорошими навыками программирования, и некоторые из языков программирования, которые полезны и широко используются в этой области, включают:
Это лишь несколько примеров языков программирования, которые Data Scientist часто используют в своей работе. Однако важно отметить, что выбор языка программирования зависит от конкретной ситуации и предпочтений специалиста. В Data Science важно быть гибким и готовым изучать новые языки и инструменты в зависимости от задачи и требований проекта.
Data Scientists могут найти работу в различных отраслях, включая: технологические компании и стартапы; финансовый сектор, включая банки, страховые компании и инвестиционные фонды; здравоохранение и фармацевтическая промышленность; розничная торговля и электронная коммерция; производство и логистика; консалтинговые компании; медиа и развлекательная индустрия; телекоммуникации; государственный сектор и образование; научно-исследовательские организации и университеты.
В настоящее время спрос на Data Scientists растет во многих сферах, поскольку все больше компаний и организаций признают ценность данных и стремятся использовать их для принятия важных решений.
Перспективы карьерного роста для Data Scientist включают возможности стать старшим специалистом, архитектором данных, менеджером аналитики данных, специалистом по машинному обучению, консультантом или преподавателем и исследователем. Ключевые факторы для успеха — накопление опыта, постоянное обучение и развитие навыков.
Существует множество онлайн-ресурсов, книг, курсов и сообществ, которые предлагают материалы и обучение по Data Science. Важно помнить, что самостоятельное изучение Data Science требует самодисциплины, упорства и постоянного обновления знаний. Однако с правильным подходом и ресурсами, вы можете достичь значительного прогресса и развить навыки, необходимые для работы.
В чем преимущества платных курсов?
Благодаря практическим заданиям, которые почти всегда включены в программу платного курса, студенты лучше подготовлены к реальным проектам. Теоретическая часть обычно гораздо более подробна и структурирована, чем на бесплатных курсах.
В чем недостатки бесплатных курсов?
Не факт, что такие курсы вас чему-то научат. Бесплатные курсы по Data Science могут быть в лучшем случае неполными, а в худшем - содержать ошибки или устаревшую информацию.
Что нужно для обучения?
Чтобы пройти курсы по Data Science вам потребуются: стабильный Интернет, несколько свободных часов в неделю (в некоторых случаях это конкретное время в конкретные дни) и твердое намерение овладеть новыми навыками.
Сколько обычно занимает обучение?
Зависит от школы и программы курса. Например, курсы по Data Science из нашей подборки предлагают обучение общей продолжительностью и 3 месяца, и 2 месяца, и 5 месяцев - уточняйте на странице заинтересовавшего вас курса.
Смогу ли я совмещать работу и онлайн обучение?
Чаще всего курсы по Data Science не предполагают вашего многочасового ежедневного присутствия. Уроки обычно доступны в записи, даже если вы пропустили “живое включение”. Часто имеется опция “заморозки” - можно приостановить обучение и вернуться к нему позже.
