Лучшие курсы Data Science в России 2024

Data Science – это использование различных научных методов при работе с данными, для поиска оптимального решения. Если широко рассматривать понятие Data Science, то оно лежит в основе всех естественных наук. Например, специалист в области химии, выполняет эксперимент, а затем анализирует полученный результат.

Это необходимо для того, чтобы проверить выдвинутые перед исследованием гипотезы.

Особенности работы

Деятельность Data Science-специалиста можно назвать достаточно сложной, потому что в рамках своей работы он должен уметь обобщать выводы, исключать случайности и принимать правильное решение.

В работе специалист активно использует математическую статистику, логику, а также современные инструменты и программное обеспечение, которые позволяют визуализировать полученные результаты. Модель является алгоритмом, который используется для решения различных задач. Построенные модели помогают совершенствовать бизнес-процессы и научные процессы. В зависимости от выбранного направления, Data Science может прогнозировать: погоду, повышение или снижение спроса на товары, загруженность дорог, кредитный потенциал, а также рекомендовать новую книгу или фильм.

Особенности обучения

В зависимости от выбранного направления Data Science-специалист будет выполнять разнообразные задачи. Изучить основные особенности деятельность можно в рамках обучающих курсов:

1. Навыки ведения диалога с заказчиками и выявление основных потребностей.
2. Подготовка и разметка данных.
3. Разработка моделей машинного обучения.
4. Внедрение разработанной модели в реальный рабочий процесс.
5. опровождение модели и доработка недостатков.

Обучение предусматривает не только теоретическую базу, но и выполнение реальных кейсов, практических заданий. После завершения обучения специалист будет иметь портфолио, а также понимать основные принципы работы и профессии.

Перспективы

Data Science-специалист может трудоустроиться как в крупную компанию, так и в компанию, которая планирует какой-либо стартап. Над стартапом специалист может работать как в одиночку, так и в сопровождении небольшой команды. При трудоустройстве в крупную компанию с высокой вероятностью специалист будет работать над масштабными и долгосрочными проектами, тесно сотрудничая с бизнес-аналитиками, разработчиками, дизайнерами.

На начальном уровне заработная плата специалиста может составлять от 30.000 до 45.000 рублей в месяц. Набравшись достаточно опыта, специалист может претендовать на значительное увеличение оплаты труда – от 120.000 до 200.000 рублей в месяц.

Достоинства и недостатки профессии

Профессия Data Science имеет ряд существенных преимуществ:

1. Востребованность на рынке труда.
2. Высокий уровень заработной платы.
3. Перспективная работа в области IT-технологий.

К недостаткам профессии стоит отнести тот факт, что она подойдет не каждому человеку. Для того чтобы полноценно разобраться со всеми особенностями профессии необходимо иметь аналитический склад ума.

Необходимо быть готовым к тому, что при построении моделей около 60% могут просто не сработать, даже если в работе использовались современные и известные методы. Специалисту потребуется много терпения, чтобы найти правильное решение и завершить проект.

Более того, любая ошибка специалиста может достаточно дорого обойтись компании. Необходимо быть внимательным и ответственно подходить к выполнению любой задачи.

Стоимость и сроки обучения

Средняя стоимость обучения составляет от 4.000 до 14.000 рублей в месяц. Длительность обучения – от нескольких недель до нескольких лет и зависит от выбранного курса.

Кому подойдут курсы

Курсы подойдут для начинающих специалистов, а также для профессионалов, которые более глубоко хотят изучить особенности профессии и повысить свою квалификацию.

На что обратить внимание при выборе курса

1. В первую очередь необходимо ориентироваться на собственные ожидания и цели, а также имеющийся уровень знаний по выбранному направлению. Если курсы необходимы для того, чтобы в дальнейшем полноценно заниматься выбранной деятельностью, то стоит рассмотреть расширенные, подробные программы обучения. Для знакомства с профессией или софтом подойдут и экспресс-курсы, длительность которых не превышает нескольких месяцев.
2. Ознакомиться с отзывами о платформах, предлагающих обучение. В настоящее время представлено огромное количество платформ, занимающихся обучением по разным направлениям. В зависимости от выбранной платформы могут отличаться формат подачи материала и формат обучения. Некоторые курсы не предусматривают взаимодействие с наставниками, а также выполнение практических заданий, что может негативно отразиться на качестве знаний неопытных специалистов.
3. Определиться с областью работы.
4. Уточнить, выдается ли сертификат или диплом об образовании/прохождении курса. При трудоустройстве в некоторые компании принципиальным моментом может оказаться наличие какого-либо сертификата или документа, подтверждающего образование. При двух равных кандидатах, компания может сделать выбор в пользу того специалиста, который будет иметь документ.
5. Провести анализ и определить соотношение количества теоретических и практических занятий. Чем больше практических заданий выполнит обучающийся в рамках курса, тем проще будет адаптироваться к реальному рабочему процессу. Оптимальное соотношение – это 70% практики и 30% теории.