В индустрии Data Science работают не только программисты и разработчики. Над кодом также работают аналитики и моделлеры, а также все, кто умеет взаимодействовать с базами данных и правильно изучать уязвимости. Сфера DS необходима современности для того, чтобы продуктивнее работать с любыми видами данных: они теперь применяются не только в программировании, но и в бизнесе, науке, медицине, образовании и буквально во всём, что окружает нас в мире. Каждый специалист в Data Science должен уметь качественно работать с множеством инструментов, которые вам предстоит изучить.
Этот специалист играет ключевую роль в современных компаниях, помогая им принимать обоснованные решения на основе данных.
165 000 ₽Средняя зарплата Data Scientist
Средняя зарплата Data Scientist
4,4Рейтинг школ по отзывам реальных участников
Рейтинг школ по реальным отзывам
Лучшие школы по Data Science
Рост заработка вместе со стажем
Junior — до 1 года
Middle — от 1 до 3 лет
Senior — от 3 до 5 лет
Lead — более 5 лет
Data Scientist
100 000 ₽
165 000 ₽
425 000 ₽
700 000 ₽
Аналитик данных
60 000 ₽
80 000 ₽
120 000 ₽
165 000 ₽
Топ-5 курсов по отзывам учеников
Data Scientist с нуля до Junior
Как стать аналитиком данных и стартовать в Data Science
Data Scientist: с нуля до middle
Data Scientist — курс по работе с данными
Data Scientist PRO: работа с данными
Data Analyst – аналитика данных
Data Engineer: работа с данными
Data Warehouse Analyst — продвинутая аналитика данных
Библиотеки Python для Data Science: Numpy, Matplotlib, Scikit-learn
Data Scientist PRO 2.0: совместно с МГУ
Data Science: обучение на специалиста по аналитическим данным
Data Science — курс по работе с большими объемами данных
Аналитика Big Data
Data Science в медицине
Data Science: быстрый старт
Знакомство с Data Science: создаем свою первую модель машинного обучения
Data Science с нуля
Введение в Data Science
Специалист AI Data Science
Математика и Machine Learning для Data Science
Математика для Data Science
Data Analyst с нуля до Junior: аналитика данных
Аналитика и Data Science для менеджеров
Machine Learning и Deep Learning: работа с машинными моделями и нейросетями
Нейронные сети и Deep Learning
Старт в аналитике
Машинное обучение: фундаментальные инструменты и практики
Факультет Искусственного интеллекта
Observability: мониторинг, логирование, трейсинг
Скидки и промокоды от школ
Более 44 промокодов и акций со скидками на обучение
Другие категории в сфере Аналитика
Востребованное направление
Data Scientist плотно работает с данными
Он выявляет закономерности, составляет прогнозы и помогает принимать решения на основе статистики и анализа
Работа Data Scientist включает в себя множество задач, связанных с информацией:
сбор данных, их очистку, анализ, построение моделей машинного обучения и интерпретацию результатов
Согласно отчету Burning Glass Technologies,
спрос на аналитиков данных и специалистов по машинному обучению увеличился на 344% за последние пять лет
Специалисты по Data Science могут найти применение своим навыкам во множестве областей,
так как каждое профессиональное направление цифровизируется и требует качественной аналитики
Что должен знать Data Scientist
Junior
Data Scientist со стажем до 1 года
Инструменты
Навыки
Визуализация данныхИнтеграция инструментов Data ScienceНаписание SQL-запросовВычисления в PythonData Science в цифрах
209 вакансий
Data Scientist открыто
56 компаний
ищут Data Scientist
838 посетителей
интересовались курсами за последние 30 дней
35 учеников
уже начали обучение на курсах в этом месяце
Компании, активно использующие Data Science, имеют в среднем на 5-6% больший объем доходов и на 6-8% меньшие расходы
Стать специалистом по науке о данных можно с навыками математики и сиатистики, ИТ и экономики
Отзывы о школах по Data Science
О профессии Data Scientist
Для освоения работы в области Data Science необходимо владеть навыками программирования, статистики, математического анализа, обработки данных и машинного обучения.
Наиболее важными инструментами для работы Data Scientist являются:
- Python;
- R;
- SQL;
- библиотеки для анализа данных (numpy, pandas);
- инструменты визуализации данных (matplotlib, Seaborn);
- фреймворки машинного обучения (TensorFlow, Scikit-learn).
Овладение этими инструментами позволит специалисту эффективно работать с данными и создавать модели.
Отличие между data engineering и data science заключается в том, что data engineering отвечает за создание инфраструктуры для сбора, хранения и обработки данных, в то время как data science занимается анализом и извлечением знаний из данных.
Data engineering сконцентрирован на работе с большими объемами данных и оптимизации процессов обработки данных, в то время как data science более фокусируется на анализе данных и построении моделей машинного обучения.
Профессия в сфере науки о данных подойдет тем, кто увлечен анализом данных, математическим моделированием, исследованиями и принятием данных решений на основе данных.
