Путь которые должен пройти Data Scientist


Кто из нас слышал про «big data»? Хотя бы один раз, но доводилось. В последние годы интерес к работе с данными значительно вырос, так как крупным IT компаниям нужно придумывать всё новые пути анализа, обработки и последующего использования данных. Для решения всех этих проблем в мире ощущается острая нехватка Data Scientists. В умелых руках этих специалистов информация о клиентах становится дороже золота, а применение выработанного “золота” приносит баснословную прибыль.


Уже сейчас некоторые дальновидные компании обучают своих сотрудников Big Data, университеты меняют программу обучения, а родители отдают детей на курсы по программирования. Однако все равно у большинства нет точного понимания, что это за люди, аналитики данных. Если вы хотите научиться умело распоряжаться цифровым “золотом”, и у вас есть желание стать аналитиком данных, то эта статья для вас. Мы отобрали только бесплатные средства обучения, которыми можно пользоваться вне зависимости от вашего местоположения и финансов. Курсы на русском и английском языках.


Ниже приведены три самых важных аспекта для становления специалистом анализа данных:

  • Знание математики, прикладной статистики и теории вероятностей
  • Умение программировать (в частности на Python) и работать с библиотеками для анализа данных
  • Понимание актуальных методов машинного обучения (к которым относится не только глубокое обучение)

 

Как правильно учить математику?

Многие, кто начинает изучать Анализ Данных, сталкиваются с нехваткой математической базы. Для понимания всех алгоритмов, а также грамотной работы с данными просто необходимо иметь понимание в высшей математике. Поэтому необходимо начать с простых курсов, которые наиболее близки Data Science:

 

Умение программировать:

Ниже рассматриваются все основные этапы статистического анализа R, считывание данных, обработка данных, применение основных статистических методов и визуализация результатов. Слушатели научатся основным элементам программирования на языке R, что позволит быстро и эффективно решать широчайший спектр задач, возникающих при обработке данных.

 

Машинное обучение:

На курсе учат применять теорию вероятности и статистику, рассказывают об основах машинного обучения, учат строить алгоритмы

 

Если все еще остались вопросы по поводу изучения “Big Data”, будем рады видеть Вас на нашем курсе Анализ данныx в R!