Как мужик работу сменил
Хочу поделиться историей на тему побирушек.
В студенческие годы ваш покорный слуга работал в православном храме. Вдруг кто не знает, к церквям часто прибиваются разные люди: кто-то идет по зову сердца, кто-то ищет душевного успокоения в подработке при церкви, кто-то приходит от нужды – покормите-дайте работу-документы восстанавливаю и подобное. Примерно с такими словами как-то появился у нас дворник В.
Было ему лет 45, местный (Казань),
вежливый, немного неопрятный, но не бомж.
Он честно проработал дворником где-то полгода, затем крепко запил, убирать снег не приходил, звонки игнорировал. Его уволили.
Через какое-то время он снова начал ошиваться у храма только в новом качестве - присел с баночкой на паперть. Со стороны это выглядело как новая работа со схожим графиком, но не такая пыльная:
Приходя к утренней службе он с другими бичами сидел у ворот, выпрашивая своим жалким видом копеечку у сердобольных прихожан. Затем, после службы, когда последний посетитель уходил, он с новыми коллегами шел просить еду в трапезную (у нас нищих кормили). После обеда у них было несколько часов свободного досуга, и уже к вечерней службе наш герой снова сидел на рабочем посту, если конечно, их боярышниковая сиеста не затягивалась.
Думаю, можно не говорить, что когда его пожалели и предложили не нищенствовать, а снова работать дворником, он отверг предложение такой нестатусной и низкооплачиваемой работы)
Выяснилось, что киношники не любят снимать в квартирах с бежевыми и светлыми стенами. Угадайте, почему?
Ответ: светлые и особо бежевые интерьеры плохи тем, что лица людей с ними сливаются и герои на этом фоне не видны. Из-за этого операторы очень не любят такие интерьеры, не киношный формат! Вот так. Для съемок больше подходят интерьеры глубоких сложных цветов.
Также не сильно жалуют интерьеры пустые, без мелочевки и, важно, с пустыми стенами без всего. В таких интерьерах сложно снять крупный план: за лицом героя будет космическая пустота, некрасиво.
Слишком пусто и не обжито
Поэтому надо или вешать что-то на все стены специально к съемке или, что лучше, найти готовый заполненный интерьер.
Подходящий интерьер: много мелочей, личных деталей, заполненные стены.
Киноиндустрия как-то удивительно толерантна к возрасту и полу
Мужчин и женщин по ощущениям поровну. И все занимаются всем без разбору. Может и есть какие перекосы, но я пока не заметила. И возраста тоже, от мала до велика. Про востребованность актеров любого возраста и и пола так понятно. Но и за кадром представлены все начиная со студентов. Нашему режиссеру, кстати женщине, 68! И ничего. Приятное такое пространство толерантности получается.
Продолжение поста «Уволить нельзя оставить (ставим запятую)»
Как-то странно, но в перечисленных причинах увольнения не было "ебало его не нравилось", "одевался хуево", "музыку ебанутую слушал" и прочих необоснованных причин. Всё по факту. Пил. на работу не ходил, дисциплину не соблюдал, хуйню творил и тд и тп. РАБОТУ НЕ ВЫПОЛНЯЛ. Надо уволить? НАДО. На хуя его терпеть такого??? НО. Вы заметили, как кинулись доказывать свою незаменимость СПЕЦИАЛИСТЫ?)) Это те самые, что хуярят алку на работе, вечно опаздывают, берут деньги с Клиентов на личную карту?)) ЧТО ВАМ БЛЯДЬ НЕ НРАВИТСЯ В ПОСЫЛЕ, ЧТО УЁБКА НУЖНО УВОЛИТЬ, ЕСЛИ ОН УЁБОК???
ТОП-15 лучших курсов Data Science: обучение Data Scientist онлайн с нуля для начинающих, бесплатные + платные
В этой статье сравниваем ТОП-15 лучших онлайн-курсов по обучению Data Science + рассматриваем по рейтингу бесплатные курсы по Дата Сайнс.
