Рынок труда аналитиков и data scientists

Зарплата data scientist

Доходы зависят от опыта, объема работы и региона. Зарплата специалистов по обработке данных в России, согласно информации HeadHunter, достигает 8,5–9 тыс. долларов (543–575 тыс. рублей) в месяц с учетом бонусов.

Data scientist должен иметь обширные знания в разных областях

В США такие сотрудники зарабатывают 110–140 тыс. долларов (7–9 млн рублей) в год, то есть в месяц около 9–11 тыс. долларов (575–703 тыс. рублей).

Сколько получает junior data scientist

Исследовательский центр HR-портала SuperJob приводит более приземленные цифры. Начинающий специалист в Москве, согласно статистике, может рассчитывать на стартовый оклад от 70 тыс. рублей, в Санкт-Петербурге — 57 тыс. рублей. По мере накопления опыта (до 3-х лет) зарплата увеличивается до 110 тыс. рублей в столице и 90 тыс. рублей в Питере.

Зарплаты опытных специалистов

Эксперты SuperJob выяснили, что профессиональный эксперт-аналитик с научными публикациями в Москве зарабатывает около 220 тыс. рублей в месяц, в Санкт-Петербурге — 180 тыс. рублей. По информации JetBrains, ведущего мирового производителя инструментов для работы с современными технологиями, старший специалист по анализу данных в среднем получает 186 тыс. рублей в месяц.

Что нужно знать о data scientist — рассказывает специалист:

В основе data science лежат простые идеи, но на практике обнаруживается множество тонкостей. Поэтому квалифицированные специалисты — это ценные кадры. Но реальная потребность имеется в сотрудниках уровня middle и выше.

Как им стать

Учеба обязательна для этой профессии. Причем учиться надо много, долго и основательно. Для начала надо освоить азы математики, статистики и информатики, а дальше изучить языки программирования, лучше начать с Python.

На блоге iklife.ru собраны лучшие курсы по Python для начинающих и опытных программистов, которые будут полезны при освоении должности Data Scientist.

Также рекомендую вам прочитать следующие книги:

• Брендан Тирни, Джон Келлехер “Наука о данных”
• Кирилл Еременко “Работа с данными в любой сфере”
• Уэс Маккинни “Python и анализ данных”

Куда пойти учиться

Лучшее обучение – это онлайн-обучение. Платформы Skillbox, Нетология, GeekBrains, SkillFactory, ProductStar и Stepik предлагают свои обучающие программы:

• Профессия‌ ‌Data‌ ‌Scientist‌
• Data Scientist
• Data Science с нуля

Ознакомиться с полным перечнем курсов для Data Scientist можно на нашем блоге.

Уточню, что на этом учеба не должна заканчиваться. Data Scientist – это такая профессия, которая предполагает непрерывное обучение. Даже если вы уже работаете, периодически повышать свой уровень надо обязательно. К тому же выбор достаточно широк – это и онлайн-курсы, и тренинги, и конференции.

Где найти работу

Сложно сказать, где именно искать работу по этой профессии. Не из-за того, что мало мест, а, наоборот, потому что нет такой сферы бизнеса, где нельзя было бы применить талант этого специалиста. Ему доступна как работа в офисе, так и удаленно на дому.

Он востребован в таких областях деятельности как:

• IT-сфера,
• медицина,
• банковские структуры,
• СМИ,
• торговля,
• политика,
• транспортные компании,
• страховые фирмы,
• сельское хозяйство,
• наука,
• метеослужбы.

Как я уже говорила, Data Scientist нужен во многих сферах, где необходимы прогнозы, анализ рисков и поведения клиентов. Поэтому список можно дополнить.

Перед откликом на вакансию надо подготовить резюме. В нем сосредоточиться в первую очередь нужно на математических и IT-навыках, опыте работе, успешных проектах и достижениях. Описание должно получиться кратким, лаконичным и простым. Специалисту надо прикрепить портфолио к резюме.

Учтите, что вакансии на эту должность не всегда называются именно “Data Scientist”. Работодатели могут написать, что требуется IT-аналитик, специалист по анализу систем, аналитик Big Data.

Data Scientist: кто это и что он делает

В переводе с английского Data Scientist – это специалист по данным. Он работает с Big Data или большими массивами данных.

Источники этих сведений зависят от сферы деятельности. Например, в промышленности ими могут быть датчики или измерительные приборы, которые показывают температуру, давление и т. д. В интернет-среде – запросы пользователей, время, проведенное на определенном сайте, количество кликов на иконку с товаром и т. п.

