Курсы по Data Science

Современные чат-боты, голосовые помощники, сервисы музыкальных рекомендаций, программы для распознавания лиц и системы поиска информации — это лишь несколько кейсов, в основе которых лежат алгоритмы, составление которых — часть видеолекций и курсов по Data Science. Они составляются при помощи различного ПО и прочих средств. К ним можно отнести Apache Spark, Tensorflow, hadoop, освоение и понимание архитектуры которых достаточно важно.

На мировом и российском рынке труда с каждым годом всё больше ценятся IT-специалисты, которые умеют работать с большими данными, знают математическую статистику и разбираются в сверточных нейронных сетях и машинном обучении. Поэтому с полученными на курсах базовыми знаниями точно следует разбираться.

Рассмотрим ниже, кем можно стать и с какими особенностями работы придется столкнуться.

Специалист по Machine Learning и AI (Artificial Intelligence)

Данный специалист будет анализировать большие объёмы информации, разбитые на блоки соответствующего размера, создавать модели для прогнозирования в бизнесе, медицине, промышленности. Обучать нейронные сети, строить пайплайны, создавать аналитические системы и рекомендательные сервисы на основе алгоритмов машинного обучения и искусственного интеллекта. Продолжите профессиональное развитие в сфере обработки естественного языка или Computer Vision. Он работает с Python и SQL, Machine Learning (машинное обучение), разбирается в нейронных сетях. Важны базовые знания математики, алгоритмов.

Аналитик данных

Аналитик данных (Data Analyst) будет помогать бизнесу принимать верные решения на основе статистических графиков (сделанных, например, при помощи Seaborn), дашбордов, матриц и данных. Собирать информацию и анализировать ее различными методами (например, регрессия, анализ временных рядов), находить аномалии в метриках. На основе исследований автор будет выявлять закономерности, строить гипотезы и производить их проверку на жизнеспособность с помощью моделирования. В конце концов, авторы курсов научат визуализировать результаты работы в виде графиков, изображений и диаграмм, которые могут быть размещены в отчетах, решая тем самым бизнес-задачи, а также ознакомят с ml-моделями и bi-решениями. Он работает с Python и SQL, Machine Learning (машинное обучение), разбирается в нейронных сетях, теории вероятностей.

Дата-инженер (Data Engineer)

Дата-инженер будет разворачивать программную инфраструктуру для организации сбора, обработки и хранения данных. Вам, как инженеру, предстоит решать сложные, но интересные задачи: создавать отказоустойчивые системы для работы с Big Data, писать эффективный код на Python и SQL-запросы с использованием pytorch, проводить кластеризацию данных и тесты, автоматизировать рутину через ИИ, «общаться» с базами данных, добавлять данные, работать с облачными платформами. В общем, все, что связано с инженерией. Важны базовые знания математики, алгоритмов.

Теперь проведем знакомство с более «эксклюзивными» профессиями на онлайн-вебинарах.

CV-разработчик

CV-разработчик — специалист, который успешно разрабатывает системы компьютерного зрения для автоматического обнаружения, отслеживания и сегментации объектов. Для их надежности разработчик будет проводить различные тестирования. Он работает с Python и SQL, Machine Learning (машинное обучение), разбирается в нейронных сетях.

ETL-разработчик

ETL — это общий термин для процессов, которые происходят, когда текстовые и другие данные переносят из нескольких систем в одно хранилище. Работает с Python и SQL, Machine Learning (машинное обучение), разбирается в нейронных сетях.

Аббревиатура расшифровывается как Extract, Transform, Load, или «извлечение, преобразование, загрузка». Именно это происходит с файлами в процессе переноса. Важны знания математики, математической статистики, алгоритмов.

NLP-разработчик

NLP-разработчик — it-специалист по обработке естественного языка создает алгоритмы и программы для работы с текстами: чат-боты, детекция спама в почте, голосовые помощники и др., а также взаимосвязь между ними. Знания дискретной математики, линейной алгебры и комбинаторики будут полезными в данной профессии. Он работает с Python и SQL, Machine Learning (машинное обучение), разбирается в нейронных сетях.

Если собираетесь совмещать обучение на курсах Data Science с работой, готовьтесь к тому, что придется попотеть, возможно, даже недосыпать, изучая теория и осваивая новые навыки. Но это всё окупится многократно, потому что в результате вы освоите достойно оплачиваемую профессию и войдете на этот узкий рынок, где ещё не такая жесткая конкуренция, как в других областях. Кстати, на курсах обучают и тому, как правильно отвечать на вакансии, поэтому вы точно не останетесь невостребованным специалистом.