Data Science представляет собой междисциплинарную область, которая применяет методы, процессы, алгоритмы и системы для извлечения знаний и инсайтов из структурированных и неструктурированных данных. Она объединяет статистику, машинное обучение, анализ данных и визуализацию для принятия обоснованных решений, основанных на данных. Data Science находит широкое применение в различных областях, таких как бизнес, медицина, финансы и другие.
ТОП-5 лучших курсов Data Science
Информация о курсе: стоимость — 5 033 ₽ /мес. в рассрочку на 22 месяца, длительность курса - 9 месяцев
Особенности: до 9 проектов в портфолио, 2 специализации на выбор. Помощь в трудоустройстве. Выдаётся сертификат установленного образца. Курс Data Science подходит для новичков, программистов и начинающих аналитиков.
Погрузитесь в аналитику данных и машинное обучение, выбрав направление, которое вам ближе. Оттачивайте навыки на реальных проектах и становитесь востребованным специалистом.
Кому подойдёт этот курс:
Новичкам
Нет необходимости в техническом образовании или опыте в IT.
С нуля освоите Python, SQL, научитесь собирать и анализировать данные, подтянете математику и статистику. Примените полученные знания на реальных задачах и уже через год сможете начать работать.Программистам
Курс прокачает ваше аналитическое и алгоритмическое мышление. Вы научитесь выявлять потребности бизнеса, строить модели машинного обучения и применять Python для решения задач с данными. Пройдёте полный процесс от сбора данных до деплоя модели.Начинающим аналитикам
Научитесь формулировать гипотезы и делать выводы на основе данных, писать эффективный код на Python и превращать сырые данные в полезную информацию для компании.
Будете обучать модели и прогнозировать результаты, улучшите свои навыки и увеличите скорость работы, что поможет вам в карьерном росте.
Чему вы научитесь:
Аналитическое мышление
Разрабатывать планы решения проблем, выдвигать и проверять гипотезы, интерпретировать результаты и представлять их руководству.Математика и статистика
Полные курсы по математике, теории вероятностей и статистике помогут вам вспомнить школьную программу и получить дополнительные знания, которые обычно преподают в вузах.Извлечение данных
Чтение файлов различных форматов с помощью Python, написание запросов к API, получение, очистка и сохранение данных.
Понимание устройства баз данных и освоение SQL.Аналитические модели
Строить воронки продаж для интернет-магазинов, проводить когортный анализ и предсказывать выручку компании.Модели машинного обучения
Начнёте с простых моделей, постепенно разберётесь в алгоритмах и научитесь решать задачи регрессии, классификации и кластеризации.Инструменты дата-сайентиста
Освоите Python, Git, визуализацию данных в Power BI. Будете уверенно работать с Jupyter Notebook и строить пайплайны в Airflow.
Уровни курса:
Первый уровень: базовая подготовка (5 месяцев)
Пробуете себя в роли аналитика и специалиста по машинному обучению. Получаете фундаментальные знания и навыки для освоения любого из направлений.Второй уровень: специализация и трудоустройство (4 месяца)
Выбираете сферу для развития и углубляетесь в неё. Закрепляете знания на практике, решая задачи с реальными данными и участвуя в соревнованиях на Kaggle или командных проектах.
Через 9 месяцев после начала курса — трудоустройство на позицию junior.
Информация о курсе: стоимость — 3 839 ₽ / мес. в рассрочку на 36 месяцев, длительность курса - 80 часов теории, 450 часов практики
Особенности: добавите в своё портфолио 2 сильных проекта, получите сертификат об окончании курса, а также помощь в трудоустройстве.
Изучите основы Data Science и выберите своё направление: машинное обучение, анализ данных или дата-инженерию.
Навыки, которые вы приобретёте:
Извлечение данных из файлов, API и баз данных.
Работа с большими данными.
Проведение разведывательного анализа данных.
Формулирование и проверка гипотез.
Навыки ML-инженера: создание и внедрение моделей машинного обучения, оценка их качества.
Навыки Data-инженера: развертывание программной инфраструктуры для сбора, обработки и хранения данных, тестирование кода.
Программа обучения Data Science:
Основы Data Science.
Машинное обучение (по выбору).
Инженер данных (по выбору).
Аналитик данных (по выбору).
Итоговый проект.
