data scientist – перевод на русский с английского

Профессия «Data Scientist» от Нетологии

Курс от Netology обещает научить участников создавать и обучать прогностические модели с использованием алгоритмов машинного обучения и построения нейронных сетей. Программа подойдет:

• аналитики;
• разработчики;
• топ-менеджеры в сфере ИТ.

Обучение Data Scientist с возможностью трудоустройства проходит в формате онлайн-вебинаров и очных лекций в Москве. По результатам выдается диплом о профессиональной переподготовке.

На курсе вас будут ждать преподаватели из NVIDIA, Google и Яндекс Метрики.

В программу входят следующие курсы:

• Сбор и подготовка данных;
• SQL и поиск данных;
• Python и математика для анализа данных;
• Функциональный инжиниринг и предварительная обработка данных;
• построение модели;
• работа с заказчиком;
• рекомендовать системы;
• распознавание изображений; машинное зрение;
• обработка естественного языка (NLP).
• последний хакатон;
• написать задание.

Обратите внимание на следующее! Модуль машинного обучения проходит очно в кампусе в Москве.

Цена курса 200 000 рублей, при оплате в рассрочку 16 667 рублей в месяц.

В результате учащийся приобретает ряд ключевых навыков:

• собирать и подготавливать данные для обработки;
• создавать нейронные сети;
• генерировать тексты и изображения;
• создавать рекомендательные системы;
• выбирать, создавать и реализовывать алгоритмы под конкретные задачи и функции для аналитических и прогностических моделей.

Преимущества:

1. По окончанию курса построено и изготовлено:

• нейронная сеть;
• классификатор изображений;
• чат-бот для поиска рейсов;
• рекомендательные системы для музыкального и киносайта;
• мл проект готов к реализации.

Получение диплома о профессиональной переподготовке и сертификата о повышении квалификации Центр развития карьеры поможет с подготовкой и написанием резюме, подготовкой к собеседованию и поиском подходящих вакансий.

Обучение профессии Data Scientist с нуля от Skillfactory

Полный курс Data Science от Skillfactory также подходит для начинающих. Обещают обучить профессиям с нуля за 12 месяцев.

Обучение доступно из любой точки мира онлайн.

В программу входят курсы:

• Основы программирования на Python и Python для анализа разнообразных данных;
• Математика и статистика
• Практическое машинное обучение;
• Глубокое обучение и нейронные сети;
• Управление;
• Компьютерная инженерия.

Стоимость: 10 тысяч рублей в месяц (возможны различные скидки и акции).

Преимущества:

• наличие обучающих курсов;
• индивидуальная менторская поддержка;
• 10 реализованных проектов для профессионального портфолио;
• помощь в поиске работы;
• соревнования в Kaggle и хакатоны.

Как стать Data Scientist: где учиться?

Судя по имеющимся данным, исследователь — это еще достаточно новая профессия, и лишь немногие вузы могут ее освоить. Наука о данных доступна:

• в Университете прикладных наук на факультете информатики;
• в Московском физико-техническом институте на факультете инноваций и высоких технологий;
• Магистерские программы «Большие данные» на факультете информатики и технологий МГУ и СПбГУ.

Также существует ряд коммерческих и некоммерческих онлайн- и офлайн-курсов:

1. Курсы от Skillbox.
2. Курсы от нетологии.
3. Курсы от GeekBrains.
4. Техносфера Mail.Ru и факультет МГУ.
5. Технопарк Mail.Ru и МГТУ им. Бауманн.
6. Программа «Фабрика навыков.
7. Школа анализа данных Яндекса».
8. Курсы по анализу данных и машинному обучению на Coursera, Udacity, Stepic

Давайте подробнее рассмотрим некоторые из самых популярных онлайн-курсов.

Читайте также: 5 лучших онлайн-курсов дизайнеров: обучение бесплатно и платно

Дата-сайенс

Специалисты по данным — это люди, которые работают с большими данными: находят закономерности и делают на их основе полезные для своей компании выводы.

