Data Scientist - профессия мечты для продвинутого энтузиаста

для раздела Блоги
Начислено вознаграждение
Этот материал написан посетителем сайта, и за него начислено вознаграждение.

Многие из нас уже имеют профессию, либо же получают образование в «околоэкономической» сфере, но считают текущий профессиональный выбор ошибочным и не совсем подходящим под собственные предпочтения и актуальные тренды, так как увлекаются информационными технологиями и трезво смотрят в будущее, видя повышенный спрос на специалистов в сфере IT. Согласитесь, что любой из нас хотел бы добавить в свою имеющуюся профессию чуть больше новаторства, чуть больше актуальности в будущем и востребованности на рынке труда. Ну и, естественно, заработная плата в 2000 долларов США и перспектива работать заграницей были бы неплохим дополнением к так называемой «профессии мечты». 

реклама

Но действительно ли это «профессия мечты» или вполне реальная специальность, освоить которую по силам практически любому человеку, который что-то помнит из школьной программы базовой алгебры и имеет представление о математической статистике? На самом деле, стать «Data Scientist'ом», а если говорить по-русски, то «исследователем данных», может любой человек, имеющий математический склад ума и/или желание изучать программирование, информатику, математическую статистику и вообще работать в области информационных технологий.

анонсы и реклама

Итак, многие, не прочитав данную статью до конца, уже начнут «гуглить», что же такое «Data Science» и что из себя представляет профессия Data Scientist и придут к ложному выводу о том, что Data Scientist – это тот же аналитик, следовательно, «менять шило на мыло, переобучаться на такого же офисного планктона не имеет смысла». Но давайте же разберемся, в чем отличие профессионала в области Data Science от простого аналитика «старой школы», навыки которого уже изрядно устарели, чтобы оставаться эффективным профессионалом в век информации.

реклама


реклама

Сравнительный анализ, представленный в таблице, наглядно демонстрирует, что между простым аналитиком с базовым багажом знаний и Data Scientist'ом такая же разница, как между клерком-исполнителем, работающим на начальника, и прогрессивным создателем-энтузиастом, которому никто не указывает следовать заезженным и скучным стандартам.

Однако, если вы не относите себя к энтузиастам и прогрессивным пользователям ПК и хотели бы подтянуть свои знания в области традиционной аналитики данных, чтобы соответствовать профессиональным трендам и сохранить свою актуальность на рынке труда на долгие годы вперед, профессиональные преподаватели онлайн-школы «SkillFactory» помогут вам развить аналитическое мышление, освоить новые компетенции и овладеть передовыми методиками, необходимыми для того, чтобы стать ценным сотрудником для любого работодателя.

реклама

Все же, если вас переполняет интерес к профессии «исследователя данных», и вы считаете, что она отлично подходит вам, то обратите внимание на схему, отображающую типичный рабочий день Data Scientist’а:

А теперь вспомните, какие функциональные обязанности возложены на вас в офисе, или поинтересуйтесь у знакомого аналитика, чем занимается он в течение рабочего дня.

В 2020 году Data Scientist чувствует себя лучше всех не только на российском рынке труда, но и на мировом. Действительно, это одна из самых востребованных профессий в век информации и высоких технологий. И, скорее всего, за ближайшие 5-10 лет профессионал Data Scientist полностью вытеснит аналитика «старой школы», навыки которого больше не могут соответствовать актуальным трендам, оставив его навсегда в прошлом, в след за тем, как российское и мировое общество наконец перейдет с индустриального этапа на постиндустриальный или же информационный этап развития.

Как мы можем наблюдать, уже сейчас самые передовые отечественные компании открывают вакансии Data Scientist и предлагают просто отличные деньги за приличную и интеллектуальную работу, позволяющую по-настоящему получать удовольствие от жизни и той деятельности, которой вы занимаетесь.


Но, если вы до сих пор заинтересованы в профессии Data Scientist, раз дочитали до данного абзаца, и готовы изменить свою жизнь к лучшему, то сейчас вы получите ответ на самый главный вопрос – где же обучиться данной профессии и, самое главное, получить достойное образование качественно и эффективно? Ответ прост – зарекомендовавшая себя  онлайн-школа по работе с данными «SkillFactory», которая начинает обучение молодых и продвинутых профессионалов по программе Data Science и, если вы успеете забронировать для себя курс до 30 июня, то вам он обойдется на 50% дешевле. Инвестиции в образование являются одним из самых разумных путей вложения денег и, начав свой путь профессионала прямо сейчас, вы сможете немного сэкономить и уже в следующем году обрести профессию мечты и выйти на местный рынок труда как продвинутый специалист в Data Science.

Что же из себя представляет процесс обучения по специальности Data Scientist в онлайн-школе «SkillFactory»? «SkillFactory» отличаются тем, что следуют принципам гуманизма в обучении и находят индивидуальный подход к своим студентам, ведь на курсе имеется персональный наставник, способный проконсультировать обучающегося по любому вопросу. Для того, чтобы освоить профессию Data Scientist на уровне Junior, вам потребуется пройти курс, длительность которого составляет всего два семестра (1 год обучения). В течение первого курса вы уже научитесь работать с базами данных, откроете для себя мир операционной системы Linux, освоите математическую статистику, язык программирования Python, классику моделей машинного обучения и многое другое.

По окончании программы обучения вас ждет ценный сертификат от «SkillFactory», и, что самое важное, вы овладеете всеми необходимыми Data Scientist’у компетенциями и освоите множество инструментов, необходимых в профессиональной деятельности.



Измените свою жизнь здесь и сейчас, освоив профессию мечты уже сегодня!



Подпишитесь на наш канал в Яндекс.Дзен или telegram-канал @overclockers_news - это удобные способы следить за новыми материалами на сайте. С картинками, расширенными описаниями и без рекламы.
Оценитe материал
рейтинг: 1.0 из 5
голосов: 13

Комментарии Правила

Возможно вас заинтересует

Популярные новости

Сейчас обсуждают