Войти в IT: как стать дата-сайентистом и узнать больше о зарплатах в этой сфере

© Высшая школа экономики

На портале «Открытое образование» стартовал курс Высшей школы экономики, посвященный инструментам Data Science. Его особенность в том, что в качестве анализируемых данных слушатели курса используют информацию о реальных зарплатах в IT-секторе. О том, почему выбран такой фокус, кому интересен курс и какой может быть карьера дата-сайентиста, рассказала старший преподаватель департамента больших данных и информационного поиска факультета компьютерных наук Вышки Дарья Касьяненко.

Дарья Касьяненко

— Что такое Data Science? Кому может быть интересно это направление?

— Data Science (наука о данных) — это междисциплинарное поле, которое объединяет статистику, программирование, машинное обучение и анализ данных для извлечения ценной информации и принятия обоснованных решений. Это направление интересно широкому кругу людей — от тех, кто хочет улучшить навыки анализа данных в рамках текущей профессии, до тех, кто стремится начать карьеру в IT или исследовательской сфере.

— Кому может быть интересен курс «Инструменты Data Science: анализ зарплат в IT»? Какие знания и навыки нужно иметь на старте?

— Курс «Инструменты Data Science: анализ зарплат в IT» предназначен для новичков, которые хотят изучать анализ данных и программирование. Никаких предварительных навыков не требуется.

— Чему учат на курсе?

— Работе с библиотекой Pandas — одним из ключевых инструментов в Data Science. Слушатели научатся загружать и обрабатывать данные, анализировать их, строить таблицы и визуализации, а также выполнять фильтрации и сортировки.

— Почему у курса такой фокус — именно на анализ зарплат в IT?

— Такой анализ — отличный пример применения данных для практических целей. Этот тематический подход позволяет изучать реальные данные — так процесс обучения становится более понятным. Кроме того, новичкам интересно, какие конкретно специалисты в IT сейчас востребованы, ведь мы работаем с реальными данными. 

— Какой может быть карьера в Data Science?

— Вариантов много. Вы можете стать аналитиком данных, который работает с данными для принятия бизнес-решений, дата-сайентистом, занимающимся разработкой моделей машинного обучения, инженером данных, строящим системы для сбора и хранения данных.

— Если не менять карьерный трек — могут ли быть полезными знания по Data Science в других профессиях?

— Да, конечно. Например, в маркетинге — для анализа поведения потребителей, в финансах — для прогнозирования рыночных трендов, в производстве — для оптимизации процессов и снижения затрат, в здравоохранении — для анализа медицинских данных. Все эти области выгодно используют данные для принятия обоснованных решений и улучшения результатов. Знания в области Data Science помогут специалистам в этих сферах стать более эффективными и вносить значительный вклад в развитие своих организаций.

— Какие инструменты используют в Data Science?

— Широкий спектр. Библиотеки и фреймворки: например, Pandas и NumPy для обработки данных, Matplotlib и Seaborn для визуализации, Scikit-learn и TensorFlow для машинного обучения. Системы управления базами данных: MySQL, PostgreSQL, MongoDB, которые используются для хранения и извлечения данных. Инструменты для визуализации данных: Tableau, DataLens, которые позволяют создавать интерактивные дашборды и визуализации для представления данных.

— Сейчас это направление очень популярно. Можно ли сказать, что погружение в Data Science — отличный способ «войти в IT»?

— Да, это так. Во-первых, спрос на специалистов постоянно растет, что обусловлено увеличением объемов данных, которые генерируются во всех сферах деятельности. Во-вторых, работа в Data Science предлагает широкий спектр возможностей — от анализа данных и разработки моделей машинного обучения до управления проектами. В-третьих, знания и навыки, полученные в этой области, могут быть применены в различных отраслях, что делает таких специалистов востребованными и гибкими в выборе направления работы.