Погрузитесь в аналитику данных и машинное обучение, выбрав направление, которое вам ближе. Оттачивайте навыки на реальных проектах и становитесь востребованным специалистом.
Новичкам
Нет необходимости в техническом образовании или опыте в IT.
С нуля освоите Python, SQL, научитесь собирать и анализировать данные, подтянете математику и статистику. Примените полученные знания на реальных задачах и уже через год сможете начать работать.
Программистам
Курс прокачает ваше аналитическое и алгоритмическое мышление. Вы научитесь выявлять потребности бизнеса, строить модели машинного обучения и применять Python для решения задач с данными. Пройдёте полный процесс от сбора данных до деплоя модели.
Начинающим аналитикам
Научитесь формулировать гипотезы и делать выводы на основе данных, писать эффективный код на Python и превращать сырые данные в полезную информацию для компании.
Будете обучать модели и прогнозировать результаты, улучшите свои навыки и увеличите скорость работы, что поможет вам в карьерном росте.
Аналитическое мышление
Разрабатывать планы решения проблем, выдвигать и проверять гипотезы, интерпретировать результаты и представлять их руководству.
Математика и статистика
Полные курсы по математике, теории вероятностей и статистике помогут вам вспомнить школьную программу и получить дополнительные знания, которые обычно преподают в вузах.
Извлечение данных
Чтение файлов различных форматов с помощью Python, написание запросов к API, получение, очистка и сохранение данных.
Понимание устройства баз данных и освоение SQL.
Аналитические модели
Строить воронки продаж для интернет-магазинов, проводить когортный анализ и предсказывать выручку компании.
Модели машинного обучения
Начнёте с простых моделей, постепенно разберётесь в алгоритмах и научитесь решать задачи регрессии, классификации и кластеризации.
Инструменты дата-сайентиста
Освоите Python, Git, визуализацию данных в Power BI. Будете уверенно работать с Jupyter Notebook и строить пайплайны в Airflow.
Первый уровень: базовая подготовка (5 месяцев)
Пробуете себя в роли аналитика и специалиста по машинному обучению. Получаете фундаментальные знания и навыки для освоения любого из направлений.
Второй уровень: специализация и трудоустройство (4 месяца)
Выбираете сферу для развития и углубляетесь в неё. Закрепляете знания на практике, решая задачи с реальными данными и участвуя в соревнованиях на Kaggle или командных проектах.
Через 9 месяцев после начала курса — трудоустройство на позицию junior.
Информация о курсе: стоимость — 3 839 ₽ / мес. в рассрочку на 36 месяцев, длительность курса - 80 часов теории, 450 часов практики
Особенности: добавите в своё портфолио 2 сильных проекта, получите сертификат об окончании курса, а также помощь в трудоустройстве.
Изучите основы Data Science и выберите своё направление: машинное обучение, анализ данных или дата-инженерию.
Навыки, которые вы приобретёте:
Извлечение данных из файлов, API и баз данных.
Работа с большими данными.
Проведение разведывательного анализа данных.
Формулирование и проверка гипотез.
Навыки ML-инженера: создание и внедрение моделей машинного обучения, оценка их качества.
Навыки Data-инженера: развертывание программной инфраструктуры для сбора, обработки и хранения данных, тестирование кода.
Программа обучения Data Science:
Основы Data Science.
Машинное обучение (по выбору).
Инженер данных (по выбору).
Аналитик данных (по выбору).
Итоговый проект.
Дополнительные курсы: основы математики, основы статистики и теории вероятностей, Git, развитие карьеры разработчика.
Информация о курсе: стоимость — в рассрочку - 9 000 ₽ / мес., длительность курса - 12 месяцев
Особенности: Бесплатный доступ к 3 модулям. До 9 проектов в портфолио, помощь в трудоустройстве.
Попробуйте свои силы в аналитике данных и машинном обучении, детально изучите интересующее вас направление. Практические навыки отточите на реальных проектах, став востребованным специалистом.
Кем вы станете после курса?
Специалист по машинному обучению:
Анализировать большие объёмы данных. Создавать модели для прогнозирования в бизнесе, медицине и промышленности. Обучать нейросети, разрабатывать аналитические системы и рекомендательные сервисы на основе алгоритмов машинного обучения. Продвигаться в областях обработки естественного языка и компьютерного зрения.
