Data Science глазами выпускника Нетологии
Узнаете о Data Science на примерах реальных проектов и задач специалиста
Получите советы по входу в сферу с нуля
Узнаете о Data Science на примерах реальных проектов и задач специалиста
Получите советы по входу в сферу с нуля
Дата-сайентист востребован во всех сферах — от бизнеса до науки
Специалист создаёт и обучает модели с помощью алгоритмов машинного обучения и нейросетей. На основе работы дата-сайентиста принимают решения в разных сферах. Например, в банке обученная модель автоматически анализирует риски и резюмирует решение об одобрении кредита, а в медицине ищет способы борьбы с болезнями.
Узнаете, что такое Data Science и почему специалисты из сферы востребованы
Познакомитесь с реальными рабочими задачами, которые решает специалист
Разберётесь, какие нужны знания и навыки, чтобы найти работу
в Data Science
Иван Тармосин ещё со школы интересовался машинным обучением
Поработав инженером-конструктором турбореактивных двигателей для средней и тяжелой авиации, он сменил профессиональную траекторию и стал управляющим мебельным салоном. В процессе работы Иван задал себе вопрос: почему у других получается в IT, а я считаю, что у меня не выйдет? И подал заявку на курс по Data Science в Нетологии.
Работу по новой специальности он нашёл менее чем за полгода обучения
Через 4 месяца прохождения курса Иван уже искал новое место трудоустройства. На это потребовалось 1,5 месяца и больше 15 собеседований. Так он начал оценивать долговые портфели, а проявив инициативу к внедрению машинного обучения в работу, стал младшим дата-сайентистом, вырос до мидла и следом до главного разработчика моделей оценки в компании.
Я получил работу мечты, благодаря которой занимаюсь интересными и полезными вещами, получаю хорошие деньги и имею возможность путешествовать когда и куда захочу, лишь бы был интернет.
1. Что такое Data Science и какова роль Data Scientist в современном мире
2. Моя первая рабочая задача. Что нужно было сделать и каких результатов достигли
3. Рабочие задачи спустя полгода после трудоустройства. Что нужно было сделать и каких результатов достигли
4. Рабочие задачи сегодня. Что делаю и как приношу пользу компании
5. Советы по трудоустройству