Большие возможности
больших данных

Почему Data Science лучше

Сейчас очень много направлений в сфере IT. И я смотрю, что чаще выбирают графику, веб-дизайн или front-end-разработку. Но мегапопулярным направлением во всём мире остаётся Data Science. Нас окружает огромное количество данных. Те люди, которые умеют работать с этими данными и строить модели предсказания, они ценятся. Если есть желание связать свою жизнь с этим направлением, то нужно уже сейчас получать необходимые знания. Любое образование имеет свойство устаревать. И то, чему мы обучаемся сегодня, через пять-десять лет будет уже не актуально. В сфере Data Science достаточно базовых знаний по языкам программирования, математики и статистики. Затратив несколько месяцев на обучение, возможно стать практиком в этой области. И к окончанию вуза за плечами уже будут практический опыт и теоретическая база знаний.

Big Data на практике

Область моих знаний связана не только с Big Data, но и с предсказательными системами, например, по распознаванию текста или языка. Это когда по описанию сайта можно понять, к какой группе он относится и какой продукт клиенту на рынке интернет — торговли можно предложить.

Для Data Science подходят языки программирования R и Python.

Что изменилось

Есть вещи, которые делают вручную, а есть и те, которые можно посчитать на компьютере. Вот это я и автоматизирую. Например, когда вы звоните в банк, сначала с вами общается робот, который определяет цель звонка, а затем он отправляет вызов в профильную службу. По сути на искусственный интеллект можно перенести рутинные процессы и оптимизировать трудовые затраты сотрудников. Те же самые письма-обращения уже составляются и обрабатываются машинами. Скажу, что сегодня ни один искусственный интеллект не способен решать задачи лучше человека. Если в моей ежедневной практике есть какая-то рутина, я её пытаюсь автоматизировать: от выборок до предсказаний.

С чего начать

Есть Школа анализа данных компании «Яндекс». Там представлены очень качественные материалы. Также посоветую для саморазвития онлайн-площадки Coursera и Stepik. Они предлагают огромное количество материалов, за которые дополнительно не надо платить. Это мой личный опыт. Я начинал с этих курсов. Когда получил базовые знания, поступил в МГТУ имени Баумана (за третьим высшим) на обучение по программе, специализирующейся на Data Science.

О себе

В компании «Сбербанк» работаю начальником сектора продаж эквайринга. Успешно окончил программу Сбербанк mini MBA по профессиональной переподготовки линейного менеджмента. Data Science и машинное обучение — это моё желание. Вообще технологии меня интересуют с детства. Первый компьютер я собрал в 13 лет. И по сей день постоянно ищу возможность учиться чему-то новому.