Аналитик данных:
Помогать бизнесу принимать обоснованные решения на основе данных. Собирать и анализировать информацию, выявлять аномалии в метриках. Находить закономерности, формулировать гипотезы и проверять их через моделирование. Визуализировать результаты работы с помощью графиков и диаграмм.
Первый уровень: Базовая подготовка. Введение в Data Science.
Второй уровень: Специализация и трудоустройство.
Специализация 1: Машинное обучение. Специализация 2: Дата-аналитик. Трудоустройство с поддержкой Центра карьеры.
Третий уровень: Повышение квалификации.
Специализация 1: Machine Learning PRO. Специализация 2: Data Analyst PRO.
Дополнительные курсы:
Основы статистики и теории вероятностей.
Основы математики для Data Science.
Информация о курсе: стоимость — в рассрочку на 36 месяцев - 6 936 ₽ / мес., длительность курса - 12 месяцев
Особенности: дипломы о профпереподготовке МИФИ и Skillfactory.
Основы Python: Работа с ключевыми конструкциями и структурами данных.
Рекомендательные системы: Применение алгоритмов для их создания.
Анализ данных: Использование библиотек Pandas, Seaborn, Matplotlib для анализа и предобработки данных.
Доступ к данным: Извлечение данных из веб-источников и по API.
Модели машинного обучения: Создание моделей для решения задач Data Science и оценка их эффективности.
Математический анализ: Применение методов математического анализа, линейной алгебры, статистики и теории вероятностей для обработки данных.
Платформы и сообщества: Работа с GitHub и Kaggle.
Временные ряды: Построение моделей на основе временных рядов.
Адаптационная неделя
Проектная работа
Выравнивающий курс по математике
SQL и базы данных
Программирование на Python
Высшая математика для машинного обучения
Менеджмент для наук о данных
Классическое машинное обучение
Глубокое обучение в науках о данных
Статистика и A/B тестирование
Проектная работа
Внедрение моделей машинного обучения
Проектный практикум: Групповой дипломный проект по задачам от партнеров.
Защита и презентация дипломных проектов.
Информация о курсе: стоимость —182 400 ₽ - 202 400 ₽ или рассрочка на 36 месяцев - от 5 333 ₽ / мес., длительность курса - 24 месяца
Особенности: возможность подобрать индивидуальный темп обучения. Добавите более 20 проектов в портфолио и получите диплом о профессиональной переподготовке.
Работа с базами данных:
Извлекать данные с помощью SQL, выгружать их в нужном формате, создавать и управлять собственными БД, работать с хранимыми процедурами и функциями.
Использование Python и библиотек:
Очищать и преобразовывать данные, проверять гипотезы, выявлять скрытые закономерности и визуализировать результаты.
Математика и статистика:
Освоите необходимые математические методы для решения задач машинного обучения и построения нейросетей.
Построение моделей машинного обучения:
Конструировать признаки, строить классические модели машинного обучения, анализировать временные ряды и создавать рекомендательные системы.
Обучение нейронных сетей:
Проверять гипотезы, строить многослойные нейронные сети, выявлять скрытые аномалии в данных.
Лидерство в Data-проектах:
Формулировать гипотезы, выявлять потребности, структурировать и визуализировать результаты, работать в команде и находить общий язык с заказчиком.
Погружение:
Изучите основы аналитического мышления, узнаете, откуда берутся данные, научитесь определять ключевые продуктовые метрики и создавать дашборды.
SQL, Python и Big Data:
Освоите ключевые навыки для старта в профессии Data Scientist и сможете искать работу на младшей позиции уже после этого этапа.
Deep Learning и нейронные сети:
Получите расширенные знания и научитесь работать с нейронными сетями. Повысите свою квалификацию до уровня middle, что позволит претендовать на большее количество вакансий.
Дипломный проект — ML-модель для решения профессиональных задач:
Выберите тему самостоятельно (например, прогнозирование продаж, распознавание объектов на фото или видео, анализ временных рядов или текста). Вам будет помогать дипломный руководитель, предусмотрены 4 индивидуальных консультации с экспертом.
Специализация на выбор (Продвинутый тариф):
Углубитесь в особенности работы с медицинскими и промышленными данными, решите типичные задачи для этих сфер. Специализированные навыки повысят вашу профессиональную ценность. Стажировка в компании «Северсталь.Диджитал» поможет получить полезный опыт в промышленном Data Science.
Информация о курсе: стоимость — 95 175 ₽ или рассрочка - 4 406 ₽ / мес.
