Математика для Data Science

1. Введение

Статистика в современном мире вышла на совершенно иной уровень по сравнению с прошлым. Сейчас она включает в себя огромные массивы данных. Для более удобного использования их уместно разделить на подгруппы. Справиться с такими объемами информации помогает искусственный интеллект и вычислительная мощность компьютеров. А контролирует весь этот процесс специалист в области математики для Data Science.

2. Суть методики

Data Science – это междисциплинарная сфера, которая включает в себя не только применение статистики, но еще и высшую математику, арифметику, машинное обучение, языки программирования.

Обработка информации направлена не на упорядочивание показателей, а на получение практически применимых результатов. Например, используя теории вероятностей и математическую статистику можно составить определенную стратегию или сделать прогноз на будущее. Очень полезна эта опция в бизнесе. С ее помощью можно рассчитывать показатели эффективности всего предприятия. Эта технология довольно дорогая, поэтому позволить себе ее могут только крупнейшие компании. Все вычисления производятся искусственным интеллектом.

3. Специалист по математической обработке данных

Исследовать большие массивы информации будет машина, компьютер. Но ему тоже нужен управляющий. Нейронной сети нужно задать стартовый алгоритм и постоянно следить, чтобы она не сбилась с пути. Обучается такой механизм самостоятельно. Уже готовый результат оценивает специалист с точки зрения полезности заключения. Именно он интерпретирует его, делая соответствующие выводы. Профессия эта требует углубленных знаний математической аналитики. В первую очередь – это высшая математика, теория вероятности, статистика, теория игр. Так как эта должность является междисциплинарной, то от специалиста могут потребовать еще и знания языков программирования или машинного обучения.

4. Обучиться Data Science в онлайн режиме

Онлайн школы предлагают массу образовательных программ по этой теме. Обучение математике для анализа данных Data Science включает в себя не только теоретические знания, но и, безусловно, важные практические навыки. Студент, посещающий онлайн курсы, будет иметь возможность испытать свои навыки на настоящей системе искусственного интеллекта.

Срок обучения в среднем занимает 8-9 месяцев, но может быть как больше, так и меньше. Например, обучение математической статистике на курсе «Математика для анализа данных» в школе Яндекс Практикум займет 4 месяца, а «Полный курс по Data Science» в SkillFactory – уже 13 месяцев. Дистанционный формат обучения позволяет в кратчайшие сроки освоить эту профессию. Преподавательский состав состоит из практикующих специалистов, которые с радостью готовы поделиться с вами своими знаниями. Программа включает только актуальную информацию. Курсы по аналитике дают знания, востребованные в профессии, а преподаватели закрепляют навыки специалистов и повышают опыт математического анализа.

Стоимость обучения в разных школах различна, но она намного меньше, чем в специализированных образовательных учреждениях. График обучения пластичен, вы в любой момент можете приостановить процесс и продолжить его, когда появится возможность. Специальность математического аналитика Data Science молода, но уже крайне востребована и ее популярность со временем будет только расти.

5. Заключение

Профессия специалиста в области Data Science требует от работника больших объемов знаний, а также практических навыков. Но все эти старания для обретения должности с лихвой окупаются. Заработная плата начинается от 130-140 тысяч рублей. Условия работы крайне выгодные, ведь таких специалистов сейчас остро не хватает.