Как стать специалистом по изучению больших данных — представителем самой востребованной профессии в 2020 году

Стоп-стоп! Как это «востребованной»? Что это вообще за специалисты?

Только за последнюю неделю на российских хантинговых ресурсах появилось минимум полторы тысячи (1500 — это мы для «технарей») вакансий по поиску специалистов data science. Профессии этого класса стали самыми востребованными в 2020 году, а средний уровень окладов по этому профилю составляет 170 тысяч рублей в месяц. Но для многих даже само выражение data science все еще непонятно. Кажется, настало время просто и весело объяснить, как этот мир захватили специалисты по большим данным и как каждый из вас может им стать (причем может стать со скидкой: достаточно до 15 ноября пройти по этой ссылке, ввести промокод DATA и получить 45%скидки на обучение). Ну, поехали!

Раньше, когда человек слышал от другого про data science, то он либо похлопывал собеседника по плечу со словами «молодец, календари делаешь!», либо широко раскрывал глаза в ужасе, представляя перед собой божество, знающее все компьютерные программы и всю математику. Но мы живем в современном мире (говорят, у нас даже крепостных больше нет, хотя…), поэтому понимаем, что data science — это наука о данных, объединяющая в себе математику, информатику и системный анализ (последнее крайне важно для бизнеса).

Проще говоря, это система навыков, которые позволяют вам работать с большим количеством информации, структурируя ее не вручную, а при помощи написанных вами же программ. Создавая машинные модели, вы сможете управлять массивами данных, извлекать из них самое ценное, а также выявлять закономерности, которые смогут помочь вам в вашем деле.

Применение дата-наук максимально широкое: от медицины до ретейла.

Так что если вы в детстве мечтали быть доктором, но теряли сознание от цвета томатного сока или от фразы мамы «Сема, иди мозги покушай!», то сейчас вы легко можете посвятить себя той же медицине, только сидя за экраном своего ноутбука.

Дата-науками может заниматься любой человек, даже если он раньше считал себя в математике и в программировании полным нулем. Знание математики, конечно, даст вам стартовое преимущество при изучении data science, однако если вы чистый гуманитарий, это тоже не беда. Рынок преподавания наук о больших данных таков, что эксперты и тьюторы готовы обучать даже тех, кто изначально «не дружит» с цифрами. Важно лишь желание познавать новое и готовность менять свою парадигму мышления.

Выучиться data science с нуля легко и в России: существует ряд школ по изучению больших данных, среди выпускников которых — бывшие филологи, музыканты, врачи. Более того, система обучения построена таким образом, что уже через несколько месяцев после получения первых знаний вы сможете брать заказы на работу с большими объемами данных, а через некоторое время — и на разработку и внедрение машинных моделей. То есть уже через несколько месяцев вы начинаете и отбивать вложения в обучение, и зарабатывать деньги, даже на первом этапе большие, чем средние зарплаты по рынку.

То есть все-таки нужны будут математика и информатика? Это же скучно!

А вот и нет, отвечает автор на свой же вопрос в названии главки (пора бы ему уже хотя бы собаку завести от одиночества, что ли).

Data science предполагают изучение информатики и математики, но кто сказал, что это скучно? Это весело и увлекательно!

Рассмотрим это на примере обучения в школе SkillFactory, которая обучает профессии Data Scientist.

Интересные кейсы. В ходе занятий вам предлагают почувствовать себя в деловом костюме сотрудника большой компании, давая такие задания, которые попросили бы выполнить большие корпорации. Например, написать классификатор спама для крупной почтовой компании и обернуть его в сервис. Нетривиальные задачи помогут вам быстрее перестроиться на постижение знаний в новой профессии, ведь мало просто захотеть из бас-гитариста превратиться в Big Data Engineer — нужно, напомним, полностью поменять свое мышление.

Глубокие уроки. С помощью специалистов-тьюторов, экспертов-помощников и других людей, чей функционал пишется через дефис, вы на практике сможете закрепить теоретический материал, а также выработать совместные подходы к решению задач машинного и глубинного обучения.