Особенности: доступ к материалам курса на 3 года. Помощь в трудоустройстве. Сертификат по окончанию обучения.
Извлечение и подготовка данных: SQL
Основы программирования: Python
Построение моделей: Machine Learning
Глубокое обучение и обработка естественного языка: Нейронные сети и NLP
Создание рекомендаций: Рекомендательные системы
Заключительный проект и карьерная поддержка: Дипломная работа и помощь с трудоустройством.
Уверенное владение SQL
Работа с Python, Git, и GitLab
Проведение машинного обучения
Разработка рекомендательных систем
Построение аналитических систем
Уверенное использование искусственного интеллекта.
Информация о курсе: стоимость — 28 875 ₽ или рассрочка на 24 месяца - 1 203 ₽ / мес., длительность курса - 4 месяца
Особенности: Доступ в закрытое сообщество с вакансиями для выпускников. Безлимитный доступ к материалам курса и к учебной литературе, созданной экспертами. Официальное удостоверение о повышении квалификации.
Получите основные знания и навыки для успешной карьеры в Data Science. Вы научитесь:
Программа курса включает:
Введение в индустрию и карьерные перспективы
Обработка и анализ данных с помощью SQL
Программирование на Python
Работа с API
Основы математики
Data Science
Корпоративные финансы
Финансовые производные инструменты: фьючерсы и опционы
Стохастические процессы в финансах
Структурированные финансы.
Информация о курсе: стоимость — 14 990 ₽ - 36 000 ₽, длительность курса - 16 ак. ч. + 4 ак. ч. самостоятельно
Определять источники информации и формулировать требования к ним
Применять стандартный процесс CRISP-DM в своей организации
Подбирать команду для работы с Big Data
Выбирать инструменты для практической работы с данными
Использовать специализированные инструменты Excel, такие как «Пакет анализа данных» и «Тренды»
Применять методы «дерева решений»
Подбирать подходящие инструменты и методы для решения задач машинного обучения и взаимодействовать с разработчиками
Использовать методы классификации данных для машинного обучения
Подбирать тестовые и обучающие выборки для достижения лучших результатов анализа
Работать с инструментами nocode (на примере одного инструмента)
Организовывать реорганизацию компании для применения управления на основе Big Data.
Области применения Big Data. Типовые задачи
Сбор и подготовка данных. Методика CRISP-DM
Основы математической статистики и ANOVA. Надстройка Excel «Пакет анализа»
Прогнозирование продаж. Введение в машинное обучение. Корреляция и регрессионный анализ
Классификация и распознавание образов, видео, речи и текста. Нейронные сети и примеры их применения
Исследование социальных сетей и прогнозирование поведения пользователей. Социальные графы и деревья решений. Примеры применения
Продвинутые инструменты: глубокое машинное обучение, искусственный интеллект, нечеткие множества
Профориентация в Data Science. Выводы и рекомендации по организации работы команды.
Информация о курсе: стоимость — 112 000 ₽ - 228 000 ₽, длительность курса - 8 месяцев. Обучение Дата Сайнтист.
Введение в Python и анализ данных
Основные принципы Python
Предварительная обработка данных
Исследовательский анализ данных
Статистический анализ данных
Первый крупный проект
Вы освоите предварительное исследование данных, сформулируете и проверите гипотезы. Обнаружите закономерности в данных о продажах игр.
Линейные модели в области машинного обучения
Обучение с учителем: оценка качества модели
Второй крупный проект
Вы разработаете 2 модели машинного обучения и оцените их качество. Создадите пайплайн для упрощения процесса. Смоделируете коэффициент удовлетворенности сотрудников для помощи HR-отделу в прогнозировании текучести кадров.
Машинное обучение в сфере бизнеса
Основы SQL
Численные методы
Временные ряды
Машинное обучение для анализа текста
Компьютерное зрение
Обучение без учителя
Вы познакомитесь с еще одним методом машинного обучения, при котором система решает задачу без заранее размеченных данных, опираясь на их особенности и структуру. Изучите задачи кластеризации и выявления аномалий.
Итоговый проект
Вы подтвердите усвоение новой профессии. Уточните задачу клиента, пройдете все этапы анализа данных и машинного обучения. Теперь без учебных уроков и заданий — все как на реальной работе.
Дополнительный курс: Практика Python
Дополнительный курс: Теория вероятностей
Дополнительный курс: Практика SQL.
