Водночас є й інші data analyst вакансії підходи, поширені чи доцільні для вирішення деяких задач. Тут вам не обійтися без бібліотеки sklearn, яку я згадував у розділі «Інструменти». Scikit-learn часто використовують у підручниках і курсах з основ ML, бо вона надає високорівневий API.

Преимущества и недостатки в работе Data Scientist-а

Бо даних стає все більше, а інфраструктура для їх використання — дешевше, і окупність стає очевидною навіть динозаврам. Там ви дізнаєтеся, над чим тепер працюють інші дослідники даних в Україні, які є компанії, на чому вони спеціалізуються. Можливо, це допоможе вам визначитися, що саме ви хочете робити. Так ви можете познайомитися з іншими колегами й прилучитися до спільноти. З офлайнових курсів з Data Science мені відомі Hillel (м. Київ, викладач Олександр Коробов) і спільний курс від компаній ISD та SOLVVE (м. Дніпро, викладач Олексій Нідзельський). На мою думку, якість і програма курсу дуже залежать від того, хто викладає.

У нас есть классные рассылки!

Якщо говорити про гроші, то середня зарплата аналітика даних в Україні – $1500. Data Analyst – це фахівець, який працює з даними в інформаційних технологіях. Їхня робота полягає у зборі, аналізі та інтерпретації даних з різних джерел, щоб зробити висновки, які допоможуть компанії приймати кращі рішення. Крім того, на цьому курсі я зацікавився книжкою «Функціональне мистецтво» Альберто Каїро.

«Що повинен знати і вміти сучасний Data-аналітик»

Це певною мірою вже інтегрує вас у DS-спільноту. У вимогах до вакансій часто трапляється пункт «Володіння Excel». Зазвичай його використовують компанії так званої традиційної економіки — і для візуалізацій, і для демонстрації певної аналітики, і просто для зберігання певних даних. На моєму досвіді, у продуктовій команді Excel потрібен не дуже часто, але розуміння базових принципів роботи точно не завадить. Щоби бачити, як різні метрики «поводяться» в динаміці, інтерпретувати та сприймати зміни, аналітики користуються інструментами Tableau та Power BI. Однак Power BI є частиною інфраструктури від Microsoft, тому його зручно використовувати разом з іншими продуктами цієї компанії.

Хто такий Data Analyst та чим він займається?

Кілька років працював у маркетингу, а потім повернувся в IT. Дата-аналітика дозволяє мені найкраще використовувати отриманий досвід, технології та бізнес-знання. Ви праві, тут дійсно ні слова про Business Intelligence. Це тому, що Business Intelligence та Data Science вирішують різні завтдання. Якщо грубо узагальнити, то на мою думку BI — це більше про описову статистику та, напевно, трохи про статистичне висновування.

Плюси професії Data analyst

Після того як ми познайомилися з ролями дата-аналітика і дата-саєнтиста, стає зрозуміло, що хоча обидві професії і працюють з даними, у них різні підходи і задачі. Усе це, а також бази даних, аналіз даних та інші фундаментальні математичні дисципліни я опанував в університеті. Тоді в мене сформувалося чітке відчуття того, що після вивчення настільки абстрактних дисциплін, мені вдасться розібратися будь із чим у майбутньому.

У ній ви знайдете принципи й найліпші практики для створення виразних візуалізацій. Придбати цю книжку в українському перекладі можна у «Видавництва УКУ», якщо вона недоступна на сайті — напишіть їм на імейл, у моєму випадку це спрацювало. Ця книжка не обов’язкова для початківців, проте рекомендую її для збагачення професійних знань. Наприклад, якщо ви працюватимете з часовими рядами в трейдингу чи роздрібній торгівлі, вам варто ознайомитися з класичними методами аналізу часових рядів типу ARIMA. Інколи вони можуть бути досить ефективним рішенням бізнес-задачі.

