Курсы по Data Science

Data Science – это профессия, связанная с глубоким анализом данных, часто используется для детальной и всесторонней аналитикой развития бизнеса и предоставления полученных данных в понятном формате руководству. Специалист вправе построить определённые предположения, тактики и проверить одобренную стратегию на фактических условиях. Сотрудник не только проводит весь рабочий день за компьютером и программами, но и тесно взаимодействует с другими штатными единицами.

Далее будет рассказано о профессии Data Science на примере бизнеса, когда специалист отвечает за большие данные в коммерческой компании, которая нацелена на продажи. Нужно понимать, что эта профессия востребована не только в коммерции, но и исследованиях, науке, медицине и где угодно. В зависимости от места работы, на специалиста возлагаются разные задачи.

Сфера должностных обязанностей

Профессия Data Science многогранна и разнообразна. В зависимости от специфики поставленных перед специалистом задач, он может:

• классифицировать данные из всевозможных информационных систем;
• визуализировать схемы и графики, сформулировать доступным для понимания языка суть и результаты исследования;
• определить целевую аудиторию;
• проанализировать деятельность бизнеса, оценить эффективность предпринятых решений для развития – на основе чего объяснить, почему конкретные события оказались ошибочными;
• предложить, как сократить число пассивных клиентов;
• принять участие в редизайне официального сайта компании, рекламных кампаний;
• протестировать, какая реакция будет у пользователей на тот или иной маркетинговый ход.

Аналитик способен качественно и всесторонне «прокачать» бизнес, сделать его более прибыльным и известным. Для продуктивной работы потребуется знание популярных языков программирования (как минимум python на начальном уровне), умение проводить статистику и пользоваться теорией вероятности, навыки пользования всевозможных инструментов по визуализации информации.

Какими личностными качествами должен обладать специалист

Профессионал в сфере Data Science должен уметь мыслить логически и критически, чтобы объективно оценивать потенциал бизнеса и сопутствующие риски на пути его развития, расширения. Кроме того, важны коммуникативные навыки. Сотруднику придётся не просто общаться с разными людьми, но и объяснять, какие и как именно механизмы работают на практике, грамотно и доступно предоставлять статистические данные – так, чтобы их поняли однозначно и правильно.

Такая работа отлично подойдёт для перфекционистов и экстравертов. Стремление сделать всё аккуратно и красиво, активное участие в жизнедеятельности той или иной компании, инициативность и живость общения – те личностные качества, которые помогут успешно трудоустроиться и рассчитывать на достойное вознаграждение оказываемых услуг, социальный престиж и авторитет в широких кругах.

Профессия Data Science сама по себе творческая. Не существует какого-то типичного, универсального подхода к решению всех задач. В каждом случае придётся проводить полноценный анализ и предпринимать соответствующие шаги. К тому же, многое зависит от специфики бизнеса, его масштаба.

Размер заработной платы

Как и все профессии, связанные с современными компьютерными и цифровыми технологиями, специалист в сфере Data Science может иметь разный уровень компетентности. В соответствии с этим и определяется средний размер месячной заработной платы:

• Junior – от 60 000 рублей;
• Middle – 70 000 – 140 000 рублей;
• Senior и Teamlead – от 190 000 рублей.

Соответственно, труд специалистов оценивается выше в городах-мегаполисах. Сумма в регионах ожидаемо будет чуть меньше.

Онлайн курсы

Освоить профессию Data Science можно удалённо без какого-либо опыта работы в данной сфере. Занятий построены таким образом, чтобы фундаментальные знания были усвоены должным образом и качественно отработаны на практике. Постепенно происходит углубление в профиль. При возникновении каких-либо вопросов студент всегда может обратиться за помощью к опытным наставникам. Многие онлайн-школы гарантируют помощь в трудоустройстве и предлагают лояльные условия для оплаты курса.