Например, мы управляющая компания магазина «Пятерочка». В некоторых районах у нас есть три открытых магазина. Мы можем попросить специалиста по анализу данных проанализировать транзакции в наших магазинах и предсказать, можно ли закрыть какую-либо из них, сохранив общий доход на том же уровне.

Или мы хотим открыть кофейню. У нас есть данные об общественном транспорте города, расположении кофеен в городе и стоимости аренды в разных домах. Мы можем попросить специалиста по данным предсказать, где в городе не хватает кофеен по отношению к пассажиропотоку.

Допустим, мы оператор мобильной связи. Мы хотим создать тариф «Молодой Иппожор» для юных любителей хайпа. Мы отдаем свою клиентскую базу и данные о поведении клиентов специалисту по данным, и он просчитывает для нас экономику будущего тарифа и потенциальный размер рынка, а также помогает выявить самых жадных до хайпа людей.

Иногда эти ребята помогают с управлением в компаниях: на основе данных пишут отчеты, в которых показывают слабые места в производстве и дают рекомендации, как их устранить. Или ответы на вопросы из серии «Почему наши менеджеры так мало продают?» или «Где должен стоять продавец-консультант, чтобы с ним чаще всего связывались?».

Как им стать

Образование обязательно для этой профессии. А учиться надо много, долго и досконально. Сначала нужно освоить азы математики, статистики и информатики, а потом уже изучать языки программирования, начинать лучше с Python.

В блоге Iklife.ru собраны лучшие курсы Python для начинающих и опытных программистов, которые будут полезны при освоении должности Data Scientist.

Я также рекомендую вам прочитать следующие книги:

• Брендан Тирни, Джон Келлехер Data Science
• Кирилл Еременко «Работа с данными во всех полях”
• Уэс МакКинни «Python и анализ данных”

Куда пойти учиться

Лучшее обучение — онлайн-обучение. Платформы Skillbox, Netology, GeekBrains, SkillFactory, ProductStar и Stepik предлагают свои собственные учебные пособия:

• Оккупация Ученый-компьютерщик
• Специалист по данным
• Наука о данных с нуля

Вы можете увидеть полный список курсов Data Scientist в нашем блоге.

Позвольте мне уточнить, что исследование не должно заканчиваться на этом. Data Scientist — это профессия, которая предполагает непрерывное обучение. Даже если вы уже работаете, необходимо периодически повышать свой уровень. К тому же выбор достаточно широк — это и онлайн-курсы, и тренинги, и конференции.

Чем занимаются и что делают Data Scientist?

В перечень того, что входит в обязанности специалиста по большим данным, в основном входят:

1. Сбор данных. Специалист ищет каналы, по которым может быть собрана необходимая информация, и изучает возможности ее получения из найденных источников.
2. Экспертиза. Данные валидируются, проверяются на аномалии, а слишком недостаточные значения, которые могут запутать последующий анализ, отсекаются.
3. Анализ. Ищите закономерности, изучайте их, подтверждайте гипотезы или опровергайте их, делайте выводы.
4. Визуализация. Представление результатов анализа в форме, понятной обычному человеку. Для этого используйте, например, графики и диаграммы.
5. Действие. Используйте результаты анализа и его выводы для оптимизации работы бизнеса. Принимайте решения о корректировках, таких как маркетинговая или финансовая стратегия, и увеличивайте объем финансирования для любого направления бизнеса в компании.

Для качественной работы необходимо знать:

• основы статистики и как использовать машинное обучение;
• базы данных mySQL и Postgres;
• Hadoop и MapReduce.
• технологии визуализации данных и отчетности;
• языки программирования SAS, Java (Hadoop), MapReduce, Python или R.

Интересный! Результаты работы дата-сайентиста могут быть самыми разнообразными: от создания системы рекомендаций по продуктам, основанной на поведении клиентов, до системы автономного вождения автомобиля. Конечно, все это начинается с Data Mining или сбора данных.

Кем можно работать в аналитических проектах?

Наличие специалиста по данным в аналитических проектах объясняется необходимостью организации и обработки матриц данных. Поэтому необходимые специалисты делятся на две группы:

• участвует в преобразовании данных;
• процессоры данных.

