5-недельный учебный курс по карьере в сфере данных — это программа LuxDevHQ, целью которой является демистификация карьеры в области данных, сделать обучение доступным для широкого круга людей, независимо от их происхождения или экспертиза бесплатно.

Программы предоставляют структуру обучения и справочное пространство, где вы можете получить все необходимые материалы для построения своей "карьеры в области данных мирового уровня".

В программе мы понимаем, что карьера в области данных может принести ценную информацию и решения в различные области и отрасли, и поэтому важно демистифицировать и демократизировать эту область.

Карьера в сфере обработки данных предполагает извлечение знаний и идей из больших и сложных наборов данных с использованием различных методов, таких как интеллектуальный анализ данных, статистический анализ, машинное обучение и визуализация. Все эти процессы способствуют успеху науки о данных. Традиционно наука о данных ассоциировалась со специальными навыками и техническими знаниями, требующими глубоких знаний в области математики, статистики, программирования и предметных знаний.

Этот бесплатный учебный курс подчеркивает необходимость четкого общения, интуитивной визуализации и удобных инструментов, которые позволяют людям исследовать и анализировать данные, не требуя глубокого понимания сложных алгоритмов или языков программирования.

В целом мы стремимся сократить разрыв между техническими экспертами и нетехническими профессионалами, позволяя более широкой аудитории использовать возможности данных и принимать обоснованные решения на основе фактических данных и идей, полученных в результате анализа данных.

Ожидания от всей программы

• Активное участие.
• Соблюдение сроков
• Постоянное обучение и совершенствование
• Выполнение заданий и проектов

Правила и положения

• Нормы поведения
• Академическая честность
• Требования к участию
• Протоколы связи

Эта программа создана для новичков.

###Настройка сред для инструментов и технологий

Ниже приведен список инструментов и технологий, которые вам необходимо установить:
1). Среда Python
2). Среда SQL
3). Аккаунт GitHub
4). Учетная запись Power BI
5). Опция Бесплатная облачная база данных
4).Учетная запись WakaTime — для отслеживания времени, которое вы тратите на программирование каждую неделю.

Мы будем продолжать добавлять больше инструментов и технологий в зависимости от этапа и этапа программы.

Ниже приводится список возможных профессий, связанных с данными, которые мы рассмотрим в этой программе:

1). Аналитик данных.

Аналитики данных уделяют особое внимание изучению данных, чтобы предоставить своим организациям полезную информацию. Они выполняют очистку данных, визуализацию данных и базовый статистический анализ, чтобы помочь компаниям понять тенденции, закономерности и принять обоснованные решения.

• Аналитики данных могут работать в различных отраслях, таких как финансы, маркетинг или здравоохранение.

2). Специалист по данным.

Ученые, работающие с данными, отвечают за сбор, очистку и анализ больших наборов данных для извлечения ценной информации и принятия решений на основе данных. Они используют различные методы машинного обучения и статистические методы для построения прогнозных моделей и решения сложных проблем.

• Ученые, работающие с данными, часто тесно сотрудничают с заинтересованными сторонами бизнеса, чтобы определить возможности использования данных для стимулирования роста бизнеса.

3). Инженер по обработке данных.

Инженеры данных отвечают за проектирование, строительство и обслуживание конвейеров данных и инфраструктуры. Они гарантируют, что данные собираются, хранятся и становятся доступными для анализа учеными и аналитиками.

• Инженеры данных работают с такими инструментами, как Hadoop, Spark и базы данных, для эффективного управления и обработки больших объемов данных.

4). Архитектор данных.

Архитекторы данных проектируют общую структуру и организацию данных внутри организации. Они создают модели данных, определяют стандарты данных и обеспечивают эффективное хранение, интеграцию и доступ к данным.

• Архитекторы данных играют решающую роль в организации управления данными и обеспечении их качества.

Примечание:

• Это лишь некоторые из многих карьерных путей в области науки о данных и аналитики. В зависимости от ваших интересов и навыков вы также можете рассмотреть такие роли, как инженер по машинному обучению, аналитик бизнес-аналитики, статистик или даже специализированные роли, такие как инженер по обработке естественного языка (NLP) или инженер по компьютерному зрению.

• Область науки о данных постоянно развивается, поэтому всегда появляются новые возможности и роли, возникающие по мере развития технологий и роста бизнеса, ориентированного на данные. Важно выбрать путь, который соответствует вашим интересам и карьерным целям.

Также обратите внимание, что мы не сможем охватить все темы и концепции, но мы заложим прочную основу для вашей карьеры в области данных.