Рабочие тренажеры. Благодаря специально разработанному тренажеру по машинному обучению вы сможете довести полученные навыки data science до автоматизма, а также разбираться в чужом коде (взламывать чужие кредитки вы не сможете, но об этом вы сможете прочитать в другой статье — статье 272 УК РФ).

Soft skills.Мало выучить программные коды и научиться их применять на практике, нужно еще уметь в хорошем смысле продавать свои навыки и учиться руководить большими проектами. К слову, в школе SkillFactory учат и этому (говорят, там еще учат конструировать T1000 и отправлять их в прошлое, но лично мы в 1995 году ни от одного грузовика на мопеде не уезжали).

Все это вы будете изучать в атмосфере дружелюбия и эмпатии, помноженной на достойный уровень компетенции.

Достаточно сказать, что курсы data science часто ведут разработчики крупных компаний вроде «Яндекс.Дзен» или знакомой большинству геймеров NVIDIA. Так что если это для вас аргумент, напомним: до 15 ноября все эти прелести доступны со скидкой 45%по промокоду DATA на сайте школы SkillFactory.

Пока я еще побаиваюсь и сомневаюсь. Это ведь надо ходить на полноценные пары?

В том-то и дело, что идти никуда не нужно! Чаще всего data science можно изучать онлайн, и значительная часть школ таким образом строит свой учебный процесс (например, SkillFactory — ровно из такого типа школ). Чаще всего все, что надо сделать, — это подать заявку на сайте школы, а затем расчистить планер на ближайшие 24 месяца.

После этого вас ждет несколько увлекательных занятий, во время которых вы погрузитесь вообще в другую жизнь (два семестра для получения базового уровня, а еще два — по конкретной специализации).

Вы получите знания о базах данных, математической статистике, Python и Linux, классических моделях машинного обучения, Data Engineering и работе с искусственным интеллектом и нейронными сетями. Звучит это специфически, но специалисты школы SkillFactory уверили нас (и мы им почему-то верим!), что чаще всего стоит только попробовать — и потом от этого магического мира больших данных человека уже не оторвать.

Обучение всегда при этом проходит не в вакууме: никто вас наедине с цифрами и базами данных не оставит. Все будет проходить при содействии экспертов, собственного тьютора, команды студентов-сокурсников, с которыми вы сможете общаться в специальных закрытых чатах. А в школе SkillFactory и вовсе есть карьерный центр: по окончании обучения вам всегда помогут составить резюме со всеми вашими прокачанными скиллами, а также отправить его в крупные компании.

И не просто крупные, а крупнейшие — такие как Билайн, Рамблер, Альфа-Банк, Ростелеком, Яндекс, Сбер, SkyEng и многие другие.

Строго говоря, если вы будете хорошо учиться, то получите подготовку не хуже, чем в крупных офлайн-вузах вроде Гарварда и Оксфорда: новое мышление, теоретическую и практическую базу и сообщество единомышленников, с которыми сможете горы свернуть (ну, или написать программу, чтобы она сама себя свернула). И чего уж там: обзаведетесь неплохими навыками для того, чтобы через год обучения получать по специальности от 120 тысяч рублей, через 2 года — от 170 тысяч рублей, а еще через 2 года — от 250 тысяч рублей в месяц.

Самое главное, что все это совершенно доступно по цене — и не только в Москве, но и в регионах. Более того, подчеркнем еще раз: в ближайшие дни это доступно по сниженной цене! Торопитесь: у школы SkillFactory скидка 45% на обучение доступна лишь до 15 ноября (проходите по ссылке и вводите промо-код DATA).

А вообще, даже если вы не хотите сейчас заниматься дата-науками, просто заходите на сайт SkillFactory — для себя. Там вы в специальных промороликах сможете увидеть, как устроен процесс обучения, получите при необходимости программу курса, сможете увидеть свое будущее резюме. А также с помощью специального калькулятора высчитать, каковы будут ваши годовые финансовые потери, если вы не получите навыки в data-science. Забава, скажем вам, не для слабонервных.

Просчитывайте свою жизнь с умом!

Алексей Иванов