0 просмотров
Рейтинг статьи
1 звезда2 звезды3 звезды4 звезды5 звезд
Загрузка...

Data Science с нуля: SkillFactory поможет освоить самую востребованную IT-профессию 2020 года

Data Science: что это такое и как стать специалистом за 1 год

Многие слышали словосочетание Data Science, но понятия не имеют, что оно собой представляет. Сразу нужно отметить, что это не просто два умных иностранных слова, которые употребляются, где надо и нет. Data Science – это наука о работе с данными, которая в ближайшем будущем должна сделать революцию в мире программирования и бизнеса. И процесс изменения уже запущен, чему свидетельствует увеличение количества стартапов в сфере больших данных и искусственного интеллекта.

Стоит более детально разобраться в том, что собой представляет Data Science. Это наука о способах эффективного извлечения полезной информации из общего массива данных, которая тесно взаимосвязана с машинными обучением, наукой о мышлении и технологиями обработки больших данных или Big Data. При правильном обращении из них можно получить массу полезной информации, которая появилась за последние десятилетия.

реклама

реклама

Помощь нейросети в самообучении оказывают специалисты в области Data Science. Их профессия называется Data Scientist. Человек, который освоил её, является экспертом по аналитическим данным. Для этого не обязательно быть продвинутым программистом, а достаточно иметь базовые знания Python и способность к анализу.

реклама

Как стать Data Scientist

реклама

Второй способ прекрасно подходит зрелым людям, которые хотят оперативно поменять направление деятельности. Курсы по Data Science проводят многие компании, и у всех они могут отличаться. Но есть базовые моменты, с которыми студент точно ознакомиться:

  • работа в Google Colab;
  • базовые знания языка Python;
  • построение нейросетей;
  • создание аналитических моделей.

По завершению курса успешным студентам предоставляется возможность стажировки в компания-партнёрах. Профессия Data Scientist является весьма высокооплачиваемой и одной из самых востребованных в мире. По данным аналитиков IncRussia, заработная плата специалистов по машинному обучению в России составляет от 130 000 рублей до 300 000 рублей в зависимости от квалификации. В зарубежных компаниях специалистам платят 90 000 долларов в среднем ежегодно. Сейчас стажёры нужны таким компаниям, как «Яндекс», «Сбербанк», «Северсталь» и МТС.

Как быстро пройти курсы Data Science

Несмотря на то, что практически все образовательные учреждения предлагают почти один и тот же набор курсов, есть школы, которые выгодно отличаются от своих конкурентов. Одной из таких является SkillFactory. Она предлагает пройти курс длительностью 1 год. Обучение происходит онлайн, поэтому его можно проходить из любой точки мира.

Специализация Date Science даёт возможность лишь за 12 месяцев освоить профессию Junior Data Scientist. Программа разработана с акцентом на практическое применения умений, поэтому лишь 20% курса будет занимать теория. По завершению обучения у всех студентов будет Git-репозиторий с решёнными задачами, которыми можно похвастаться перед работодателем. Специализация Data Science в онлайн-школе SkillFactory включает шесть курсов:

  • Python;
  • Math & Stat;
  • Machine Learning;
  • Deep Learning;
  • Data Engineering
  • «Менеджмент для Data Science».

Двухмесячный курс Python позволит научиться быстро обрабатывать большие файлы и создавать отчёты, познакомит с распространёнными инструментами для быстрых вычислений и работы с API. Программа предусматривает 16 модулей, которые делятся на вводные и продвинутый уровни. В рамках обучения студенты получают доступ к теоретическому материалу, задачам, вебинарам и системе Slack, а также решают свыше 500 примеров по разным тематикам.

В рамках курса Math & Stat длиной два месяца студенты изучают базу по математике и статистике, которая будет полезной при освоении машинного обучения. Цель обучения заключается не в том, чтобы стать новым Ломоносовым, а в получении базиса знаний, необходимых для работы в Data Science. Курс включает множество практических занятий, в рамках которых будут решаться реальные задачи, а не примеры с учебника.

