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.

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. 

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.

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.

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». 

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.

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.

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.