Образование для тех, кто хочет освоить профессию Data Science
Многие сервисы, без которых сложно представить жизнь современного человека, созданы специалистами по Data Science. Прогнозы погоды, голосовые помощники, алгоритмы, советующие фильмы, музыку, одежду, блюда, - все это завязано на анализе больших массивов информации. Сегодня профессия дата-сайентиста позволяет трудиться на удаленке и при этом получать высокую зарплату. Освоить одно из самых популярных IT-направлений помогут онлайн-курсы.
В чем секрет популярности
Журнал Harvard Business Review назвал профессию Data Science «самой желанной специальностью XXI века». Неудивительно, ведь анализ данных сегодня применяется во всех сферах нашей жизни. Эксперт в области Data Science имеет дело с большими объемами статистической информации. На основе этих данных он строит математические модели, помогающие решать разнообразные задачи: прогнозировать погоду, предсказывать спрос на товары или услуги, рекомендовать конкретный фильм или песню подписчикам стриминговых сервисов, советовать подборки новостей и так далее. Датасаентисты сейчас нарасхват. По данным портала HeadHunter, Junior-специалист может рассчитывать на зарплату от 120 000 рублей, а Senior - от 250 000 рублей. И всем этим можно заниматься удаленно. Звучит здорово, но куда пойти учиться? Сейчас расскажем.
Полный курс по Data Science от SkillFactory
В онлайн-школе SkillFactory профессии Data Science обучат за год. Программа подойдет новичкам с базовыми знаниями в математике, программистам, а также аналитикам. За 12 месяцев вы освоите Python, матанализ и статистику, Machine Learning, Deep Learning, Data Engineering и менеджмент. Научитесь работать с Big Data и даже предсказывать будущее. Например, прогнозировать банкротство банка, политический конфликт или дату захвата неприступной крепости в мультиплеерной игре, которую до этого не могла взять ни одна гильдия.
Авторы курса постарались соблюсти баланс между теорией и практикой. Для этого темы по линейной алгебре и теории вероятности дополнили отработкой навыков на тренажерах. Всего в обучение интегрированы 10 проектных работ. Они станут важной частью портфолио. К тому же карьерный центр школы поможет трудоустроиться целеустремленным выпускникам.
Хотите ворваться в мир больших данных и освоить профессию дата-сайентиста? Не забывайте о промокоде - он действует до 25 апреля и дает скидку 50% на полный курс по Data Science в SkillFactory.
Образование для профессионалов в New Professions Lab
Если вы уже имеете успешный старт в разработке, аналитике или Data Science, то можете углубить знания по следующим направлениям - Big Data, Deep Learning и Data Engineering. Этому обучают на курсах компании New Professions Lab. Ученикам предлагаются как открытые, так и корпоративные программы. Причем помимо онлайн-формата предусмотрены живые занятия.
Продолжительность обучения составляет 4 месяца. Преподаватели New Professions Lab - практикующие специалисты. Опираясь на собственный опыт, они научат слушателей курса обрабатывать данные в Pandas, строить модели машинного обучения, анализировать текстовую информацию и применять алгоритмы рекомендательных систем.
Магистерская программа РАНХиГС и «Сбера»
«Финансы и технологии» - совместная магистерская программа РАНХиГС и «Сбера» - примечательна тем, что ее выпускники получают диплом о высшем образовании. Если для вас или потенциального работодателя это существенно, то присмотритесь к такому формату обучения.
2-годичная программа состоит из трех блоков: Product Owner, Data Analytics, Data Scientist. Они изучаются на офлайн- и онлайн-занятиях. Вот некоторые из направлений обучения: языки программирования и machine learning, ИТ-основа продуктов, услуги банка и экосреды. Важное уточнение - для поступления необходимо успешно сдать экзамен.
Курсы Калифорнийского университета в Сан-Диего
Отлично владеете английским? Тогда добро пожаловать на занятия по Machine Learning Fundamentals от Калифорнийского университета в Сан-Диего. За 10 недель вас научат классифицировать изображения, анализировать множество типов данных и применять все на практике. Правда, чтобы стать слушателем курса, нужно уже иметь фундаментальные знания по программированию на Python.
Автор текста: Анна Смагина
