Лучшие онлайн - курсы обучения Data Science в Беларуси

Анализ данных - это обширная область, которую невозможно охватить полностью в одной статье. Data Science представляет собой совокупность смежных дисциплин, таких как математика, программирование и бизнес-аналитика. Сегодня технологии обработки больших данных широко применяются во многих отраслях и являются неотъемлемым инструментом для принятия решений в бизнесе.

Рассказываем о том, что представляет собой Data Science и возможно ли научиться ему с нуля.Что такое Data Science и какими словами можно описать работу Data Scientist Data Science, или наука о данных, - это практическая область информатики, специализирующаяся на анализе и обработке больших объемов данных, которые обычно представлены в неструктурированной форме. В этой области используются различные современные технологии и инструменты, такие как статистика, искусственный интеллект (ИИ), машинное обучение и базы данных.Эта технология находит применение в различных сферах, включая медицину, банковское дело и развлекательную индустрию. Например, Data Science играет важную роль при разработке программ, которые предлагают рекомендации потребителям при просмотре фильмов или прослушивании музыки. Она также используется в электронной почте для фильтрации спама и выделения важных сообщений. Data Science незаменима там, где требуется точный прогноз при проведении расчетов.Специалист по анализу данных занимается обработкой огромного объема информации. Профессия Data Scientist считается одной из самых сложных и высокооплачиваемых в области информационных технологий. Эта специальность стала неотъемлемой частью будущего.

Data Scientist (Специалист по обработке данных)

Data Scientist использует математические алгоритмы, программное обеспечение и инструменты, которыми пользуются программисты, для обработки данных. В отличие от Data Analyst, работа Data Scientist ближе к программированию и технической стороне. Работодатель ожидает от начинающего Data Scientist следующее:

Знание алгоритмов и структур данных.
Умение писать код на Python и работать с фреймворками.
Знание математики и статистики.
Владение инструментами для анализа данных, такими как Hive и Kafka.
Знание технологий машинного обучения.
Умение визуализировать полученные результаты и работать с программами для визуализации данных, например, Power BI.

Если вы хотите развиваться в области Data Scientist, вы можете начать с прохождения соответствующих курсов. Tutortop проанализировал множество онлайн-курсов по данной тематике и составил специальную подборку. Некоторые из этих курсов включают:

"Data Scientist"
"Аналитик данных"
"Стань аналитиком данных"

Необходимые знания для работы в Data Science

Для того чтобы стать специалистом в области Data Science, требуется соответствовать определенным требованиям. Во-первых, необходимо иметь интерес и понимание в математике, так как она является основой всей работы в этой области. Кроме того, важно обладать навыками программирования. Также важно разбираться в продукте, с которым вы работаете, то есть понимать, какие требования предъявляются потребителями и что можно улучшить. Если вы не владеете английским языком, рекомендуется начать его изучение, так как он является основным языком программирования.Помимо вышеперечисленных навыков, важно иметь опыт работы с фреймворками Hadoop, TensorFlow, Keras, PyTorch, Scikit-Learn, Pytorch, MLLib и другими для разработки моделей машинного обучения. Также требуется опыт работы с языком программирования SQL, который необходим для формулировки запросов к базе данных и выполнения различных манипуляций.Большим преимуществом будет наличие ассоциативного мышления и умение ясно и понятно излагать свои мысли другим людям. Внимательность также является важным качеством специалиста в Data Science.

Где можно получить образование в области Data Science

Существуют программы дополнительного образования, которые предлагают обучение в этой области.Хорошие результаты в обучении Data Science можно достичь, проходя онлайн-курсы. Например, одним из популярных курсов является "Профессия 'Аналитик данных'" в Moscow Digital Academy.

В ходе этого курса студенты изучают SQL, Excel, работу с дашбордами BI и визуализацию данных в Python. Курс также предоставляет возможность создать собственный аналитический проект и научиться делать прогнозы на основе данных.Также стоит упомянуть курс "Аналитик данных" от Eduson Academy, который является практическим онлайн-курсом для начинающих.

Data Scientist использует математические алгоритмы, программное обеспечение и инструменты, которые применяют программисты для обработки данных. В отличие от Data Analyst, работа Data Scientist более техническая и связана с основами программирования. Начинающему Data Scientist необходимо владеть следующими навыками: знание алгоритмов и структур данных, умение программировать на Python и работать с фреймворками, понимание математики и статистики, использование инструментов для анализа данных, таких как Hive и Kafka, знание технологий машинного обучения, умение визуализировать результаты и работать с программами для визуализации данных, например, Power BI.

Если вы хотите развиваться в области Data Scientist, вы можете начать с прохождения соответствующих курсов. Провели анализ множества курсов по этой тематике, составил подборку и сравнил онлайн-курсы по различным показателям. Некоторые из этих курсов включают: Data Scientist, Аналитик данных, Стань аналитиком данных.DevOps-инженер имеет множество задач, включая координацию всех этапов создания продукта, таких как игра или веб-сайт. Специалист должен быть знаком с процессом разработки, инфраструктурой и жизненным циклом продукта. Некоторые требования для начинающих DevOps-инженеров включают: опыт работы с одним из языков программирования, знание цикла разработки и внедрения программного обеспечения, умение составлять запросы к базам данных, понимание работы IP-сетей, умение писать простые скрипты, знание методов развертывания и администрирования кластеров, а также средний уровень английского языка.

Data Scientist: роль и требования к специалисту

Data Scientist – это профессионал, занимающийся обработкой данных с использованием математических алгоритмов, программного обеспечения и инструментов, которые также используют программисты при разработке ПО. По сравнению с Data Analyst, работа Data Scientist ближе к основам программирования и технической стороне данных. Для начинающего Data Scientist работодатель ожидает следующих навыков: понимание алгоритмов и структуры данных, умение программировать на Python и работать с фреймворками, знание математики и статистики, владение инструментами для анализа данных, такими как Hive и Kafka, знание технологий машинного обучения, умение визуализировать результаты и работать с программами для визуализации данных, например, Power BI.Для тех, кто хочет развиваться в сфере Data Scientist, доступны различные курсы обучения. Проанализировал множество таких курсов, составил специальную подборку и сравнил их по различным критериям. Некоторые из этих курсов включают:

Data Scientist;
Аналитик данных;
Стань аналитиком данных.