Data Science, или наука о данных, объединяет работу с данными, статистику и машинное обучение для решения прикладных задач. Например, дата-сайентист может строить прогноз спроса или модель оттока клиентов. Для этого нужно понять задачу, проверить данные, выбрать способ решения и оценить, насколько результат пригоден для использования.

В подборке встречаются программы подготовки Data Scientist, курсы аналитики данных, обучение с выбором IT-специализации и MLOps. Они рассчитаны на разные цели. Начните с результата, который хотите получить, а затем сравнивайте содержание, практику и условия обучения.

• Начать с нуля. Ищите последовательную программу: основы Python и работы с данными, математика и статистика, затем машинное обучение. Проверьте, какие знания нужны до старта и есть ли задания для проверки начального уровня. Подготовительный модуль может входить в основной курс или проходиться отдельно.
• Перейти из аналитики или разработки. Сопоставьте программу со своими пробелами. Аналитику может понадобиться больше практики построения и оценки моделей, разработчику - статистики, исследования данных и проверки гипотез. Знакомство с Python само по себе не заменяет эти навыки.
• Углубить отдельное направление. Выбирайте специализацию под задачи: прогнозирование временных рядов, обработку текстов, компьютерное зрение или рекомендательные системы. Смотрите, заканчивается ли модуль самостоятельным проектом или даёт только обзор подходов.
• Сначала определиться с профессией. Программа с профориентацией позволяет познакомиться с несколькими направлениями. До оплаты выясните, предусмотрен ли в ней нужный вам трек Data Science, когда его выбирают и как этот выбор меняет срок и стоимость обучения.

Названия «Junior», «PRO» и «расширенный» не заменяют описание программы. Сравнивайте входные требования и итоговые задания: один курс начинается с основ, другой предполагает, что слушатель уже умеет программировать и работать с моделями.

• Аналитика данных. Если ваша цель - рассчитывать показатели, проверять бизнес-гипотезы и готовить отчёты, посмотрите курсы аналитики данных. Для выбора обучения ориентируйтесь на задачи программы: границы ролей аналитика и дата-сайентиста в компаниях могут различаться.
• Машинное обучение. Если нужна углублённая работа с алгоритмами и моделями, сравните курсы Machine Learning. Обязательно проверьте требования к Python, математике и предыдущему опыту.
• Инженерия данных. Для задач сбора данных из разных систем, построения хранилищ и процессов обработки подойдут курсы Data Engineering.
• MLOps. Это направление связано с развёртыванием, обновлением и мониторингом моделей. Его имеет смысл рассматривать, когда нужна работа с ML-системами в эксплуатации; стартовую подготовку следует сверить с требованиями конкретного курса.
• Использование готовых ИИ-инструментов. Если нужны генерация контента, работа с чат-ботами или автоматизация задач без разработки моделей, изучите соответствующие программы в каталоге курсов по нейросетям. В этом разделе есть разные направления, поэтому проверяйте содержание каждого предложения.

Отдельные курсы Python могут помочь освоить программирование. Чтобы подготовиться именно к Data Science, выбирайте задания на обработку данных и учитывайте, какие темы затем предстоит изучить: статистику, машинное обучение и оценку моделей.

Оценивайте программу по связи между темами и задачами. Для комплексной подготовки полезно проследить весь путь от исходных данных до обоснованного решения:

• Постановка задачи. Студент разбирается, какой результат нужен и по каким признакам можно оценить его пользу.
• Получение и подготовка данных. Использует SQL для запросов к базам данных, Python - для обработки и анализа; проверяет пропуски, дубли, ошибки и корректность объединения таблиц.
• Исследование данных. Применяет статистику, строит визуализации, проверяет предположения и объясняет найденные закономерности.
• Построение и оценка моделей. Выбирает подход к задаче, сравнивает решения, проверяет качество на данных, которые не использовались для обучения модели.
• Представление результата. Объясняет выводы, ошибки и ограничения решения так, чтобы их мог понять заказчик или коллега.