На уровне преобразования статистической информации свое место найдут специалисты ETL. Представители этой профессии занимаются преобразованием матриц неструктурированных данных в базу данных. Им предлагаются следующие должности:

• Data Engineer — гарантирует сохранность данных, их целостность и оптимальное расположение;
• разработчик базы данных — отвечает за поддержание работоспособности базы данных;
• архитектор базы данных — проектирует структуру хранения данных.

Специалисты уровня лечения отвечают за анализ информации, накопленной на предыдущем этапе. Это делается для того, чтобы получить подтверждение или опровержение своих гипотез, найти закономерности и использовать их в интересах компании. В эту группу входят должности:

• аналитик – занимается составлением прогнозов, анализом расчетов, проведением экспериментов;
• Специалист по данным — с помощью данных создает продукт, который будет полезен компании (это может быть, например, рекомендательная система);
• BI-специалист — визуализирует собранные матрицы и анализы, создает интерактивный дашборд;
• ML Engineer — отвечает за разработку и разработку продуктов, управляемых данными.

ML Engineer можно считать наиболее востребованным, так как у него больше всего возможностей трудоустройства. По сути, это специалист по разработке алгоритмов:

• нейронные сети;
• голосовые помощники;
• Распознавание объектов;
• ГАН;
• Черный ящик Ал.

Человек этой профессии будет востребован в сферах безопасности, маркетинга (прогнозирование спроса), где важны предиктивный анализ, распознавание объектов, анализ текста и другие вещи.

Компании по трудоустройству на должность Data Scientist можно разделить на три группы:

• крупные интернет-компании;
• запуск обработки данных;
• исследовательские организации.

Data Analyst

На основе собранных ранее данных аналитик оценивает текущую ситуацию и отвечает на вопросы «Почему это происходит сейчас?», «В чем причины?», «Хорошо ли работает продукт?», «Что мы можем сделать, чтобы избежать / добиться чего?».

Аналитик данных может прогнозировать тенденции, но основная задача — отслеживать, как менялась ситуация за определенный период времени. Для этого он должен глубоко разбираться в вычислениях и их взаимодействии друг с другом, знать язык программирования SQL для работы с базами данных, уметь визуализировать результаты своих исследований.

Рассмотрим его работу на примере музыкального стримингового сервиса. В обязанности аналитика входит, в том числе, отслеживание изменений показателей, связанных с поведением пользователей, удобством интерфейса и оценка успешности рекламных кампаний.

Сколько получает Data Scientist

Эта должность высокооплачиваемая. Даже у новичков в этой сфере зарплата может доходить до 70 000 рублей. Компьютерщик, проработавший на своем месте более 3-х лет, вполне реально может заработать от 200 000 рублей и выше.

Уровень дохода зависит от навыков, опыта работы, объема задач и функций, выполняемых специалистом. Если говорить о средних цифрах по России, то они колеблются в пределах 50 000–200 000 рублей.

В Москве зарплата Data Scientist начинается от 60 000 рублей. Можно найти вакансии с зарплатой от 500 000 руб.

В Петербурге цифры скромнее: от 50 до 300 тысяч рублей.

В регионах зарплаты находятся на уровне 50 000–200 000 рублей, но иногда встречаются предложения с оплатой 300 000–400 000 рублей.

Зарплата Data Scientist

Зарплата компьютерщика на рынке труда зависит в первую очередь от опыта работы и уровня квалификации. Кроме того, на рост заработной платы влияет то, что на рынке пока мало качественных кадров.

Так, по статистике сайта хабр, во второй половине 2019 года в России (точнее, в Москве) максимальный доход ученого по данным составил около 225 000 рублей в месяц. Подробнее в таблице.

