Перед вами список онлайн школ, в которых готовят Data Scientist. Рейтинг составлен на основе отзывов, квалификации преподавателей, эффективности методов обучения и интерактивности платформы. Для более детального ознакомления с предложением перейдите по кнопке «Подробнее о курсе», для записи на занятие — «Записаться на урок».

SF
9 из 10
Обучение
Online
Возраст
16+
  • Научитесь программировать на Python
  • Использовать pandas, numpy, matplotlib, plotly
  • Создавать чат-боты и нейронные сети
  • Работать в фреймворках Hadoop и Spark
  • Писать сложные SQL-запросы
SkillBox
10 из 10
Обучение
Online
Возраст
14+
  • Научитесь программировать на Python
  • Применять нейронные сети для решения реальных задач
  • Работать с библиотеками и базами данных
  • Создавать рекомендательные системы
  • Разберетесь в специфике языка R
SkillFactory
10 из 10
Обучение
Online
Возраст
14+
  • Получите основы программирования на Python
  • Анализ данных в Pandas и NumPy
  • Работатйте c файлами, html-страницами и API
  • Освойте матанализ и методы оптимизации
  • Deep learning и нейронные сети
Scrapy
9 из 10
Обучение
Online
Возраст
14+
  • Освоите Основы работы с MongoDB
  • Принципы работы с сервисами RESTful и SOAP
  • Понимание форматов данных JSON, XML, CSV
  • Базовые знания компьютерных сетей
  • Основы работы с Открытыми данными
GeekBrains
10 из 10
Обучение
Online
Возраст
16+
  • Получите знание принципов работы БД (SQL/noSQL)
  • Опыт с Devops (Docker, Kubernetes) инструментами
  • Понимание принципов машинного обучения
  • Опыт работы с ETL-инструментами и сервисами
  • Разработка витрин данных для аналитики
Otus
9 из 10
Обучение
Online
Возраст
14+
  • Всё обучение проходит онлайн
  • Научитесь использовать математический анализ
  • Работать с компонентами экосистемы Hadoop
  • Адаптировать датасеты для дальнейшей работы
  • Разберетесь, как устроены разные модели анализа
Machine Learning
9 из 10
Обучение
Online
Возраст
14+
  • Получите базовые навыки по программированию
  • Сможете использовать свои знания сразу на практике
  • Научитесь использовать алгоритмы машинного обучения
  • Подтянете математику и умение мыслить как аналитик
  • Наполните портфолио и получите престижную профессию
Data Science
10 из 10
Обучение
Online
Возраст
14+
  • Научитесь обрабатывать статические данные
  • Работать с библиотеками Pandas, NumPy и Matpotlib
  • Сможете разрабатывать дашборды
  • Научитесь проводить эксперименты в маркетинге
  • Проводить А/B-тестирование
Udemy
9 из 10
Обучение
Online
Возраст
10+
  • Научитесь делать вероятностные прогнозы
  • Находить и видеть скрытые закономерности в данных
  • Анализировать большие массивы данных
  • Строить гипотезы и проверять их
  • Добывать из цифр знания и информацию

Data Scientist

Работодатели остро нуждаются в образованных сотрудниках, разбирающихся в IT-технологиях, и потому готовы хорошо им платить. Очень перспективно направление Data Scientist. Конкуренция здесь пока не так высока, а получить эту специальность можно дистанционно на онлайн-курсах.

Содержание:

  1. Суть профессии
  2. Функционал Data Scientist
  3. Преимущества и недостатки профессии
  4. Как стать Data Scientist
  5. Начало пути
  6. Что дают онлайн-курсы
  7. Финансовая составляющая

Суть профессии

Специалиста, который занимается обработкой, анализом и хранением больших массивов данных (Big Data), называют Data Scientist. Направление еще очень новое и при том весьма многообещающее.

Профессия Data Scientist, что дословно переводится как «учёный по данным», появилась всего 10 лет назад. Тогда официально зарегистрировали одноименную дисциплину.

На Data Scientist обучение стоит пойти тем, кто в школе интересовался алгеброй, физикой и информатикой. Специалисты данного направления отличаются:

  • аналитическим типом мышления;
  • трудолюбием;
  • усидчивостью;
  • целеустремленностью;
  • скрупулезностью;
  • общительностью, поскольку предстоит работать в команде;
  • умением доступно разъяснять сложное.

Data Science, как наука, стоит на стыке указанных дисциплин. Также она включает элементы статистики и экономики, требует знаний в области бизнеса, английского языка.

Специалист данного направления занимается Ультра Большими Данными, которые просто невозможно обработать стандартными статистическими инструментами. Ежедневно во всем мире сервера обрабатывают порядка тысячи терабайт данных. Помимо вопроса оперирования огромными объемами информации, есть сложности с ее неоднородностью и сверхбыстрой утратой актуальности.

