Курсы по Data Science в Украине: как проходят и кем возьмут работать потом

По информации портала LinkedIn, Data Science входит в топ-10 самых высокооплачиваемых профессий в 2022 году. В Украине такой специалист в среднем получает $2450.

Маркетплейс курсов MC.today предлагает лучшие онлайн-курсы Data Science в Украине.

Лучшие онлайн-курсы Data Science

Вот на какие курсы Data Science стоит обратить внимание.

Школа	Название курса	Срок обучения	Стоимость обучения	Наличие рассрочки
	Data Engineering	6 месяцев	19170 гривен	Есть, 3190 грн/месяц	Подробности

Для кого созданы курсы по Data Science

Онлайн-курсы по Data Science будут интересны новичкам, которые хотят освоить новую профессию с нуля и тем, кто уже работает в IT.

Программисты научатся строить модели машинного обучения, визуализировать информацию, прогнозировать и автоматизировать бизнес-процессы.

Аналитики смогут перейти на новый профессиональный уровень, научатся лучше понимать математические процессы, разбираться в алгоритмах, анализировать данные, выстраивать процессы сбора и обработки информации.

Профессия включает несколько направлений:

• ML Engineer от англ. Machine Learning – машинное обучение. – Прим. ред. – обучает машинный интеллект, создает модели для анализа и прогнозирования рисков.
• Data analyst – ищет закономерности и аномалии в базах данных, проверяет гипотезы, создает модели визуализации.
• Data engineer – собирает данные, создает условия их хранения и безопасности, автоматизирует процессы, которые придумали ML Engineer и data analyst.

Чему научат на онлайн-курсах Data Science

Онлайн-курсы Data Science рассчитаны на срок от двух месяцев до двух лет. Продолжительность зависит от того, что вы уже знаете и какой опыт работы в IT у вас есть. Если опыта совсем нет, нужно учиться программировать с нуля, подтянуть математику и английский – вам понадобится не меньше двух лет.

Что изучают будущие специалисты по работе с данными:

• Математику. Линейная алгебра, теория вероятностей, математический анализ и статистика помогут понять, как устроены алгоритмы.
• Программирование на Python. Этот язык нужен, чтобы работать с библиотеками исходных кодов Numpy, Scipy, Pan­das и библиотеками для визуализации данных Mat­plotlib и Seaborn.
• Язык программирования SQL или базы данных NoSQL. Они ускоряют процесс обработки информации. SQL отличается тем, что обрабатывает структурированные данные в формате таблиц. А NoSQL работает с информацией без четко установленной структуры.
• Методы машинного обучения Machine Learning и Deep Learning. Они отличаются способом обработки данных. В Machine Learning это делают алгоритмы. Принцип работы Deep Learning базируется на нейронных связях, из-за чего искусственный интеллект может решать более сложные задачи, например, распознавать изображение и речь.
• Английский язык уровня Intermediate. Если вы знаете английский, вам будет проще работать с программным обеспечением. Большинство блогов, подкастов, статей для развития и технической литературы выходят тоже на английском.

Если вы уже программируете на Python, понимаете, как устроены алгоритмы, и хотите разобраться в Data Science, можно найти курс, где получите новые знания, например по Machine Learning и Deep Learning. Программы для тех, у кого уже есть опыт разработки или аналитики, длятся около трех месяцев.

Как проходят курсы по Data Science

Курсы разбиты на модули по темам, например, линейная алгебра или программирование.

Теорию изучают в формате видеолекций. Это короткие уроки от трех до 15 минут.

После каждого модуля есть домашнее задание, которое нужно выполнить, отправить на проверку и получить обратную связь.

Есть курсы, где преподаватели отвечают на вопросы в общем чате. А есть программы или специальные тарифы, где все обучение вас сопровождает личный ментор. Он же помогает с дипломным проектом.

В среднем для обучения вам потребуется 5–8 часов в неделю. Если вы готовы уделять больше и хотите закончить быстрее, это тоже возможно. В конце курса вы создаете дипломный проект, который станет первым в вашем портфолио, и получаете сертификат. Если учитесь два года, то таких проектов может быть несколько.

Преимущества курсов Data Science

Вот почему стоит выбрать курсы Data Science онлайн:

1. Информация на курсах структурирована, что удобно, если вы новичок и не знаете, с чего начать.
2. На многих курсах у вас есть ментор. Вы сможете задать ему вопрос или попросить объяснить то, что непонятно.
3. Можете в чатах общаться с коллегами-студентами.
4. У вас будут домашние задания, которые будут проверять преподаватели. Так вы поймете, насколько хорошо усвоили информацию.
5. На некоторых курсах помогают найти работу. Например, рассказывают, как правильно составить резюме и портфолио, дают доступ к вакансиям от компаний-партнеров и так далее.
Курс QA від Mate academy.
Найпростіший шлях розпочати кар'єру в ІТ та ще й з гарантованим працевлаштуванням.
Інформація про курс
6. В стоимость обучения часто входит курс английского.
7. Учиться можно дома.
8. Вы не ограничиваетесь географией одного города, а можете выбрать те курсы, которые вам подходят больше всего.

Некоторые программы можно оплатить после того, как вы найдете работу. То есть вы заканчиваете обучение, начинаете работать и затем платите за курсы процент от зарплаты. Организаторы таких школ ищут мотивированных студентов, поэтому проводят собеседование и просят выполнить тестовое задание.

Куда возьмут работать после курсов

Специалист по работе с данными нужен везде, где важно улучшить процесс принятия решений, диагностировать проблему, прогнозировать риски, изучить спрос, выявить мошенничество. В медицине специалисты Data Science помогают поставить диагноз, в бизнесе – наладить сбор информации о пользователях и затем улучшить сервис, в промышленности – снизить затраты на производство. В сфере услуг – решить проблему клиента не так, как это делают конкуренты.

