Профессия Data Scientist

Кто такой Data Scientist

Эксперт в области Data Science занимается обработкой огромных массивов неструктурированных данных, превращая их в организованную и легко анализируемую информацию.

Data Scientist способен:

• Сделать прогнозы по рентабельности новых проектов;
• Оценить будущие тенденции спроса на товары и услуги;
• Совершенствовать алгоритмы рекомендаций в социальных сетях и цифровых сервисах;
• Разрабатывать устройства для автоматической диагностики здоровья;
• Оптимизировать управление транспортными потоками;
• Создавать системы распознавания лиц и другие интеллектуальные технологии.

Основываясь на методах Data Science, специалист разрабатывает и проверяет математические модели, выявляет закономерности, формирует прогнозы и предлагает эффективные решения для различных отраслей.

Кому подойдет обучение на курсе

• Новичкам: Курс ориентирован на тех, кто начинает знакомство с наукой о данных с абсолютного нуля. Вы освоите Python и SQL, получите фундаментальные знания по математике, статистике и теории вероятностей, отработаете навыки на практике и уже через год сможете претендовать на позиции в IT-сфере.
• Программистам: Вы расширите умения работы с моделями машинного обучения, научитесь анализировать данные на Python и углубите аналитическое мышление.
• Аналитикам: Получите навыки продвинутого анализа, автоматизации сбора данных, обучения моделей и прогнозирования, что поможет решать реальные бизнес-задачи.

Компетенции и инструменты после завершения курса

Технический арсенал:

• Python
• SQL
• Plotly
• Seaborn
• NumPy
• Pandas
• API-интерфейсы
• Matplotlib
• GitHub
• Kaggle
• Hadoop

Практические навыки:

• Проектирование алгоритмов с использованием базовых конструкций и структур данных на Python;
• Извлечение данных из веб-ресурсов и API;
• Визуализация информации при помощи библиотек Pandas и Matplotlib;
• Создание моделей классического и глубокого машинного обучения для решения задач Data Science;
• Оценка качества моделей вне зависимости от специфики задачи;
• Применение математического анализа, линейной алгебры, статистики и теории вероятностей для обработки информации;
• Построение математических и машинно-обучающих моделей с использованием временных рядов;
• Разработка алгоритмов для рекомендательных систем, от простых ассоциативных правил до сложных моделей;
• Специализация в областях ML, компьютерного зрения (CV) и обработки естественного языка (NLP) с применением современных методов;
• Трансформация бизнес-задач в технические решения и обратно;
• Внедрение и поддержка моделей в продакшн-среде с учетом выбранной специализации;
• Дополнительные умения в выбранной области: продвинутый SQL, углублённый Python, обучение с подкреплением (Reinforcement Learning) или Data Engineering.