Рейтинг школ аналитик данных

Обновлено: 05.07.2024

Аналитики — это специалисты, которые анализируют и обрабатывают данные, на их основе выдвигают гипотезы и предлагают рекомендации по оптимизации бизнес-процессов. Сбор и анализ данных помогает бизнесу разрабатывать рабочие стратегии развития и повышать эффективность рекламных кампаний.

Освоить профессию аналитика можно дистанционно — на курсах от ведущих онлайн-школ. Так вы сможете учиться из любой точки мира, совмещать учёбу с работой и формировать свой учебный график. Занятия ведут опытные преподаватели-эксперты, а не теоретики, и сами вы будете оттачивать навыки на практических занятиях и рабочих или учебных проектах.

Мы подобрали топ лучших онлайн-школ аналитики с кратким обзором курсов — смотрите и выбирайте.

Поможем вам стать бизнес-аналитиком и больше зарабатывать. Вы научитесь эффективно общаться с заказчиками, формулировать технические задания, улучшать и автоматизировать бизнес-процессы.

Аналитик данных

Станьте универсальным аналитиком, который сможет работать в любой сфере Изучите технологии и получите навыки, востребованные у работодателей

Здесь я рассмотрю ведущие программы Data Science-сертификации, входящие в список, собранный ресурсом Indeed. Из этого списка я выбрал четыре, которые кажутся мне наиболее достойными. Им и посвящён этот материал.

Google Certified Professional Data Engineer

Возможно, эта программа сертификации, которую я рассматриваю первой, кого-то удивит, так как она относится к сфере, отличной от Data Science. Но, несмотря на это, я уверен в том, что навыки и обязанности дата-инженера похожи на те, что характерны для дата-сайентистов. Ещё я думаю, что прохождение подобной сертификации может стать конкурентным преимуществом на рынке труда, так как дата-сайентист, получивший подобный сертификат, сможет эффективно работать не только в сфере науки о данных, но и в сфере инжиниринга данных.

Вот некоторые темы, знание которых проверяется на экзамене:

Технологии хранения данных, построение конвейеров данных. Специализированные инструменты — BigQuery, Dataflow, Apache Spark и Cloud Composer. Миграция хранилищ данных.

Инструменты наподобие Cloud Bigtable и Cloud SQL, анализ стоимости и производительности различных решений, очистка данных, трансформация и интеграция источников данных.

Использование предварительно построенных моделей, вроде Vision API и AutoML Vision, применение DialogFlow. Переобучение моделей с помощью AI Platform Prediction. Использование GPU, особенности задач регрессии и классификации, особенности обучения с учителем и без учителя, способы оценки качества моделей.

Безопасность, соответствие требованиям, связанным с шифрованием данных, переносимость приложений, использование Data Loss Prevention API и Cloud Monitoring.

Общие сведения об экзамене:

Длительность: 2 часа.
Стоимость: $200.
Язык: английский или японский.
Тип вопросов: вопросы с несколькими вариантами ответа.
Способ проведения: онлайн-экзамен или обычный экзамен с контролем хода экзамена.
Рекомендации: опыт работы с Google Cloud.

Google Data Machine Learning Engineer

Это — ещё одна программа сертификации, которую тоже нельзя назвать программой, нацеленной исключительно на Data Science. Она, скорее, направлена на достаточно узкую тему, находящуюся в пределах науки о данных. Речь идёт о машинном обучении. Многие дата-сайентисты могут настолько привыкнуть к работе в Jupyter Notebook (ведь именно этому учат на большинстве DS-курсов), что необходимость вывода моделей в продакшн, необходимость их развёртывания на веб-сайте или в мобильной среде может вызвать у них серьёзные сложности. Поэтому тем, кто работает в сфере Data Science, весьма полезно будет ознакомиться и с вопросами практического применения моделей, что расширит их кругозор и сделает их работу эффективнее.

Вот темы, которые поднимаются на экзамене:

Преобразование задач бизнеса в задачи машинного обучения с использованием инструментов наподобие AutoML. Определение типа задачи (например — задача классификации или кластеризации), выявление ключевых метрик качества модели.

Масштабирование решений с использованием инструментов наподобие Kubeflow, конструирование признаков, автоматизация, оркестрация, мониторинг.

Разведочный анализ данных, визуализация данных и получение статистических сведений о них, очистка и проверка наборов данных, создание учебных наборов данных, работа с отсутствующими значениями, со значениями, значительно отличающимися от других, с утечками данных.

Использование различных форматов данных для обучения моделей, в том числе — CSV, JSON, Apache Parquet. Применение баз данных. Знание специфических концепций наподобие настройки гиперпараметров и распределённого обучения моделей.

Проектирование обучающих конвейеров, использование платформ наподобие Cloud Compose и Apache Airflow.

Стратегии логирования моделей, переобучение моделей, оптимизация производительности моделей, оптимизация конвейеров машинного обучения.

Общие сведения об экзамене:

Длительность: 2 часа.
Стоимость: $200.
Язык: английский.
Тип вопросов: вопросы с несколькими вариантами ответа.
Способ проведения: онлайн-экзамен или обычный экзамен с контролем хода экзамена.

IBM Data Science Professional Certificate

Это — уже не просто программа сертификации. Тут речь идёт о наборе учебных курсов, на которых можно изучить то, что проверяется во время прохождения испытаний. Эта программа сертификации, в отличие от предыдущих, ориентирована исключительно на саму науку о данных. А это, безусловно, именно та тема, которая нам особенно интересна. Ещё одной ценной особенностью этой программы является тот факт, что она подготовлена IBM, а пройти её можно на платформе Coursera. Обе эти компании известны и имеют хорошую репутацию.

Вот — 10 курсов, которые входят в состав учебной программы:

Общие сведения о программе учебных курсов:

Способ проведения курсов: полностью дистанционно.
Уровень слушателей: начальный.
Расписание занятий: гибкое.
Длительность: обычно — 11 месяцев (это долго, но речь идёт не только о сертификации, но и об обучении).
Язык: английский — с субтитрами на английском, арабском, французском, португальском (европейский вариант), итальянском, вьетнамском, немецком, русском, испанском, персидском, турецком.

Microsoft Certified Azure Data Scientist Associate

Как видите, в этом обзоре представлены программы сертификации от ведущих игроков IT-рынка. В их число входит и Microsoft. Если поучиться, поработать, пройти тестирование в любой из подобных компаний — это может пойти на пользу карьере дата-сайентиста. Представленная здесь программа напоминает смесь тех программ, о которых мы говорили выше. Это, с одной стороны, сертификация, но с другой — перед сертификацией тут же можно и подучиться, либо самостоятельно и бесплатно, либо — с инструктором и за деньги.

Вот темы, которые поднимаются на экзамене:

Создание рабочей области Azure Machine Learning, управление данными, возможность выполнять вычисления для экспериментов, безопасность, управление доступом, настройка окружения разработки.

Создание моделей с помощью визуальных средств, запуск скриптов обучения моделей, создание метрик, работа с моделями.

Выбор модели развёртывания, развёртывание моделей как сервисов, управление моделями, создание конвейеров, публикация конвейеров в виде веб-сервисов, применение практик MLOps.

Использование средств интерпретации моделей, оценка справедливости моделей, учёт соображений приватности при работе с моделями.

Итоги

В итоге скажу, что если вы сможете пройти все вышеописанные программы сертификации — полагаю, что вы будете более чем готовы к работе дата-сайентиста. Эти сертификации направлены на проверку знаний по популярным платформам и инструментам, а также — на проверку навыков, связанных с практическим использованием моделей. В частности, речь идёт о работе с бизнес-задачами, об анализе данных, о моделировании, о создании и развёртывании моделей. Конечно, если вы попробуете найти работу в компании, проводящей сертификацию, наличие сертификата повысит ваши шансы на успех. Подбирая себе программу сертификации учитывайте то, что те, о которых шла тут речь, я, руководствуясь собственным видением ситуации, выбрал из списка программ с ресурса Indeed. Есть ещё множество подобных программ. Вам, вполне возможно, подойдёт что-то совсем другое.

Как вы посоветовали бы учиться и сертифицироваться тому, кто хочет работать в сфере Data Science?

Мой выбор!

Оптимальное соотношение цены и срока обучения! Всего за год вы станете настоящим профи в сфере Data Science! Заниматься можно в комфортном для себя темпе.

Data Scientist или специалист по анализу данных – достаточно востребованная профессия на рынке труда. Один из самых важных аспектов – высокий уровень дохода, предлагаемый кандидатам.

В статье я подробно расскажу вам о профессии и о том, где можно пройти обучение Data Scientist с нуля. Руководствуясь детальным описанием каждого курса и моим рейтингом, вы сможете выбрать для себя оптимальный вариант, устраивающий по цене обучения и его формату.

КТО ТАКОЙ DATA SCIENTIST?

Начнем с терминологии. Data Science – это работа с какими-либо объемными данными (Big Data). К таким данным, например, можно отнести запросы в поисковых системах, данные о погоде, спортивных соревнованиях за определенный промежуток времени.

Data Scientist – специалист, главной задачей которого является обработка данных, прогнозирование и построение алгоритмов для решения задач в бизнесе. В отличие от аналитика, Data Scientist рассматривает решение задач с технической точки зрения.

Для того, чтобы устроиться на работу и приносить пользу своей команде, Data Scientist должен знать следующее:

Азы программирования на Python и R;
Математическую логику, высшую математику и линейную алгебру;
Системы машинного обучения;
Базы данных и хранилища;
Структуры данных и алгоритмы построения модели.

Поскольку профессия относительно молодая, в большинстве компаний нет четкой должностной инструкции для специалиста. Главное – это результат: обработка данных с целью усовершенствования действующих бизнес-процессов и, как следствие их оптимизация.

СКОЛЬКО ПОЛУЧАЕТ DATA SCIENTIST?

Чем больше знает специалист, тем на больший оклад он может претендовать. В целом, если вы откроете тематический портал с вакансиями, то можете отметить для себя, что и начинающим специалистам готовы очень хорошо платить.

Заработная плата Data Scientist:

В Москве – от 150 до 300 тыс. руб.
Удаленная работа – от 150 до 250 тыс. руб.
Проектная работа – от 100 тыс. руб.

Обучение Data Scientist с нуля – это прекрасный шанс освоить новую профессию и выйти на новый уровень дохода. Ввиду молодости профессии, действительно грамотных специалистов очень мало, а количество компаний, нуждающихся в них, растет с каждым днем!

РЕЙТИНГ ЛУЧШИХ КУРСОВ DATA SCIENTIST

В этой таблице я собрал для вас лучшие онлайн курсы по Big Data. Ниже в подробностях расскажу о каждом из них.

Читайте также: