Бакалавры в -вышке будут изучать data science

Анна Чикина, студентка второго курса магистерской программы «Науки о данных» рассказывает о своей поездке по программе обмена в University of Twente в Нидерландах.

23 января

alt

Узнай стоимость своей работы

Бесплатная оценка заказа!

Оценим за полчаса!

Бакалавры в -Вышке  будут изучать data science

В московском кампусе абитуриентам 2020 года выделено в бакалавриате 2365 бюджетных мест и 64 места за счет собственных средств НИУ ВШЭ, а также в магистратуре 2368 бюджетных мест и 89 мест за счет средств НИУ ВШЭ. При этом Вышка открывает ряд новых образовательных программ.

Поступающимновое в ВШЭпоступление в ВШЭ

4 октября  2019

Бакалавры в -Вышке  будут изучать data science

Церемония открытия прошла в павильоне «Умный город» на ВДНХ. Призеры и победители прошлых лет, кураторы проекта и руководители компаний-партнеров пожелали удачи участникам и рассказали о нововведениях олимпиады.

Образованиерепортаж о событииолимпиады

2 октября  2019

alt

Узнай стоимость своей работы

Бесплатная оценка заказа!
Читайте также:  Никто не хочет в детский сад, особенно воспитатели

Оценим за полчаса!

Бакалавры в -Вышке  будут изучать data science

Лаборатория методов анализа больших данных совместно с ШАД Яндекса с 1 по 10 июля провели летнюю школу MLHEP (Машинное обучение в физике высоких энергий) в DESY (Deusche Electron SYnchrotrone) в Гамбурге.

Наукаисследования и аналитикарепортаж о событиимеждународное сотрудничество

23 июля  2019

Традиционные выборы лучшего преподавателя Высшей школы экономики 2019 года состоялись.

Университетская жизньдостиженияпрофессорарепортаж о событии

22 июля  2019

В первые выходные июля состоялся, ставший традиционным, пятый поход факультета компьютерных наук.

Университетская жизньне учебарепортаж о событииспорт

20 июля  2019

Бакалавры в -Вышке  будут изучать data science

В июле Санкт-Петербург и Москва приняли традиционный научно-популярный фестиваль для любителей новейших технологий Geek Picnic. В этом году Вышка стала его официальным партнером. Гости фестиваля увидели разработки преподавателей, студентов и выпускников, послушали лекции ведущих экспертов ВШЭ. Как прошел Geek Picnic на Воробьевых горах столицы — в нашем фоторепортаже.

Свободное общениерепортаж о событии

15 июля  2019

Бакалавры в -Вышке  будут изучать data science

В июле Санкт-Петербург и Москва приняли традиционный научно-популярный фестиваль для любителей новейших технологий Geek Picnic. В этом году Вышка стала его официальным партнером. Гости фестиваля увидели разработки преподавателей, студентов и выпускников, послушали лекции ведущих экспертов ВШЭ. Как прошел Geek Picnic на Воробьевых горах столицы — в нашем фоторепортаже.

Свободное общениерепортаж о событии

15 июля  2019

Бакалавры в -Вышке  будут изучать data science

В рамках программ обмена студенты ФКН поедут в Голландию, Францию, Турцию, Германию, Бельгию, Китай, Италию и Финляндию. Факультет примет семь студентов из Франции, Бельгии и Германии: четырех студентов из EPITECH (Париж), двух из Гентского университета и одного из Ульмского университета.

Образованиестудентымагистратурамеждународное сотрудничество

12 июля  2019

Бакалавры в -Вышке  будут изучать data science

В 2019 году факультет компьютерных наук выпустил 181 бакалавра и и 118 магистров. Среди выпускников 11 лауреатов стипендии им. Ильи Сегаловича. Выпускники делятся своими воспоминаниями об учебе и дальнейшими планами.

9 июля  2019

Источник: https://www.hse.ru/ma/datasci/

Как изучать Data Science в 2019: ответы на частые вопросы

Мысль о том, чтобы изучать Data Science, не даёт вам покоя? Возможно, не зря. В этой статье мы ответили на ряд популярных вопросов новичков.

В последнее время Data Science набирает популярность в IT-мире, и игнорировать эту технологию просто не получается. Так каково это − изучать Data Science в 2019 году?

Может ли ИИ оставить аналитиков без работы?

Сейчас большая часть аналитики происходит в Excel − таблицы, диаграммы, рутина. Но появляется все больше статей о том, что искусственный интеллект заменит таких специалистов. Это так? И при чем здесь Data Science?

Не совсем, но об этом чуть позже. Data Science развивается и начинает оперировать все большими объемами информации, которые позволяют создавать много полезных штук.

