Одна из самых перспективных профессий в мире. Как с нуля стать специалистом в аналитике данных

Нас окружает огромное количество данных. Проанализировать все эти горы информации вручную, чтобы извлечь из них полезные знания, практически невозможно. Поэтому постоянно растет потребность в дата-аналитиках, которые при помощи математической статистики и машинного обучения находят в данных скрытые закономерности и помогают бизнесу извлекать из них пользу.

Technician using tablet pc while analysing server in large data center

Редакция MC.today создала подборку лучших обучающих курсов, на которых вам помогут получить профессии Data-аналитик, Data-инженер и Data-исследователь.

Data scientist, data analyst и data engineer: в чем отличие, и кто за что отвечает

Часто эти профессии путают или даже считают синонимами одной и той же деятельности. Разберемся, в чем отличие. 

• Data Analyst проводит описательный анализ данных за прошедший период, делает визуализацию выводов и отчеты по результатам. Технические навыки такого специалиста важны, но главное – знание статистических методов и инструментов анализа данных. В работе аналитиков больше коммуникации, чем у специалистов по data science.
• Data Scientist может использовать те же инструменты, но работает над более крупными проектами, нацелен в будущее и помогает бизнесу выстроить стратегию развития. В отличие от аналитиков исследователям могут понадобиться месяцы на завершение проекта, который обычно включает в себя сбор данных, оценку их качества, создание модели, ее интегрирование и извлечение результатов. Data Scientist должен знать программирование на Python, основы SQL и владеть навыками машинного обучения.
• Data engineer – отвечает за сбор данных из разных источников и готовит их для аналитиков и исследователей. Для инженера особенно важны технические навыки: программирование на Python или Java, понимание архитектуры баз данных.
  
  В небольших компаниях все три компетенции может совмещать один сотрудник, который собирает данные, строит модели и анализирует их. При этом Data Scientist обычно считается более универсальным специалистом, который может объединять в себе навыки инженера и аналитика. 

Теперь разберемся, где можно получить эти профессии. 

Онлайн-школа Robot_dreams

Нашу подборку мы начинаем с образовательной платформы, которая непосредственно специализируется на аналитике данных.  Robot_dreams – это онлайн-школа в сфере data science, которую в 2020 году запустил холдинг Laba Group. 

robotdreams.cc

Своей целью создатели школы заявляют развитие технических специалистов и обучение новым скиллам тех, кто уже работает с данными. Но среди курсов R_d есть и такие, что прекрасно подойдут студентам, свитчерам и новичкам в IT.

Data Scientist

Айтишники шутят, что Data Scientist – это человек, который знает статистику лучше программиста, и умеет кодить лучше, чем статистик. Но это, конечно, далеко не полное описание обязанностей и навыков исследователя данных.

Курс Data Scientist

За 3 месяца вы познакомитесь с основами этой профессии, овладеете полным стеком инструментов и умений дата-саентиста, а также научитесь строить модели прогнозирования, чтобы помогать бизнесу, промышленности, науке и медицине. 

На практических занятиях вы научитесь правильно читать метрики и работать с массивами данных, будете строить модели прогнозирования, решать задачи кластеризации и анализировать временные ряды.

Курс подойдет свитчерам и студентам технических направлений, чтобы начать карьеру в IT с перспективного направления.

Data Engineering

Существует миф, что дата-инженер делает самую «грязную» работу с данными – «извлекает» их из хранилищ, сортирует «сырые» данные, а затем передает аналитикам и исследователям, которые творят с ними настоящую магию. Но никакой магии не будет, если подготовить данные неправильно.

Слушатели курса начнут обучение с базовых выражений Python и SQL, которые помогут находить корректные данные. Затем научатся настраивать ETL-процессы и передавать данные между системами, будут запускать автоматическое обновление дата-пайплайнов и строить Big Data Platforms, которые способны масштабироваться.

Machine Learning Basics

Комплексный курс с акцентом на практику, который познакомит с задачами Machine Learning и инструментами Amazon Web Services. После курса вы сможете обрабатывать данные методами машинного обучения для аналитики, прогнозирования и оптимизации бизнес-процессов.

Бизнес-анализ – Компьютерная школа Hillel

Бизнес-аналитика – процесс сбора и обработки информации для принятия решений. Курс направлен на практику сбора и анализа данных, а также работу аналитика на разных этапах IT-проекта.

ithillel.ua

Курс не требует никаких специальных знаний и рассчитан на студентов, начинающих аналитиков, проджект-менеджеров и людей, которые хотят освоить новую специальность с нуля.

Професія «Бізнес-аналітик» – Академия IT Step

В программе курса: цели и задачи бизнес-аналитики, основные термины бизнес-анализа, сбор данных и обработка данных, инструменты для анализа данных моделирование бизнес-процессов.

Udemi

Платформа онлайн-обучения Udemi – это 210 тыс. курсов, которые изучают более 62 млн студентов во всем мире. Есть на сайте и большой раздел «Обработка и анализ данных». 

udemy.com

Представляем вам самые популярные курсы по аналитике данных. Также обращаем ваше внимание на то, что на все учебные материалы Udemi действует месячная гарантия возврата денег. 

Data Science и Machine Learning на Python 3 с нуля

Этот объемный курс станет вашим руководством к изучению того, как использовать возможности Python для анализа данных, создания красивых визуализаций и использования мощных алгоритмов машинного обучения.

Машинное обучение в Python: Machine Learning & Data Science

Этот курс – лучший способ начать с нуля и стать специалистом по data science и машинному обучению с помощью Python. От слушателей требуются базовые знания Python (на уровне функций).

Аналитика и Data Science для менеджеров и гуманитариев

Материал курса достаточен для того, чтобы новичок (студент или впервые столкнувшийся со статистикой специалист) смог сделать свои первые шаги в обобщении статистических данных и поиске скрытых закономерностей, а умудренные опытом профессионалы могли взглянуть под другим углом на эффективное применение таких базовых вещей, как описательные статистики (среднее, медиана, квартили).

Анализ Данных на Python – Мастер-Класс

Узнайте как предварительно обрабатывать данные, строить сводные таблицы, искать связи в данных. Когда можно и когда нельзя применить корреляцию. В чем отличие категориальных переменных от непрерывных.

Мастер-класс будет полезен и абсолютным новичкам в анализе данных, и начинающим профессионалам, и даже людям с опытом. Если вы уже умеете анализировать данные на Python, то вам будет полезно посмотреть этот мастер-класс, чтобы укрепить свои знания, а также исправить возможные ошибки.

Итак, вы познакомились с курсами, где помогают стать специалистами по работе с данными. Напомним, что эта специальность считается одной из самых перспективных в мире.

Источник: Glassdoor

Так, по данным американского сервиса поиска работы Glassdoor, профессия Data Scientist со средней годовой зарплатой $120 тыс. стабильно входит в тройку лучших в США. Недалеко от нее в рейтинге расположилась и родственная специальность Data engineer, вакансий по которой на рынке чуть больше.

Источник: DOU

Если верить данным DOU, то украинские специалисты по Data Science зарабатывают в среднем $2,5 тыс. в месяц и эта сумма продолжает расти. В то же время зарплата Data-аналитиков несколько меньше – около $1,5 тыс. в месяц.