Массивы данных делят на:

  • структурированные (любая отчетность);
  • полуструктурированные (электронная почта);
  • неструктурированные (видео, фото, аудио).

Большую долю в Big Data занимают неструктурированные данные, что усложняет процесс обработки.

Главное, чем занимается Data Scientist – это получение определенной информации из многочисленных и разнотипных потоков в оперативном режиме. Он должен выявлять закономерности и анализировать их, способствуя принятию грамотных и обоснованных бизнес-решений. Соответственно, Data Scientist работает не за 1 компьютером или даже сервером. Ему приходится обрабатывать данные с кластера серверов.

Функционал Data Scientist

В работе Data Scientist применяет:

  • аппарат математической статистики;
  • программы, работающие на базе искусственного интеллекта;
  • популярные языки программирования (SAS, R и Python);
  • базы данных MySQL и Postgres;
  • инструментарий для проектирования и разработки баз данных.

Функционал конкретного специалиста отличается с учетом специфики отрасли. В основном он занимается:

  • сбором больших объемов неуправляемых данных из различных источников с последующей их обработкой в оперативном режиме;
  • анализом поведенческих особенностей;
  • работой с клиентской базы, а также персонализацией продукта;
  • оценкой внутренних процессов;
  • аналитикой рисков;
  • обнаружением фактов мошенничества через исследование нетипичных операций;
  • решением конкретных бизнес-задач;
  • формированием отчетности с прогнозами и визуализацией.

Data Scientist не только собирает и анализирует данные, но изучает их. Он должен уметь обнаруживать логические связи там, где их, кажется, и быть не может. На основе полученных сведений формируются обоснованные бизнес-решения. Именно эти умения больше всего и нужны для работы по данному направлению.

Data Scientist востребованы:

  • на производствах с высокой степенью автоматизации;
  • в области IT-технологий;
  • в медицине;
  • у финансово-кредитных учреждений (скоринговые оценки потенциальных заемщиков);
  • крупными ритейлерами;
  • телекоммуникационными компаниями и прочими.

Преимущества и недостатки профессии

Одним из основных преимуществ данного направления является его сравнительная молодость и, как следствие, пока минимальная конкуренция на фоне большого спроса. Так еще в 2015 г. в США для Data Scientist создали почти 2 млн рабочих мест.

Нехватка квалифицированных кадров объясняет высокий уровень зарплат в этой области. Начинающие специалисты в Санкт-Петербурге и Москве вполне могут рассчитывать на 60 000 рублей в месяц. Их опытные коллеги в России зарабатывают уже от 100 000 рублей до 200 000 рублей. Американские компании готовы платить от 110 000 долларов в год. Заработок зависит от региона, стажа, сложности и объема задач.

Профессия привлекает и тем, что требует постоянного обновления знаний в области IT-технологий. Также Data Scientist должен все время придумывать новые методы работы с данными, и работодатели стараются помогать с саморазвитием, ведь это выгодно им самим: объективные и оперативно полученные данные позволяют привлечь максимум именно целевых клиентов, создавать более востребованный продукт.

Среди недостатков специальности нужно выделить обязательность такого качества как склонность к исследовательским работам. Обязательно наличие особого склада ума и огромного терпения. При решении практически любой задачи от более чем половины идей придется отказаться из-за их ошибочности, более половины методик анализа будут бесполезны. Цель Data Scientist – найти правильный ответ, перебрав множество различных вариантов.

Как стать Data Scientist

  • пройти специализированные онлайн-курсы;
  • принять участие в программе повышения квалификации в рамках допобразования, которые предлагают компании, заинтересованные в специалистах данного профиля;
  • поступить в ВУЗ;
  • самостоятельно изучить материалы из открытых источников, читая статьи, просматривая видео, участвуя в конференциях.

Data Scientist курсы проводятся в онлайн-режиме и позволяют освоить специальность, совмещая обучение и работу. Топовые онлайн-школы приглашают к сотрудничеству тех, кто уже имеет имя в данной отрасли, тех, кто работает в ведущих компаниях страны. Основной упор подобные программы делают на практику с учетом требований, предъявляемых потенциальными работодателями.

Например, при найме Data Scientist Beeline практикуют поэтапную фильтрацию кандидатов:

  1. Телефонное интервью, в ходе которого задают задачи из некоторых разделов математики;
  2. Пробная задача машинного обучения, подобная тем, что даются на kaggle.com;
  3. Очное собеседование, где проверяют знание и понимание методологии Machine Learning, задают нестандартные практические и логические задачи. Онлайн-курсы готовят Data Scientist, способных пройти подобное интервью.

Начало пути

Чтобы понимать алгоритмы Machine Learning, необходимо знать:

  • линейную алгебру;
  • матанализ;
  • теорию вероятностей;
  • матстатистику.

