ТОП 15 курсов по Data Scientist 20224- рейтинг лучших онлайн-курсов по анализу данных с нуля
Data Scientist — это эксперт по аналитическим данным. Специалист обладает техническими навыками для решения сложных задач в области статистики. Дата-сайентист использует математику, компьютерную науку и трендспоттинг для построения математических моделей и работы с большими массивами данных. В каждой компании специалист выполняет свою роль, поэтому профессия широко востребована на рынке труда.
Знакомство с профессией
Работа Дата-сайентиста включает нескольких областей. Таким образом, в специалисте нуждаются как промышленные предприятия, так и стриминговые сервисы.
Дата-сайентист выполняет следующие задачи:
- сбор больших массивов неуправляемых данных и преобразование их в удобный формат;
- решение бизнес-задач с использованием готовой информации;
- знание на базовом уровне языков программирования SAS, R и Python;
- работа со статистикой, включая тестирование и распределение;
- использование аналитических методов (машинное обучение, глубокое обучение, текстовая аналитика);
- равнозначное сотрудничество с IT и бизнесом;
- изучение порядка и шаблонов для поиска тенденций, которые могут помочь в достижении конечного результата.
Суть работы Data Scientist заключается в том, чтобы использовать готовые алгоритмы. Специалист должен вычислить, когда какие методы анализа применять. Например, в ритейле эксперт анализирует данные о поведении покупателей в магазине. ИИ Netflix предлагает контент на основании лайков и просмотров.
Особенности профессии:
|
Плюсы
|
Минусы
|
|
Высокая зарплата.
|
Непредсказуемость работы.
|
|
Возможность работать практически в любой сфере деятельности.
|
Знания быстро устаревают, и приходится тратить много времени на самообразование.
|
|
Прямое влияние на бизнес и выручку.
|
Не все работодатели понимают специфику данной профессии.
|
|
Низкая конкуренция.
|
|
Влияние аналитики на развитие мирового рынка
С 2021 по 2025 года ожидается, что рынок аналитики готов вырасти до 172 770 000 000 долларов. Однако в течение этого периода темпы роста замедлятся на 17%. Это связано в первую очередь с перераспределением рынка, который начался в 2020 году во время пандемии. Влияние Covid-19 до сих пор отражается на специфике работы многих предприятий.
Также санкции в 2022 году в отношении России привели к тому, что многие компании ушли из этой страны. Ассортимент потребления изменился в сторону более дешевых и простых товаров. В РФ началось импортозамещение.
В связи с событиями работа экспертов в области Дата-сайентист поменялась. Специалистам приходится искать новые точки соприкосновения с владельцами компаний и выходить на новые рубежи.
Чтобы увеличить свою стоимость на рынке труда Data Scientist должен выполнять следующие задачи:
- изучить узкоспециализированную технологию;
- получить опыт работы в хайповой сфере: компьютерное зрение, робототехника, беспилотники и т.д.;
- обладать разносторонним опытом;
- создать собственный стартап;
- участвовать в международных проектах;
- получить опыт работы в зарубежных компаниях.
Мировой рынок постоянно меняется. Владельцы бизнеса ищут новые возможности в условиях кризиса. Для этого они привлекают многофункциональных экспертов в области аналитики.
Где можно обучиться профессии
Чтобы получить знания в области Data Scientist, следует освоить математику и машинное обучение. Учитывая низкую конкуренцию изучить профессию можно с нуля. Для этого нужно интересоваться большими данными и быть готовым много заниматься и работать над собой.
Вузы
Это самый долгий и затратный метод. Профильные заведения дают хороший запас знаний и документ, подтверждающий окончание обучения. При поиске работы с «корочкой» больше шансов получить должность. Только вместе с основными предметами приходится изучать много ненужной литературы. Также вузы привязывают студента к месту и времени. Это неудобно, когда есть основная работа или нужно налаживать личную жизнь.