Ориентировочная зарплата компьютерщиков во второй половине 2019 года:

42000	225 000	65 000 — 135 000	105 000
145 000	170 000	60 000 — 140 000	100 000

На заработную плату Data Scientist влияют:

• страна: в США зарплаты выше, чем в России, например; зарплата специалистов по данным достигает 9 936 000 рублей (138 000 долларов США) в год или 828 000 рублей в месяц, а у программистов средняя зарплата составляет 4 680 000 — 5 760 000 рублей (65 000 долларов США — 80,00 долларов США). СМИ проводили исследование каждый год в год;
• регион и город: в Москве доход привлекательнее, чем на периферии РФ;
• компания: Ozon теперь предлагает самые высокие зарплаты для IT-специалистов;
• способ оказания услуг: на фрилансе оплата может быть ниже.
• дополнительные знания в этой области, например, знание методов статистического анализа данных или построения математических моделей

Достоинства и недостатки профессии

Преимущества:

1. Профессия не просто востребована — специалистов остро не хватает.
2. Плата за высокие заслуги.
3. Есть чувство удовлетворения от осознания того, что ты приносишь пользу компании.
4. Позиция сопровождается постоянным профессиональным развитием.
5. Вы можете работать удаленно, а значит, совсем не обязательно искать работу в своем городе.

Минусы:

1. Профессия непростая и не каждый может ее освоить.
2. Специалист часто сталкивается с проблемой, которую невозможно решить традиционными и уже известными методами. Поэтому ему часто приходится разрабатывать что-то новое, чтобы добиться удовлетворительного результата.
3. Вы должны постоянно учиться, следить за инновациями и технологиями.

Какие знания и навыки нужны аналитику данных?

Отличительной чертой профессии является умение не только исследовать данные, но и умение делать правильные выводы из анализа и уметь доносить информацию до топ-менеджеров.

Основные необходимые навыки делятся на две группы:

• Хорошие навыки
• Мягкие навыки.

Идеально, когда специалист владеет и тем, и другим. Если в бизнес-проекте задействовано несколько должностей аналитика, навыки можно разделить на специальности. Так, навыки первой группы обязательны для самого дата-сайентиста, а soft skills нужны больше специалисту в конкретной области, анализирующему выводы первой.

Хорошие навыки:

• умение понять, чего хочет заказчик;
• знание различных видов отчетности и умение ее анализировать;
• технические навыки сбора, очистки, преобразования и визуализации данных;
• знание того, как интерпретировать данные и умение обосновывать выводы;
• умение разрабатывать требования к инструментам анализа и поддерживать их внедрение;
• опыт проведения A/B-тестов и подготовки анализов для принятия стратегических решений.

Мягкие навыки:

• знание основ математики и статистического анализа;
• развитое абстрактное мышление;
• умение создавать эскизы и прототипы;
• талант видеть физический смысл в цифрах и показателях;
• способность видеть причинно-следственные связи между событиями;
• развитый эмоциональный интеллект;
• коммуникативные навыки и умение формировать и подавать топовые рекомендации.

В зависимости от задач специальности аналитик должен владеть следующими техническими средствами:

1. Аналитик БИ:
   • инструменты для майнинга и OLAP: SAS, Knime, R, RapidMiner, Weka, частично Python;
   • инструменты BI: Tableu или Power BI, например.
2. Требуется аналитик данных и специалист по данным:
   • глубокие знания инструментов для майнинга;
   • интерактивные снаряды Zeppelin, Jupiter;
   • аналитические инструменты и библиотеки визуализации на Python и R.
3. Всем специалистам по данным:
   • электронные таблицы;
   • инструменты обработки данных и доступа к ним: SQL, СУБД, ETL и хранилище данных;
4. Специалист по данным и аналитик данных:
   • средства автоматизации;
   • библиотеки визуализации Python и R;
   • инструменты анализа с Python и R;
   • инструменты развертывания, такие как Airflow или Docker.

Что знают и умеют дата-сайентисты

Вот начальный список навыков, знаний и способностей, которые необходимы каждому специалисту по данным для начала работы.

Математическая логика, линейная алгебра и высшая математика. Без этого не получится построить модель, найти закономерности или предсказать что-то новое.

Есть те, кто говорит, что все это не нужно, а самое главное писать код и создавать красивые отчеты, но они лукавят. Чтобы обучить нейрон, вам нужны математика и формулы; чтобы найти закономерности в данных, вам нужны математика и статистика; создать отчет на основе большого разнообразия данных — ну вы поняли. Правила по математике.