Данные могут быть любыми: как текстовыми документами и таблицами, так и аудио и видеороликами.

От области деятельности зависят и результаты работы Data Scientist. После извлечения нужной информации специалист устанавливает закономерности, подвергает их анализу, делает прогнозы и принимает бизнес-решения.

Человек этой профессии выполняет следующие задачи: оценивает эффективность и работоспособность предприятия, предлагает стратегию и инструменты для улучшения, показывает пути для развития, автоматизирует нудные задачи, помогает сэкономить на расходах и увеличить доход.

Его труд заканчивается созданием модели кода программы, сформировавшейся на основе работы с данными, которая предсказывает самый вероятный результат.

Профессия появилась относительно недавно. Лишь десятилетие назад она была официально зафиксирована. Но уже за такой короткий промежуток времени стала актуальной и очень перспективной.

Каждый год количество информации и данных увеличивается с геометрической прогрессией. В связи с этим информационные массивы уже не получается обрабатывать старыми стандартными средствами статистики. К тому же сведения быстро обновляются и собираются в неоднородном виде, что затрудняет их обработку и анализ.

Вот тут на сцене и появляется Data Scientist. Он является междисциплинарным специалистом, у которого есть знания статистики, системного и бизнес-анализа, математики, экономики и компьютерных систем.

Знать все на уровне профессора не обязательно, а достаточно лишь немного понимать суть этих дисциплин. К тому же в крупных компаниях работают группы таких специалистов, каждый из которых лучше других разбирается в своей области.

Эти знания помогают ему выполнять свои должностные обязанности:

• взаимодействовать с заказчиком: выяснять, что ему нужно, подбирать для него подходящий вариант решения проблемы;
• собирать, обрабатывать, анализировать, изучать, видоизменять Big Data;
• анализировать поведение потребителей;
• составлять отчеты и делать презентации по выполненной работе;
• решать бизнес-задачи и увеличивать прибыль за счет использования данных;
• работать с популярными языками программирования;
• моделировать клиентскую базу;
• заниматься персонализацией продуктов;
• анализировать эффективность деятельности внутренних процессов компании;
• выявлять и предотвращать риски;
• работать со статистическими данными;
• заниматься аналитикой и методами интеллектуального анализа;
• выявлять закономерности, которые помогают организации достигнуть конечной цели;
• программировать и тренировать модели машинного обучения;

внедрять разработанную модель в производство.

Четких границ требований к Data Scientist нет, поэтому работодатели часто ищут сказочное создание, которое может все и на превосходном уровне. Да, есть люди, которые отлично понимают статистику, математику, аналитику, машинное обучение, экономику, программирование. Но таких специалистов крайне мало.

Еще часто Data Scientist путают с аналитиком. Но их задачи несколько разные. Поясню, что такое аналитика и как она отличается от деятельности Data Scientist, на примере и простыми словами.

В банк пришел клиент, чтобы оформить кредит. Программа начинает обрабатывать данные этого человека, выясняет его кредитную историю и анализирует платежеспособность заемщика. А алгоритм, который решает выдавать кредит или нет, – продукт работы Data Scientist.

Аналитик же, который работает в этом банке, не интересуется отдельными клиентами и не создает технические коды и программы. Вместо этого он собирает и изучает сведения обо всех кредитах, что выдал банк за определенный период, например, квартал. И на основе этой статистики решает, увеличить ли объемы выдачи кредитов или, наоборот, сократить.

Аналитик предлагает действия для решения задачи, а Data Scientist создает инструменты.

Где учиться на Data Scientist — специалиста по большим данным

Изучение науки о данных с нуля лучше начинать сразу после окончания школы. Немногие ВУЗы обучают дата-сайентистов. Профессиональных аналитиков готовят по специальным программам ряд учебных заведений. Среди них:

• Высшая Школа Экономики (ВШЭ) – факультет компьютерных наук – магистерская программа на русском и английском языках;
• Московский физико-технический институт (МФТИ) – факультет инноваций и высоких технологий – магистратура;
• Московский государственный университет имени М.В.Ломоносова (МГУ) – факультет вычислительной математики и кибернетики – магистерская программа на 2 года;
• Санкт-Петербургский государственный университет (СПбГУ) – 2-годовая программа магистратуры на английском языке «Бизнес аналитика и большие данные».

