Data Science — очень трендовая тема. Специалиста в этой области, Data Scientist, уже назвали самой «сексуальной» профессией XXI века. Мы собрали полезные статьи, мастер-классы и онлайн-курсы, которые помогут вам самостоятельно разобраться в этой теме и составить собственное впечатление.
Взрыв data science
Почему data science вызывает такой интерес? Основная причина — это скрытая эффективность, которая содержится в данных. Любая компания собирает данные. И их анализ позволяет делать более совершенные продукты, привлекать больше целевых клиентов и удерживать их, усовершенствовать бизнес-процессы и многое другое.
Почему data science воспринимается как некая «волшебная пилюля»? Основной принцип состоит в том, что data science позволяет делать объективные выводы из имеющихся данных, свободные от предвзятости или предрассудков, свойственных для человека.
Спрос со стороны бизнеса рождает и большой спрос на специалистов. Только в США в ближайшие три года ожидается нехватка порядка 190 тысяч специалистов по данным. Интерес соискателей также не заставил себя ждать:
Кто такой Data Scientist?
Data scientist исследует данные, чтобы отыскать скрытые закономерности и делать прогнозы о том, как будут развиваться события в будущем. Data Scientist занимается математическими моделями, программированием и статистикой применительно к необходимой профессиональной области (финансы, банковское дело и т.д.), а также решением конкретных задач, как-то: распознавание мошеннических транзакций, набор генов, соответствующих определенной болезни, финансовые риски для компаний и проч.
Чтобы решать эти задачи такой специалист должен обладать знаниями и навыками в нескольких областях. Самые важные из них — это математика, программирование, а также понимание бизнеса и стратегии.
Какие специалисты работают с данными
Аналитик данных (Data Analyst) — работает с данными в структурированном виде из внутренних систем аналитики, помогает бизнесу суммировать и интерпретировать эти данные. Работает с Excel, SQL и внутренними системами аналитики. В SkillFactory открыт курс «Специализация Аналитик Данных»
Разработчик BI (Business Intelligence Developer) — занимается проектированием внутренних хранилищ данных, связыванием данных из различных систем, а также созданием дэшбордов и аналитических отчетов. Использует BI-системы (Oracle, IBM и другие), SQL, инструменты ETL и языки программирования.
Инженер по данным (Data Engineer) — занимается созданием и поддержкой инфраструктурой данных, в частности Big Data. Занимается сбором, хранением и управлением потоками данных в реальном времени. IT-специалист высочайшего уровня, работающий с кластерами серверов на Linux, облачными системами, такими системами обработки больших данных, как Hadoop, Spark и другие. В SkillFactory открыт курс «Специализация Data Engineer»
Специалист по данным (Data Scientist) — занимается интеллектуальным анализом структурированных и неструктурированных данных. Использует статистику, машинное обучение и продвинутые методы предиктивной аналитики для решения ключевых бизнес-задач. По сравнению с аналитиком данных, специалист по данным должен не только уметь анализировать полученную информацию, но и обладать отличными навыками программирования, уметь разрабатывать новые алгоритмы, обрабатывать большие объемы информации и иметь хорошее представление о той сфере, в которой он применяет свои знания.
Введение в Data Science и Big Data
«Специалист по большим данным: где учиться и куда пойти работать»
- В чем разница между Data Scientist и Data Engineer
- Где учиться: курсы, магистерские программы и др.
- Лайфхаки как найти работу
Подборка видео с неформальных встреч DataTalks на Youtube.
- Организатор: компания Wargaming
- Темы: как зарабатывать на данных и машинном обучении, визуализация данных
- Спикеры: специалисты по анализу данных, бизнес-аналитики
«Как данные изменят бизнес» (TED)
- Сжатое и яркое объяснение того, как данные полностью изменили бизнес-стратегию
- Спикер: вице-президент Boston Consulting Group Филип Эванс
- Есть расшифровка лекции на русском
Введение в искусственный интеллект и машинное обучение
Кто и зачем создает искусственный интеллект?