Знание машинного обучения. Работа специалиста по данным заключается в анализе больших объемов данных, и сделать это вручную нереально. Чтобы упростить задачу, они оставляют ее компьютерам. Доверить такую ​​задачу — значит настроить готовую нейросеть или обучить свою. Программисту это доверить обычно нельзя — слишком много надо объяснять и проверять.

Программирование на Python и R. Мы уже писали, что Python — идеальный язык для машинного обучения и нейронных сетей. На нем можно быстро написать любую модель для первоначальной оценки гипотезы, поиска общих данных или простых анализов.

R — это язык программирования для статического анализа. Если вам нужно узнать, как зависят лайки страницы от количества просмотров или до какого места читатель обязательно пролистнет статью (чтобы поставить там баннер), R поможет вам. Но если вы не знаете математики, это не поможет.

R и статистика в действии. Картинка с Хабра.

Умение собирать и визуализировать данные. Не всем дата-сайентистам везет сразу получать готовые наборы данных для обработки. Чаще всего им приходится самим выяснять, где, откуда, как и сколько данных брать. Здесь им уже могут помочь обычные программисты — проанализировать сайт, загрузить большую базу данных или настроить сбор статистики на сервере.

Другим важным навыком в этой профессии является умение наглядно показать результаты работы. Что толку от графиков, если никто, кроме автора, не понимает, что там нарисовано? Задача специалиста по данным — представить данные в наглядном виде, чтобы зрителю было легче сделать нужный вывод.

Twitter ссылается на некоего Скотта Белла. Отчетливо видны несколько разных групп последователей, мало пересекающихся друг с другом. Это визуальное представление данных.

Требования к специалисту

Специалист по данным неразрывно связан с наукой о данных — наукой о данных. Он лежит на пересечении нескольких областей: математики, статистики, информатики и экономики. Поэтому специалисты должны понимать и интересоваться каждой из этих наук.

Кроме того, специалист по данным должен знать:

1. Язык программирования для написания кода. Наиболее распространенными являются SAS, R, Java, C++ и Python.
2. Базы данных MySQL и PostgreSQL.
3. Технологии и средства представления отчетов в графическом формате.
4. Алгоритмы машинного обучения и глубокого обучения, предназначенные для автоматизации повторяющихся процессов с использованием искусственного интеллекта.
5. Как подготовить данные и перевести их в практический формат.
6. Инструменты для работы с большими данными: Hadoop, MapReduce, Apache Hive, Apache Kafka, Apache Spark.
7. Как установить закономерности и увидеть логические связи в системе полученной информации.
8. Как разрабатывать эффективные бизнес-решения.
9. Как извлечь нужную информацию из различных источников.
10. Английский для чтения специальной литературы и общения с иностранными заказчиками.
11. Как успешно реализовать программу.
12. Сфера деятельности организации, в которой он работает.

Помимо аналитического и математического ума, специалист по данным также должен быть:

• промышленный
• настойчивый
• осторожно
• внимательный
• прилежный,
• целеустремленный
• социальное.

Хочу отметить, что гуманитариям будет крайне сложно достичь высот в этой профессии. Только при большом желании можно попытаться освоить этот путь.

Факультет «Искусственного интеллекта» в GeekBrains

Онлайн-университет от группы @mail.ru обещает обучать профессиям Data Science с нуля: достаточно школьного образования. Всего за 18 месяцев студенты подружатся с технологиями машинного обучения и нейронными сетями, научатся решать реальные бизнес-задачи. Компания предоставляет все ресурсы и инструменты, необходимые для работы и обучения, включая курс высшей математики, основанный на практических задачах.

Стоимость 12500 рублей в месяц. Возможна рассрочка.

Бонусы для новых учеников:

• доступ к базе обучающих семинаров и мастер-классов — GeekClub;
• специализированный курс английского языка для IT-специалистов.

По окончании курса кандидат получает диплом о профессиональной подготовке и сертификат об окончании курса информатики.