Информация о курсе: стоимость — 108 900 ₽, длительность курса - 8 месяцев
Вы освоите методы, инструменты и технологии, необходимые для обработки данных. Программа обучения включает вебинары, видеоуроки и практические задания.
Вам предстоит изучить следующие технологии:
Основы программирования на Python
Построение моделей машинного обучения
Работа с библиотеками NumPy и pandas
Визуализация данных с использованием matplotlib
Запросы SQL и работа с базами данных
Применение математики в обработке данных
Нейронные сети
Применение методов машинного обучения на практике
Планирование и проведение A/B-тестирования.
Информация о курсе: стоимость — 68 990 ₽, длительность курса - 3,5 месяца (70+ ак. часов)
По завершении курса вы сможете:
Эффективно выбирать и применять разнообразные алгоритмы машинного обучения в соответствии с поставленной задачей.
Обрабатывать и анализировать данные, проводя необходимую предобработку.
Использовать Python библиотеки для решения задач машинного обучения.
Понимать основные принципы и методы линейной алгебры, статистики и теории вероятностей, необходимые для понимания функционирования алгоритмов машинного обучения.
Решать задачи классификации, регрессии и кластеризации.
Применять методы регуляризации и оптимизации для улучшения качества моделей.
Применять ансамблевые методы для повышения точности моделей.
Работать с изображениями и применять сверточные нейронные сети для задач компьютерного зрения.
Работать с нейронными сетями, использовать transfer learning и решать задачи обработки текста, в том числе с применением BERT и классических методов машинного обучения.
Информация о курсе: стоимость — разная, длительность курса - разная
Специалист по глубинному обучению (Deep Learning Engineer)
Вы овладеете основными и передовыми методами глубинного обучения в области обработки естественного языка (NLP) и приступите к развитию в перспективной области Глубинного Обучения.
Специалист по Анализу Данных
Специалист по Обработке Данных
и другие.
Информация о курсе: стоимость — 465 000 ₽, длительность курса - 18 месяцев
Изучение всех аспектов современного анализа данных: от основ программирования и дискретной математики до машинного обучения, прикладной статистики, Big Data и многого другого.
План обучения Дата Сайнс:
Применение Python для автоматизации и анализа данных
Обучение SQL
Изучение алгоритмов и структур данных
Освоение математики для анализа данных
Прикладная статистика в контексте машинного обучения
Основы машинного обучения
Практическое применение машинного обучения на платформе Spark
Введение в глубокое обучение
Решение прикладных задач анализа данных с онлайн-сопровождением преподавателя
Завершающий проект.
Информация о курсе: стоимость — 235 000 ₽, длительность курса - до 12 месяцев (8 ак.ч. в неделю)
Учебный план включает в себя следующие разделы:
Основы программирования на Python
Использование модулей для первичного анализа данных
Изучение функций и объектно-ориентированного программирования в Python
Введение в операционную систему Linux и систему контроля версий Git
Знакомство с модулями для выполнения задач машинного обучения
Изучение дискретной математики
Освоение математического анализа
Погружение в линейную алгебру и аналитическую геометрию
Ознакомление с теорией вероятностей
Изучение математической статистики и основ аналитики данных
Понимание принципов математических алгоритмов
Использование современных библиотек для анализа данных
Оценка качества моделей
Введение в основы работы с нейронными сетями.
Бесплатные курсы Data Science
Простым языком мы расскажем о работе аналитика, Data Science, искусственного интеллекта и нейронных сетей. Представим популярные профессии и инструменты, которыми пользуются специалисты.
Учебная программа включает в себя следующие этапы:
Основы науки о данных
Вы познакомитесь с концепциями больших данных, искусственного интеллекта, машинного обучения и Data Science. На примерах будет разобрано, какие задачи решаются с использованием данных.
Инструменты аналитиков
Вы изучите необходимые навыки для работы аналитика и узнаете о распространенных инструментах. Попробуете написать первый SQL-код, который является основным инструментом работы аналитиков.
Различия профессий в аналитике
На примерах будет рассмотрено, какие задачи выполняют аналитики, и вы сможете понять различия между профессиями и выбрать подходящее направление для себя.
Начало карьеры в аналитике
Вы определите уже имеющиеся у вас навыки и узнаете, какие необходимо приобрести в первую очередь. Поймете, как начать карьеру в области аналитики, даже если вы начинаете с нуля.
