Домой РубрикиАналитика Data Science

Data Science

Data Science – это наука о данных: методах их анализа, извлечения полезной информации и применении в бизнесе. В этом разделе мы собрали полезную информацию для начинающих аналитиков, а также тех, кто уже занял свое место в этой нише.

Зачем нужен Data Science

За все время своей деятельности, человечество сформировало огромные массивы данных:

  • звонки;
  • перемещение;
  • поведение;
  • климатические процессы;
  • предпочтения.

И это только маленький список из того, что можно и нужно анализировать. Вся эта информация при правильном подходе к ее обработке может принести огромную пользу владельцу бизнеса, государственным и международным органам, любому человеку. Аналитики – люди, которые предсказывают события, находят неочевидные закономерности, превращают массивы разрозненных данных в полезные графики и информативные таблицы. Они помогают бизнесу, промышленным компаниям, научным центрам.

Что входит в Data Science

Это направление тесно сопряжено с:

  • программированием – вручную исследовать огромные массивы информации невозможно, поэтому аналитик должен уметь создавать программы, которые будут автоматизировать анализ информации;
  • машинным обучением (Machine Learning) – если программирование – это старт, то машинное обучение – это продолжение. Важно, чтобы программные продукты подстраивались под реалии, это не должно отнимать время;
  • технологии для работы с большими данными Big Data.

Таким образом, аналитик – не просто человек, понимающий цифры, это многозадачный специалист, который может и рынок изучить, и программу написать.

Технологии Data Science

Основной язык, необходимый аналитику – Python вместе с библиотеками Scikit-Learn, XGBoost, Jupyter Notebook, SQL.

Как освоить направление

Простого пути здесь нет, но стать аналитиком можно в любое время. Для этого можно пойти двумя путями:

  1. Постепенно учиться самостоятельно. Сложно, но возможно. Такое освоение займет достаточно много времени, так как информации в рунете не так много и полезные данные перемежаются с устаревшими;
  2. Пойти на курсы. Такой способ освоения более быстрый. У вас будет база полезной информации и поддержка менторов. Учиться, когда есть у кого спросить, намного проще.

Мы рекомендуем второй путь. Курсы стоят денег, но это и недостаток, и преимущество: оплата будет стимулировать вас учиться. Чтобы вам было проще искать образовательную программу, мы собрали подборки онлайн-курсов по Data Science:

Онлайн-курсы обучения Data Science с нуля

Подборка курсов для аналитиков Big Data

Топ курсов по нейронным сетям, искусственному интеллекту и Deep Learning

Онлайн-курсы по машинному обучению (Machine Learning)

Обзор проверенных курсов по аналитике данных 

Онлайн-курсы по анализу данных: обучение Data-аналитиков с нуля

Обзор топовых курсов по Power BI

Подборка курсов по математике для анализа данных

Выбирайте свою программу и начинайте свое развитие в правильном направлении!

Мы иногда используем cookie-файлы, чтобы получше узнать вас и персонализировать контент :) Замечательно!