Как стать аналитиком данных

Как стать аналитиком данных

Аналитики данных (или дата-аналитики) — это специалисты, которые собирают, обрабатывают и интерпретируют информацию. На основе их анализа компании решают, в каком русле развиваться, куда направить силы и средства. «Комсомольская правда» провела исследование с привлечением наших специалистов и ответила на вопросы: где можно получить профессию аналитика данных в 2022 году? Можно ли обучиться бесплатно? Как правильно выбрать курсы по аналитике данных?

Григорий Соколов, Data Scientist Центра НТИ «Цифровое материаловедение: новые материалы и вещества» МГТУ имени Н. Э. Баумана:

— Курсы по анализу данных включают в себя, как правило, изучение основ статистики, визуализации данных, языка структурированных запросов (SQL-языка), одного из языков программирования (например, Python). Если это продвинутое обучение, то добавляется машинное обучение и нейронные сети. По поводу удобства онлайн формата, здесь зависит от предпочтений конкретного человека. В целом могу сказать, что онлайн-образование подходит дисциплинированным людям. Основное удобство заключается в том, что ты не привязан к месту проведения занятий.

Обучение на курсах по аналитике данных с нуля

В целом, все курсы построены таким образом, что для изучения достаточно школьной программы математики. Структура курсов идет от простого к сложному всегда.

Например, курс «SQL. Уровень 1: создание запросов и анализ данных», где слушатели познакомятся с базами данных и языком запросов SQL. Цель курса — научиться свободно и уверенно пользоваться современными базами данных, в том числе анализировать данные и строить отчёты.

Изучить особенности использования искусственного интеллекта в бизнес-процессах, начать разбираться в проблемах внедрения искусственного интеллекта, улучшите свои знания в области машинного обучения можно на курсе «Введение в прикладной и сильный искусственный интеллект».

В Образовательном центре МГТУ имени Н.Э. Баумана представлено 16 курсов по направлению Аналитика и Data Science, где слушатели с любым уровнем подготовке подберут для себя полезный курс.

Образовательный центр МГТУ им. Н.Э. Баумана — проект под управлением Центра НТИ «Цифровое материаловедение: новые материалы и вещества».

Научно-образовательный центр «Технологии искусственного интеллекта» – структурное подразделение МГТУ им. Н.Э. Баумана, созданное 18 февраля 2022 года на базе Научно-учебного комплекса «Информатика, искусственный интеллект и системы управления» (НУК ИУ) в целях проведения научных исследований, разработки импортозамещающих технологий и внедрения продуктов доверенного искусственного интеллекта, современных образовательных технологий и программ по IT- направлениям, повышения доступности информации и вычислительных ресурсов для предприятий и организаций всех отраслей экономики в рамках реализации приоритетных направлений научно-технологического развития Российской Федерации.

Центр НТИ «Цифровое материаловедение: новые материалы и вещества» – структурное подразделение МГТУ им. Н.Э. Баумана, созданное 28 декабря 2020 года для реализации цифрового подхода к «быстрому» и «сквозному» проектированию, разработке, испытанию и применению новых материалов и веществ. Центр НТИ формирует национальный банк данных и знаний по материалам и их «цифровым двойникам», обеспечивающий получение «цифровых паспортов» и ускоренную сертификацию новых материалов.

Научно-образовательный центр «Композиты России» (МИЦ) – структурное подразделение МГТУ им. Н.Э. Баумана, созданное 15 июня 2011 года для содействия в разработке, производстве и коммерциализации высокотехнологичных решений университета в области новых материалов и информационных технологий, формирования научного задела и современных образовательных технологий и программ. Деятельность Центра осуществляется при поддержке Минобрнауки и Минпромторга России в рамках исполнения поручения Правительства Российской Федерации. Центр реализует «замкнутый цикл» инжиниринговых и научно-образовательных услуг, от разработки до внедрения технологий и промышленной продукции в ключевые сектора экономики РФ, такие как: транспортный, строительный, ЖКХ, энергетический, нефтегазовый, медицинский и IT.

Опубликовано 01 ноября 2022 года

#