Курс Machine Learning длится два месяца и состоит из девяти модулей, которые включают свыше 500 упражнений. Студенты изучают методы предварительной обработки данных, регрессию, кластеризацию, временные ряды, а на десятом модуле применяют все методы для повышения точности предсказаний модели на Kaggle.

Курс по нейронным сетям Deep Learning обеспечивает комплексное изучение глубокого обучения для начинающих. Он длится 3 месяца, а партнёром выступает компания NVIDIA. В рамках курса студенты знакомятся с ключевыми библиотеками TensorFlow и Keras. Обучение разделено на одиннадцать модулей, а преподавателями являются сотрудники «Яндекса» и NVIDIA.

Data Engineering позволит освоить всё самое важное для инженера данных за два месяца. Обучение состоит из восьми модулей и предполагает практическое применение инструментов и технологий.

Наконец, «Менеджмент для Data Science» включает оценку эффективности моделей в реальных задачах, управление проектом и командой, а также коммуникацию с заказчиком. Курс разделён на четыре модуля и длится месяц.

Преимущества специализации Data Science

Курс Data Science в онлайн-школе SkillFactory – прекрасная возможность для новичков дать старт своей карьере. Студенты могут стажироваться в крупных компаниях-партнёрах с последующим закрытием вакансии после окончания обучения.

Все выпускники получают сертификат о прохождении шести курсов. При желании сертификат может быть и на английском языке.

Оплата и скидки

Стоимость обучения в SkillFactory может меняться, т.к. школа постоянно проводит акции. Но в любом случае вы можете вернуть деньги, если курс не подойдёт вам. Заплатить можно всю сумму сразу или в рассрочку через одного из партнёров:

«Тинькофф Банк» и «Альфа-Банк» предоставляют кредит сроком до двух лет без переплат с возможностью оформления без первоначального взноса. Без переплаты оформить рассрочку позволяет «Почта Банк». С помощью «Яндекс.Кассы» оплатить обучение можно в течение четырёх месяцев без переплаты или в течение года с 1,9%-3,9% в месяц.

В SkillFactory предусмотрена программа лояльности и несколько других способов получить скидку. При полной оплате курса сразу можно сэкономить 10%-20% от стоимости. Идентичная скидка предусмотрена за приглашение друзей. Также дополнительные скидки можно получить за репост ссылки на курс в социальные сети и внесение предоплаты в размере 5000 рублей.

По промокоду Overclockers можно воспользоваться скидкой 25%. «Секретное слово» нужно назвать менеджеру при оформлении заявки на обучение. Предложение действует до 24 февраля 2020 года и не может использоваться вместе с другими акциями.

Начать с нуля: 4 востребованных IT-профессии

На какие варианты профессий в IT сегодня стоит обратить внимание?

Освоить новую профессию уже в зрелом возрасте или продолжать работу в сфере, которая давно не приносит удовлетворения?

Кардинальной сменой карьеры после 30/40/50-ти сейчас никого не удивить. Кто-то в поисках интересных проектов и смелых вызовов, а кто-то — возможностей для стабильного заработка в востребованном направлении. Важные критерии — сжатые сроки обучения новой специальности, широкая сфера применения полученных навыков и высокий интерес со стороны работодателя и бизнеса. На какие варианты профессий в IT сегодня стоит обратить внимание?

Читать еще:  Обзор Apple iPad Pro: ноутбукам конец?

1. Специалист по Data Science

Уровень з/п — 170 тыс.рублей (HH.ru)

«Самая сексуальная профессия 21 века» по мнению издания Harvard Business Review и сфера, где спрос на специалистов превышает предложение. Некоторые считают дата-сайентистов магами, способными превращать обезличенные большие данные в наглядные решения для компаний. Если вкратце, дата-сайентист — профессионал, который может в программирование, знает математику и понимает бизнес-запросы своей организации.

