Question 1

Отрасли применения Data Science

Accepted Answer

С помощью обучающих алгоритмов машинного обучения можно научить программы делать что угодно:

1. Предлагать дополнительные товары, которые пользователь купит с наибольшей вероятностью, на основе его поведения на сайте и покупок. Таким образом увеличивать продажи и прибыль бизнеса. Этому вы научитесь в модулях по рекомендательным системам.

2. Предсказывать события в клиентской базе. Таким образом можно заранее предпринять меры, которые сократят расходы или увеличат прибыль. Возьмем для примера страховую компанию, которая предоставляет услуги ДМС. Если она научит программу предсказывать, кто из клиентов в ближайшее время обратится за дорогостоящей медицинской услугой, то сможет предпринять меры, чтобы сократить расходы по ДМС. Например, позвонить клиенту и предложить ему проконсультироваться с хорошим врачом, чтобы не допустить развития болезни. Прогнозирование вы изучите в блоке «Введение в машинное обучение».

3. Формировать заказы на поставку для магазинов сети с учетом динамики продаж, сезона, прогноза погоды и других параметров. Таким образом не допускать, чтобы в торговых точках было затоваривание или нехватка товара. Построению таких моделей посвящены разделы курса по анализу временных рядов.

4. Сегментировать клиентов, чтобы делать им подходящие предложения. Возьмем для примера банк, который создал новый вид кредита. С помощью машинного обучения он может выявить в базе клиентов тех, кто вероятнее всего воспользуется таким кредитом. Решать такие задачи вы научитесь в блоке «Математика и углубленное машинное обучение».

5. Области применения машинного обучения и Python практически безграничны: от контроля качества товаров до диагностики оборудования на производстве, от продаж до аналитики, от повышения персонализации до аудита. Вы сможете использовать возможности алгоритмов практически в любой сфере. Проекты нашей учебной программы не ограничены какой-то определенной индустрией — вы сможете понять весь спектр применения анализа данных.

Question 2

Зачем это мне?

Accepted Answer

По версии кадрового агентства Glassdoor, профессия Data Scientist, напрямую связанная с машинным обучением, занимает первую строчку в рейтинге самых лучших профессий США.

Ценятся такие специалисты высоко. Журнал IncRussia пишет, что зарплата специалиста по машинному обучению составляет 130 000 ₽ — 300 000 ₽. Причина в том, что на рынке мало специалистов в области Data Science. Квалификация в этой области поможет вам совершить рывок в текущей работе или запуске собственного проекта.

Question 3

Что потребуется для успешного обучения﻿?

Accepted Answer

Ноутбук с установленным Python (мы дадим инструкцию и поможем с установкой). Около 8-10 часов в неделю и желание получить новые знания.

Question 4

Нужны ли мне знания в математике или других точных науках, чтобы изучать Data Science?

Accepted Answer

Нет, вам не понадобятся знания, выходящие за рамки школьной программы. Мы будем учить той математике, которая пригодится.

Если вы когда-то были знакомы с высшей математикой и статистикой, то вы сможете быстрее вспомнить материал.

Question 5

Нужно ли быть программистом, чтобы освоить Data Science?

Accepted Answer

Нет, не нужно. Мы научим вас программировать.

Question 6

Нужно ли знать английский?

Accepted Answer

Не обязательно. Знание языка — это, конечно, плюс, но выйти на хороший уровень по Data Science (уровня middle) и стать успешным специалистом можно и без него. Все наши учебные материалы на русском языке. Если вы можете читать на английском, это будет плюсом, но не является обязательным навыком.

Question 7

У меня не очень мощный компьютер. Я смогу заниматься?

Accepted Answer

Сможете, конечно! Для занятий не нужен мощный домашний компьютер или дорогая видеокарта. Достаточно компьютера с выходом в интернет. Мы научим вас использовать облачные технологии для вычислений.

Question 8

Сколько времени нужно будет уделять учебе? Я еще и работаю!