Существуют некоммерческие курсы дополнительного образования для лиц любого возраста. Обучаться на них можно после сдачи вступительных экзаменов, преодолев необходимый порог по баллам. Срок обучения – 2 года.

Список курсов для подготовки специалистов в сфере Data science:

• Школа Анализа Данных Яндекса;
• Технопарк Mail.ru и МГТУ имени Баумана (упор на обучение системных инженеров);
• Центр компьютерных наук (Яндекс с Jet Brains);
• Петербургская школа данных (компания E-Contenta).

В интернете много коммерческих курсов по анализу данных. Их стоимость составляет 100-200 тысяч рублей. Срок обучения – от 2 до 8 месяцев. Перевод денег за учебу осуществляйте, убедившись, что выбранные курсы – не лохотрон, разводящий «чайников».

Удаленно обучиться анализу данных можно в институте интернет-профессий Нетология. В зависимости от раздела Data Science, стоимость курсов составляет от 25 до 200 тысяч рублей. Полная информация размещена на официальном сайте https://netology.ru/.

Компания Open Data Science обучает новичков и создает совместные аналитические проекты. Она организует бесплатные международные конференции по актуальным вопросам и направлениям развития, проводит конкурсы среди дата-сайентистов.

В сети доступны видео-уроки, книги, онлайн-лекции по этой тематике.

Чем отличается аналитик Big Data от исследователя данных

На первый взгляд может показаться, что Data Scientist ничем не отличается от Data Analyst, ведь их рабочие обязанности и профессиональные компетенции частично пересекаются. Однако, это не совсем взаимозаменяемые специальности. При значительном сходстве, отличия между ними также весьма существенные:

• по инструментарию – аналитик чаще всего работает с ETL-хранилищами и витринами данных, тогда как исследователь взаимодействует с Big Data системами хранения и обработки информации (стек Apache Hadoop, NoSQL-базы данных и т.д.), а также статистическими пакетами (R-studio, Matlab и пр.);
• по методам исследований – Data Analyst чаще использует методы системного анализа и бизнес-аналитики, тогда как Data Scientist, в основном, работает с математическими средствами Computer Science (модели и алгоритмы машинного обучения, а также другие разделы искусственного интеллекта);
• по зарплате – на рынке труда Data Scientist стоит чуть выше, чем Data Analyst (100-200 т.р. против 80-150 т.р., по данным рекрутингового портала HeadHunter в августе 2019 г.). Возможно, это связано с более высоким порогом входа в профессию: исследователь по данным обладает навыками программирования, тогда как Data Analyst, в основном, работает с уже готовыми SQL/ETL-средствами.

На практике в некоторых компаниях всю работу по данным, включая бизнес-аналитику и построение моделей Machine Learning выполняет один и тот же человек. Однако, в связи с популярностью T-модели компетенций ИТ-специалиста, при наличии широкого круга профессиональных знаний и умений предполагается экспертная концентрация в узкой предметной области. Поэтому сегодня все больше компаний стремятся разделять обязанности Data Analyst и Data Scientist, а также инженера по данным (Data Engineer) и администратора Big Data, о чем мы расскажем в следующих статьях.

Data Scientist – одна из самых востребованных профессий на современном ИТ-рынке

В области Big Data ученому по данным пригодятся практические знания по облачным вычислениям и инструментам машинного обучения. Эти и другие вопросы по исследованию данных мы рассматриваем на наших курсах обучения и повышения квалификации ИТ-специалистов в лицензированном учебном центре для руководителей, аналитиков, архитекторов, инженеров и исследователей Big Data в Москве:

• PYML: Машинное обучение на Python
• DPREP: Подготовка данных для Data Mining
• DSML: Машинное обучение в R
• DSAV: Анализ данных и визуализация в R
• AZURE: Машинное обучение на Microsoft Azure

Смотреть расписание
Записаться на курс

Вакансии data scientist

Количество вакансий для эксперта по аналитике увеличивается, поскольку данные — ценнейший ресурс. Сотрудников не хватает, особенно на руководящих должностях (Lead/Chief data scientist). Топовые позиции предполагают наличие у кандидата специальных качеств, необходимых в конкретной сфере. С практикантами и специалистами уровня junior проще: data science — модное направление, в котором многие хотят попробовать себя.

Как составить резюме data scientist

В резюме нужно сосредоточиться на технических навыках и кратко рассказать о своем опыте. На выходе документ должен получиться простым и лаконичным. Стоит перечислить навыки (начиная с тех, которыми кандидат владеет лучше всего), проекты и достижения.

