.svg)
Data Science — це наука про дані, мистецтво вилучення корисної інформації з великих обсягів даних. Фахівці у цій галузі займаються тим, що прогнозують події та допомагають бізнесу. Знайти себе спеціалісти з Data Science можуть у медичній галузі, фінансах, маркетингу, продажах. І цим переліком застосування знань із великих даних не обмежується. Скрізь, де є база даних, необхідність дослідження та аналізу ризиків фахівець з Data Science знайде собі місце.
Спеціальність Data science універсальна, і потреба в ній у бізнесу буде навіть за бурхливого розвитку штучного інтелекту. Якщо оберете цей фах, створите міцний фундамент на майбутнє для себе та родини, завжди зможете забезпечити добробут. А ще не потрібен диплом державного університету, достатньо курсів та навчальних магістерських програм. Навчання на магістратурі у сучасних навчальних закладах, що мають програми із практичним спрямуванням зробить із вас готового спеціаліста, потребу у якому відчуватимуть кращі державні установи та приватні компанії.
Що таке Data Science
Data science — це отримання певної інформації при обробці великої кількості даних. Наприклад, спеціаліст у цій області може розробити модель, яка передбачить наступні дії покупця, його уподобання та можливі покупки на основі даних про раніше придбані товари.
Де використовується Data Science
Де є багато даних, там і потрібні такі фахівці. Наші випускники, після проходження освітньої програми успішно працюють у сфері онлайн-комерції, у медицині, фінансах, телекомунікаціях, допомагають аналізувати соціальні тенденції, опрацьовувати дані опитувань тощо.
На 266% зросте попит на експертів Data Science & Analyticsв наступні 10 років за дослідженням CompTia.
Які існують цілі та завдання Data Science
Цілями та завданнями області data science є:
- збирання даних;
- обробка даних;
- проведення аналізу;
- складання та впровадження моделей.
Інструменти Data Science
У своїй роботі спеціаліст із Data Science використовує навички програмування, знання MySQL, PostgreSQL, MongoDB. Також працює з хмарними технологіями у Google Cloud.
Серед завдань, з якими працює фахівець, можуть бути наступні:
- прогнозування поведінки покупців;
- розробка рекомендацій з покращення;
- поліпшення користувацького досвіду при створенні додатків та ПЗ.
Вивчення Data Science завжди пов’язане з математикою та програмуванням. Також на заняттях студенти у доступній і цікавій формі дізнаються про принципи машинного навчання. Коли ви почнете працювати, буде необхідність у засвоєнні знань, пов’язаною саме із тою сферою, де ви застосовуєте Data Science. Наприклад, якщо компанія займається інтернет-торгівлею, необхідно розбиратися у ній та в маркетингу, якщо ж ви працюєте у продуктовій компанії, необхідно буде мати уявлення про розробку. Тому при освоєнні та застосуванні Data Science та машинного навчання необхідно бути гнучким та постійно готовим до розширення меж та взаємодії з іншими відділами компанії. І на цьому ми робимо акцент при викладанні нашого курсу.
Що робить фахівець з Data Science
Спеціаліст з Data Science сфокусований на побудові прогнозних моделей. Він передбачає тенденції, використовуючи поєднання знання статистики та машинного навчання. Його завданням є перетворення сухих наборів даних, цифр, фактів в інсайти для бізнесу. Цієї мети фахівець досягає шляхом збору, структуруванню, виділенню та синтезу даних.
Для нього важливо забезпечувати висновки та ухвалювати дії, засновані на зібраних даних. У своїй роботі фахівець використовує різні мови програмування — SAS, R і Python.
Які професії є у Data Science
- Data Analyst
- Data Engineer
- Data Scientist
- Machine Learning Engineer
Дата-аналітики відповідають за пошук корисної для бізнесу інформації у датасетах та за створення звітів.
Дата-інженери відповідають за створення та керування дата-пайплайнами. Їх зона відповідальності — екосистеми даних для бізнесу.