Это сложно?

Когда смотришь на карты путей развития вроде этой, кажется, что и создаются они не для людей, а для роботов.

Бакалавры в -Вышке  будут изучать data science

Отставить панику. К примеру, эта карта появилась ещё в 2013 году, ведь здесь нет даже TensorFlow. Data Science с тех времен стала намного более фрагментированной. Лучше выбрать другой подход.

А в университете учиться обязательно?

Есть мнение, что эта область подразумевает наличие серьёзной базы, освоить которую самостоятельно будет непросто. Действительно ли большинство специалистов по данным имеют университетские дипломы?

Конечно, нет. Ко всему, что вы видите в интернете, стоит относиться со скептицизмом. Большинство статей о том, как изучать Data Science, скорее, являются руководством по бизнес-аналитике.

А основная часть материала, изучаемого в университетах, просто устарела. Чтобы не отставать, лучше заниматься самому.

Об этом, кажется, уже было сказано много раз, но почему тогда возникают вопросы «как освоить технологию X»?

Какие языки стоит изучить?

Что стоит освоить в первую очередь? Linux? А может, Scala, Python или R? Или сразу оба?

Про Scala можете пока забыть. R неплох в математическом моделировании, но это все. С Python вы получите более развернутый функционал и возможность оперировать такими вещами, как обработка данных и настройка веб-сервисов.

Более того, это простой язык, с помощью которого можно автоматизировать множество задач. И вам не придется изучать его вдоль и поперек − Data Science является чем-то большим, нежели скрипты и машинное обучение.

В смысле?

Это все инструменты. Можно использовать Python, а если вам нужно лишь построить пару диаграмм, то используйте Tableau.

Использование этого инструмента сделает меня Data Scientist'ом?

Разве с покупкой лицензии какого-то сервиса человек становится профессионалом? Кажется, Data Science состоит не только из кружков и столбиков, иначе все можно было бы сделать и в Excel.

Да, на самом деле, это просто маркетинг. Визуализация данных − интересная часть Data Science, но она не включает в себя трудоемкие этапы работы: очистку, обработку, загрузку.

Окей, допустим, пока начнём с Python

Для начала вам нужно изучить несколько библиотек для управления Data Frame. Например, Pandas. И matplotlib, но уже для создания диаграмм.

А что такое data frame?

Бакалавры в -Вышке  будут изучать data science

Это функционал для манипулирования данными в табличной структуре. В чём отличия Python от Excel? В среде Python вы можете заниматься этими делами в Jupyter − каждый шаг будет визуализирован, появится полное видение процесса.

Jupyter и другие подобные утилиты намного более автоматизированы и оптимизированы, что позволяет легко отслеживать каждый пройденный этап.

Хорошо, что делать дальше?

Нам нужны данные. Один из вариантов их получения − банальная загрузка нескольких статей из Википедии на жесткий диск. Сделать это можно с помощью Beautiful Soup, например.

Стоп. А разве для этого не SQL используют?

Читая про Data Science складывается впечатление, что значительная часть работы заключается в обработке таблиц, а не просмотре веб-страниц. Как же SQL?

Ну, с неструктурированными текстовыми данными мы можем сделать очень много полезных вещей, например, анализ настроений в социальных сетях или обработку лексикона. Переживать не стоит. NoSQL отлично справляется с хранением данных такого типа.

Что ещё за NoSQL?

Буквально − не только SQL. Он поддерживает структуры данных за пределами реляционных таблиц. Однако, базы данных NoSQL обычно не используют SQL, а являются языком запросов. Но пока, можно об этом не думать.

А зачем мы загружали страницы википедии?

Анализ этих данных может служить хорошей отправной точкой для создания многих проектов. Например, чат-ботов.

Не стоит ожидать, что у вас сразу получится сделать что-то наподобие Microsoft Tay или прогнозировать продажи. Подобные эксперименты лучше отложить на потом.

Для новичка чат-боты и неструктурированные данные не должны быть приоритетными задачами. Но стоит помнить, что крупные корпорации сейчас занимаются именно этим, а значит, когда наберётесь опыта, обязательно уделите им внимание.

Хорошо. Тогда какой смысл в работе с этими данными сейчас?

Практика. Но мы будем двигаться дальше − таблицы, анализ, множества. Больше похоже на статистический анализ. Начать лучше с чего-то базового, вроде линейной регрессии.

Но этим можно заниматься и в Excel!

Использование скриптов даст вам намного большую гибкость. Во много раз легче использовать Python, нежели создавать адски длинные формулы, ведь так? Тем более, у вас под рукой всегда будет библиотека scikit-learn, которая облегчает жизнь специалистам по данным.