Дополнительные курсы: основы математики, основы статистики и теории вероятностей, Git, развитие карьеры разработчика.
Информация о курсе: стоимость — в рассрочку - 9 000 ₽ / мес., длительность курса - 12 месяцев
Особенности: Бесплатный доступ к 3 модулям. До 9 проектов в портфолио, помощь в трудоустройстве.
Попробуйте свои силы в аналитике данных и машинном обучении, детально изучите интересующее вас направление. Практические навыки отточите на реальных проектах, став востребованным специалистом.
Кем вы станете после курса?
Специалист по машинному обучению:
Анализировать большие объёмы данных. Создавать модели для прогнозирования в бизнесе, медицине и промышленности. Обучать нейросети, разрабатывать аналитические системы и рекомендательные сервисы на основе алгоритмов машинного обучения. Продвигаться в областях обработки естественного языка и компьютерного зрения.Аналитик данных:
Помогать бизнесу принимать обоснованные решения на основе данных. Собирать и анализировать информацию, выявлять аномалии в метриках. Находить закономерности, формулировать гипотезы и проверять их через моделирование. Визуализировать результаты работы с помощью графиков и диаграмм.
Содержание обучения:
Первый уровень: Базовая подготовка. Введение в Data Science.
Второй уровень: Специализация и трудоустройство.
Специализация 1: Машинное обучение. Специализация 2: Дата-аналитик. Трудоустройство с поддержкой Центра карьеры.Третий уровень: Повышение квалификации.
Специализация 1: Machine Learning PRO. Специализация 2: Data Analyst PRO.Дополнительные курсы:
Основы статистики и теории вероятностей.
Основы математики для Data Science.
Информация о курсе: стоимость — в рассрочку на 36 месяцев - 6 936 ₽ / мес., длительность курса - 12 месяцев
Особенности: дипломы о профпереподготовке МИФИ и Skillfactory.
Приобретаемые навыки:
Основы Python: Работа с ключевыми конструкциями и структурами данных.
Рекомендательные системы: Применение алгоритмов для их создания.
Анализ данных: Использование библиотек Pandas, Seaborn, Matplotlib для анализа и предобработки данных.
Доступ к данным: Извлечение данных из веб-источников и по API.
Модели машинного обучения: Создание моделей для решения задач Data Science и оценка их эффективности.
Математический анализ: Применение методов математического анализа, линейной алгебры, статистики и теории вероятностей для обработки данных.
Платформы и сообщества: Работа с GitHub и Kaggle.
Временные ряды: Построение моделей на основе временных рядов.
Программа обучения:
Адаптационная неделя
Проектная работа
Выравнивающий курс по математике
SQL и базы данных
Программирование на Python
Высшая математика для машинного обучения
Менеджмент для наук о данных
Классическое машинное обучение
Глубокое обучение в науках о данных
Статистика и A/B тестирование
Проектная работа
Внедрение моделей машинного обучения
Проектный практикум: Групповой дипломный проект по задачам от партнеров.
Защита и презентация дипломных проектов.
Информация о курсе: стоимость —182 400 ₽ - 202 400 ₽ или рассрочка на 36 месяцев - от 5 333 ₽ / мес., длительность курса - 24 месяца
Особенности: возможность подобрать индивидуальный темп обучения. Добавите более 20 проектов в портфолио и получите диплом о профессиональной переподготовке.
Чему вы научитесь:
Работа с базами данных:
Извлекать данные с помощью SQL, выгружать их в нужном формате, создавать и управлять собственными БД, работать с хранимыми процедурами и функциями.Использование Python и библиотек:
Очищать и преобразовывать данные, проверять гипотезы, выявлять скрытые закономерности и визуализировать результаты.Математика и статистика:
Освоите необходимые математические методы для решения задач машинного обучения и построения нейросетей.Построение моделей машинного обучения:
Конструировать признаки, строить классические модели машинного обучения, анализировать временные ряды и создавать рекомендательные системы.Обучение нейронных сетей:
Проверять гипотезы, строить многослойные нейронные сети, выявлять скрытые аномалии в данных.Лидерство в Data-проектах:
Формулировать гипотезы, выявлять потребности, структурировать и визуализировать результаты, работать в команде и находить общий язык с заказчиком.
