Дата-Сайентист: 3 эффективных варианта входа в профессию от онлайн-школы SkillFactory

Онлайн-школа для специалистов по работе с данными и IT-продуктами Skillfactory предлагает ряд эффективных способов получить актуальную для рынка труда специальность. 

Одно из оптимальных решений — карьера Data Scientist. Число вакансий в области Data Science выросло с 2012 по 2018 год в 19 раз. В специалистах по машинному обучению прямо сейчас испытывают нужду Яндекс, Mail.ru, Сбербанк, МТС, PwC, М-Видео, Северсталь.

Для получения необходимых навыков по специальности, в онлайн-школе SkillFactory запустили целую специализацию Data Science, предусматривающую полный цикл обучения, начиная с изучения языка Python для анализа данных, классического машинного обучения, самого востребованного направления в области машинного обучения — нейросетей и deep learning, и заканчивая основами data engineering и применением data science в production.

Здесь любой желающий, не имея специальных знаний  по математике за пределами школьной программы, может с нуля получить навыки в области Data Science.

В ходе достаточно интенсивного обучения (по 6–8 часов в неделю), можно будет освоить основные навыки профессии data scientist: программирование на Python, математику и статистику для Data Science, применение классического машинного обучения, работу с глубокими нейронными сетями, а также обработку больших данных и применение Data Science в production.

Имеющим познания в науке о данных, но желающим повысить уровень, подойдёт «Курс по нейронным сетям и deep learning», созданный в партнёрстве с NVIDIA. Он позволит в сжатые сроки получить практические навыки по программированию глубоких нейронных сетей, хотя понадобится базовое понимание машинного обучения и знание языка Python. В рамках курса вы пройдёте полный путь, от аренды GPU-сервера, который подходит для Deep Learning, до создания полноценной рабочей модели для компьютерного зрения, анализа естественного языка и рекомендательных систем.

Также вы познакомитесь с основными библиотеками для Deep Learning, такими как TensorFlow, Keras и другие.

Еще один вариант развития карьеры — Data Engineering. Это специалист, который собирает данные из разных источников, очищает их и передает в удобном виде аналитикам для принятия бизнес-решений.

Курс по этому направлению предназначен для тех, кто имеет базовые знания языка Python и хотел бы научиться выстраивать потоки данных, понимать как устроено хранилище данных, как собираются и очищаются данные.

Курс, ориентирован на практику и основные инструменты, Для того, чтобы освоить все важные этапы Data Engineering, потребуется всего два месяца.

На правах рекламы

Источник: 3dnews.ru