Особое внимание дата-сайентисты уделяют математике и статистике: без их знания обычный программист, конечно, сможет предложить метод решения бизнес-задачи, но будет ли этот метод оптимальным — вопрос. В онлайн-школе SkillFactory позаботились об этом, поэтому на курсе Data Science студенты изучают математику 2 месяца из 12, заложенных на образовательную программу. Модуль, посвященный математике, разработан преподавателями из ВШЭ, так что штудировать скучные учебники не придётся. Чтобы вникнуть в профессию, студенты также изучают практический machine learning, Data Engineering, нейросети — всё то, что позволит стать высококвалифицированным специалистом.

2. Специалист по машинному обучению (machine learning)

Уровень з/п — 210 тыс.рублей (HH.ru)

Задача таких специалистов — с помощью специальных алгоритмов научить компьютер «думать»: анализировать полученную информацию, выстроить причинно-следственные связи и делать логические заключения и выводы. Научить пылесос распознавать разбросанные по полу носки и провода или разработать систему рекомендации контента для Pinterest и Facebook? Сфер применения machine learning становится всё больше.

Важно знать, как теоретические знания применять на практике. Построить рекомендательную систему, оценить качество моделей ML лучше всего на хакатоне — специальном соревновании для программистов. Студенты курса по машинному обучению от SkillFactory уже во время учебы участвуют в двух хакатонах на kaggle, тем самым прокачивают soft skills по работе в команде. Умение взаимодействовать с коллегами не менее важно, чем знание, что такое кластеризация и регрессия.

3. Разработчик на Python

Уровень з/п — 145 тыс.рублей (HH.ru)

Специалист в этой сфере — «и чтец, и жнец, и на дуде игрец». Разработать сайт, спарсить данные с Яндекс Wordstat, создать чат-бота — перечень задач, с которыми справится «питонщик», огромен. Python считается одним из самых простых языков разработки, и тем, кто уже имеет опыт в программировании, будет несложно перейти в новую профессию. Кстати, многие известные сервисы разработаны именно на Python — как YouTube или Instagram.

Параллельно с основным языком нужно будет изучить некоторые фреймворки и понять, как работают базы данных — чтобы браться за более интересные задачи. Python, как и любой другой язык программирования, требует усидчивости и внимательности. На курсе « Python для веб-разработки » от SkillFactory во время обучения студентов сопровождают менторы — практикующие разработчики. Так что если вы и сделаете ошибку, решая практические задачи, вам всегда объяснят, что именно сделано не так.

4. Аналитик данных

Уровень з/п — 130 тыс.рублей (HH.ru)

Это профессия для тех, кто наслаждается своим перфекционизмом и считает, что его аналитические способности должны проявляться в полную силу. Эти специалисты помогают компании настроить систему аналитики, которая за доли секунды генерирует отчеты по заданным показателям; данные из такой системы можно получить без задействования программиста.

И здесь снова понадобится Python, но его одного для работы аналитиком будет недостаточно. Аналитикам не нужно создавать полноценные веб-приложения. Им нужно уметь решать собственные задачи — обрабатывать большие массивы данных, работать с API аналитических систем, строить дашборды, уметь визуализировать данные и приводить к единому формату данные из разных систем. Именно поэтому учебные модули на курсе « Python для анализа данных » посвящены не только языку программирования, но и работе с big data и изучению более продвинутых случаев.

Итого, выбор профессий, которые пользуются спросом со стороны бизнеса, довольно широкий. Стоит ли при этом заканчивать вуз, чтобы освоить новую специальность? Едва ли: только 30% специалистов, работающих в сфере ИИ, изучали машинное обучение или большие данные в университете. В любом случае, желаем успехов в освоении нового!

Подписывайтесь на каналы «SecurityLab» в Telegram и Яндекс.Дзен, чтобы первыми узнавать о новостях и эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

Data Science с нуля: SkillFactory поможет освоить самую востребованную IT-профессию 2020 года

Как научиться структурировать и анализировать данные, чтобы извлекать из них ценную информацию? Онлайн-школа SkillFactory запускает курс, который поможет освоить эти навыки и стать специалистом уровня Middle в сфере Data Science.