Нейросети, компьютерное зрение и обработка текстов могут быть отдельными специализациями. Для стартового курса важнее понятная база и практика по заявленным темам, чем длинный перечень технологий. Наличие библиотеки в списке инструментов ещё не показывает, сколько задач вы решите с её помощью.

Отдельно посмотрите, что означает модуль по ИИ. Использование помощника для написания кода, обучение собственных моделей и работа с готовой моделью через API дают разные навыки. Полезный критерий - сможете ли вы проверить полученный код и объяснить, почему решение работает.

Количество проектов стоит сравнивать вместе с их содержанием. Повторение готового ноутбука помогает освоить инструмент, а самостоятельный проект показывает, умеете ли вы выбирать подход и обосновывать результат. Узнайте, какие этапы работы студент выполняет сам и что получает в виде готового шаблона.

В примере итогового задания обратите внимание на следующие признаки:

• Есть понятная задача и объяснение, почему выбранная метрика подходит для её оценки.
• Модель сравнивают с простым базовым решением, чтобы показать пользу усложнения.
• Данные для обучения отделяют от проверки результата и разбирают утечки информации. Например, в прогнозе нельзя использовать сведения, которые появятся только после прогнозируемого события.
• Способ проверки соответствует данным: для прогноза во времени учитывают порядок наблюдений, а при повторяющихся объектах проверяют, не попал ли один объект одновременно в обучение и проверку.
• Студент анализирует ошибки и указывает условия, при которых выводам нельзя доверять.

Попросите пример проверки работы: наставник должен оценивать те стороны решения, которым посвящено обучение. Для проекта по машинному обучению важны не только запускающийся код, но и выбор данных, способ проверки модели и выводы. Уточните, можно ли исправить ошибки и получить повторный разбор.

Разделяйте самостоятельный доступ к материалам, занятия по расписанию и обучение с дедлайнами. Видеоуроки можно смотреть в удобное время, но сдача проектов и встречи с наставником могут быть привязаны к датам. Перед записью сопоставьте недельную нагрузку со своим графиком и проверьте условия переноса занятий или паузы.

Выясните, кто отвечает на разные вопросы: технический специалист помогает с платформой, куратор - с организацией, наставник - с содержанием работы. Наличие чата само по себе не означает индивидуальную проверку кода. Сравните срок ответа, формат консультаций, количество проверяемых работ и период доступа к поддержке.

Отзывы полезнее читать по конкретной программе и близкому вам стартовому уровню. Ищите описания нагрузки, проверки проектов и решения учебных трудностей. Рейтинг школы характеризует школу и не заменяет оценку содержания отдельного курса.

Сравнивайте полную цену одного и того же состава обучения. Небольшой ежемесячный платёж может быть рассчитан на срок, который дольше самого курса. Уточните общую сумму выплат, первоначальный взнос и условия оплаты. При подписке отдельно проверьте, сколько будет стоить весь предполагаемый период занятий.

В бюджет включайте обязательные дополнительные расходы, если они предусмотрены: подготовительный модуль, проверку проектов, продление доступа, вычислительные ресурсы, API и платные сервисы. Для тарифа с наставником выясните, какие консультации уже входят в цену.

На Сравни начните с подходящих по уровню и цели предложений, затем сопоставьте их проекты, обратную связь и итоговую стоимость. До оплаты проверьте условия выбранной программы и тарифа: расписание, доступ к материалам, документ об окончании и содержание карьерной поддержки.

Data Science в переводе с английского означает наука о данных. Данный раздел занимается изучением проблем анализа, обработки и представления данных в цифре. Здесь же применяются базы данных (их проектирование и разработка) и анализ больших данных. С 2010-х годов эта отрасль стала считаться самостоятельной, благодаря чему появилось такое понятие, как дата сайнтист (“ученый по данным”).

Ниже мы рассмотрели востребованность и специфику работы в этой области, а также сравнили длительность онлайн-курсов data science.

Data Scientist – это специалист, который работает в междисциплинарной области. Таким образом, его работа связана с анализом данных, программированием, а иногда даже маркетингом. Так как анализ может применяться в самых разных сферах, дата сайентист должен быть знаком со спецификой той сферы, в которой он проводит анализ. В его функционал входит:

• Общение с заказчиком. У заказчика специалист должен выяснить бизнес-задачу. Основываясь на ней он будет собирать, анализировать данные и строить решение.
• Сбор данных. Так, дата сайентист может собирать сведения о ЦА и конкурентах заказчика.
• Анализ данных. Часть данных специалист может проработать вручную, другую же часть при помощи автоматизированных инструментов анализа.
• Построение моделей. Дата сайентист должен уметь создавать модели машинного обучения, которые в дальнейшем помогут ему быстрее анализировать собранные данные.
• Обучение моделей. Специалист должен подготовить модель, настроить показатели для того, чтобы результат анализа получился объективным.
• Тестирование моделей. Специалист должен убедиться, что созданная им модель работает корректно и ее можно применять в работе.

Конечно, это далеко не весь список. Более подробную информацию вы сможете узнать на курсах для Data Scientist’ов.

Hard skills дата сайнтиста:

• Матанализ.
• Языки Python и SQL.
• Алгоритмы обработки.

Soft skills дата сайнтиста:

• Умение работать в команде.
• Усидчивость.
• Аналитический склад ума.

Во время онлайн-обучения data science c нуля вы сможете обучиться следующим навыкам:

• Работать в базах данных, например в SQL.
• Работать с большими данными и монетизировать их.
• Использовать Python для анализа данных.
• Применять в своей работе регрессионный анализ.
• Оптимизировать проверку данных на валидность, полноту и другие показатели.
• Строить нейронные сети и обучать их.
• Применять в работе техники машинного зрения.

Также в программу обучения часто входит блок по soft skills, где вы обучитесь эффективной коммуникации, публичным выступлениям, английскому для программистов и т.п.

Онлайн-школы предлагают самые разные курсы с разной длительностью в зависимости от начальных данных и желаемого результата. Так, обучение на курсе специалиста по data science с нуля до Junior от Skillbox займет 12 месяцев, а программа от Нетологии до уровня Middle продлится уже 20 месяцев.

При выборе курсов мы рекомендуем обращать внимание не только длительность и цену, но дополнительно ознакомиться с рейтингами школы и отзывами на курс в разных источниках.

В зависимости от опыта работы заработная плата Data Scientist может выглядеть следующим образом: 

• Джун: от от 40 до 70 тыс. руб.
• Мидл: от 70 до 100 тыс. руб.
• Сеньор: от 100 тыс. руб. и выше.

Средняя зарплата такого специалиста в России – около 240000 руб., в Москве – около 250000 руб.

Если вам повезет быстро найти работу сразу после обучения дата сайнс, то вы быстро окупите затраты на учебу!

Специалисты в области data science очень востребованы. На сегодняшний день такие сотрудники требуются во многих банках, транспортных компаниях, IT-компаниях, медицине, страховой сфере и т. п.

Карьерный путь такого специалиста может выглядеть следующим образом:

• Начинающий дата сайентист на фрилансе. Здесь начинающий специалист сможет получить первый небольшой опыт и собрать портфолио.
• Асисстент дата сайентиста. Получив первый самостоятельный практический опыт, дата сайентист может попытаться устроиться штатным сотрудником в IT-компанию, где ему с большей долей вероятности предложат данную должность.
• Штатный дата сайентист. Специалист с уровнем middle.
• Старший дата сайентист. Руководит специалистами с более низким уровнем, решает более масштабные задачи.

В качестве более высшей ступени дата сайентист может открыть собственную IT-компанию.

Обучиться data science с нуля самостоятельно будет очень трудно. Конечно, если вы никуда не торопитесь и у вас есть много времени на то, чтобы пытаться, вы могли бы изучать дата сайнс при помощи:

• Бесплатных курсов.
• Информации из открытого
• Книг.

Так вы, с одной стороны, сэкономите средства, но потратите гораздо больше времени.

У онлайн-обучения здесь есть ряд преимущество, и самым главным, кроме структурированной информации, является наличие обратной связи.