Будут доступны следующие профессии:

• Машинное обучение;
• Нейронные сети;
• Анализ матриц данных;
• Искусственный интеллект;
• Информатика.

Все обучение будет проходить в форме видеолекций, вебинаров и мастер-классов.

Интервью с продуктовым аналитиком сервиса «Где мои дети» Борисом Голдбиным

Борис Голдобин — продуктовый аналитик, специалист по данным сервиса «Хвор эр барна майн», который исследует путь пользователя. В своей работе он использует распространенные методы машинного обучения, генерации признаков, алгоритмы кластеризации, классификации и многое другое.

Он считает, что в России очень плохо понимают разницу между компьютерщиком, компьютерщиком и аналитиком, поэтому надо делать всего понемногу и называться аналитиком.

Кратко о компании «Где мои дети»:

«Где мои дети» — резидент Сколково, Технопарк Пермь, победитель Московского урбанистического форума, ТОП-1 в категории «Материнство и детство» в Google play, ТОП-5 в категории «Образование» в Appstore.

Какова востребованность и конкуренция в СНГ и Европе/США?

Сфера применения профиля достаточно широка, но многие российские и иностранные компании в той или иной степени используют анализ данных с помощью методов машинного обучения.

С каждым годом компании как в России, так и за рубежом все больше понимают необходимость анализа данных и прямую выгоду, которую они могут получить. Потихоньку приходит понимание, что с данными работают не только аналитики.

Стоит ли идти гуманитарию?

Само по себе деление на гуманитарии и математики очень странное. Понятно, что специальные знания статистики и программирования значительно облегчат путь к становлению экспертом.

Но сейчас есть много курсов и, главное, чемпионатов, где можно проверить свои силы и понять, как из цифр рождаются выводы, инсайты и деньги.

Обязательно ли профильное образование для работы Data Scientist?

Нет, но становится легче. Многие специалисты по данным имеют образование, связанное с математикой, физикой, строительством или экономикой.

Стоит понимать, что задачи решаются по-разному, и в тех, которые связаны с текстом, может помочь лингвистическая подготовка, которая на первый взгляд очень далека от машинного обучения.

Лучше западные компании рассматривать или в России также есть спрос?

Есть спрос и в России. Считаю, что нужно сравнивать предложения и задачи перед дата-сайентистом, в меньшей степени перед компаниями.

По идее, нужно понимать, насколько ваши профессиональные навыки совпадают с узкой сферой деятельности компании, какой уровень ответственности и свободы предполагается, наконец, какая зарплата предлагается и каковы ее перспективы.

Самые популярные ошибки на собеседованиях Data Scientist?

Практически все исследователи очень увлечены процессом, техническими аспектами и прочими узкоспециализированными нюансами. И они любят говорить об этом. При этом совершенно забывают, что познания менеджмента в этой области, мягко говоря, не сильны, и для руководства важнее, чтобы соискатель понимал задачи в связи с чем и зачем, а не как.

Для проверки технических навыков предусмотрены тестовые задания и портфолио. На собеседовании важнее показать свои soft skills и понимание процессов.

Что спрашивают на собеседовании и сложно ли устроиться?

Обычно дается тестовое задание, близкое к решаемому. Например, их могут попросить найти мошенничество или рассчитать кредитный рейтинг на основе данных, предоставленных компанией.

На собеседовании уже будет обсуждение задачи, используемой методики и других возможных вариантов решения проблемы. Часто есть несколько вопросов портфолио, а также вопросы с подзаголовками, чтобы узнать правду о мягких навыках кандидата и понять, насколько он соответствует ценностям компании.

В каких сферах деятельности будет наиболее востребован Data Scientist в ближайшие 10 лет?

• Финансовая сфера (торговые стратегии и их оптимизация);
• Банковское дело (кредитный скоринг, обнаружение мошенничества и т д.);
• Маркетинг (дипфейк: создание реалистичных копий голоса и изображения на основе данных реальных людей и распознавание таких фейков; таргетированные рассылки и персонализированные предложения на основе данных клиентов, а также оптимизация трафика);

Анализ продукта (предсказать и изменить поведение пользователей и заставить их покупать).

Контексты

Когда люди, пострадавшие от больших данных, не имеют возможности обратиться за помощью, результаты могут быть токсичными и далеко идущими, как продемонстрировала специалист по информатике Кэти О’Нил в своей недавней книге «Оружие математического разрушения» и далеко идущие. Это хорошо проиллюстрировано в новой книге Кэти О’Нил «Оружие математического поражения», написанной вымытым ученым.

По сути, это огромный набор данных, доступный любому ученому во всем мире. По сути, это огромный объем информации, доступный каждому ученому на планете.Ярким признаком является пренебрежение климатическими скептиками к фактическим данным в исследовании правительства Индии, которое используется для подрыва отчета МГЭИК и его безупречных полномочий ученому Сайеду Икбалу Хаснаину, источник тревожной цитаты МГЭИК о Гималаях, ученый МГЭИК Сайед Икбал Хаснейн, автор Тревожный прогноз Гималаев МГЭИК.

Бесплатный переводчик онлайн с английского на русский

Хотите общаться с собеседниками со всего мира, понимать, о чем поет Билли Айлиш, читать англоязычные страницы на русском языке? PROMT.One мгновенно переведет ваш текст с английского на русский и еще на 20+ языков.

Точный перевод с транскрипцией

С PROMT.One вы сможете насладиться точным переводом с английского на русский, а для слов и фраз посмотреть варианты английской транскрипции, произношения и перевода с примерами использования в разных контекстах. Бесплатный онлайн-переводчик PROMT.One — достойная альтернатива Google Translate и другим сервисам, обеспечивающим перевод с английского на русский и с русского на английский.

Нужно больше языков?

PROMT.One бесплатно переводит онлайн с английского на азербайджанский, арабский, греческий, иврит, испанский, итальянский, казахский, китайский, корейский, немецкий, португальский, татарский, турецкий, туркменский, узбекский, украинский, финский, французский, эстонский и японский языки.

Профессия «Data Scientist» от Skillbox

Курс от Skillbox рассчитан на 18 месяцев и подойдет как новичкам, так и тем, кто имеет опыт программирования и анализа. По сути, это 300 часов онлайн-занятий, которые большинство студентов проходят в среднем в год. В результате у вас есть возможность стать специалистом по анализу данных, алгоритмам машинного обучения и нейронным сетям.

Вы пройдете курс под руководством преподавателей Высшей школы экономики и поработаете с инженерами NVIDIA.

Обучение состоит из 8 курсов разной степени сложности, которые можно сравнить с годом практической работы:

1. Анализ данных. Два курса: начальный и средний.
2. Математика для информатики.
3. Общие знания программиста.
4. Статистика и теория вероятностей, математическая статистика и визуализация данных.
5. Машинное обучение. Два курса и уровня соответственно: начальный и средний уровень.
6. Английский для специалистов в области интернет-технологий.

В процессе вы освоите следующие инструменты: Jupyter; NumPy, R и Python, SciPy и другие.

Обучение состоит из самостоятельной работы и общения с преподавателями. Процесс включает в себя выполнение заданий, работу с наставником и, наконец, защиту диссертации.

Новые выпускники получают одну из двух специализаций:

• машинное обучение;
• эксперт в области анализа матриц данных.

Возможности программы:

• возможность выбора одной из двух специализаций во время обучения;
• практическая работа с реальными данными из различных сфер бизнеса;
• участие в школьном сообществе, поддержка учителей и обратная связь;
• учителей-практиков.

Цена: 135 000 р.(это 5900р в месяц или 3900р со скидкой).

Для жителей РФ есть возможность оплатить курс в рассрочку с отсрочкой начала платежа на 6 месяцев.

Компания гарантирует трудоустройство.

При приеме на работу все равно нужно будет показать решения нестандартных и сложных логических задач и ответить на необходимые вопросы.

Как правило, перед покупкой курса рекомендуем проконсультироваться с этой онлайн-школой и подробно узнать все условия.