Об актуальности профессии эксперта по интеллектуальной обработке данных свидетельствуют исследования рекрутинговых агентств на рынке труда. Так, по данным портала по поиску работы и сотрудников HeadHunter, потребность работодателей в молодых IT-кадрах с техническим образованием постоянно растёт и опережает рынок труда в целом на протяжении последних лет. За два года значительно вырос спрос на специалистов по Data Science (рост на 234 %). Востребованность экспертов по аналитике больших данных (Big Data) увеличилась на 89 %, машинному обучению (Machine Learning) — на 55 процентов.

Data Science занимается сбором и анализом данных. И эта профессия стала особенно актуальной в свете бурного развития сервисов, использующих технологии машинного обучения и системы искусственного интеллекта на базе нейронных сетей.

Предлагаемый SkillFactory курс «Профессия Data Science» стартует 13 мая и рассчитан на 24 месяца. За два года обучения по 6 часов в неделю вы освоите востребованные навыки в области обработки данных, соберёте портфолио проектов и сможете рассчитывать на среднюю зарплату по отрасли. В ходе обучения предстоит получить не только теоретические знания, но и практические. Команда наставников онлайновой школы поможет построить рекомендательную систему с использованием алгоритмов, потренировать навыки в машинном обучении на практических упражнениях и принять участие в финальном соревновании на kaggle. Уроки позволяют закрепить на практике теоретический материал и отработать в нюансах подходы к решению задач машинного и глубинного обучения.

Специализация оптимально подойдёт аналитикам, маркетологам, разработчикам и другим специалистам из IT: все они освоят блок по Python, пройдут модуль математики и статистики для Data Science, изучат Machine Learning, Deep Learning, Data Engineering и познакомятся с нейронными сетями. С подробной программой обучения можно ознакомиться по этой ссылке.

Остались вопросы? Задайте их консультанту либо оставьте заявку на курс и начните обучение уже в мае! Получите 35 % скидки по промокоду 3Dnews_35 (предложение актуально до 15.05.20 и не суммируется с другими акциями).

SkillFactory работает на рынке онлайн-образования с 2016 года. Ресурс специализируется на наиболее востребованных областях знаний в сфере IT, таких, как анализ данных, машинное обучение, программирование и продуктовый менеджмент. Сервис сотрудничает с известными на российском рынке индустриальными компаниям, среди которых «Ростелеком», NVIDIA, «Яндекс», «Рамблер», Сбербанк, Альфа-Банк. Они не только обучают своих сотрудников, но и принимают участие в разработке учебных программ, а также ищут новые кадры среди выпускников SkillFactory.

Как стать востребованным даже в кризис: изучаем DevOps и Data Science

Сейчас востребованность и конкурентоспособность многих специальностей под вопросом. Но есть отрасли, актуальность которых только растёт — речь о Data Science и DevOps. Освоить новую профессию и преуспеть в ней помогает OTUS — образовательная платформа с авторскими курсами для IT-специалистов.

Без DevOps как без рук

Скорость распространения методологии DevOps поражает воображение. Ещё пять лет назад ей пользовались единичные фирмы, а сейчас она взята на вооружение почти всеми крупными IT-компаниями. В чём тут секрет? DevOps — сочетание слов Development (разработка) и Operations (эксплуатация). Методология объединяет разрозненные подразделения разработки, тестирования, сопровождения, администрирования в единую систему. Это делает их действия полностью скоординированными, а результат усилий — качественным. Вот почему инженер, знающий о DevOps не понаслышке, сейчас более востребован и ценен на рынке труда. Как же в ней разобраться?

Читать еще:  Выбираем с умом кухонную плиту. Часть 1

При помощи площадки OTUS, где есть онлайн-курс «DevOps практики и инструменты». Его особенность — в постоянном переходе от общего к частному. Сначала дается карта определённых практик: Infrastructure as Code(IaC), CI/CD и непрерывный сбор метрик (мониторинг и логирование). Далее рассматриваются отдельные подпрактики с моментальным погружением в инструмент, что даёт эффект самостоятельного изучения. Курс рассчитан на разработчиков, тестировщиков и системных администраторов с серьёзным опытом за плечами, так что сперва необходимо пройти тестирование. Оно состоит из 25 вопросов и занимает 30 минут.