Вузы, где можно получить знания, близкие к Дата-сайентист:
|
ВУЗ
|
Факультет
|
|
Санкт-Петербургский государственный университет промышленных технологий и дизайна
|
Прикладная математика и информатика
|
|
Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского
|
Прикладная математика и информатика
|
|
Математическое моделирование и вычислительная математика
|
|
Математика
|
|
Математическое моделирование и компьютерный инжиниринг
|
|
Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации
|
Прикладное машинное обучение
|
|
Инженерия данных
|
Бесплатные курсы
Это открытые уроки по обучению специальности. Бесплатные курсы помогут освоить азы профессии с нуля без вложений. К сожалению, материал здесь не структурирован. Также углубленно изучить специальность не получиться. Однако бесплатные курсы помогут понять, подходит ли абитуриенту должность или нет.
Получить бесплатное образование предлагают следующие онлайн-школы:
- Skillbox;
- Нетология;
- СберУниверситет;
- SF Education;
- Яндекс.Практикум.
Платные курсы
Данный формат обучения выбирают те, кому надо получить образование за короткий срок. В платных курсах собрана качественная информация, которая распределена по темам. Студент шаг за шагом изучает интересующий вопрос и повышает свой уровень знаний.
Рост популярности онлайн-школ отмечается в конце XX века, когда количество пользователей Сети начало увеличиваться. Онлайн-школы постепенно выдавливают офлайн-обучение. Доход компаний в области Ed tech стремительно растет.
Согласно рейтингу агентства Smart Ranking, общий доход топ-100 онлайн-школ за II квартал 2022 года составил 19 300 000 000 рублей. Это на 10,7% больше, чем в прошлом году за аналогичный квартал.
Чему учат курсы
Каждая школа составляет программу индивидуально. Пользователь выбирает курс, согласно своим предпочтениям: финансы, срок обучения, предыдущий опыт. Также абитуриент сможет ознакомиться с программой перед началом обучения.
В целом знания у разных курсов могут совпадать:
|
Тема
|
Описание
|
|
Введение в специальность
|
Знакомство с основными направлениями в профессии. Изучение основных задач дата-аналитиков, дата-инженеров и специалистов по машинному обучению.
|
|
Основы статистики и теории вероятностей
|
Базовые знания по математике для работы с машинным обучением.
|
|
Выбор специализации в зависимости от будущего места работы
|
Узкоспециализированное обучение по одному из трех направлений: дата-анализ, дата-инжиниринг и машинное обучение.
|
|
Собственный проект
|
Создание первого проекта с нуля.
|
|
Аналитика
|
Обучение основам. Курс научит думать как аналитик и формулировать гипотезы для проверки.
|
|
Визуализация данных
|
Обучение создания наглядных интерактивных дашбордов для анализа бизнес-метрик в онлайн-режиме.
|
Зарплата
Дата Сайентист может работать в штате и на удаленке. При этом ему не обязательно ходить в офис. Некоторые фирмы заключают договор с соискателем, как с ИП или самозанятым.
На уровень дохода влияют другие факторы:
- квалификация и навыки;
- страна проживания;
- специализация;
- отрасль и обязанности сотрудника.
В России
Средний доход на территории РФ Дата Сайентиста составляет 270 231 рублей. В статистике не учитываются надбавки, переработки, премии. Однако в вакансиях часто встречается медианная зарплата — 233 000 рублей.
Распределение вакансий по зарплатам дает приблизительную оценку минимального и максимального дохода:
Большая доля вакансий приходится на следующие профессии:
|
Должность
|
Средняя зарплата за месяц в рублях
|
Медианная зарплата за месяц в рублях
|
|
Data Scientist (PyTorch)
|
276 600
|
251 000
|
|
Senior Data Scientist
|
385 400
|
393 000
|
|
Data Scientist (NLP)
|
280 143
|
259 000
|
|
Middle Data Scientist
|
276 091
|
259 000
|
|
Data Scientist (Deep Learning)
|
277 857
|
259 000
|
|
Data Scientist (Computer Vision)
|
297 857
|
291 000
|
|
Junior Data Scientist
|
97 400
|
99 000
|
По городам оклад Дата Сайентиста также отличается:
|
Город
|
Средняя зарплата за месяц в рублях
|
Медианная зарплата за месяц в рублях
|
|
Москва
|
319 952
|
299 000
|
|
Санкт-Петербург
|
305 400
|
307 000
|
|
Новосибирск
|
186 200
|
151 000
|
|
Нижний Новгород
|
767 000
|
79 000
|
За рубежом
Доход за рубежом отличается от российских зарплат. На оклад влияет в первую очередь страна проживания. Например, в США Дата Сайентист может получать до 123 928 долларов в год. Это примерно 7 134 535 рублей. На втором месте находится Германия — 67 000 евро в год, или 3 644 130 рублей. В других странах оклад находится примерно на уровне с Россией.