А что насчёт математического моделирования? это важно?

По общепринятому мнению, линейная алгебра является основой многих наук о данных. Большинство процессов, используемых в этой сфере, базируются на умножении и сложении матриц. Также существуют и другие важные понятия. Например, детерминанты и собственные векторы. К слову, чуть ли не единственный ресурс, где можно найти интуитивное объяснение линейной алгебры, − канал 3Blue1Brown.

Что если математика даётся тяжело?

Бакалавры в -Вышке  будут изучать data science

Не стоит бояться. Прямой контакт с математическими вычислениями почти исключен. Такие библиотеки, как TensorFlow, Keras и scikit-learn, сделают все сами.

Допустим. Линейная регрессия как-то связана с машинным обучением?

Линейная регрессия является инструментом для машинного обучения. Нейронные сети, опорные векторы, логистическая регрессия − все они выполняют некоторую форму подбора кривой, подгоняют ее к точкам. Естественно, в разном контексте. Одни из них достаточно просты для интерпретации, другие же запутаны по определению.

Бакалавры в -Вышке  будут изучать data science

Нейронные сети на самом деле являются просто многослойными регрессиями с некоторыми нелинейными функциями. Может показаться, что это просто, но только в случае, если есть 2-3 переменные. Самое интересное начинается тогда, когда их становится в сотни раз больше.

Стоп, а распознавание изображений – тоже просто функция?

Именно. Каждый пиксель прикрепляется к переменной. Таким образом, чем больше этих самых переменных, тем больше данных нужно обработать. Это одна из многих причин, почему машинное обучение может быть настолько запутанным.

А что насчет вещей попроще? например, расписание, транспорт, решение судоку?

Помимо Data Science, существует также и Operations Research. На самом деле, между ними есть очень много общего. И именно Operations Research принесло множество алгоритмов оптимизации, которые теперь используют при машинном обучении и устранении проблем ИИ.

Тогда какие алгоритмы использовать для решения простых задач?

Ну, определенно не алгоритмы машинного обучения. Древовидный поиск, метаэвристика, линейное программирование и прочие методологии исследования операций использовались в течение большого промежутка времени, и все еще выполняют такие задачи лучше, чем алгоритмы машинного обучения.

Звучит расплывчато

Да. На самом деле Data Science является невероятно неопределенной дисциплиной, использующей множество других отраслей. Может быть, в скором времени нейросети и роботы смогут оперировать более сложными данными, чем те, с которыми сейчас работает Data Science: автоматическая аналитика, разработка бизнес-планов, составление многоуровневого расписания. Но сначала до этого нужно дожить.

Понравился материал о том, как изучать Data Science? Возможно, вам понравится следующее

Источник: Каково изучать Data Science в 2019 году на Towards Data Science

Источник: https://proglib.io/p/data-science-faq/

Как учат Computer Science в России и США

Первые строчки всех мировых рейтингов вузов в области компьютерных наук занимают американские университеты. Российские обычно находятся далеко за пределами первой сотни.

Тем не менее наши студенты нередко выигрывают чемпионаты мира по программированию или находят работу в ведущих IT-компаниях мира.

Александр Журавлев и умный поисковик образовательных программ StudyQA — об основных особенностях бакалаврских программ по компьютерным наукам в России и США.

Рассылка «Мела»

Мы отправляем нашу интересную и очень полезную рассылку два раза в неделю: во вторник и пятницу

На первый взгляд бакалаврские программы американских вузов могут показаться российским студентам не слишком интенсивными.

Во-первых, обучение длится три года вместо четырёх, а во-вторых, специализированных предметов обычно значительно меньше, чем в России.

Так нормальной академической нагрузкой в американских вузах считается 8-9 предметов в год. У нас же дисциплин бывает и в два раза больше.

Ещё одно важное отличие американских программ от большинства российских — возможность выбирать курсы самому.

В небольших колледжах разнообразие может быть не так уж велико, но в ведущих университетах у студентов обычно есть выбор между десятками различных курсов.

Для получения диплома обычно необходимо прослушать несколько общеобразовательных курсов, не связанных с направлением обучения, а также набрать определённое число кредитов по специализированным дисциплинам.

Помимо этого, во многих американских вузах не нужно выбирать специальность заранее: поступают в университет обычно по единому конкурсу, а с направлением обучения (Major) можно определиться уже после начала учёбы. Впрочем, чтобы лучше разобраться в том, чем всё же отличаются программы, рассмотрим примеры бакалаврских программ по компьютерным наукам в США и России.

