Злой деку обои на телефон
Данные окружают со всех сторон: количество поисковых запросов «смешные видео с котиками», комментарии на Пикабу, прогноз погоды. Эти массивы информации требуют изучения и структурирования, чем и занимаются дата-сайентисты. Только на hh ищут более 1500 таких специалистов. Если вас тоже привлекает возможность стать повелителем данных, читайте пост о том, какие направления Data Science существуют и что подойдет именно вам.
Самое интересное! Пойти учиться Data Science можно на приятных условиях в Skillbox: первый платеж через полгода и с дополнительной скидкой 10% по промокоду pikabu до 10 октября. Все подробности по ссылке.
Этот специалист исследует огромные горы информации, ищет закономерности, выдвигает гипотезы, а потом представляет выводы в виде интерактивных отчетов. Аналитик данных отвечает на вопрос заказчика, например: «В какое время посты пикабушников собирают больше всего плюсов, комментариев и сохранений». Можно анализировать данные с помощью простых инструментов типа Excel, но если речь о Big Data — больших данных — этот номер уже не пройдет.
Кому подойдет. Если вы любили математику в школе или университете, можете быстро разобраться в большом количестве информации и готовы к размеренной работе, то эта профессия для вас. На курсе по Data Science вы узнаете, как общаться с заказчиками и переводить их запросы в исследовательские задачи. Разберетесь, как устроены основные процессы в компаниях, чтобы понимать, какие проблемы возникают на разных этапах, и научитесь решать их с помощью аналитики. А еще наглядно визуализировать результаты своего исследования и делать презентации.
Выпускница курса «Профессия Data Scientist: анализ данных» Анастасия Коротаева столкнулась с подобными задачами еще в университете на хакатоне: «Мы, студенты мехмата, создали команду: два человека со второго курса и два с третьего. Я отвечала за аналитику и слайды. Первый кейс был от L’Oréal. Нужно было придумать геймификацию для сайта. Мы предложили хорошую идею, прошли с ней в финал и заняли 6-е место из 40».
Анастасия к тому времени уже училась в Skillbox и знала, как автоматизировать рутину и ускорить анализ данных. Как и ML-инженеры, она делала упор на математику и программирование, но особое внимание уделяла аналитическому модулю: учила язык R, занималась интерактивной визуализацией, проводила первые A/B-тесты и создавала аналитические панели.
Специалист по машинному обучению
Если совсем просто, ML-инженер (Machine Learning) — это спортивный тренер, который развивает искусственный интеллект. Он работает над тем, чтобы в онлайн-кинотеатре попадались фильмы по вашим вкусам, а в ленте вы читали только те новости, что будут интересны именно вам. Его задача не просто написать инструкцию, но и заставить ИИ самообучаться и совершенствоваться.
«Это люди, которые способны увидеть зависимости и механизмы, неочевидные для других. Чтобы обучать машины, нужно быть внимательным к каждой детали, это очень кропотливый труд», — рассказывает выпускник курса «Профессия Data Scientist» Владимир Андриенко.
Кому подойдет. Так как труд кропотливый, обучиться профессии за один месяц не получится. Хорошо, если вы уже увлекаетесь математикой, знаете статистику, теорию вероятностей и английский язык (хотя бы на уровне А2). Выполняете несколько задач одновременно, спокойно держите в голове много информации и внимательны в работе. На курсе «Профессия Data Scientist PRO» вам помогут подтянуть знания математики, научат кодить, превращать массивные пугающие данные в полезную информацию, обучать нейросети, а главное, покажут работу на реальных примерах.
«Skillbox представил данные по пользователям мобильной сети. Нужно было построить модель и определить отток людей по разным критериям. Это было реалистично: настоящие данные и настоящая компания. Мы извлекали данные, очищали их, приводили в форму и обучали модель ML», — рассказывает Влад Винтенбах, выпускник курса «Профессия Data Scientist».
Дата-инженер — на все руки мастер (с). Он отвечает за организацию работы с данными во всех смыслах: готовит почву, производит первичную обработку данных, выстраивает процессы, следит за источники данных. Приведем пример: аналитик хочет узнать, какие действия в приложении по заказу еды выполняют пользователи, которые тратят больше денег. Для этого инженер должен придумать, как собрать эту информацию, обработать и сохранить. Помимо навыков работы с данными, инженер владеет еще и базовым программированием.
Кому подойдет. Технический бэкграунд будет хорошим подспорьем для изучения, но чтобы стать дата-инженером глубокие знания математики не нужны. В Skillbox на курсе «Профессия Data Scientist PRO» вы изучите основы математической статистики, теорию вероятности и принципы анализа данных. А еще поработаете в команде под руководством опытного куратора, выполните реальные DS-проекты, чтобы приложить к резюме хорошее портфолио и точно найти классную работу.
Если определиться с направлением сразу сложно, или, наоборот, хочется освоить все, у Skillbox есть курс «Профессия Data Scientist PRO». Это полное погружение в науку о данных, основы математической статистики и анализа. На нем знакомят с базой кодинга на Python, дают много заданий и помогают трудоустроиться. Программу курса помогали составлять лиды Data Science крупных компаний, а значит, вы получите не сухую теорию, а практически применимые знания и навыки.
В процессе обучения можно выбрать более узкое направление:
После курса вы станете специалистом уровня middle, а претендовать на должность джуна можете уже во время учебы. Блок с трудоустройством начинается в середине обучения, когда студент определится с направлением и изучит специализацию.
Злой деку обои на телефон
Кроме классических по компановке (4:3, 16:9) пейзажей очень часто снимаю вертикальные кадры для рабочего стола на телефон, мало ли кому понравится:)
Все снято на побережье Балтики.