В списке вас ждет множество полезной информации о том, как войти в мир Data Science с самых начальных шагов. Мы расскажем, какие знания и умения требуются для того, чтобы стать Data Scientist, и как можно их получить.
Видеоматериалы будут полезны как для новичков в программировании, так и для тех, кто еще не имеет опыта в этой области. Мы продемонстрируем, какие языки программирования необходимо знать для работы в Data Science, и как начать программировать для тех, кто только начинает.
Видеоуроки включают в себя:
Обзор обучения в области Data Science
Процесс обучения модели машинного обучения
Основы языка программирования Python
Работа с компьютерными сетями
Основы анализа данных
и другие.
Курс предназначен для знакомства слушателей с основами машинного обучения, прежде всего для тех, кто только начинает свой путь в области Data Science.
Мы предоставим подробное изучение основных теоретических концепций, а также начнем знакомство с библиотеками Pandas и Scikit-learn, которые являются наиболее распространенными инструментами для анализа данных и машинного обучения с использованием языка программирования Python.
Вы ознакомитесь с процессами в области анализа данных, приобретете представление о машинном обучении и изучите модели данных для организации информации. Вас также научат извлекать знания и идеи из структурированных и неструктурированных данных, а также использовать научные методы, процессы, алгоритмы и системы, применяемые в анализе данных.
Если ищете, где учиться на Data Scientist в России, то посмотрите нашу подборку.
Сколько нужно времени чтобы освоить Data Science?
Время, необходимое для освоения Data Science, зависит от нескольких факторов, таких как ваш текущий уровень знаний, интенсивность обучения, цели и методы, которые вы используете:
Базовые знания (3-6 месяцев):
Математика и статистика: знание основ математического анализа, линейной алгебры и статистики является фундаментальным.
Программирование: владение Python или R, знание библиотек, таких как NumPy, pandas, matplotlib, seaborn.
Средний уровень (6-12 месяцев):
Машинное обучение: изучение алгоритмов машинного обучения, таких как линейная и логистическая регрессия, деревья решений, случайный лес, градиентный бустинг и нейронные сети.
Практика: работа с реальными данными, участие в конкурсах на платформах вроде Kaggle, выполнение учебных проектов.
Продвинутый уровень (1-2 года):
Глубокое обучение: освоение сложных методов глубокого обучения, таких как свёрточные нейронные сети, рекуррентные нейронные сети и генеративные модели.
Инструменты и технологии: знание инструментов, таких как TensorFlow, PyTorch, SQL, Hadoop, Spark.
Работа над крупными проектами: реализация проектов, решение сложных задач, участие в исследовательских работах.
Таким образом, для достижения уровня, достаточного для начала работы в Data Science, может потребоваться от одного до двух лет интенсивного обучения и практики. Для глубокого освоения и достижения уровня эксперта потребуется больше времени и опыта, возможно, несколько лет.
Можно ли стать Data Science без образования?
Да, можно стать специалистом по Data Science без формального образования. Изучите основы математики и статистики, освоив линейную алгебру и статистику, и выучите программирование на Python или R, включая библиотеки (NumPy, pandas, scikit-learn, TensorFlow). Пройдите онлайн-курсы, практикуйтесь на реальных данных через конкурсы на Kaggle и создавайте проекты, публикуя их на GitHub.
Какая зарплата у Дата Сайентиста?
Зарплата Data Scientist в России варьируется в зависимости от уровня опыта и региона. В Москве зарплаты Data Scientist могут быть следующими:
Junior: от 35 000 до 145 000 рублей в месяц
Middle: от 140 000 до 300 000 рублей в месяц
Senior: от 150 000 до 500 000 рублей в месяц
В Санкт-Петербурге ситуация схожая:
Junior: от 40 000 до 60 000 рублей в месяц
Middle: от 150 000 до 250 000 рублей в месяц
Senior: до 400 000 рублей в месяц
В других крупных городах России, таких как Новосибирск, Екатеринбург, Казань и Нижний Новгород, зарплаты несколько ниже, но всё же остаются довольно высокими для IT-специалистов:
Junior: от 50 000 до 100 000 рублей
Middle: от 100 000 до 250 000 рублей
Senior: до 400 000 рублей в месяц в зависимости от города
Средняя зарплата Data Scientist по России составляет около 200 000 рублей в месяц, но может доходить до 270 000 рублей в зависимости от региона и компании
Кому подойдет Дата Сайнс?