Оценить мастерство преподавателей школы и понять формат дальнейших занятий по программе предлагается на бесплатном вебинаре «Ansible: быстрый старт». Если вам интересна автоматизация поставки ПО, управление конфигурацией и развёртывание приложений, то вебинар окажется особенно полезным. В компании опытного специалиста вы обсудите важность систем управления конфигурацией, кратко рассмотрите их примеры, изучите устройство Ansible и даже напишете свой первый плейбук. Вебинар состоится совсем скоро — 12 мая в 20:00. Для участия в нём надо успешно пройти тест, поэтому поторопитесь проверить свои знания.

Жонглирование информацией с Data Science

Data Science приобрела статус общепризнанной науки в начале столетия, но за столь непродолжительное время заняла огромное количество ниш в бизнесе. Взять, к примеру, историю успеха аналитика социальной сети LinkedIn Джонатана Голдмана. Физик Стэнфордского университета разработал математическую модель поиска людей, которые могут быть знакомы пользователям LinkedIn, на основе анализа доступных социальной сети данных. Реализованная по модели Голдмана функция «People you may know» вызвала повышенный интерес к платформе и немедленный рост прибыли компании. И это лишь один из бесчисленных примеров применения Data Science для решения неординарных или даже уникальных задач.

Фундамент профессии — математика, так что без глубоких теоретических знаний успеха в ней не добьёшься. Даже телефонные собеседования на позицию Data Scientist начинаются с вопросов по различным разделам математики. Чтобы не оказаться в неловкой ситуации, достаточно пройти онлайн-курс по продвинутой математике для аналитиков данных. Курс позволит вспомнить все, что вы знали раньше, и поднять уровень по математике для решения задач в области машинного обучения любой сложности. Теория будет дополнена решением реальных кейсов: решение задачи регрессии, АБ-тестирование, работа над рекомендательной системой, использование метод опорных векторов и многое другое. Но для начала придется пройти небольшое тестирование на проверку вашей готовности освоить программу (необходимо знание высшей математики на уровне 1-2 курса университета).

Если вы ещё сомневаетесь в своих силах, OTUS предлагает посетить бесплатный вебинар (с предварительным тестированием) на тему «Техники интегрирования и их возможное применение». Знакомство состоится 22 мая в 20:00, ведущий вебинара — преподаватель-практик с опытом более 10 лет (ВШЭ, Team Lead Analytics).

В ногу со временем: как получить востребованную профессию во время карантина

Что такое Data Science

Информация — самый ценный актив современного мира, и те, кто умеют с ней работать, сейчас просто нарасхват. При этом неважно, в какой сфере деятельности: медицина, транспортные технологии, лингвистика, энергетика — наука о данных, она же Data Science, применяется повсюду.

Даже если вы никогда не видели Data Scientist’а вживую, вы точно сталкивались с результатами их работы. Когда камера вашего смартфона распознает лицо и фокусируется на нем, над этим поработали специалисты по данным. Если вы пользуетесь голосовым набором текста — тут тоже они старались. Даже когда вы проходите проверку на «человечность» на веб-сайте, за этим стоят вездесущие мастера Data Science.

Именно поэтому Data Science часто называют «работой будущего» и «самой сексуальной профессией XXI века». Она связующее звено между уже привычной для нас деятельностью и миром тотальной компьютеризации и цифровизации. Для тех, кто хочет ее освоить, SkillFactory открывает запись на онлайн-курс по Data Science.

Как стать Data Scientist’ом

Чтобы освоить науку о данных, вам понадобятся:

  • навыки программирования;
  • хорошее знание высшей математики;
  • способность разбираться в своей предметной области.