Дата-саєнтисти упорядковують та аналізують дані. Вони знаходять закономірності у великих обсягах даних із застосуванням мов програмування.
ML-інженери — це програмісти, у яких єдина зона відповідальності — це код.
Багато компаній не наймають окремо цих спеціалістів. Усі перелічені функції може виконувати одна людина.
Скільки платять Data Science
Зарплати в data science більші за середні в Україні. Ось що наводить сайт work.ua:
Медіана по Україні складає 30 000 грн. Проте цілком можна заробити і 60000-65000 грн. На ваш дохід впливатимуть скіли, досвід, розмір та масштаб компанії (міжнародні платять в цілому більше). Наші студенти по закінченню мають 10+ проєктів у портфоліо, тож показати буде що. Ви зможете продемонструвати реальні кейси. Це дуже круте підґрунтя на співбесіді, щоб виділитись серед інших кандидатів без досвіду.
Будуть чималі перспективи і за кордоном. zakordon.24tv.ua пише, що у Німеччині (на початок 2024 року) дохід спеціаліста з великих даних склав 62 000 євро на рік. У Швейцарії він може досягати 113 євро на рік. Враховуючи, що наш диплом визнають більше 50 країн, диктувати умови зможете ви, а не вам. Самостійно будете вирішувати, де працювати. Data science вакансії є і на біржах фрілансу, тому ви за бажання можете почуватися себе вільно у будь-якій країні світу. Особиста присутність в офісі стандартний робочий день потрібна не скрізь.
Вам залишилось зробити лише один важливий крок: поглянути, що пропонують ВУЗи, які програми, умови, можливості, атмосферу (це важливо!), викладацький склад та приступити до навчання.
Які навички та знання потрібні фахівцю з Data Science
Усі навички діляться на Hard skills (професійні: знання софту, мов, мов програмування, математичного аналізу і статистики тощо) та Soft skills (особисті та як командного гравця). Отже, зупинимось детально.
Hard skills
- Мови програмування SAS, R або Python.
- Дискретна математика, статистика і статистичний аналіз.
- Бази даних MySQL і Postgres.
- Фреймворк розподілених обчислень Hadoop MapReduce.
У data science навчання включає усі ці моменти. У нас воно розбите на блоки, отже, вивчення буде не побіжним, а детальним, закріпленим практичною складовою. Python Programming є основою, на якій будуються усі знання. Це — найпростіша мова програмування. На її вивчення на магістратурі виділяється 7 тижнів. Поглиблено наші студенти опановують алгоритми та структуру даних.
Soft skills
Спеціальність data science вимагає деяких софт-скілів, особистих навичок:
- критичне мислення;
- управління часом;
- прагнення до розвитку.
Ви маєте бути командним гравцем, вміти взаємодіяти з іншими підрозділами компанії. Також важливо бачити потреби бізнесу. Отже, бізнес-мислення є необхідним. Ви маєте бачити фінансову вигоду компанії, яку вона отримає після того, як ваша робота буде завершена.
Чи потрібна математика в Data Science
Насправді, вища математика не потрібна, щоб мати у цій професії успіх. Але основи статистики, теорії імовірностей знадобляться. Необхідна математика для data science вивчається у рамках курсів та магістерських програм, зокрема і у нас в Neoversity. Ви будете ознайомлені з математикою у необхідному для фахової діяльності обсязі.
Інсайти та відгуки про професію від Data Science-фахівців
Ділиться Андрій Лузан, Chief Analytics Officer AdConnect в appflame:
Привіт, мене звати Андрій Лузан, і я Chief Analytics Officer AdConnect в українській продуктовій IT-компанії appflame. Серед продуктів компанії — застосунки для знайомств Hily й Taimi та окремий напрям AdConnect, що спеціалізується на побудові платформ для спілкування.
