- поиску данных,
- извлечению данных,
- подготовке данных,
- организации правильного хранения данных,
- анализу данных,
- построению моделей прогнозирования.
- data engineer (инженер данных). Поиск, извлечение, подготовка, организация правильного хранения данных.
- data scientist, data analyst. Анализ данных
- machine learner. Построение моделей машинного и глубогоко обучения.
- Владеющий глубокими заниями теории вероятности (ТВ) и математической статистики (МС)
- Владеющий знаниями в области машинного обучения, обучения нейронных сетей
- Имеющий большой опыт программирования на Python и С++ (другие языки тоже используются на гораздо в большей
- Специалист, способный дать оценку по данным, выдвинуть и опровергнуть статистическую гипотезу
- Инженер, обладающий должной математической базой (прошедший курс высшей математики и, особенно важна, Линейная алгебра)
Профильных учебных заведений в России по данному направлению пока, к сожалению, нет. Для того, чтобы стать экспертом аналитических данных нужно обладать знаниями в области IT технологий и программирования, статистики и аналитики, математики. Лучше всего подойдет хороший технический ВУЗ с направлениями подготовки программистов.
Привет) Стать специалистом по Data Scientist помогают курсы по программированию. Если полностью с нуля обучаться, то отлично подойдёт курс в "Яндекс.Практикум". Скилбокс или Гикбрейнс примерно за ту же стоимость не предлагают обучения для новичков и на старте будет мега-сложно. Ещё одним преимуществом является "песочница", где можно обучаться и получать дополнительные скиллы по теме. В "Яндекс.Практикум" идёт бесплатная подготовка. Она там рассчитана примерно на 20 часов, но по факту займёт около 100 часов+конспекты и шпаргалки по вводным частям с объяснениями можно будет распечатать потом.
Но кроме курсов следует самостоятельно изучать тему DS и машинного обучения в целом. Возьми на вооружение IT-блоги в Ютубе и просматривай уроки. В рамках обучения изучишь Python и библиотеки, начиная от Pandas и Numpy и заканчивая теми что дял машинного обучения и компьютерного зрения.
За этим будущее, поэтому всё же советую попробовать, а отсталые дисциплины вроде информатики в ВУЗе или школе с Паскалем пора забыть
Направление очень перспективное! Хотелось бы получить больше знаний, хотя бы азы. Вот только меня лично пугает тот факт, что программирование будет сложно освоить. В те годы когда я училась в школе информатики не было совсем, в институте дисциплина "Информатика" была чисто номинальной. 99% группы вообще не понимали о чём это и зачем. Да, честно говоря, и преподавтелей хороших не было. Что касается прогнозов, то куда ж без них? Да и логистики хватает. Я учитель, который составляет расписание уроков, сопоставляю все данные и выстраиваю. Это примерно как высчитывать в столбик математические задания, причём под рукой калькулятор, но... ты тупо не умеешь им пользоваться:((((