Специалисту обязательно нужно портфолио. Желательно взять несколько проектов с реальными наборами данных — это может конкурсное или тестовое задание, собственный проект. Результаты можно разместить на GitHub.

Хорошее резюме и портфолио — не гарантия получения должности мечты. Собеседования часто состоят из нескольких этапов, кандидаты выполняют тестовые задания в условиях довольно жесткой конкуренции.

FAQ

Стоит ли идти в профессию, не имея никакой предварительной подготовки?

Если у вас нет навыков в программировании, а математику знаете на уровне школьной программы – освоить профессию будет сложно. Прежде чем решиться на полноценный курс, советуем обязательно пройти бесплатные вводные уроки, которые рассказывают о специфике профессии, знакомят с базой. Так вы сможете понять общую планку, и сможете ли вы до нее дотянутся.

В каких сферах работает дата сайентист?

Сейчас большинство вакансий в нашей стране предлагают ИТ-компании, но в целом эта профессия может использоваться практически в любой индустрии: медицине, технологическом производстве, торговых сетях, финансовых учреждениях – любой достаточно крупной компании.

Как правильно выстраивать учебу в дата сайнс самостоятельно?

Самому выстроить комплексную подготовку довольно сложно, но возможно. Мы рекомендуем ориентироваться на советы Ребекки Викери, которая сама освоила профессию и успешно работает в ней уже 10 лет. Для начала изучите язык Python и его возможности в анализе данных, следующий шаг – машинное обучение, затем SQL, язык R, разработка программного обеспечения, глубокое обучение. Уже после этого стоит потратить время на изучение теории и математики

На что стоит обратить внимание?

Обязательно – Derivatives, то есть производные, Geometric definition, Calculating the derivative of a function, Nonlinear functions, Chain rule, Composite functions, Composite function derivatives, Multiple functions, градиенты, theory of probability (теория вероятности)

Не менее важно прокачать знания в линейной алгебре. Начните с изучения матриц, которые используются во многих популярных инструментах машинного обучения, например, XGBOOST

Сюда же – векторные пространства и линейные уравнения, матричные преобразования (Matrix transformations), умножение матриц — Matrix multiplication. После этого, стоит уделить время изучению статистики и приступать к практике.

С чего начать обучение Data Science самостоятельно

Научиться основам Data Science с нуля можно примерно за год. Для этого нужно освоить несколько направлений.

Python. Из-за простого синтаксиса этот язык идеально подходит для новичков. Со знанием Python можно работать и в других IT-областях, например веб-разработке и даже гейм-дизайне. Для работы нужно также освоить инструменты Data Science, например Scikit-Learn, которые упрощают написание кода на Python.

Математика. Со знанием Python уже можно работать ML-инженером. Но для полного цикла Data Science нужно уметь работать с математическими моделями, чтобы анализировать данные. Для этого изучают линейную алгебру, матанализ, статистику и теорию вероятностей. Также математика нужна, чтобы понимать, как устроен алгоритм, и уметь подобрать правильные параметры для задачи.

Машинное обучение. Используйте знания Python и математики для создания и тренировки ML-моделей. Код для моделей и наборы данных для обучения (датасеты) можно найти, например, на сайте Kaggle. Подробнее о том, зачем дата-сайентисту Kaggle, читайте в статье.

Визуальный анализ данных (EDA) отвечает на вопросы о том, что происходит внутри данных, позволяет найти выбросы в них и получить инсайты про создание уникальных фичей для будущего алгоритма.

Вот несколько полезных ссылок для новичков:

Книги:

«Изучаем Python», Марк Лутц.

«Python и машинное обучение. Машинное и глубокое обучение с использованием Python, scikit-learn и TensorFlow», Себастьян Рашка, Вахид Мирджалили.

«Теория вероятностей и математическая статистика», Н. Ш. Кремер.

«Курс математического анализа» Л. Д. Кудрявцев.

«Линейная алгебра», В. А. Ильин, Э. Г. Позняк.

Курсы:

Питонтьютор — бесплатный практический курс Python в браузере.

Бесплатный курс по Python от Mail.ru и МФТИ на Coursera.

Модуль по визуализации данных из курса Mail.ru и МФТИ.

Фреймворки, модели и датасеты

Основные библиотеки: NumPy, Scipy, Pandas.