Data Science — это математические инструменты, знание своей предметной области и пытливый ум / Открытые системы

Если вы в последний раз брали производную еще в школе, а программировать и вовсе никогда не пробовали, не пугайтесь: учебная программа SkillFactory предназначена для тех, кто хочет освоить профессию с нуля. Шаг за шагом вы получите все необходимые навыки, чтобы стать профессионалом. В рамках курса изучаются программирование на языке Python (в первую очередь — работа с библиотекой Pandas для анализа данных), построение и обучение нейросетей, основы математики и статистики, а также инжиниринг данных и менеджмент.

Еще один важный нюанс — практика. В интернете хватает документации по программным библиотекам и теоретических выкладок по организации нейронных сетей. Но закопавшись с головой в теорию, вы к успеху не придете (хотя, конечно, узнаете много новых умных слов). Курсы — это 20% теории и 80% практики, реальная возможность разложить все знания в правильном порядке и понять, как должно работать все, что вы изучили.

Визуализация данных — одна из многих вещей, которым вы научитесь / Developpez

Не менее важный ингредиент успеха — поддержка. Многие из тех, кто пытается самостоятельно нагуглить варианты исправления ошибок и решения задач, получают лишь указания «идти курить мануалы» (читать документацию, если писать понятным языком). В SkillFactory вы получите обратную связь с менторами и тьюторами: они разжуют все нюансы и расскажут о тонкостях и фишках, которые вы не прочтете ни в одном учебнике.

В SkillFactory также помогают со стажировками и трудоустройством, так что будьте уверены: без работы вы не останетесь. Каждую неделю в этой отрасли появляются сотни вакансий, а специалисты по Data Science востребованы во всех сферах бизнеса и промышленности, от металлургии до страховой медицины, от финансовой аналитики до киберспорта.

Новые горизонты и широкие возможности

Один из важных плюсов занятий Data Science — возможность заниматься практически чем угодно. С математическим базисом и знанием инструментов для обработки данных вы найдете себе применение где угодно. Data Science — это самые широкие возможности в эпоху узкой специализации.

  • Data Science — один из краеугольных камней современной робототехники.
  • Анализ ДНК — важная сфера применения Data Science. Он используется для определения наследственных болезней, изучения вирусных геномов.
  • Чтобы ваш смартфон понимал голосовой ввод, пришлось поработать Data Scientist’ам.
  • Data Scientist’ы создают то, что называют «Интернетом вещей» и «умными домами».
  • Пожалуй, самая популярная сфера работы специалистов по данным — распознавание биометрических данных (например, черт лица).
  • Data Science помогает медикам диагностировать новообразования на ранних стадиях.
  • Распознавание объектов на спутниковых снимках тоже требует работы с большими объемами данных
  • Специалисты по данным учат беспилотные автомобили объезжать препятствия и «читать дорогу»

Если вам нравятся автомобили, то вы сможете работать в сфере беспилотного транспорта, обучая искусственный интеллект прокладывать маршруты и распознавать препятствия. Интересуетесь медициной? Врачам нужны системы умной диагностики и удаленного мониторинга пациентов. Подумывали о том, чтобы реализовать себя в сфере маркетинга? После прохождения курса от SkillFactory вы сможете прогнозировать изменения спроса и анализировать настроения потенциальных покупателей.

Data Science дает не только свободу в выборе предметной области, но и помогает расширить географические рамки. Специалисты по работе с данными нужны во всех странах мира, а работать Data Scientist’ом можно удаленно. Так что новая профессия дает вам шанс заинтересовать иностранных работодателей — а в перспективе повышает шансы на переезд в другую страну (если вы мечтали еще и об этом).

Читать еще:  IFA 2014: новинки Lenovo

Data Scientist’у под силу данные задачи и данные любой сложности / sinxLoud

Готовы с головой нырнуть в пока еще непонятную, но захватывающую сферу ? Тогда — записывайтесь на курс и получайте 35% скидки на обучение по промокоду Naked-science (промокод действует до 15.05.2020).

