Кому подходит профессия Data Scientist?

Что нужно делать чтобы стать дата Сайентистом?

Data Science — прикладная область науки, в которой требуется хорошее знание математики: линейной алгебры, теории вероятности, статистики, математического анализа. Математические модели позволяют найти в данных закономерности и прогнозировать их значения в будущем.

Какую математику нужно знать для Data Science?

Кроме того, линейная алгебра и многомерный анализ являются неотъемлемой частью математики, которую необходимо изучить для работы с данными. Линейная алгебра позволяет работать с векторами и матрицами, которые широко используются в Data Science.

Какая зарплата у Дата Сайентиста?

Junior Data Scientist может зарабатывать до 100 тысяч рублей. Специалист со средним опытом — от 170 до 250 тысяч рублей. Head of Data Science с опытом более 6 лет и большим стеком технологий — от 300 тысяч рублей.

Кому подойдет дата Сайнс?

Ее методы позволяют обрабатывать большие объемы информации. Дата-сайентист строит разные модели, и по их результатам находит неочевидные закономерности и делает прогнозы. Дата-сайентисты нужны там, где можно извлечь пользу из больших объемов информации: в крупном бизнесе, стартапах, научных организациях.

Сколько времени нужно чтобы стать Data Scientist?

Как стать специалистом по Data Science

Как долго учиться на Data Scientist?

Освоите навыки анализа данных и машинного обучения — с нуля за 8 месяцев.

Почему не надо идти в Data Science?

Почему в data science сложно попасть

Где работают Data Scientist?

Дата-сайентисты работают везде, где есть большие объемы информации: чаще всего это крупный бизнес, стартапы и научные организации. Поскольку методы работы с данными универсальны, специалистам открыты любые сферы: от розничной торговли и банков до метеорологии и химии.

Сколько платят Data Scientist?

Сколько получает Data Scientist

Какие навыки нужны для Data Scientist?

Какие навыки нужны Data Scientist-у

• Языки программирования SAS, R или Python.
• Дискретная математика, статистика и статистический анализ.
• Базы данных MySQL и Postgres.
• Фреймворк распределенных вычислений Hadoop MapReduce.
• Алгоритмы Machine Learning.
• Высокий уровень коммуникации.