Статистика зарплат по зарубежным странам:
|
Страна
|
Зарплата за месяц в местной валюте
|
Перевод в рубли
|
|
США
|
10 327 долларов
|
594 525
|
|
Германия
|
5 625 евро
|
305 944
|
|
Великобритания
|
4 581 фунтов стерлингов
|
294 558
|
|
Польша
|
21 394 злотых
|
249 026
|
|
Китай
|
32 678 юаней
|
265 672
|
|
Япония
|
653 160 йен
|
259 566
|
Необходимые навыки
Для работы в области Data Scientist нужна техническая база. В первую очередь — это математика. На данной основе можно строить модели, изучать закономерности и прогнозировать их. Это работа, которая связана с данными.
Таким образом, Дата Сайентисту нужны следующие знания:
- программирование на Python, SQL;
- математика, статистика, машинное обучение;
- базы данных;
- инструменты для работы с большими массивами информации: Apache Spark и Hadoop Mapreduce;
- продуктивизация моделей;
- английский язык технический (для изучения иностранной специфической литературы);
- понимание специфики бизнеса и доменной области.
Личные качества
Психофизиологические качества специалиста стоят на втором месте, так как Data Scientist работает с базами данных, а не с людьми. Однако навыки управления и коммуникабельность нужны любому профессионалу, независимо от должности.
Дат Сайентист должен обладать следующими важными качествами:
- критическое мышление (поиск реальных закономерностей);
- аналитический склад ума;
- презентабельность (представление своих проектов с лучшей стороны);
- умение подстраиваться под новые технологии.
Где найти работу
Должность Data Scientist в основном востребована в крупных компаниях. По данным всемирного экономического форума (World Economic Forum), специальность занимает первое место в рейтинге профессий с высоким спросом до 2025 года.
Это одна из самых растущих должностей в IT. При этом специалистов даже в 2022 году не хватает. За последние три года количество вакансий выросло до 433%.
Работу можно найти на досках с объявлениями. Чтобы ускорить процесс поиска многие соискатели выкладывают свое портфолио. Администрация гарантирует надежность сделок и берет за это определенный процент.
Вакансии по специальности Data Scientist можно найти на следующих площадках:
- hh.ru;
- career.habr.com;
- napodrabotku.ru;
- russia.gorodrabot.ru.
Также объявления встречаются на форумах и в социальных сетях (Telegram, Вконтакте, Одноклассники). Здесь нет никаких гарантий, но можно напрямую договориться с работодателем. Без процентов при переводе зарплаты.
Карьерный рост
Развитие в области Data Scientist может происходить по вертикали и горизонтали. В первом случае идет рост по карьерной лестнице. Во втором варианте предполагается развитие профессиональных навыков.
Карьерный рост по горизонтали позволяет выбрать одно из смежных направлений:
- Исследователь. Специалист, который улучшает качество моделей для машинного обучения.
- ML-разработчик. Должность чем-то напоминает работу исследователя. Однако специалист в этой области делает больше упор на написание эффективного и читаемого кода.
- Дата-инженер. Подготавливает данные для последующего анализа. Специалист собирает информацию из интернета (соцсети, блоги, форумы, сайты и т.д.), а затем приводит их в структурированный вид, чтобы отправить на аналитику.
- Аналитик данных. Помогает компании улучшать метрики и решать промежуточные задачи. Часто специалист в этой области работает тесно с продакт-менеджерами.
По вертикали специалист проходит стандартный путь развития. Начиная стажером и заканчивая должностью Senior (например, директор цифровых технологий). Здесь можно стать профессионалом в конкретной области. Карьерный рост возможен только при наличии определенных знаний.
Вывод
В специальности Data Scientist есть много разных направлений и задач для точных наук. Профессия широко востребована на рынке труда и хорошо оплачивается. Для получения знаний нужно высшее образование. Однако есть более простой путь — это курсы. После обучения онлайн-школа выдаст сертификат о профессиональной подготовке. Это позволит получить работу в престижной компании с нуля.