Научитесь программировать. Python считается универсальным языком, но может потребоваться и R. Для повышения собственной конкурентоспособности лучше изучить оба языка программирования. Это поможет повысить эффективность расчетов, быстрее и надежнее реализовать нужные статистические модели. Python и R нужны для прототипирования и проверки гипотез. Промышленные модели машинного обучения создаются на более простых C++ или Go.

Следует освоить инструменты, которые обеспечивают обмен результатами анализа. Это, например, JupyterLab и Jupyter Notebook, MatplotLib или Plotly, SQL или NoSQL. Обязательно нужно изучить специальные вопросы данного направления, например, нейронные сети, компьютерную графику.

Одновременно стоит присоединиться к профессиональным сообществам, начать отслеживать новости из мира науки о данных, в том числе, на англоязычных ресурсах. Нужно принимать участие в соревнованиях. Многие задания не имеют ничего общего с практикой. Но это хорошая возможность набраться опыта, поработать со специализированными инструментами, реально оценить собственные возможности. Онлайн-курсы больше ориентированы на то, чтобы научить решать реальные практические задачи, типичные для профессии.

Что дают онлайн-курсы

Онлайн-курсы можно назвать идеальным вариантом для старта в профессии. Важно отсутствие территориальной привязки к местонахождению обучающегося и преподавателя. Практически все занятия назначаются на вечернее время, на выходные.

Есть программы, предполагающие набор новичков, которые не имеют навыков программирования. Обучение с нуля продлится около 2 лет. На лекции и семинары отводится по несколько часов в неделю (4-8). Большой упор делается на самостоятельную работу, на выполнение домашних заданий.

Онлайн-школы предлагают собственные библиотеки с грамотно подобранным перечнем литературы. Студентам доступны чаты с сокурсниками и кураторами. Обучающимся оказывается методическая поддержка. Многие семинары и лекции доступны в любое время в личном кабинете в записи.

Основная цель онлайн-курсов для Data Scientist – научить самостоятельно решать практические задачи. В качестве исходных данных берут такие ситуации, как, например, анализ потенциального партнера, оценка кредитоспособности клиента и прочее. По итогам практических работ студент составляет отчет, сопровождая его графическим материалом. В результате к моменту окончания обучения каждый имеет собственное портфолио.

«Золотой стандарт» курсов для начинающих на первом этапе предполагает знакомство с языками программирования, библиотеками, а также основами анализа данных. Далее переходят к предобработке данных: учат делать статистические выборки, оперировать форматами данных. Все курсы завершаются написанием дипломной работы. Для ее подготовки предоставляются реальные данные конкретной фирмы.

Онлайн-школы предоставляют официальные свидетельства об окончании обучения. Многие помогают с составлением резюме. Самые способные учащиеся через онлайн-школы даже получают возможность пройти стажировку в одной из крупных компаний: ведь занятия проводят действующие специалисты. Поэтому при выборе курсов есть смысл заранее уточнить, кто конкретно будет преподавать. Во многих онлайн-школах есть возможность поучиться у специалистов из Яндекса, Мегафона, ivi.

Финансовая составляющая

Большинство курсов проводятся на платной основе. Это один из сдерживающих факторов, способствующих тому, чтобы прилежно учиться и успешно завершить курс, не отказавшись от мечты на половине пути.

Многие школы предлагают различные способы оплаты:

  • одним платежом перед началом занятий, что обычно обходится дешевле;
  • помесячный расчет.

Стоимость занятий даже в топовых школах начинается от 2 000 рублей в месяц. Вполне посильная сумма даже для студента. В любом случае затраты на самообразование – это инвестиции в свое будущее.

Резюме

Data Scientist учится всегда. Он должен постоянно самосовершенствоваться, даже если уже несколько лет работает по специальности. Чтобы постичь азы профессии в кратчайшие сроки с возможностью последующего трудоустройства, стоит пойти на онлайн-курсы. Лучшие программы по специальности (в зависимости от интенсивности обучения) рассчитаны на 1-2 года.

В идеале начинают из создания теоретической базы: с изучения математики, статистики, английского языка, программирования. Конкретно по направлению Data Science следует начать с программ типа «Введение в…», «Эконометрика», «Машинное обучение», постепенно переходя на специализированные курсы.

Данная профессия довольно интеллектуальная, требует глубоких знаний. Цельные онлайн-курсы хороши тем, что дают фундаментальную базу. Они последовательно, но довольно интенсивно, погружают абитуриентов в профессию.

Будьте готовы к высокой загруженности: за сравнительно небольшой срок предстоит многое узнать и сделать. С нуля, конечно, стать Data Scientist невозможно, но основательно подготовиться к успешному старту в карьере при помощи онлайн-курсов вполне возможно.