В больших компаниях есть команды, где machine learning engineer, data engineer и data analyst дополняют друга.

Data analyst помогает принимать взвешенные обоснованные решения в бизнесе, управлении, науке. Такой специалист понимает бизнес-процессы и знает продукт, над которым работает. Например, может разобраться, по какой причине в банке стали меньше брать кредитов и что нужно сделать, чтобы исправить ситуацию.

Machine learning engineer воплощает идею в модель, которая работает. В маркетинге, например, с его помощью можно понять, почему пользователи предпочитают продукт ваш или конкурента. В здравоохранении – прогнозировать риск заболеваемости. В развлекательной индустрии – порекомендовать фильм, который точно понравится.

Data engineer создает условия работы для команды Data Science и всей компании в целом. Он востребован везде, где нужно наладить процесс сбора и обработки информации. Например, в облачных хранилищах, мобильных приложениях, интернет-магазинах.

Сколько зарабатывают специалисты Data Science

По информации портала DOU, средняя заработная плата специалиста Data Science в Украине – $2,3 тыс. в мес. Уровень оплаты зависит от опыта. Если вы только начинаете карьеру, можете рассчитывать в среднем на $800 в месяц. За работу специалиста с опытом от года до трех лет компании готовы платить около $2 тыс. в месяц. Заработная плата специалистов с опытом от четырех до шести лет – в среднем $4 тыс. в месяц.

Если смотреть по специализациям, больше всех зарабатывает data engineer. Его средняя зарплата – $3,2 тыс. Меньше всего – machine learning engineer: $2,1 тыс.

Источник: dou.ua

Преимущества работы специалиста Data Science

Вот почему стоит выбрать сферу Data Science:

• Работа будет актуальна до тех пор, пока создается информация. То есть всегда.
• Это востребованная профессия в Украине. Сейчас на DOU открыто больше 100 вакансий.

Источник: jobs.dou.ua

• Есть несколько направлений, в которых можно развиваться: machine learning engineer, data analyst и так далее.
• Здесь платят хорошую зарплату – новичок получает в среднем $800 в месяц.
• Нет ограничений в возрасте. Вы можете закончить курс в 18 лет и уже начать работать или можете освоить новую специальность в 65.
• Сможете работать с интересными проектами. Например, чтобы создать приложение, которое распознает речь котов, придется изучить поведенческие факторы этих животных. Чтобы автоматизировать сбор данных для букмекерской компании, нужно разобраться в правилах игры и психологии игроков.
Курс Fullstack Web Development від Mate academy.
Стань універсальним розробником, який може створювати веб-рішення з нуля.
Дізнатись про курс

Примерная программа онлайн-курса по изучению Data Science с нуля

Программа курса для тех, кто начинает обучение с нуля и тех, кто уже имеет опыт в IT, отличается по времени и наполнению. Если вы уже программируете или у вас есть опыт аналитика, начать работать в Data Science можно и после коротких курсов. Например, выучить математику и статистику или пройти курс по работе с инструментами в big data.

Всем, кто хочет осваивать профессию с азов, придется учиться два года. После года обучения вы освоите профессию до уровня младшего специалиста. А еще через год – специалиста среднего уровня.

Вот что вы будете учить в первый год обучения:

• программирование на Python, библиотеки Pandas и NumPy;
• визуализация, очистка данных, Feature Engineering получение новой информации из необработанных данных. – Прим.ред.;
• HTML-страницы и API;
• выгрузка данных с помощью SQL и Python;
• анализ данных и инструментов для решения задач;
• статистика и проверка гипотез.
Онлайн-курс "Комерційний Аудіопродакшн" від Skvot.
Навчіться створювати, зводити й мастерити музику для комерційних проєктів — кіно, серіалів, улюблених ігр чи вірусних рекламних роликів.
Детальніше про курс та довід лектора
• введение в машинное обучение;
• классификации, регрессия и кластеризация;
• валидация данных;
• оптимизация гиперпараметров и улучшение качества модели;
• глубинное машинное обучение;
• линейная алгебра;
• метаанализ и методы оптимизации;
• теория вероятности;
• модели машинного обучения;
Онлайн-курс "Фінансовий директор" від Laba.
Опануйте інструменти управління грошовими потоками, ризиками та активами компанії, щоби перейти на посаду CFO.
Приєднатися до курсу
• оценка качества алгоритмов;
• оценка эффективности моделей в реальных бизнес-задачах.

На второй год вы выбираете специализацию и совершенствуетесь в вашем направлении: ML engineer, data engineer, data analyst.

Есть курсы где обучают Computer Vision Engineer – специалистов по работе с базами данных в виде изображений. Или предлагают освоить специальность NLP Engineer, чтобы работать с текстом, устной речью, голосовыми помощниками. Обе профессии требуют знаний в области Machine Learning и Deep Learning.

Вывод

Курсы Data Science могут длиться от двух месяцев до двух лет. Продолжительность зависит от вашего опыта и знаний в области математики, статистики, программирования, Machine Learning и Deep Learning. На курсах помогут освоить все, что вам понадобится в работе, и даже сделать первый проект для портфолио.

Еще вы сможете определиться с будущей специализацией. Например, стать ML engineer, data engineer или data analyst.

После курсов вы можете работать в медицине, финтехе, банке, маркетинге, промышленности. Специалисты Data Science востребованы в IT-проектах. На украинском рынке им платят от $800 до $4 тыс. в месяц в зависимости от опыта.