Библиотеки для машинного и глубокого обучения: Scikit-Learn, TensorFlow, Theano, Keras.

Инструменты визуализации: Matplotlib и Seaborn.

Статья на хабре со ссылками на модели из разных сфер бизнеса на GitHub.

Список нужных фреймворков, библиотек, книг и курсов по машинному обучению на GitHub.

Kaggle — база моделей и датасетов, открытые соревнования дата-сайентистов и курсы по машинному обучению.

Дата-сайентистом можно стать и без опыта в этой сфере. За 13 месяцев на курсе по Data Science вы изучите основы программирования и анализа данных на Python, научитесь выгружать нужные данные с помощью SQL и делать анализ данных с помощью библиотек Pandas и NumPy, разберетесь в основах машинного обучения. После обучения у вас будет 8 проектов для портфолио.

Курс

Data Science с нуля

Станьте востребованным специалистом на рынке IT! За 13 месяцев вы получите набор компетенций, необходимый для уровня Junior.

• структуры данных Python для проектирования алгоритмов;
• как получать данные из веб-источников или по API;
• методы матанализа, линейной алгебры, статистики и теории вероятности для обработки данных;
• и многое другое.

Узнать больше

Промокод “BLOG10” +5% скидки

Пример: профилактика диабета

Что, если мы сможем предсказать возникновение диабета и предпринять соответствующие меры заранее, чтобы предотвратить его?
В этом случае мы прогнозируем появление диабета, используя весь жизненный цикл, о котором мы говорили ранее. Давайте рассмотрим различные шаги.

Шаг 1:

Во-первых, мы собираем данные на основе истории болезни пациента, как описано в Фазе 1. Вы можете обратиться к приведенным ниже примерам.

Данные

Как вы можете видеть, у нас есть различные атрибуты, как указано ниже.Атрибуты:

npreg — Количество беременности
glucose  — Концентрация глюкозы в плазме
bp — Кровяное давление
skin — Толщина кожи трицепса
bmi — Индекс массы тела
ped — Функция родословной диабета
age — Возраст
income  — Доход

Шаг 2:

Теперь, как только у нас появились данные, нам необходимо очистить и подготовить их для анализа.
Эти данные имеют множество несоответствий, таких как отсутствующие значения, пустые столбцы, неожиданные значения и неправильный формат данных, которые необходимо очистить.
Здесь мы организовали данные в одну таблицу под разными атрибутами, что делает ее более структурированной.
Давайте посмотрим на примеры ниже.

Очистка данных

Эти данные имеют много несоответствий.

В столбце npreg слово «one» написано словами, тогда как оно должно быть в числовой форме.
В столбце bp одно из значений — 6600, что невозможно (по крайней мере для людей), поскольку bp не может доходить до такого огромного значения.
Как вы можете видеть, столбец «income» пуст, в этом случае не имеет смысла прогнозировать диабет. Поэтому иметь его здесь избыточно и это нужно удалить из таблицы.
Таким образом, мы очистим и обработаем данные, удалив выбросы, заполнив нулевые значения и нормализуя типы данных. Если вы помните, это наш второй этап, который представляет собой предварительную обработку данных.
Наконец, мы получаем чистые данные, как показано ниже, которые можно использовать для анализа.

Очищенные данные

Шаг 3:

Теперь давайте сделаем некоторый анализ, как обсуждалось ранее в Фазе 3.

Сначала мы загрузим данные в аналитическую песочницу и применим к ней различные статистические функции. Например, R имеет такие функции, как describe, которое дает нам количество отсутствующих значений и уникальных значений. Мы также можем использовать summary функцию, которая даст нам статистическую информацию, такую как средние, медианные, диапазонные, минимальные и максимальные значения.
Затем мы используем методы визуализации, такие как гистограммы, линейные графики, полевые диаграммы (histograms, line graphs, box plots), чтобы получить представление о распределении данных.

Data Science визуализация

Шаг 4:

Теперь, основываясь на представлениях, полученных на предыдущем шаге, наилучшим образом подходит для этой проблемы — дерево решений (decision tree).

Поскольку у нас уже есть основные атрибуты для анализа, такие как npreg, bmi и т. Д., Поэтому мы будем использовать метод обучения с учителем для создания модели.
Кроме того, мы использовали дерево решений, потому что оно учитывает все атрибуты за один раз, например, те, которые имеют линейную связь, а также те, которые имеют нелинейную взаимосвязь. В нашем случае мы имеем линейную зависимость между npreg и age, тогда как существует нелинейная связь между npreg и ped.
Модели дерева решений очень надежны, так как мы можем использовать различную комбинацию атрибутов для создания различных деревьев, а затем, наконец, реализовать ту, которая имеет максимальную эффективность.
Давайте посмотрим на наше дерево решений.