- Лекция Байрама Аннакова, основателя App-in-the-Air и Empatika
- Очень занимательное и наглядное описание того, как развивался искусственный интеллект
- Вторая лекция Байрама Аннакова
- Типы машинного обучения и методов создания искусственного интеллекта
- Множество кейсов и практических советов
Машинный интеллект и машинное обучение
- Лекция Андрея Себранта,директора по маркетингу сервисов Яндекса
- Увлекательное введение в тему с множеством ярких примеров
- Очень подробная и простая для понимания статья о том, как работают нейронные сети и Deep Learning
Подборка хороших курсов
- Практический курс по машинному обучению с менторской поддержкой
- Курс содержит полный обзор современных методов машинного обучения от простых моделей до работы с нейросетями и Big Data от опытного практика области
Онлайн-курс “Машинное обучение и анализ данных”
- Специализация Яндекса и МФТИ на Coursera на русском языке
- Полное введение в data science и машинное обучение на базе Python
- Теорию можно смотреть бесплатно, задания и сертификат — платные
- Интерактивное пошаговое изучение Data Science с фокусом на Python
- Обучение через практику: с самого начала работа с реальными данными и кодом
- 3 направления на выбор: Data Scientist, Data Analyst или Data Engineer
- Интерактивный онлайн-курс по Data Science с фокусом на R
- 66 курсов по машинному обучению, анализу данных и статистике
- Курс построен на решении практических задач
«Специализация Аналитик Данных»
- Специализация включает сквозной курс и тренажёры по инструментам для анализа данных.
- Срок обучения: 6 месяцев
Курс по математике для Data Science
- Курс содержит много практики, которая не ограничивается решением классических уравнений и абстрактных заданий.
- Бесплатное и ясное введение в математическую статистику для всех
- Легендарный курс основателя Coursera и одного из лучших специалистов по искусственному интеллекту Эндрю Ын (Andrew Ng)
- Этот курс можно считать индустриальным стандартом по введению в машинное обучение
- Добрый человек «перевел» задания на Python (в оригинале нужно все делать на Octave)
Курс по нейронным сетям и deep learning
- Курс от NVIDIA и SkillFactrory
- Комплексный курс по глубокому обучению на Python для начинающих
Видеозаписи лекций Школы анализа данных Яндекса
- Видеозаписи занятий легендарной Школы анализа данных Яндекса
- Курсы: машинное обучение, алгоритмы и структуры данных, параллельные вычисления, дискретный анализ и теория вероятности и др.
«10 онлайн-курсов по машинному обучению»
- Подборка удаленных образовательных программ, составленная проектом “Теплица социальных технологий”
- Любопытное введение в статистику на примере … котиков
- Вы получите знания об основах описательной статистики, дисперсионном и корреляционном анализе
- Фишка курса — наглядность (опять же картинки с котиками)
Онлайн-курс по Power BI от Needfordata
- Учит извлекать данные из разных файлов, баз данных и API
- Преобразовывать данные для удобного анализа
- Интерпретировать и визуализировать результаты анализа
Курс по Python для анализа данных
- Практический курс по Python для аналитиков с менторской поддержкой.
Онлайн-курс программирования на Python
- Курс от Высшей школы экономики
- Онлайн-курс по самому популярному языку программирования для data scientist’ов
Хорошие конференции и митапы
- Крупнейшая международная конференция, которая сегодня проводится в крупнейших технологических центрах, таких как Сан-Хосе,Нью-Йорк, Лондон и другие
- Все звезды и все новинки — здесь
- Кроме конференции проводятся воркшопы и обучение, возможно также онлайн-участие
- Одно из самых крупных и живых сообществ по анализу данных в рунете
- В основе — групповой чат Slack
- Здесь можно проконсультироваться, узнать о новых технологиях, найти работу и найти data scientist’а
- Группа, посвященная митапам по Data Science в Москве
- Анонсы встреч, лекций, мастер-классов, выступлений, обсуждений — все на тему Data Science
- Для людей, занимающихся и интересующихся анализом, визуализацией данных и майнингом
0 комментариев