Программа курса:
Погружение:
Изучите основы аналитического мышления, узнаете, откуда берутся данные, научитесь определять ключевые продуктовые метрики и создавать дашборды.SQL, Python и Big Data:
Освоите ключевые навыки для старта в профессии Data Scientist и сможете искать работу на младшей позиции уже после этого этапа.Deep Learning и нейронные сети:
Получите расширенные знания и научитесь работать с нейронными сетями. Повысите свою квалификацию до уровня middle, что позволит претендовать на большее количество вакансий.Дипломный проект — ML-модель для решения профессиональных задач:
Выберите тему самостоятельно (например, прогнозирование продаж, распознавание объектов на фото или видео, анализ временных рядов или текста). Вам будет помогать дипломный руководитель, предусмотрены 4 индивидуальных консультации с экспертом.Специализация на выбор (Продвинутый тариф):
Углубитесь в особенности работы с медицинскими и промышленными данными, решите типичные задачи для этих сфер. Специализированные навыки повысят вашу профессиональную ценность. Стажировка в компании «Северсталь.Диджитал» поможет получить полезный опыт в промышленном Data Science.
6. Курс Data Scientist (ProductStar) — 58 отзывов
Информация о курсе: стоимость — 95 175 ₽ или рассрочка - 4 406 ₽ / мес.
Особенности: доступ к материалам курса на 3 года. Помощь в трудоустройстве. Сертификат по окончанию обучения.
Программа обучения:
Извлечение и подготовка данных: SQL
Основы программирования: Python
Построение моделей: Machine Learning
Глубокое обучение и обработка естественного языка: Нейронные сети и NLP
Создание рекомендаций: Рекомендательные системы
Заключительный проект и карьерная поддержка: Дипломная работа и помощь с трудоустройством.
Приобретаемые навыки:
Уверенное владение SQL
Работа с Python, Git, и GitLab
Проведение машинного обучения
Разработка рекомендательных систем
Построение аналитических систем
Уверенное использование искусственного интеллекта.
Информация о курсе: стоимость — 28 875 ₽ или рассрочка на 24 месяца - 1 203 ₽ / мес., длительность курса - 4 месяца
Особенности: Доступ в закрытое сообщество с вакансиями для выпускников. Безлимитный доступ к материалам курса и к учебной литературе, созданной экспертами. Официальное удостоверение о повышении квалификации.
Получите основные знания и навыки для успешной карьеры в Data Science. Вы научитесь:
Работать с базами данных
Программировать на Python
Решать задачи вычислительных финансов.
Программа курса включает:
Введение в индустрию и карьерные перспективы
Обработка и анализ данных с помощью SQL
Программирование на Python
Работа с API
Основы математики
Data Science
Корпоративные финансы
Финансовые производные инструменты: фьючерсы и опционы
Стохастические процессы в финансах
Структурированные финансы.
Информация о курсе: стоимость — 14 990 ₽ - 36 000 ₽, длительность курса - 16 ак. ч. + 4 ак. ч. самостоятельно
Чему вы научитесь:
Определять источники информации и формулировать требования к ним
Применять стандартный процесс CRISP-DM в своей организации
Подбирать команду для работы с Big Data
Выбирать инструменты для практической работы с данными
Использовать специализированные инструменты Excel, такие как «Пакет анализа данных» и «Тренды»
Применять методы «дерева решений»
Подбирать подходящие инструменты и методы для решения задач машинного обучения и взаимодействовать с разработчиками
Использовать методы классификации данных для машинного обучения
Подбирать тестовые и обучающие выборки для достижения лучших результатов анализа
Работать с инструментами nocode (на примере одного инструмента)
Организовывать реорганизацию компании для применения управления на основе Big Data.
Программа курса:
Области применения Big Data. Типовые задачи
Сбор и подготовка данных. Методика CRISP-DM
Основы математической статистики и ANOVA. Надстройка Excel «Пакет анализа»
Прогнозирование продаж. Введение в машинное обучение. Корреляция и регрессионный анализ
Классификация и распознавание образов, видео, речи и текста. Нейронные сети и примеры их применения
Исследование социальных сетей и прогнозирование поведения пользователей. Социальные графы и деревья решений. Примеры применения
Продвинутые инструменты: глубокое машинное обучение, искусственный интеллект, нечеткие множества
Профориентация в Data Science. Выводы и рекомендации по организации работы команды.