Дерево решений

Здесь самым важным параметром является уровень глюкозы, поэтому это наш корневой узел. Теперь текущий узел и его значение определяют следующий важный параметр. Это продолжается до тех пор, пока мы не получим результат в терминах pos или neg. Pos означает, что тенденция к диабету является положительной, а neg отрицательной.

Шаг 5:

На этом этапе мы проведем небольшой пилотный проект, чтобы проверить, соответствуют ли между собой  наши результаты. Мы также будем искать ограничения производительности, если таковые имеются. Если результаты неточны, нам нужно перепланировать и перестроить модель.

Шаг 6:

Как только мы выполним проект успешно, мы будем делиться результатами для полного развертывания.

Data Scientist’у проще сказать, чем сделать. Итак, давайте посмотрим, что вам нужно, чтобы быть им. Data Science требует навыков в основном из трех основных областей, как показано ниже.

Data Science умения и навыки

Как вы можете видеть на приведенном выше графике, вам нужно приобрести различные умения и навыки. Вы должны хорошо разбираться в статистике и математике для анализа и визуализации данных.

«Самая сексуальная профессия»

Как написал несколько лет назад журнал Harvard Business Review: «Data Scientist — самая сексуальная профессия XXI века».

В статье рассказывалось о Джонатане Голдмане, физике из Стэнфорда, который устроившись на работу в социальную сеть LinkedIn, занялся чем-то странным и непонятным. Пока команда разработчиков ломает голову над тем, как модернизировать сайт и справиться с наплывом посетителей, Голдман строит прогностическую модель, которая подсказывает владельцу аккаунта LinkedIn, кто еще из пользователей сайта может оказаться его знакомым.

С тех пор профессия Data Scientist не стала менее сексуальной, скорее наоборот. В 2016 году она возглавила кадровой компании Glassdoor. Не будем подробно останавливаться на том, почему сегодня эта профессия считается одной из самых высокооплачиваемых, привлекательных и перспективных в мире. Отметим лишь, что число вакансий в этом направлении продолжает расти по экспоненте. Согласно прогнозам McKinsey Global Institute, к 2018 году в одних только США понадобится дополнительно порядка 140-190 тысяч специалистов по работе с данными.

Неудивительно, что сегодня так много желающих  освоить эту профессию. Давайте разберемся, кто же такой Data Scientist и какими навыками и знаниями он должен обладать.

Что мне нравится в моей работе

Я работаю в «Тинькофф» уже три с половиной года. В нашей компании много задач для сайентистов и почти нет ограничений по развитию. Наука о данных — достаточно универсальная область

По сути тебе не важно какими данными ты занимаешься: о торговле продуктами или о поведении пользователей в интернете. Для всех задач есть одинаковая база: математика и программирование

Зная базовые вещи уже можно углубляться в конкретные области, например, компьютерное зрение или обработку естественного языка.

Большинство задач в индустрии довольно стандартные, они ориентированы прежде всего на бизнес-результат. Поэтому в какой-то момент каждому специалисту хочется начать делать что-то свое параллельно основной работе. Я, например, хотел бы привнести что-то новое в open-source (программы и технологии для разработчиков), но пока своих значимых кейсов нет.

Мне нравится создавать технологии, которые автоматизируют ручную работу. Например, известная в машинном обучении библиотека scikit-learn поделила профессию на «до» и «после»: у разработчиков появились инструменты для быстрой работы с алгоритмами ML.

Еще мне хотелось бы углубиться в другие области машинного обучения. Я занимаюсь временными рядами, обычно в этой специализации лучше работают классические модели. И хочу поглубже копнуть в Deep Learning — глубинное обучение, где нейросети способны решать очень сложные задачи. Именно в этой области сейчас происходят наиболее интересные в машинном обучении вещи.

Курс 

Полный курс по Data Science

Освойте востребованную профессию с нуля за 12 месяцев и станьте уверенным junior-специалистом.

• Индивидуальная поддержка менторов
• 10 проектов в портфолио
• Помощь в трудоустройстве 

Получить скидку Промокод “BLOG10” +5% скидки