Accepted Answer

От 8 часов в неделю. Если уже есть опыт в этой сфере, то занятия и выполнение заданий займут меньше времени. Можно заниматься в удобном для вас графике.

Question 9

Какие еще курсы могут подойти?

Accepted Answer

Если вы хотите быстрее освоить Data Science с нуля и найти работу по новой профессии, то вам подойдет онлайн-буткемп «‎Data Scientist с нуля за 5 месяцев». Но если вы не готовы учиться в интенсивном формате буткемпа, вам подойдет курс «Data Science», где нужно уделять занятиям всего 8−10 часов в неделю.

А если вы хотите освоить Data Science с нуля до уровня ПРО с изучением продвинутой математики с самых азов, для вас — углубленный курс науки о данных «Data Scientist с нуля до PRO», разработанный совместно с академиком РАН из МГУ им. М. В. Ломоносова.

Question 10

Мне 15 лет. Я могу учиться у вас? Есть ли в Skillfactory возрастные ограничения в приеме студентов?

Accepted Answer

Мы разрабатываем курсы для людей старше 16 лет. Если вам еще не исполнилось 16, но есть желание попробовать IT и оценить свои силы, есть бесплатные мероприятия и материалы на странице. Вы сможете лучше сориентироваться в мире IT-профессий, понять, что интереснее и больше подходит, оценить сложность материала.

Question 11

В чем разница между Big Data и Data Science?

Accepted Answer

Вig Dаtа — пpeдмeтнaя oблacть, в которой работают c oгpoмными мaccивaми инфopмaции — сырых, неструктурированных данных.

Dаtа Sсiеnсе — этo более широкое понятие, нayкa o дaнных в целом. Специалисты работают с разными объемами данных — большими и малыми, анализируют как cтpyктypиpoвaнную, так и нecтpyктypиpoвaнную инфopмaцию.

Question 12

Какая зарплата у Data Scientist?

Accepted Answer

По данным hh.ru, средняя зарплата Data Scientist с опытом работы 1–3 года начинается от 180 000 ₽.

Question 13

Сколько нужно учиться на Data Scientist?

Accepted Answer

Обучение может длиться от двух месяцев до двух лет — это зависит от образовательного учреждения и полноты курса. Курс «Профессия Data Scientist» от Skillfactory рассчитан на 24 месяца. За это время вы освоите методы науки о данных, поймете, как строить и тестировать математические модели. Научитесь находить закономерности, составлять прогнозы и выявлять лучшие решения в разных сферах.
Выйдете на рынок подготовленным специалистом, а с помощью Центра карьеры сможете найти работу быстрее.

Question 14

Как начать карьеру в Data Science?

Accepted Answer

В программе курса «Профессия Data Scientist» от Skillfactory есть специальный  блок от Центра карьеры, где студенты учатся составлять резюме и готовятся к собеседованию с IT-рекрутерами и HR-менеджерами.

Data Scientist

Курс «Специалист по Data Science» с нуля

Кто такой Data Scientist

Как Data Science применяется в жизни

Распознавание кожных заболеваний

Алгоритм моделирования астероидов

Распознавание объектов для слабовидящих и слепых

Количество вакансий в Data Science выросло на 433% за 3 года

Вы получите реальный опыт

Модель распознавания жестов

Анализ и сортировка данных

Почему пора обучиться IT-профессии?

Устойчивость и независимость

Льготы и «плюшки»

Высокая востребованность

Доход в любой валюте

Новичок

Программист

Вам подойдет этот курс, если вы:

Аналитик

После наших курсов студенты в среднем зарабатывают 180 000 ₽

Кем вы станете

ML Engineer — Разработчик машинного обучения

CV Engineer — Специалист по компьютерному зрению

Начните путь в Data Science уже сейчас

Центр карьеры

Как изменилась жизнь студентов после обучения

Студенты рекомендуют нас

Эффективный формат онлайн-обучения

Занимайтесь в своем темпе

20% обучения — интересная и важная теория

80% обучения — практика в разных форматах

Менторы и координаторы помогут дойти до конца

Фокус на подготовке к трудоустройству