Андрій отримав дві вищі освіти та зауважив, що пройшов шлях від стажера до керівника команди аналітиків. Зараз має у команді 10 фахівців. Вони відслідковують поведінку користувачів на платформах. Він поділився тим, що найважче у професії: буває так, що даних немає, а завдання вже є, вже є те питання, на яке треба відповісти. Тоді відповідальність з пошуку потрібних значень лежить на аналітику.
Також маємо думку з приводу професії:
Моя професія — Data Scientist, і я, Олександр Коваленко, працюю в цій галузі вже понад 7 років. За цей час я встиг взяти участь у численних проєктах, які охоплювали різноманітні сфери — від фінансів до медицини.
Data Science — це динамічна і багатогранна професія, яка поєднує в собі математику, статистику, програмування та бізнес-аналітику. Основна місія Data Scientist — виявляти закономірності в даних, які можуть допомогти бізнесу приймати більш обґрунтовані рішення. Це означає не просто працювати з великими обсягами інформації, а й розуміти, які саме дані є важливими, як їх аналізувати і як інтерпретувати отримані результати.
Працюючи в цій сфері, я зрозумів, що одна з головних якостей успішного Data Scientist — це вміння навчатися. Технології швидко розвиваються, і необхідно постійно підвищувати свою кваліфікацію, освоювати нові інструменти та підходи. Наприклад, я спеціалізуюсь на машинному навчанні, і, щоб залишатися в курсі нових розробок, я регулярно беру участь у конференціях і проходжу онлайн-курси.
Однак ця робота — не тільки про технічні навички. Важливо також мати добре розвинені комунікативні здібності, щоб пояснити складні концепції бізнес-користувачам і допомогти їм інтегрувати рішення на основі даних у повсякденну роботу. Вони допомагають мені керувати командою та отримувати найбільше користі від роботи з даними. Моя професія мені подобається, але я раджу молоді не чекати надто швидкого результату. Треба буде багато працювати, аналізувати і розбиратися індивідуально у кожному з проєктів. Ви будете зростати поступово, нарощувати власні скіли. І ніколи не відмовляйтеся від навчання програмуванню. Це дуже допомагає. І це — основа.
Де навчають та куди поступати на Data Science в Україні
Спеціальність data science можна опанувати кількома шляхами
- ВУЗи з Data Science фахом
Бакалаврат та магістратури з Data Science, математики, статистики надає фундаментальні знання. Ви отримуєте диплом, а не сертифікат.
- Онлайн-курси та платформи навчання
Існує безліч онлайн-курсів та платформ, які допоможуть вивчити програмування, статистику, машинне навчання.
- Участь у проєктах та хакатонах
Участь у хакатонах та проєктах допоможе отримати досвід у реальних умовах. Ви зможете на практиці опанувати найважливіші інструменти data science. Також врахуйте, що вам знадобиться нетворкінг у галузі, що сприятиме як розширенню знайомств у професійному колі, так і надасть можливість рекрутерам та першим особам компаній дізнатися про вас більше, як про спеціаліста.
Як розпочати кар'єру в Data Science з Neoversity
Почати слід з освіти та отримання диплому, який буде визнаний не лише в Україні. Наприклад, наш визнають 50+ країн, серед яких не лише європейські. Працюйте у США та Канаді!
Neoversity — це Європейська вища освіта в IT українською мовою. Вступ без ЄВІ/ЄФВВ, навчатися ви зможете онлайн, знаходячись у будь-якій країні світу.
Здобувайте ступінь Master of Science in Computer Science за спеціалізацією
DATA SCIENCE & DATA ANALYTICS без зайвої бюрократії та стресу! Зробіть 4 найпростіших кроки:
- Крок 1
Співбесіда з приймальною комісією
- Крок 2
Подача документів
- Крок 3
Зарахування в групу, видача студентського квитка
- Крок 4
Закриття набору 31 серпня.
Все, що потрібно — мотиваційний лист! Ніяких екзаменів. Якщо ви вмотивована людина, у вас все вийде!