Это может быть как люди с техническим образованием (например, программисты, инженеры), так и специалисты из других областей, заинтересованные в работе с данными и аналитикой.
Для успешного освоения направления Data Science необходимо обладать навыками программирования, статистики, математического анализа, обработки данных и машинного обучения.
Также важными навыками являются умение коммуницировать результаты анализа данных, критическое мышление, творческое решение проблем и умение работать в команде.
Успешные специалисты в области Data Science обладают не только техническими знаниями, но и способностью применять их на практике для решения бизнес-задач.
Онлайн-курсы по Data Science предлагают возможность изучить основные инструменты и методы работы в этой области, начиная с базовых понятий и заканчивая созданием сложных моделей машинного обучения. На курсах обычно рассматриваются такие темы, как анализ данных, визуализация данных, статистика, машинное обучение, нейронные сети, работа с большими данными и другие темы, необходимые для работы Data Scientist.
У специалистов в области Data Science открываются широкие перспективы карьерного роста.
С развитием технологий и увеличением объема данных компании все больше ценят специалистов, способных анализировать данные и извлекать из них полезную информацию.
Data Scientist может развиваться как аналитик данных, специалист по машинному обучению, архитектор данных, руководитель отдела аналитики и другие специализации, что открывает широкие возможности для профессионального роста.
При выборе курсов по Data Science на нашем сайте стоит обращать внимание на актуальность программы, рейтинг курса, отзывы студентов, квалификацию преподавателей, наличие практических задач и проектов, а также сертификацию по завершению обучения.
Важно выбирать курсы, которые наиболее соответствуют вашим целям и уровню подготовки, чтобы максимально эффективно освоить навыки работы в области Data Science и применить их на практике.
Для вас мы собрали подборки курсов по Data Science. Изучайте программы и открывайте множество дверей в мир больших данных.
Часто задаваемые вопросы
Data Science — это междисциплинарное направление, которое объединяет статистику, информатику и бизнес-анализ для работы с данными и извлечения ценной информации из них. Data Scientists занимаются анализом данных, построением прогностических моделей, оптимизацией процессов и многое другое.
Для работы в Data Science необходимы знания в области статистики, математики, программирования, баз данных, машинного обучения и анализа данных. Также важно умение работать с большими объемами данных и применять различные методы анализа.
Среди популярных инструментов для работы в Data Science можно выделить Python, R, SQL, TensorFlow, Tableau, SAS и многие другие специализированные программные продукты.
Онлайн-обучение в Data Science позволяет гибко планировать свое время, получать доступ к качественным учебным материалам и обучающим ресурсам, а также общаться с экспертами и коллегами со всего мира.
На сайте Academy Market собраны десятки курсов по направлению программирования и категории Data Science. Изучите их перспективы и выберите подходящий!
Время изучения Data Science на онлайн-курсах может варьироваться в зависимости от интенсивности обучения и уровня подготовки студента. Обычно курсы длительностью от нескольких недель до нескольких месяцев, но есть и более длительные программы.
После прохождения онлайн-курсов по Data Science студенты могут получить сертификаты от курсовых платформ (онлайн-школ) или университетов, а также дипломы о прохождении специализированных программ.
Изучение Data Science онлайн может помочь получить работу аналитиком данных, специалистом по машинному обучению, Data Scientist'ом или другой связанной сфере. Эта профессия востребована и предлагает хорошие перспективы развития карьеры.
В рамках онлайн-обучения по Data Science студенты могут реализовывать проекты по анализу данных, построению прогностических моделей, созданию дашбордов и другим задачам, что поможет им применить полученные знания на практике.
Для изучения Data Science онлайн требуется компьютер с доступом в интернет, достаточным объемом оперативной памяти и процессорной мощности для работы с большими объемами данных и выполнения вычислительно сложных задач.
Специалисты по Data Science имеют широкие перспективы развития карьеры, так как данная профессия востребована во многих отраслях экономики и предлагает возможности для роста до руководящих позиций.
Среди тенденций развития Data Science можно выделить увеличение объемов данных (биг-дата), развитие методов машинного обучения и искусственного интеллекта, автоматизацию процессов анализа данных и другие инновации.
Среди вызовов при обучении и работе в Data Science можно выделить необходимость постоянного обновления знаний и навыков, сложность работы с большими объемами данных, этические вопросы использования данных и другие аспекты.
Для портфолио специалиста по Data Science можно реализовать проекты по анализу данных (EDA), построению прогностических моделей, созданию дашбордов с визуализацией данных, автоматизации процессов и другие задачи.
Начинающим специалистам по Data Science рекомендуется активно изучать новые методы и технологии, участвовать в проектах и соревнованиях по анализу данных, строить свое портфолио и поддерживать контакты с коллегами и экспертами в области. На онлайн-курсах вы сможете общаться с опытными специалистами и перенимать их навыки.
Другие популярные категории
Финансовая аналитика
Инвестиционная аналитика
Продуктовая аналитика
Data Engineering
Веб-аналитика
Системная и бизнес-аналитика
Аналитика данных
Маркетинговая аналитика