Информация о курсе: стоимость — 112 000 ₽ - 228 000 ₽, длительность курса - 8 месяцев. Обучение Дата Сайнтист.
Программа обучения:
Введение в Python и анализ данных
Основные принципы Python
Предварительная обработка данных
Исследовательский анализ данных
Статистический анализ данных
Первый крупный проект
Вы освоите предварительное исследование данных, сформулируете и проверите гипотезы. Обнаружите закономерности в данных о продажах игр.Линейные модели в области машинного обучения
Обучение с учителем: оценка качества модели
Второй крупный проект
Вы разработаете 2 модели машинного обучения и оцените их качество. Создадите пайплайн для упрощения процесса. Смоделируете коэффициент удовлетворенности сотрудников для помощи HR-отделу в прогнозировании текучести кадров.Машинное обучение в сфере бизнеса
Основы SQL
Численные методы
Временные ряды
Машинное обучение для анализа текста
Компьютерное зрение
Обучение без учителя
Вы познакомитесь с еще одним методом машинного обучения, при котором система решает задачу без заранее размеченных данных, опираясь на их особенности и структуру. Изучите задачи кластеризации и выявления аномалий.Итоговый проект
Вы подтвердите усвоение новой профессии. Уточните задачу клиента, пройдете все этапы анализа данных и машинного обучения. Теперь без учебных уроков и заданий — все как на реальной работе.Дополнительный курс: Практика Python
Дополнительный курс: Теория вероятностей
Дополнительный курс: Практика SQL.
10. Курс Data Scientist с нуля (Бруноям) — 28 отзывов
Информация о курсе: стоимость — 108 900 ₽, длительность курса - 8 месяцев
Вы освоите методы, инструменты и технологии, необходимые для обработки данных. Программа обучения включает вебинары, видеоуроки и практические задания.
Вам предстоит изучить следующие технологии:
Основы программирования на Python
Построение моделей машинного обучения
Работа с библиотеками NumPy и pandas
Визуализация данных с использованием matplotlib
Запросы SQL и работа с базами данных
Применение математики в обработке данных
Нейронные сети
Применение методов машинного обучения на практике
Планирование и проведение A/B-тестирования.
11. Курс Data Scientist. Интенсив («Level UP») — 23 отзыва
Информация о курсе: стоимость — 68 990 ₽, длительность курса - 3,5 месяца (70+ ак. часов)
По завершении курса вы сможете:
Эффективно выбирать и применять разнообразные алгоритмы машинного обучения в соответствии с поставленной задачей.
Обрабатывать и анализировать данные, проводя необходимую предобработку.
Использовать Python библиотеки для решения задач машинного обучения.
Понимать основные принципы и методы линейной алгебры, статистики и теории вероятностей, необходимые для понимания функционирования алгоритмов машинного обучения.
Решать задачи классификации, регрессии и кластеризации.
Применять методы регуляризации и оптимизации для улучшения качества моделей.
Применять ансамблевые методы для повышения точности моделей.
Работать с изображениями и применять сверточные нейронные сети для задач компьютерного зрения.
Работать с нейронными сетями, использовать transfer learning и решать задачи обработки текста, в том числе с применением BERT и классических методов машинного обучения.
12. Курс Data Scientist (Karpov.Courses) — 12 отзывов
Информация о курсе: стоимость — разная, длительность курса - разная
Курсы:
Специалист по глубинному обучению (Deep Learning Engineer)
Вы овладеете основными и передовыми методами глубинного обучения в области обработки естественного языка (NLP) и приступите к развитию в перспективной области Глубинного Обучения.Специалист по Анализу Данных
Специалист по Обработке Данных
и другие.
13. Курс Специалист по Data Science (НИУ ВШЭ) — 10 отзывов
Информация о курсе: стоимость — 465 000 ₽, длительность курса - 18 месяцев
Изучение всех аспектов современного анализа данных: от основ программирования и дискретной математики до машинного обучения, прикладной статистики, Big Data и многого другого.