• Тому розгляньмо й інші онлайнові курси, доступні в будь-який момент.
• У контексті ж українського IT можна знайти повно критичних історій про «войти в IT».
• Разом із топовим викладачем ти перетвориш свій хист у провідну ІТ-професію.
• Джун може починати з простіших речей, а попрацювавши 1-3 роки і з даними і моделями набереться досвіду і математику у вільний час прокачає.
• Це галузь для тих, хто хоче створювати щось нове, займатися дослідженнями та наукою.

Наприклад, дводенні курси Make math great again від Марії Королюк і Марії Дворяшиної або Data Science, Analytics and AI від Олександра Романка. У цій статті ви можете знайти показовий приклад, як вдале застосування математичної статистики допомогло втриматися в лідерах змагання на Kaggle. Data engineer (інженер даних) — відповідає за розробку та підтримку інфраструктури зберігання й обробки даних. Інженери даних також відповідають за забезпечення належної якості даних, їхню інтеграцію та забезпечення доступності для аналітиків та інших зацікавлених сторін. Data Engineering також охоплює розробку платформ і архітектур для обробки даних. Щоб розвиватися, потрібно читати профільні туторіали, статті, дивитися навчальні відео та слухати подкасти, а все це зазвичай англійською мовою.

І не факт, що ти його знайдеш або твоя гіпотеза виявиться правильною. Спеціальність не для тих, хто звик до швидких результатів. Бізнес збирає величезну кількість користувацьких, фінансових, маркетингових та операційних даних, щоб усі аспекти діяльності компанії можна було оцифрувати. Це допомагає ухвалювати рішення, оптимізувати процеси, знижувати витрати й отримувати більше прибутку.

Це галузь для тих, хто хоче створювати щось нове, займатися дослідженнями та наукою. Обидві спеціальності відкривають широкі перспективи в IT і пропонують безліч можливостей. Вибір залежить від твоїх навичок, бажань та інтересів. Вміння спілкуватися з людьми й робота в команді. Продуктові аналітики регулярно взаємодіють з іншими командами — наприклад, з аналітиками інших проєктів, розробниками, retention-командою тощо.

Проте з мого досвіду в продуктових компаніях грошова винагорода може бути дещо вищою за зазначену тут середню. Дата-аналітики працюють у компаніях, де рішення приймаються саме на основі даних. Data Scientist — це людина, яка працює з великими обсягами даних.

Він керує вимогами, впроваджує зміни та взаємодіє із зацікавленими сторонами (керівниками, клієнтами, Project-менеджерами, розробниками, тестувальниками тощо). Дата-аналітик збирає, опрацьовує та аналізує інформацію. Він знаходить закономірності, формулює і перевіряє гіпотези, готує звіти. Тобто бізнес-аналітик зосереджений на процесах, а Data Analyst – на даних.

Тим паче в DS і ML, де ще немає тотальної стандартизації і кожен викладає з огляду на власний досвід і здібності вчити інших людей. Проте чи доцільно вам витрачати час і заглиблюватися в ці теми, залежить від того, як ви бачите свою подальшу кар’єру. На цьому ж етапі я не хочу загострювати увагу на речах, специфічних для Computer Vision, NLP чи аналізу часових рядів. Пропоную сфокусуватися на навичках, якими слід володіти кожному початківцеві для пошуку роботи.

Data analyst – це курси для тих, хто любить цифри, вміє бачити зв’язки й робити висновки. Разом із топовим викладачем ти перетвориш свій хист у провідну ІТ-професію. Бізнес-аналітик може перейти в системний аналіз, вирости до IT-архітектора. Підписуйтесь на щотижневу розсилку від головної редакторки Happy Monday з підбіркою найцікавішого контенту тижня, новин та кар’єрних можливостей. Підписуючись на розсилку, ви погоджуєтесь з політикою конфіденційності та угодою користувача. З приводу Савенкова дійсно, в нього є і освіта фізика, дякую що виправили.

Робота в кращіх IT командах https://wizardsdev.com/