Дата Сайнс (Data Science) – это область, которая подойдет людям с различными интересами и навыками. Основные характеристики и навыки, которые могут помочь определить, кому подойдет работа в этой области, включают:
Интерес к данным и аналитике: если вам нравится работать с большими объемами данных, анализировать их и искать закономерности, Дата Сайнс может быть идеальной областью.
Навыки программирования: знание языков программирования, таких как Python, R или SQL, является важным для работы в Дата Сайнс. Те, кто любит кодировать и автоматизировать процессы, найдут здесь много возможностей.
Математический и статистический склад ума: Дата Сайнс требует хорошего понимания математики и статистики, так как эти дисциплины лежат в основе анализа данных и создания моделей.
Способность решать проблемы: Дата Сайнс включает в себя нахождение решений для сложных задач на основе анализа данных. Креативное мышление и способность разбираться в сложных проблемах — важные качества.
Коммуникационные навыки: способность четко и понятно передавать результаты анализа данных заинтересованным сторонам является ключевым навыком. Это поможет принимать информированные решения на основе ваших выводов.
Любовь к обучению: технологии и методы в Дата Сайнс постоянно развиваются. Готовность постоянно учиться и адаптироваться к новым инструментам и техникам – важное качество.
Внимание к деталям: работа с данными требует точности и внимательности, чтобы избежать ошибок в анализе и интерпретации данных.
Дата Сайнс может быть особенно интересен для людей с фоном в следующих областях:
Информатика и программирование
Математика и статистика
Экономика и бизнес-анализ
Естественные науки и инженерия
Если вы обладаете этими навыками и качествами или готовы их развивать, то Дата Сайнс может стать для вас перспективной и увлекательной карьерой.
Как выглядит работа Дата Сайентиста?
Работа дата-сайентиста (data scientist) включает в себя широкий спектр задач, связанных с анализом данных и разработкой моделей для решения бизнес-проблем. Вот основные этапы и аспекты работы дата-сайентиста:
Сбор данных:
Источники данных: определение и интеграция данных из различных источников, таких как базы данных, API, веб-сайты и др.
Очистка данных: обработка сырых данных, устранение пропусков, дубликатов и ошибок.
Исследовательский анализ данных (EDA):
Анализ и визуализация: первичный анализ данных для выявления закономерностей и аномалий, использование инструментов визуализации (например, matplotlib, seaborn).
Статистический анализ: применение методов статистики для проверки гипотез и оценки характеристик данных.
Моделирование:
Выбор модели: определение подходящих алгоритмов машинного обучения (регрессия, классификация, кластеризация и др.) для решения конкретных задач.
Обучение моделей: обучение моделей на обучающих данных, настройка гиперпараметров.
Оценка модели: оценка производительности моделей с использованием метрик (например, точность, F1-мера, ROC-AUC) и методов кросс-валидации.
Интерпретация и коммуникация результатов:
Отчеты и презентации: создание отчетов и презентаций для объяснения результатов анализа и рекомендаций на понятном языке для бизнеса.
Визуализация данных: представление данных и моделей в наглядной форме с помощью графиков и диаграмм.
Внедрение моделей:
Программирование и автоматизация: реализация моделей в продуктивной среде, автоматизация процессов анализа данных.
Мониторинг и поддержка: отслеживание производительности моделей после их внедрения и регулярное обновление.
Работа в команде:
Взаимодействие с бизнесом: понимание бизнес-требований и перевод их на язык данных.
Сотрудничество с разработчиками: работа с инженерами по данным (data engineers) для обеспечения инфраструктуры и обработка больших объемов данных.
Технологии и инструменты, используемые дата-сайентистами:
Языки программирования: Python, R.
Инструменты для анализа данных: Pandas, NumPy, SciPy.
Машинное обучение: Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch.
Базы данных: SQL, NoSQL (MongoDB).
Визуализация данных: Matplotlib, Seaborn, Plotly, Tableau.
Инструменты для управления проектами: Jupyter Notebook, Git.
Примеры задач дата-сайентиста:
Разработка модели прогнозирования спроса на продукты.
Анализ пользовательского поведения для улучшения клиентского опыта.
Классификация текстов и анализ тональности отзывов клиентов.
Оптимизация рекламных кампаний на основе данных.
Работа дата-сайентиста динамична и требует сочетания технических навыков, аналитического мышления и способности коммуницировать результаты с не-техническими специалистами.