План обучения Дата Сайнс:
Применение Python для автоматизации и анализа данных
Обучение SQL
Изучение алгоритмов и структур данных
Освоение математики для анализа данных
Прикладная статистика в контексте машинного обучения
Основы машинного обучения
Практическое применение машинного обучения на платформе Spark
Введение в глубокое обучение
Решение прикладных задач анализа данных с онлайн-сопровождением преподавателя
Завершающий проект.
14. Курс Data Scientist (МФТИ) — 8 отзывов
Информация о курсе: стоимость — 235 000 ₽, длительность курса - до 12 месяцев (8 ак.ч. в неделю)
Учебный план включает в себя следующие разделы:
Основы программирования на Python
Использование модулей для первичного анализа данных
Изучение функций и объектно-ориентированного программирования в Python
Введение в операционную систему Linux и систему контроля версий Git
Знакомство с модулями для выполнения задач машинного обучения
Изучение дискретной математики
Освоение математического анализа
Погружение в линейную алгебру и аналитическую геометрию
Ознакомление с теорией вероятностей
Изучение математической статистики и основ аналитики данных
Понимание принципов математических алгоритмов
Использование современных библиотек для анализа данных
Оценка качества моделей
Введение в основы работы с нейронными сетями.
Бесплатные курсы Data Science
Простым языком мы расскажем о работе аналитика, Data Science, искусственного интеллекта и нейронных сетей. Представим популярные профессии и инструменты, которыми пользуются специалисты.
Учебная программа включает в себя следующие этапы:
Основы науки о данных
Вы познакомитесь с концепциями больших данных, искусственного интеллекта, машинного обучения и Data Science. На примерах будет разобрано, какие задачи решаются с использованием данных.Инструменты аналитиков
Вы изучите необходимые навыки для работы аналитика и узнаете о распространенных инструментах. Попробуете написать первый SQL-код, который является основным инструментом работы аналитиков.Различия профессий в аналитике
На примерах будет рассмотрено, какие задачи выполняют аналитики, и вы сможете понять различия между профессиями и выбрать подходящее направление для себя.Начало карьеры в аналитике
Вы определите уже имеющиеся у вас навыки и узнаете, какие необходимо приобрести в первую очередь. Поймете, как начать карьеру в области аналитики, даже если вы начинаете с нуля.
В списке вас ждет множество полезной информации о том, как войти в мир Data Science с самых начальных шагов. Мы расскажем, какие знания и умения требуются для того, чтобы стать Data Scientist, и как можно их получить.
Видеоматериалы будут полезны как для новичков в программировании, так и для тех, кто еще не имеет опыта в этой области. Мы продемонстрируем, какие языки программирования необходимо знать для работы в Data Science, и как начать программировать для тех, кто только начинает.
Видеоуроки включают в себя:
Обзор обучения в области Data Science
Процесс обучения модели машинного обучения
Основы языка программирования Python
Работа с компьютерными сетями
Основы анализа данных
и другие.
Курс предназначен для знакомства слушателей с основами машинного обучения, прежде всего для тех, кто только начинает свой путь в области Data Science.
Мы предоставим подробное изучение основных теоретических концепций, а также начнем знакомство с библиотеками Pandas и Scikit-learn, которые являются наиболее распространенными инструментами для анализа данных и машинного обучения с использованием языка программирования Python.
Вы ознакомитесь с процессами в области анализа данных, приобретете представление о машинном обучении и изучите модели данных для организации информации. Вас также научат извлекать знания и идеи из структурированных и неструктурированных данных, а также использовать научные методы, процессы, алгоритмы и системы, применяемые в анализе данных.
Если ищете, где учиться на Data Scientist в России, то посмотрите нашу подборку.
Сколько нужно времени чтобы освоить Data Science?
Время, необходимое для освоения Data Science, зависит от нескольких факторов, таких как ваш текущий уровень знаний, интенсивность обучения, цели и методы, которые вы используете:
Базовые знания (3-6 месяцев):
Математика и статистика: знание основ математического анализа, линейной алгебры и статистики является фундаментальным.
Программирование: владение Python или R, знание библиотек, таких как NumPy, pandas, matplotlib, seaborn.
Средний уровень (6-12 месяцев):
Машинное обучение: изучение алгоритмов машинного обучения, таких как линейная и логистическая регрессия, деревья решений, случайный лес, градиентный бустинг и нейронные сети.
Практика: работа с реальными данными, участие в конкурсах на платформах вроде Kaggle, выполнение учебных проектов.
Продвинутый уровень (1-2 года):
Глубокое обучение: освоение сложных методов глубокого обучения, таких как свёрточные нейронные сети, рекуррентные нейронные сети и генеративные модели.
Инструменты и технологии: знание инструментов, таких как TensorFlow, PyTorch, SQL, Hadoop, Spark.
Работа над крупными проектами: реализация проектов, решение сложных задач, участие в исследовательских работах.
Таким образом, для достижения уровня, достаточного для начала работы в Data Science, может потребоваться от одного до двух лет интенсивного обучения и практики. Для глубокого освоения и достижения уровня эксперта потребуется больше времени и опыта, возможно, несколько лет.
Можно ли стать Data Science без образования?
Да, можно стать специалистом по Data Science без формального образования. Изучите основы математики и статистики, освоив линейную алгебру и статистику, и выучите программирование на Python или R, включая библиотеки (NumPy, pandas, scikit-learn, TensorFlow). Пройдите онлайн-курсы, практикуйтесь на реальных данных через конкурсы на Kaggle и создавайте проекты, публикуя их на GitHub.
Какая зарплата у Дата Сайентиста?
Зарплата Data Scientist в России варьируется в зависимости от уровня опыта и региона. В Москве зарплаты Data Scientist могут быть следующими:
Junior: от 35 000 до 145 000 рублей в месяц
Middle: от 140 000 до 300 000 рублей в месяц
Senior: от 150 000 до 500 000 рублей в месяц
В Санкт-Петербурге ситуация схожая:
Junior: от 40 000 до 60 000 рублей в месяц
Middle: от 150 000 до 250 000 рублей в месяц
Senior: до 400 000 рублей в месяц
В других крупных городах России, таких как Новосибирск, Екатеринбург, Казань и Нижний Новгород, зарплаты несколько ниже, но всё же остаются довольно высокими для IT-специалистов:
Junior: от 50 000 до 100 000 рублей
Middle: от 100 000 до 250 000 рублей
Senior: до 400 000 рублей в месяц в зависимости от города
Средняя зарплата Data Scientist по России составляет около 200 000 рублей в месяц, но может доходить до 270 000 рублей в зависимости от региона и компании
Кому подойдет Дата Сайнс?
Дата Сайнс (Data Science) – это область, которая подойдет людям с различными интересами и навыками. Основные характеристики и навыки, которые могут помочь определить, кому подойдет работа в этой области, включают:
Интерес к данным и аналитике: если вам нравится работать с большими объемами данных, анализировать их и искать закономерности, Дата Сайнс может быть идеальной областью.
Навыки программирования: знание языков программирования, таких как Python, R или SQL, является важным для работы в Дата Сайнс. Те, кто любит кодировать и автоматизировать процессы, найдут здесь много возможностей.
Математический и статистический склад ума: Дата Сайнс требует хорошего понимания математики и статистики, так как эти дисциплины лежат в основе анализа данных и создания моделей.
Способность решать проблемы: Дата Сайнс включает в себя нахождение решений для сложных задач на основе анализа данных. Креативное мышление и способность разбираться в сложных проблемах — важные качества.
Коммуникационные навыки: способность четко и понятно передавать результаты анализа данных заинтересованным сторонам является ключевым навыком. Это поможет принимать информированные решения на основе ваших выводов.
Любовь к обучению: технологии и методы в Дата Сайнс постоянно развиваются. Готовность постоянно учиться и адаптироваться к новым инструментам и техникам – важное качество.
Внимание к деталям: работа с данными требует точности и внимательности, чтобы избежать ошибок в анализе и интерпретации данных.
