Data Science

1. Введение

Сейчас идет век информационных технологий. Он характеризуется тем, что человека окружает огромное количество информации. Причем способов ее представления становится все больше. Но одним из наиболее популярных и эффективных остается цифровая форма шифрования информации. Она необходима для представления данных в виде модели и соблюдения аналитического подхода к ним. Ведущим направлением в этой сфере выступает Data Science.

2. Сущность направления Data Science

Data Science – это область знаний информатики, которая предполагает хранение, переработку, оформление, и представление больших объемов информации.

Для этого используется ряд методов:

• Способ стилистического изображения. Представляет собой представление разной информации в разных текстологических и семиотических стилистиках. Для выделения может использоваться обычный набор форматирования (выделение, курсив, подчеркивание), изменение цвета слов и предложений, замена шрифта, формы.
• Статистический метод. Он позволяет производить вычисления искомых величин, используя формулы и алгебраические алгоритмы. С его помощью можно рассчитать экономические показатели компании.
• Метод интеллектуального анализа данных. Применяется в ходе завершения процесса аналитики. Способствует прогнозированию последующих изменений на рынке. С помощью него можно моделировать различные ситуации или интерпретировать изменения в показателях эффективности.
• Графический метод. Позволяет оформлять информацию в наиболее выгодном ключе. Он должен быть наиболее понятен. Без подтекстов или скрытого смысла.

Существуют еще и дополнительные способы, которые применяет Data Science в качестве инструментов анализа. Но они применяются намного реже в исключительных случаях.

3. Задачи специалиста

Профессия бизнес аналитика Data Science сложна и требует от человека глубоких знаний в области информатики, программирования, математики, статистики, логики. Он должен хорошо разбираться в утилитарном программном обеспечении и уметь интерпретировать данные. Вывод должен основываться на числовых значениях, развитии их изменений в течение конкретного промежутка времени. Специалист работает с базами данных. Помимо прочего в его задачи входит сбор этой информации. В некоторых компаниях сбором может заниматься отдельный сотрудник или младший аналитик.

4. Дистанционное обучение Data Science

Изучить все необходимое для специальности аналитика Data Science можно посещая онлайн курсы. Там можно получить не только теоретические знания в виде лекций, но и практические навыки по дата сайнс на специальных тренажерах. По окончании обучения каждому студенту положен специальный диплом, который может существенно увеличить ваши шансы на получение хорошей должности в крупной компании. Онлайн школы, лидирующие по отзывам о курсах: Skillbox , SkillFactory, Нетология, Яндекс Практикум .

5. Заключение

Сегодня аналитик Data Science – это одна из самых востребованных профессий в сфере аналитики. Она входит в топ-20 самых оплачиваемых профессий в России. Действительно, заработная плата высокая и условия работы хорошие. Только профессия требует от сотрудника широкого спектра знаний и умений. Получить их можно на онлайн курсах по аналитике данных всего за 7 месяцев.