02.03.2021

Мифы о Data Science: в чём вы заблуждались, размышляя о карьере в IT?

Сфера Data Science привлекает своей перспективностью и широтой применения, но не каждый решается в неё погрузиться. Зачастую желающие сменить квалификацию встречают массу оценок и мнений о тернистом пути в этой области, теряя уверенность в себе ещё до старта, — а зря. Предлагаем подборку наиболее популярных заблуждений о профессии, которые мешают сделать выбор.

Мифы о Data Science

Переход в профессию — это долгий процесс, который требует получения высшего образования по технической специальности

Как бы не так. Войти в Data Science может любой, в том числе человек без аналитических навыков. Конечно, знания по прикладной математике или опыт работы в программировании послужат бонусом, но их отсутствие не станет препятствием к освоению профессии. Оптимальный по времени и эффективности вариант обучения — прохождение онлайн-курса с комплексным освоением цифровой специальности.

Онлайн-школа Skillfactory имплементирует в свои курсы фундаментальное обучение, то есть в программу включены алгоритмы решения нестандартных задач, развитие soft skills, кодинг, выполнение проектов. В декабре школе стартует курс по Data Science, который рассчитан на 24 месяца. За это время вы приобретёте востребованные навыки по направлению и составите портфолио. А спустя год учёбы — получите все компетенции Junior-специалиста: разберётесь в базах данных и SQL, основах Linux и Python, освоите основные инструменты для анализа данных, такие как Pandas, Numpy, Matplotlib и Plotly. Программа следующего года будет зависеть от специализации (AL разработчик, ML разработчик, Big Data Engineer) и поднимет вас до уровня Middle.

Мифы о Data Science

Data Science требует столько компетенций, что на их получение уйдёт целая жизнь

Data Science действительно требует развития во многих направлениях: надо знать методы и средства интеллектуального анализа данных (Data Mining), глубоко понимать статистику, теорию вероятностей и дискретную математику, разбираться в отраслевой специфике данных. Однако при наличии фундамента знаний все эти компетенции будут нанизываться одна на другую. Поэтому не стоит думать, что, не овладев всем за первые годы обучения, вы окажетесь неконкурентоспособным. Data Science предполагает динамичное совершенствование скилов даже теми, кто уже собаку съел на анализе информации.

Курс Skillfactory по Data Science разрабатывался ведущими экспертами в этой области (NVIDIA, EORA). Они, как никто другой, знают, чего ждать от начинающего специалиста. Поэтому уроки построены таким образом: слушатели просматривают короткий ролик, читают текстовую выжимку по теме, а затем приступают к отработке на практике полученных навыков, не уделяя уйму часов вебинарам. А живые консультации с практикующими экспертами школы помогают разобраться со всеми спорными моментами во время обучения.

Мне придётся выполнять рутинные задачи ежедневно

К Data Science неприменима характеристика тривиального или рутинного занятия. В своей деятельности специалист ежедневно использует кросс-дисциплинарные знания, чтобы из существующих алгоритмов выбрать лучший для своего проекта. Причём почти всегда верное решение не приходит с первой попытки. Выясняя причины возникших сложностей, Data Scientist пробует снова и снова, чтобы прийти к нужному результату.

Мифы о Data Science

В Skillfactory каждый блок изучения сопровождается реальными кейсами от партнёров школы. Слушатели решают актуальные практические задачи по Data Science и в итоге получают git-репозиторий для потенциальных работодателей. К примеру, уже на первом году обучения вы выполните свой первый по-настоящему комплексный проект — разработаете модель, предсказывающую стоимость автомобиля.

Всеобщее увлечение Data Science приведёт к переизбытку специалистов в скором будущем

Спрос на специалистов по аналитике больших данных неуклонно растёт. При этом, несмотря на популярность профессии, по-прежнему ощущается дефицит кадров. Дело в том, что Data Science охватывает всё новые и новые бизнес-области, поэтому спрос на рынке труда стабильно превышает предложение. В банковской деятельности, медицине, биоинформатике, сельском хозяйстве, физических исследованиях — везде есть место анализу данных.

«На курсе «Профессия Data Scientist», существует карьерный центр, который помогает каждому окончившему курс трудоустроиться. В чём заключается помощь? Во-первых, IT-рекрутеры с опытом подбора Data Scientist сделают ревью резюме и дадут рекомендации по тому, как выгоднее всего презентовать себя и свои достижения. Кроме того, школа организует консультацию с IT-рекрутером, на которой можно и нужно задавать любые волнующие вопросы по трудоустройству. Наконец, ваше резюме будет направлено компаниям-партнёрам Skillfactory, которые всегда готовы принять в свои ряды грамотных начинающих специалистов. Среди них — NVIDIA, CISCO, «Рамблер», «Ростелеком» и «Сбербанк».

Смена профессии приведёт к потере в зарплате

IT-специальности отличаются от остальных тем, что даже в начале карьеры соискателю предлагают более высокую зарплату в сравнении с другими направлениями. Исследование Академии больших данных MADE и портала HH.ru относит специалистов по Data Science к одним из самых востребованных на рынке. Поэтому средняя зарплата, к примеру, Junior-специалиста по анализу данных составляет около 120 000 рублей, а сотрудника Middle-уровня — 170 000 рублей. Прокачивая свои знания, вы сможете рассчитывать на зарплату продвинутого Data Scientist (при опыте более 3 лет), которая, по оценкам популярных бирж труда, составляет более 250 000 рублей.

С 11 декабря каждый, кто выберет курс в SkillFactory, получает не только скидку 50% на обучение, но и подарки. А именно: микрокурс по созданию телеграмм-бота, гайд по написанию резюме и курс по Google Sheets 

Подробнее о курсе

Автор: Анна Седова

Источник: 4pda.ru

Поделиться ссылкой: