С помощью обучающих алгоритмов машинного обучения можно научить программы делать что угодно: 1. Предлагать дополнительные товары, которые пользователь купит с наибольшей вероятностью, на основе его поведения на сайте и покупок. Таким образом увеличивать продажи и прибыль бизнеса. 2. Предсказывать события в клиентской базе. Таким образом можно заранее предпринять меры, которые сократят расходы или увеличат прибыль. Возьмем к примеру страховую компанию, которая предоставляет услуги ДМС. Если она научит программу предсказывать, кто из клиентов в ближайшее время обратится за дорогостоящей медицинской услугой, то сможет предпринять меры, чтобы сократить расходы по ДМС. Например, позвонить клиенту и предложить ему проконсультироваться с хорошим врачом, чтобы не допустить развитие болезни. 3. Формировать заказы на поставку для магазинов сети с учетом динамики продаж, сезона, прогноза погоды и других параметров. Таким образом не допускать, чтобы в торговых точках было затоваривание или нехватка товара. 4. Сегментировать клиентов, чтобы делать им подходящие предложения. Возьмем к примеру банк, который создал новый вид кредита. С помощью машинного обучения он может выявить в базе клиентов тех, кто вероятнее всего воспользуется таким кредитом. 5. По факту, области применения машинного обучения и Python практически безграничны: от контроля качества товаров до диагностики оборудования на производстве, от продаж до аналитики, от повышения персонализации до аудита. Вы сможете использовать возможности алгоритмов практически в любой сфере.

По версии кадрового агентства Glassdoor, профессия Data Scientist, напрямую связанная с машинным обучением, занимает первую строчку в рейтинге самых лучших профессий Америки. Ценятся такие специалисты высоко. Журнал IncRussia пишет, что зарплата специалиста по машинному обучению составляет 130-300 тысяч рублей. Причина в том, что на рынке мало специалистов в области Data Science. Полученная квалификация в этой области поможет вам совершить рывок в текущей работе или запуске собственного проекта.

Ноутбук с установленным Python (мы дадим инструкцию и поможем с установкой). Около 6-8 часов в неделю и желание получить новые знания.

Путь Data Scientist — долгий и требует знаний математики, статистики, программирования и значительной практики. Вы пройдете от точки «я ничего не знаю» до точки «я решаю задачи в области Data Science и знаю, где это применить в работе и как развиваться дальше».

Можно учиться самостоятельно, просматривая бесплатные материалы в интернете. Но обычно это занимает много времени. Есть риск начать изучать что-то раньше, чем нужно, и это окажется слишком сложным. Без опытного наставника могут остаться пробелы в знаниях, что скажется на дальнейшей работе. Лучше получить образование в вузе или на специальных курсах — например, на полном курсе по Data Science от Skillfactory. Здесь вы обучитесь профессии с нуля: Использовать основные алгоритмические конструкции и структуры данных Python для проектирования алгоритмов Получать данные из веб-источников или по API Визуализировать данные с помощью Pandas, Matplotlib Создавать модели с помощью классического машинного обучения для решения задач Data Science (линейные модели, деревья решений, ансамблевые модели) Оценивать качество модели вне зависимости от задачи Применять методы математического анализа, линейной алгебры, статистики и теории вероятности для обработки данных Строить математические и ML модели с использованием временных рядов Применять алгоритмы для рекомендательных систем Интегрировать решение в продакшн и бизнес в целом Работать с Github и Kaggle.

Обучение может длиться от двух месяцев до двух лет — зависит от образовательного учреждения и полноты курса. Полный курс по Data Science от Skillfactory рассчитан на 13,5 месяцев (без учета каникул и праздников). За это время вы получите навыки уровня junior. Выйдете на рынок подготовленным специалистом, а с помощью Центра карьеры сможете найти работу быстрее.

Сколько зарабатывает Junior Data Scientist? По данным hh.ru, средняя зарплата Junior Data Scientist (опыт работы 1-3 года) начинается от 120 000 ₽.

Вы должны уметь: Использовать основные алгоритмические конструкции и структуры данных Python для проектирования алгоритмов Получать данные из веб-источников или по API Визуализировать данные с помощью Pandas, Matplotlib Создавать модели с помощью классического машинного обучения для решения задач Data Science (линейные модели, деревья решений, ансамблевые модели) Оценивать качество модели вне зависимости от задачи Применять методы математического анализа, линейной алгебры, статистики и теории вероятности для обработки данных Строить математические и ML модели с использованием временных рядов Применять алгоритмы для рекомендательных систем Интегрировать решение в продакшн и бизнес в целом Работать с Github и Kaggle.

Специалист по Data Science может найти работу в любой сфере: в розничной торговле, маркетинге, разработке продуктов, финансах и даже астрофизике. Он нужен в киберспорте, образовании и медицине. Потому что именно дата-сайентист применяет методы науки о данных (Data Science) для больших объемов информации, строит и тестирует математические модели поведения. Data Scientist работают в крупнейших компаниях, таких как Яндекс, Сбербанк, Ростелеком и РЖД.

Специалисты могут работать дата-аналитиками, BI-аналитиками, дата-сайентистами, дата-инженерами или ML-инженерами.

Если вы хотите быстрее освоить Data Science с нуля и найти работу по новой профессии, вам подойдет онлайн-буткемп «‎Data Scientist с нуля за 5 месяцев». А если хотите стать дата-сайентистом с нуля, а еще получить дополнительную специализацию на выбор (ML Engineer, CV Engineer или NLP Engineer), для вас — курс «Профессия Data Scientist». А освоить Data Science с нуля до уровня ПРО с изучением продвинутой математики с самых азов вы можете на углубленном курсе науки о данных «Data Scientist с нуля до PRO», разработанном совместно с академиком РАН из МГУ им. М. В. Ломоносова.

Мы разрабатываем курсы для людей старше 16 лет. Если вам еще не исполнилось 16, но есть желание попробовать IT и оценить свои силы, есть бесплатные мероприятия и материалы на странице. Вы сможете лучше сориентироваться в мире IT-профессий, понять, что интереснее и больше подходит, оценить сложность материала.

Мы стараемся гибко подходить к вашим потребностям. Поэтому учитываем обстоятельства и возвращаем стоимость обучения полностью или частично, когда это предусмотрено договором. Если вы передумали проходить курс или хотите оформить возврат по другой причине, позвоните на горячую линию — менеджер расскажет об условиях. Они также описаны в разделе 4 нашей оферты.