Кем работать в IT в 2020 году — список перспективных профессий

Если вы хотите строить карьеру в IT, лучшего времени, чем сейчас, не представить. По данным «Яндекса», доля IT-вакансий среди всех предложений работы год от года стабильно увеличивается, причем рынок благосклонно относится к новичкам – с 2016-го объем вакансий начального уровня вырос почти на треть. Куда же податься, чтобы построить успешную карьеру?

Дмитрий Помогаев, автор-журналист SkillFactory, выяснил, какие специальности пользуются наибольшим спросом у компаний, и составил топ-9 самых востребованных профессий в IT.

При составлении рейтинга были использованы исследования «Яндекса», рейтинг от Glassdoor и CNBS и исследование рынка вакансий одного из самых крупных HR-агентств Robert Half. Большинство вакансий в списке требуют технического бэкграунда, но есть и такие, которые подойдут абсолютно «нулевым» специалистам. Поехали.

Data scientist

Невозможно начать рейтинг горячих IT-специальностей как-то иначе. Тем более что именно в этой области активнее всего ищут новичков. Эксперт по Data Science объединяет в себе аналитика, специалиста по машинному обучению и визионера, обнаруживающего в данных скрытые возможности.

Кроме мощного технического аппарата, ему нужны развитые навыки коммуникации – успех дата-сайентиста зависит от того, как он получает исходную информацию от коллег и презентует им результаты.

В Data Science приходят профессионалы из статистики, аналитики и прочих областей, связанных с серьезным анализом данных. В эту профессию можно также перейти из аналитиков данных, которые меньше занимаются кодом и математикой и больше погружены в организацию информационных хранилищ.

Бизнес-аналитик

Если у вас есть опыт работы с базами данных и аналитическими системами, вам открыта дорога в аналитические департаменты компаний.

Такие вакансии сейчас открывают самые разные организации, ведь о пользе данных для бизнеса уже говорит и ленивый. Так что аналитик может выбирать интересную ему отрасль и по желанию менять занятие внутри своей компании – применение этим навыкам найдется и в стратегическом управлении, и в производственных направлениях, и в маркетинге.

Чтобы начать карьеру бизнес-аналитика, вам понадобится серьезно овладеть Excel и языками запросов к базам данных, познакомиться с OLAP и многомерными кубами.

Эксперт по облачным инфраструктурам

Еще одно направление, которое уже несколько лет набирает популярность. Начинающий специалист может претендовать на должность облачного инженера, где он будет проектировать, внедрять и поддерживать виртуальные инфраструктуры данных. Тут не обойтись без работы с Amazon Web Services, OpenStack и Microsoft Azure, облачными базами данных и API.

Опытный специалист может развиваться горизонтально или подняться до облачного архитектора, который обеспечивает стратегическое развитие корпоративных виртуализированных решений. Соответственно, к практическим навыкам нужно добавить знакомство с ITSM, принципами управления данными, автоматизации процессов в мультивендорных архитектурах.

Data Engineer

Data Engineer или инженер данных – человек, который отвечает за инфраструктуру данных, их извлечение, хранение и обработку.

Data Engineer легко сможет:

  • понять суть запроса и собрать необходимые данные;
  • выстроить архитектуру пайплайна данных;
  • преобразовать полученную исследователем модель в готовый продукт.

Как видно из обязанностей дата-инженера, его роль в компании особенно важна – он участвует в начальной и финальной стадиях анализа данных, а также поддерживает созданные пайплайны.

Работая в паре с Data Scientist, инженер данных в разы повышает эффективность его деятельности. Для этого профессиональному дата-инженеру нужно иметь сильные навыки программирования, чтобы писать качественный, «чистый» код, а также глубокое понимание экосистемы больших данных и распределенных систем.

Если коротко, то его навыки – это Hadoop, MapReduce, Hive, Pig, дата-стриминг, NoSQL и SQL. Вместе с тем ему необязательно владеть фундаментальными знаниями в математике и навыками построении алгоритмов, в отличие от исследователя данных.

