Одна з найперспективніших професій у світі. Як з нуля стати фахівцем в аналітиці даних

Нас оточує величезна кількість даних. Проаналізувати всі ці гори інформації вручну, щоб отримати з них корисні знання практично неможливо. Тому постійно зростає потреба в дата-аналітиках, які за допомогою математичної статистики та машинного навчання знаходять у даних приховані закономірності та допомагають бізнесу отримувати з них користь.

Редакція MC.today створила добірку найкращих навчальних курсів, на яких вам допоможуть отримати професії Data-аналітик, Data-інженер та Data-дослідник.

Data scientist, data analyst та data engineer: у чому відмінність, і хто за що відповідає

Часто ці професії плутають або навіть вважають синонімами однієї й тієї ж діяльності. Розберемося, у чому відмінність. 

• Data Analyst проводить описовий аналіз даних за минулий період, робить візуалізацію висновків та звіти за результатами. Технічні навички такого фахівця є важливими, але головне – знання статистичних методів та інструментів аналізу даних. У роботі аналітиків більше комунікації, ніж у фахівців з data science.
• Data Scientist може використовувати ті ж інструменти, але працює над більшими проектами, націлений у майбутнє та допомагає бізнесу вибудувати стратегію розвитку. На відміну від аналітиків дослідникам можуть знадобитися місяці на завершення проекту, який зазвичай включає збір даних, оцінку їх якості, створення моделі, її інтегрування і вилучення результатів. Data Scientist повинен знати програмування на Python, основи SQL та володіти навичками машинного навчання.
• Data engineer – відповідає за збір даних із різних джерел та готує їх для аналітиків та дослідників. Для інженера особливо важливими є технічні навички: програмування на Python або Java, розуміння архітектури баз даних.

У невеликих компаніях усі три компетенції може поєднувати один співробітник, який збирає дані, будує моделі та аналізує їх. При цьому Data Scientist зазвичай вважається універсальним фахівцем, який може поєднувати в собі навички інженера та аналітика. 

Тепер розберемося, де можна здобути ці професії. 

Онлайн-школа Robot_dreams

Нашу добірку ми починаємо з освітньої платформи, яка спеціалізується безпосередньо на аналітиці даних. Robot_dreams – це онлайн-школа у сфері data science, яку у 2020 році запустив холдинг Laba Group. 

Своєю метою творці школи заявляють розвиток технічних фахівців та навчання новим скілам тих, хто вже працює із даними. Але серед курсів R_d є й такі, що чудово підійдуть студентам, світчерам та новачкам в IT.

Data Scientist

Айтівці жартують, що Data Scientist – це людина, яка знає статистику краще програміста, і вміє кодити краще, ніж статистик. Але це, звичайно, далеко не повний опис обов’язків та навичок дослідника даних.

За 3 місяці на курсі ви познайомитеся з основами цієї професії, оволодієте повним стеком інструментів та умінь дата-саєнтиста, а також навчитеся будувати моделі прогнозування, щоб допомагати бізнесу, промисловості, науці та медицині. 

На практичних заняттях ви навчитеся правильно читати метрики та працювати з масивами даних, будуватимете моделі прогнозування, вирішуватимете завдання кластеризації та аналізуватимете тимчасові ряди.

Курс підійде світчерам і студентам технічних напрямків, щоб розпочати кар’єру в IT з перспективного напряму.

Data Engineering

Існує міф, що дата-інженер робить саму «брудну» роботу з даними – «витягує» їх зі сховищ, сортує «сирі» дані, а потім передає аналітикам та дослідникам, які творять із ними справжню магію. Але жодної магії не буде, якщо підготувати дані неправильно.

Слухачі курсу розпочнуть навчання з базових виразів Python та SQL, які допоможуть знаходити коректні дані. Потім навчаться налаштовувати ETL-процеси та передавати дані між системами, запускатимуть автоматичне оновлення дата-пайплайнів та будуватимуть Big Data Platforms, які здатні масштабуватися.

Machine Learning Basics

Комплексний курс з акцентом на практику, який познайомить із завданнями Machine Learning та інструментами Amazon Web Services. Після курсу ви зможете обробляти дані методами машинного навчання для аналітики, прогнозування та оптимізації бізнес-процесів.

Бізнес-аналіз – Комп’ютерна школа Hillel

Бізнес-аналітика – процес збирання та обробки інформації для прийняття рішень. Курс спрямований на практику збирання та аналізу даних, а також роботу аналітика на різних етапах IT-проекту.

Курс не вимагає жодних спеціальних знань і розрахований на студентів, аналітиків-початківців, проджект-менеджерів і людей, які хочуть освоїти нову спеціальність з нуля.

Професія «Бізнес-аналітик» – Академія IT Step

У програмі курсу: цілі та завдання бізнес-аналітики, основні терміни бізнес-аналізу, збір даних та обробка даних, інструменти для аналізу даних, моделювання бізнес-процесів.

Udemi

Платформа онлайн-навчання Udemi – це 210 тис. курсів, які вивчають понад 62 млн студентів у всьому світі. Є на сайті й великий розділ «Обробка та аналіз даних». 

Пропонуємо вам найпопулярніші курси з аналітики даних. Також звертаємо вашу увагу на те, що на усі навчальні матеріали Udemi діє місячна гарантія повернення грошей. 

Data Science та Machine Learning на Python 3 з нуля

Цей об’ємний курс стане вашим посібником для вивчення того, як використовувати можливості Python для аналізу даних, створення гарних візуалізацій та використання потужних алгоритмів машинного навчання.

Машинне навчання в Python: Machine Learning & Data Science

Цей курс – найкращий спосіб почати з нуля та стати фахівцем з data science та машинного навчання за допомогою Python. Від слухачів потрібні базові знання Python (на рівні функції).

Аналітика та Data Science для менеджерів та гуманітаріїв

Матеріал курсу достатній для того, щоб новачок (студент або фахівець. який вперше зіштовхнувся зі статистикою) зміг зробити свої перші кроки в узагальненні статистичних даних та пошуку прихованих закономірностей, а навчені досвідом професіонали могли поглянути під іншим кутом на ефективне застосування таких базових речей, як описові статистики.

Аналіз даних на Python – Майстер-клас

Дізнайтеся як попередньо обробляти дані, будувати зведені таблиці, шукати зв’язки даних. Коли можна та коли не можна застосувати кореляцію. У чому різниця категоріальних змінних від безперервних.

Майстер-клас буде корисним і абсолютним новачкам в аналізі даних, і професіоналам-початківцям, і навіть людям з досвідом. Якщо ви вже вмієте аналізувати дані на Python, вам буде корисно подивитися цей майстер-клас, щоб зміцнити свої знання, а також виправити можливі помилки.

Отже, ви познайомилися з курсами, де допомагають стати фахівцями роботи з даними. Нагадаємо, що ця спеціальність вважається однією з найперспективніших у світі.

Так, за даними американського сервісу пошуку роботи Glassdoor, професія Data Scientist із середньою річною зарплатою $120 тис. стабільно входить до трійки найкращих у США. Неподалік від неї в рейтингу розташувалася і споріднена спеціальність Data engineer, вакансій з якої на ринку трохи більше.

Якщо вірити даним DOU, то українські фахівці з Data Science заробляють у середньому $2,5 тис. на місяць і ця сума продовжує зростати. Водночас зарплата Data-аналітиків дещо менша – близько $1,5 тис. на місяць.