Obuka za data scientist-a

Da bi se upisao/la na data scientist obuku potrebno je:

• znati osnove Excela (kreiranje dokumenata, osnove unosa i uređivanja podataka),
• razumeti osnove grafikona i podataka koji su na njima predstavljeni,
• biti spreman za unapređivanje matematičkih veština, logičkog razmišljanja i rezonovanja na osnovu podataka,
• imati volju da stičeš znanje o nauci o podacima.

Da, svaki polaznik Coders Laba koji završi sve module i položi ispit, ili odbrani svoj završni projekat, dobija diplomu IT obuke.

Posao data analitičara možeš dobiti po završetku obuke za data analitičara: ukratko, oni organizuju, prečišćavaju i analiztiraju podatke kako bi otkrili odnose među njima i iz njih izvlačili zaključke.

Data analitičar može imati različite dužnosti u firmi, ali uvek im je isti cilj. A to je donošenje adekvatnih, informisanih odluka na osnovu podataka. Zato data analitičar može da se bavi:

• analiza ponašanja kupaca (npr. u onlajn radnji itd.),
• analiza i interpretacija trendova u cilju spremanja efektivnije strategije prodaje,
• praćenje rezultata poslovnih odluka, njihova analiza i dolaženje do korisnih uvida za ubuduće,
• prepoznavanje prilika i rizika koje konkretne akcije nose sa sobom.

Data scientist može da radi sve što i data analitičar, ali takođe ima i dublji uvid u budućnost. Pozicije data scientist-a podrazumevaju i primenu znanja iz oblasti mašinskog učenja pri radu na zahtevnijim projektima. Možete steći to znanje ako odaberete data scientist obuku.

Mašinsko učenje ima ogroman potencijal i danas dominira svetom tehnologije, inovacije i biznisa. Cilj mašinskog učenja jeste stvaranje algoritama koji su u stanju da nauče mašine kako da oponašaju ljudsko razmišljanje.

Broj kompanija koje ulažu u rešenja koja se zasnivaju na mašinskom učenju je u stalnom porastu. Samim tim raste i potražnja za kvalifikovanim profesionalcima koji mogu da primene rešenja koja se zasnivaju na mašinskom učenju pri rešavanju poslovnih problema.

Poznavanje osnova mašinskog učenja i spremnost da se znanje iz te oblasti dalje razvija kako bi se stekla prednost u procesu regrutovanja data analitičara. A napredno poznavanje modela mašinskog učenja otvara put ka profesionalnom razvoju i data scientist poziciji.

Odeljenje za edukaciju Coders Laba je pripremilo razrađen put razvoja data scientist veština.

Za tebe ovo pre svega znači dobro dizajniran program obuke koji ti, korak po korak, pomaže na putu da postanete data scientist junior. Ovaj razvojni put se zasniva na ključnim fazama procesa analize podataka: postavljanje problema; sakupljanje, prečišćavanje i obrada podataka; istraživanje podataka i definisanje novih varijabli; dubinska analiza podataka, predstavljanje rezultata analize i donošnje poslovnih odluka koje su zasnovane na podacima.

Tokom časova, steći ćeš znanje i veštine iz oblasti:

• osnove statistike,
• osnove analize,
• programiranje,
• vizualizacija podataka i pripovedanje,
• mašinsko učenje.

Tokom obuke ćeš koristiti glavne biblioteke, alate i programe koji su nezaobilazni u procesu analize podataka. Poznavanje njih je preduslov kod većine oglasa za posao data analitičara i data scientist-a.

Data scientist obuka obuhvata:

• praksu korišćenja uobičajenog radnog toka pri analizi podataka,
• analiza podataka it kompleksnih baza podataka u Excelu,
• automatizacija pravljenja izveštaja u Pythonu,
• prikupljanje podataka iz spoljnih i internih servisa i sajtova,
• prikupljanje podataka iz sistema baza podataka (ERP, računovodstvo, itd.),
• kreiranje efikasnih i kompleksnih SQL upita,
• dodatni metodi formatiranja izlaznih datasetova,
• pravila rada sa relacionim bazama podataka,
• pripovedanje pomoću podataka i naracija vođena podacima,
• upotreba biblioteka i alata za vizualizaciju pdataka,
• pravljenje analitičkih komandnih table koje su spremne za korišćenje,
• upotreba mašinskog učenja pri donošenju poslovnih odluka.

Ako želiš da saznaš više pogledaj detaljne informacije o data scientist obuci.

Glavna odlika Pythona je njegova jednostavna sintaksa. Osim toga, Python se sve vreme brzo razvija, pa je primamljiv i za programere i za data analitičare. Međutim, ključna osobina je prilagodljivost: pomoći će ti da automatizuješ svakodnevne zadatke.

Ovo je naročito važno pri radu sa podacima, jer baš tu vrstu posla olakšava i ubrzava, naročito kreiranje analiza i izveštaja. Poznavanje Pythona koje obuka pruža omogućava:

• automatizaciju pravljenja izveštaja,
• prikupljanje podataka iz spoljnih servisa i sajtova,
• prikupljanje podataka iz sistema baza podataka,
• automatizaciju aktivnostu koje se tiču analiziranja podataka.

SQL je treći modul obuka za data analitičara i data scientist-a. Savladavanje ovog jezika podrazumeva kreiranje prikladnih upita i pronalaženje informacija u nizu različitih baza podataka. Ovako smo sigurni da su naše analize pouzdane i sveobuhvatne.

Možeš koristiti SQL u praktično bilo kojoj relacionoj bazi podataka. U svakodnevnom radu ćeš:

• koristiti transakcije za rukovanje podacima na bezbedan način,
• optimizovati performanse pomoću indeksa,
• proširiti i utvrditi znanje u vezi sa modelovanjem baza podataka.

Pomoću SQL-a možeš lako i agregirati više datasetova i izvući potrebne elemente iz njih.

Data scientist posao je zasnovan na procesu nauke o podacima i tiče se izvlačenja tačnih zaključaka kao i donošenja adekvatnih odluka. Za razliku od data analitičara, data scientist koristi naprednije alate i metode, poput prediktivnih modela, koji pomažu u prognozama o budućnosti. U data scientist obuci naučićeš da predvidiš buduće probleme i postaviš nova pitanja koja se tiču biznisa, kao i da dizajniraš algoritme i modele koji automatizuju big data analizu pomoću najsavremenijih metoda.

U okviru data scientist obuke savladaćeš osnove statistike, analize podataka, programiranja, vizualizacije podataka i mašinskog učenja. Svaki od ovih modula će proširiti tvoje znanje i set veština. Štaviše, učićeš od eksperata koji imaju praktično i neposredno iskustvo rada sa velikim datasetovima i koji se osećaju kao kod kuće u big data svetu.

Prateći plan data scientist obuke, savladaćeš standardni analitički radni tok koji se koristi u nauci o podacima. On se sastoji od sledećih koraka:

• postavljanje problema,
• prikupljanje podataka,
• prečišćavanje i obradu podataka,
• istraživanje podataka i definisanje novih varijabli,
• prezentaciju rezultata analize,
• korišćenje modela mašinskog učenja.