Fullstack-разработчик

Такой специалист отлично разбирается во всех этапах работы над программным решением – от проектирования до боевого запуска и поддержки. От него не требуют быть экспертом мирового класса по всем вопросам разработки, но накопленная экспертиза обеспечивает ему набор рабочих инструментов для запуска проекта практически в одиночку.

Очевидно, что многолетний опыт разработки – это главное условие при приеме на работу fullstack-разработчика. На собеседовании вас могут гонять по деталям работы серверов и сетей, баз данных и API, расспрашивать про создание интерфейсов, технологии отладки ПО и информационной безопасности. Огромным преимуществом также будет умение управлять проектом и руководить командой разносортных специалистов.

DevOps-инженер

Направление DevOps тесно связано с разработкой – это набор технологий, призванных упростить создание программных продуктов. Сюда входят системы для автоматизации работы программиста, облачные среды для совместной работы специалистов, системы тестирования ПО и контроля версий.

Специалисты по DevOps должны отлично разбираться в устройстве IT-инфраструктуры, мониторинге производительности и прочих технических аспектах, связанных с организацией процессов разработки.

Основная ценность таких специалистов – их многопрофильность, они могут выполнять задачи разработчика, QA специалиста, продакт-менеджера или системного администратора. DevOps-инженер, применяя разные управленческие системы и технологические решения, занимается автоматизацией жизненного цикла программного обеспечения.

В этой области важно оставаться в тренде существующих технологий и лучших практик. DevOps-инженеру следует постоянно улучшать свои профессиональные навыки во всех аспектах, связанных с созданием ПО и облачными инфраструктурами. В остальном эта профессия похожа на работу внедренца, что априори включает и консалтинговую составляющую.

Специалист по IoT

Умные дома, продвинутое медицинское оборудование, интеллектуальные промышленные агрегаты – все эти и множество других направлений открывают новые области IT со своей уникальной проблематикой и невероятными возможностями.

Специалисты по подключенным устройствам основывают и возглавляют перспективные бизнес-направления, так что IoT можно смело называть фронтиром современной разработки.

Чтобы начать карьеру в этой сфере, достаточно уверенно себя чувствовать в какой-то отдельной IT-дисциплине, будь то облачные технологии или интеграционные платформы, edge computing или информационная безопасность.

Специалист, который готов углублять, расширять и развивать свои знания, может быстро построить карьеру и стать мировой звездой на своем поле – даже если речь идет о какой-то исключительно узкой нише.

Сетевой администратор

По очевидным причинам, такие специалисты тоже никогда не остаются без работы. Эта профессия оптимально подходит для начала карьеры.

Кроме того, на этом поле отлично чувствуют себя эксперты, которые стремятся к совершенству в своем мастерстве – опыт такого сотрудника стабильно сказывается на его зарплате и положении на корпоративной лестнице.

Сетевые администраторы готовы устранять проблемы в любое время дня и ночи, а свободные часы они проводят за повышением своей квалификации. Набор вендорских сертификатов сильно упрощает поиск работы молодому специалисту, а через несколько лет работы и вовсе становится обязательным приложением к резюме.

Специалист по информационной безопасности

Чем выше растет ценность данных, тем сильнее ценятся эксперты по их защите. За последние несколько лет их престиж вырос еще сильнее на фоне скандалов с вирусами-шифровальщиками, утечками ценной информации и прочими неприятными историями.

К тому же, и государственные регуляторы стремятся навести порядок в новой для себя цифровой сфере, а значит, рынку нужны специалисты по новыми стандартам.

Службы информационной безопасности занимаются и железом, и ПО, и интернет-системами, и закрытыми инфраструктурами. В этой области могут найти себя бывшие разработчики или менеджеры проектов, не говоря уже об IoT-специалистах. Фактически, любой подтвержденный практический опыт в IT позволяет претендовать на позицию ИБ-специалиста, а остальное зависит от способности и желания обучаться.

Фото в тексте и на обложке: Unsplash

Ссылка на основную публикацию
Статьи c упоминанием слов:

Adblock
detector