Дата Сайнс может быть особенно интересен для людей с фоном в следующих областях:
Информатика и программирование
Математика и статистика
Экономика и бизнес-анализ
Естественные науки и инженерия
Если вы обладаете этими навыками и качествами или готовы их развивать, то Дата Сайнс может стать для вас перспективной и увлекательной карьерой.
Как выглядит работа Дата Сайентиста?
Работа дата-сайентиста (data scientist) включает в себя широкий спектр задач, связанных с анализом данных и разработкой моделей для решения бизнес-проблем. Вот основные этапы и аспекты работы дата-сайентиста:
Сбор данных:
Источники данных: определение и интеграция данных из различных источников, таких как базы данных, API, веб-сайты и др.
Очистка данных: обработка сырых данных, устранение пропусков, дубликатов и ошибок.
Исследовательский анализ данных (EDA):
Анализ и визуализация: первичный анализ данных для выявления закономерностей и аномалий, использование инструментов визуализации (например, matplotlib, seaborn).
Статистический анализ: применение методов статистики для проверки гипотез и оценки характеристик данных.
Моделирование:
Выбор модели: определение подходящих алгоритмов машинного обучения (регрессия, классификация, кластеризация и др.) для решения конкретных задач.
Обучение моделей: обучение моделей на обучающих данных, настройка гиперпараметров.
Оценка модели: оценка производительности моделей с использованием метрик (например, точность, F1-мера, ROC-AUC) и методов кросс-валидации.
Интерпретация и коммуникация результатов:
Отчеты и презентации: создание отчетов и презентаций для объяснения результатов анализа и рекомендаций на понятном языке для бизнеса.
Визуализация данных: представление данных и моделей в наглядной форме с помощью графиков и диаграмм.
Внедрение моделей:
Программирование и автоматизация: реализация моделей в продуктивной среде, автоматизация процессов анализа данных.
Мониторинг и поддержка: отслеживание производительности моделей после их внедрения и регулярное обновление.
Работа в команде:
Взаимодействие с бизнесом: понимание бизнес-требований и перевод их на язык данных.
Сотрудничество с разработчиками: работа с инженерами по данным (data engineers) для обеспечения инфраструктуры и обработка больших объемов данных.
Технологии и инструменты, используемые дата-сайентистами:
Языки программирования: Python, R.
Инструменты для анализа данных: Pandas, NumPy, SciPy.
Машинное обучение: Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch.
Базы данных: SQL, NoSQL (MongoDB).
Визуализация данных: Matplotlib, Seaborn, Plotly, Tableau.
Инструменты для управления проектами: Jupyter Notebook, Git.
Примеры задач дата-сайентиста:
Разработка модели прогнозирования спроса на продукты.
Анализ пользовательского поведения для улучшения клиентского опыта.
Классификация текстов и анализ тональности отзывов клиентов.
Оптимизация рекламных кампаний на основе данных.
Работа дата-сайентиста динамична и требует сочетания технических навыков, аналитического мышления и способности коммуницировать результаты с не-техническими специалистами.
Уволить нельзя оставить (ставим запятую)
Подбивал сегодня матрицу персонала, в ней есть отдельная статистика принятых на работу/уволенных. Оказалось, что за год с мая 2023 я уволил 14 человек из общего штата трех СТО, насчитывающего +/- 60 человек. Принял на работу 16 за этот год. Увольнял по разным причинам. Кто-то употреблял на рабочем месте, кто-то принимал оплату за услуги на личную карту, кто-то систематически нарушал дисциплину, кто-то просто не справлялся с обязанностями, кто-то отказывался от исполнения некоторых обязанностей. Увольнял даже сильнейших, которых руководство берегло годами и которые виляли Компанией, как хвост виляет собакой.
И знаете что? За этот год коллектив стал намного сильнее, показатели выросли, а рекламационных обращений стало намного меньше.
Если Вы видите, что сотрудник не вытягивает уровень, не разделяет ценностей Компании, не стремится следовать корпоративным стандартам, пытается Вас шантажировать "а я тогда уйду" - смело ставьте запятую после слова "уволить", не пытайтесь тащить этот балласт, он всегда будет тянуть Вас на дно. Не бойтесь увольнять - ВЫ ВСЕГДА СМОЖЕТЕ НАЙТИ ЗАМЕНУ.