Как с нуля стать специалистом в аналитике данных…
Нас окружает огромное количество данных. Проанализировать все эти горы информации вручную, чтобы получить из них полезные знания практически невозможно. Поэтому постоянно растет потребность в датах-аналитиках, которые при помощи математической статистики и программных средств находят в данных скрытые закономерности и помогают бизнесу извлекать из них пользу.
Data-аналитик, Data-инженер и Data-исследователь: какая между ними разница, и кто за что отвечает?
Часто эти профессии путают или даже считают синонимами одной и той же деятельности. Разберёмся, в чем отличие.
Аналитик проводит описательный анализ данных за прошедший период, делает визуализацию выводов и отчеты по результатам. Технические навыки такого специалиста, конечно, важны, но главное – это знание методов статистики и инструментов анализа данных. В работе аналитиков больше коммуникации, чем у других специалистов.
Исследователь может использовать те же инструменты, но работает над более крупными проектами, нацелен в будущее и помогает бизнесу выстроить стратегию развития. В отличие от аналитиков, исследователям могут потребоваться месяцы на завершение проекта, который обычно включает сбор данных, оценку их качества, создание модели, её интегрирование и извлечение результатов. Data Scientist обязан знать программирование на Python, основы SQL, а также иметь навыки машинного обучения. Айтишники шутят, что Data Scientist — это человек, который знает статистику лучше программиста, и умеет кодить лучше, чем статистик. Но это, конечно, далеко не полное описание обязанностей и навыков исследователя данных.
Инженер отвечает за сбор данных из различных источников и готовит их для аналитиков и исследователей. Для инженера особенно важны технические навыки: программирование на Python или Java, понимание архитектуры баз данных.
В небольших компаниях все три компетенции могут объединяться одним сотрудником, который собирает данные, строит модели, и анализирует их. При этом Data Scientist обычно считается универсальным специалистом, который может сочетать в себе навыки и инженера, и аналитика.
Теперь разберемся, где можно получить эти профессии
Информационно-аналитический портал sravni.ru сделал подбору лучших курсов 2023 года, на которых можно пройти на профессии инженер, исследователь и аналитик данных обучение с нуля. Всего в каталоге 28 предложений стоимостью от 30 030 до 168 840 руб.
На выбранном курсе вы познакомитесь с основами профессии, овладеете полным стеком инструментов и умений, а также научитесь строить модели прогнозирования, чтобы помогать бизнесу, промышленности, науке и медицине.
На практических занятиях вы научитесь правильно читать метрики и работать с массивами данных, будете строить модели прогнозирования, решать задачи кластеризации и анализировать временные ряды.
Любой из представленных курсов также подойдет свитчерам и студентам технических направлений, поможет им начать карьеру в IT с перспективного направления.