Всего лишь масло
Стать тренером нейросетей. Скидка 10% по промокоду pikabu до 10 октября
3 профессии из мира Data Science, которые позволят почувствовать себя властелином интернета (и Земли)
Данные окружают со всех сторон: количество поисковых запросов «смешные видео с котиками», комментарии на Пикабу, прогноз погоды. Эти массивы информации требуют изучения и структурирования, чем и занимаются дата-сайентисты. Только на hh ищут более 1500 таких специалистов. Если вас тоже привлекает возможность стать повелителем данных, читайте пост о том, какие направления Data Science существуют и что подойдет именно вам.
Самое интересное! Пойти учиться Data Science можно на приятных условиях в Skillbox: первый платеж через полгода и с дополнительной скидкой 10% по промокоду pikabu до 10 октября. Все подробности по ссылке.
Этот специалист исследует огромные горы информации, ищет закономерности, выдвигает гипотезы, а потом представляет выводы в виде интерактивных отчетов. Аналитик данных отвечает на вопрос заказчика, например: «В какое время посты пикабушников собирают больше всего плюсов, комментариев и сохранений». Можно анализировать данные с помощью простых инструментов типа Excel, но если речь о Big Data — больших данных — этот номер уже не пройдет.
Кому подойдет. Если вы любили математику в школе или университете, можете быстро разобраться в большом количестве информации и готовы к размеренной работе, то эта профессия для вас. На курсе по Data Science вы узнаете, как общаться с заказчиками и переводить их запросы в исследовательские задачи. Разберетесь, как устроены основные процессы в компаниях, чтобы понимать, какие проблемы возникают на разных этапах, и научитесь решать их с помощью аналитики. А еще наглядно визуализировать результаты своего исследования и делать презентации.
Выпускница курса «Профессия Data Scientist: анализ данных» Анастасия Коротаева столкнулась с подобными задачами еще в университете на хакатоне: «Мы, студенты мехмата, создали команду: два человека со второго курса и два с третьего. Я отвечала за аналитику и слайды. Первый кейс был от L’Oréal. Нужно было придумать геймификацию для сайта. Мы предложили хорошую идею, прошли с ней в финал и заняли 6-е место из 40».
Анастасия к тому времени уже училась в Skillbox и знала, как автоматизировать рутину и ускорить анализ данных. Как и ML-инженеры, она делала упор на математику и программирование, но особое внимание уделяла аналитическому модулю: учила язык R, занималась интерактивной визуализацией, проводила первые A/B-тесты и создавала аналитические панели.
Специалист по машинному обучению
Если совсем просто, ML-инженер (Machine Learning) — это спортивный тренер, который развивает искусственный интеллект. Он работает над тем, чтобы в онлайн-кинотеатре попадались фильмы по вашим вкусам, а в ленте вы читали только те новости, что будут интересны именно вам. Его задача не просто написать инструкцию, но и заставить ИИ самообучаться и совершенствоваться.
«Это люди, которые способны увидеть зависимости и механизмы, неочевидные для других. Чтобы обучать машины, нужно быть внимательным к каждой детали, это очень кропотливый труд», — рассказывает выпускник курса «Профессия Data Scientist» Владимир Андриенко.
Кому подойдет. Так как труд кропотливый, обучиться профессии за один месяц не получится. Хорошо, если вы уже увлекаетесь математикой, знаете статистику, теорию вероятностей и английский язык (хотя бы на уровне А2). Выполняете несколько задач одновременно, спокойно держите в голове много информации и внимательны в работе. На курсе «Профессия Data Scientist PRO» вам помогут подтянуть знания математики, научат кодить, превращать массивные пугающие данные в полезную информацию, обучать нейросети, а главное, покажут работу на реальных примерах.
«Skillbox представил данные по пользователям мобильной сети. Нужно было построить модель и определить отток людей по разным критериям. Это было реалистично: настоящие данные и настоящая компания. Мы извлекали данные, очищали их, приводили в форму и обучали модель ML», — рассказывает Влад Винтенбах, выпускник курса «Профессия Data Scientist».
Дата-инженер — на все руки мастер (с). Он отвечает за организацию работы с данными во всех смыслах: готовит почву, производит первичную обработку данных, выстраивает процессы, следит за источники данных. Приведем пример: аналитик хочет узнать, какие действия в приложении по заказу еды выполняют пользователи, которые тратят больше денег. Для этого инженер должен придумать, как собрать эту информацию, обработать и сохранить. Помимо навыков работы с данными, инженер владеет еще и базовым программированием.
Кому подойдет. Технический бэкграунд будет хорошим подспорьем для изучения, но чтобы стать дата-инженером глубокие знания математики не нужны. В Skillbox на курсе «Профессия Data Scientist PRO» вы изучите основы математической статистики, теорию вероятности и принципы анализа данных. А еще поработаете в команде под руководством опытного куратора, выполните реальные DS-проекты, чтобы приложить к резюме хорошее портфолио и точно найти классную работу.
Если определиться с направлением сразу сложно, или, наоборот, хочется освоить все, у Skillbox есть курс «Профессия Data Scientist PRO». Это полное погружение в науку о данных, основы математической статистики и анализа. На нем знакомят с базой кодинга на Python, дают много заданий и помогают трудоустроиться. Программу курса помогали составлять лиды Data Science крупных компаний, а значит, вы получите не сухую теорию, а практически применимые знания и навыки.
В процессе обучения можно выбрать более узкое направление:
После курса вы станете специалистом уровня middle, а претендовать на должность джуна можете уже во время учебы. Блок с трудоустройством начинается в середине обучения, когда студент определится с направлением и изучит специализацию.