Бакалавр по Computer Science в США: MIT и Стэнфорд

Бакалавры в -Вышке  будут изучать data scienceМассачусетский технологический институт (MIT)

Одна из лучших программ по компьютерным наукам в США — бакалавр в области Computer Science and Engineering, предлагаемая MIT (в рейтинге QS 2016 года по компьютерным наукам этот университет занимает первое место в мире). Кроме того, это ещё и самая популярная бакалаврская программа в MIT, что, впрочем, неудивительно — средняя зарплата выпускников по этой специальности составляет $90 000 в год.

Все студенты MIT, независимо от специализации, должны прослушать несколько общеобразовательных предметов: математику, физику, биологию и химию (в каждой области можно выбрать из нескольких курсов), а ещё два курса по гуманитарным или социальным наукам.

Кроме того, в MIT существует специальное требование, связанное с развитием коммуникационных навыков.

Как минимум четыре курса должны включать в себе интенсивную устную или письменную коммуникацию — например, гуманитарные курсы, где студентам нужно регулярно писать эссе или готовить презентации.

Для получения специализации в области компьютерных наук студенты должны прослушать один вводный курс (по робототехнике, программному обеспечению, коммуникационным сетям или медицинским технологиям), один базовый курс по программированию (введение в программирование на Python), набор обязательных предметов: «Вычислительные структуры», «Введение в алгоритмы», «Основы программирования», «Создание программного обеспечения», «Инжиниринг компьютерных систем», «Искусственный интеллект» или «Введение в машинное обучение» и «Дизайн и анализ алгоритмов».

Зачем гуманитариям изучать программирование и математику

Обычно университеты позволяют студентам зачесть некоторые предметы в том случае, если они уже изучались в старшей школе.

Для этого в США существует специальная программа (AP), в рамках которой успешные школьники могут изучать предметы из университетской программы.

Так, например, студенты бакалаврской программы Стэнфорда должны прослушать базовый курс по математическому анализу, однако большинство из них уже проходили этот материал в школе, поэтому могут зачесть результаты экзаменов вместо того, чтобы посещать курс.

Читайте также:  Колонка родителя: кто эти люди?

Помимо математического анализа, бакалавры в Стэнфорде должны изучить ещё четыре математических дисциплины: два курса из цикла «Математика для компьютерных наук» и два электива на выбор студента.

Кроме того, обязательно изучение физики (два курса — по механике и электричеству и магнетизму) и естественных наук — здесь можно выбрать любой курс из весьма широкого списка, в котором есть, например, геология, химия и молекулярная биология.

Шесть курсов обязательны для всех студентов, желающих получить степень бакалавра в области компьютерных наук: «Абстрактное программирование», «Устройство и организация компьютерных систем», «Принципы компьютерных систем», «Математические основания вычислений», «Введение в теорию вероятностей», «Данные и алгоритмы». Также студенты должны выбрать специализацию, или «трек» (например, искусственный интеллект или графика), который включает себя 6-7 курсов.

Бакалавриат по прикладной математике и информатике в России: МФТИ

Бакалавры в -Вышке  будут изучать data scienceМосковский физико-технический институт (МФТИ)

Бакалаврское образование в России гораздо менее вариативно: например, программа по прикладной математике и информатике на факультете инноваций и высоких технологий (ФИВТ) МФТИ на протяжении первых пяти семестров не предполагает курсов по выбору. За четыре года студенты изучают больше 20 математических дисциплин. В этом отношении подготовка гораздо более интенсивная, чем в США, где бакалавры обычно изучают от трёх до пяти математических курсов. Кроме того, если в США у бакалавров обычно бывает не больше пяти курсов в семестр, то в МФТИ студенты одновременно изучают 8-10 курсов. До шестого семестра предметов по выбору не существует — программа одинакова для всех студентов.

Набор курсов по компьютерным наукам в МФТИ похож на тот, что предлагается в американских университетах, только порядок и количество курсов жёстко закреплены учебным планом.

На первом курсе студенты изучают «Введение в программирование», после чего следуют «Базы данных», «Архитектура компьютеров и операционные системы», «Объектно-ориентированное программирование», «Алгоритмы и структуры данных», «Формальные языки и трансляции», «Программирование на Java», «Функциональное программирование», «Параллельные алгоритмы» и «Машинное обучение». Бакалаврам положены три курса по физике, а на последних курсах студенты также изучают предметы в соответствии с кафедрой, которую они выбрали.

5 неожиданных трендов в IT-образовании

Отличия между лучшими американскими и российскими вузами довольно значительны: в США студентам предоставляется выбор между разнообразными вариантами, хотя часть базовых предметов все равно является обязательной.

Вопреки существующим представлениям, американским студентам иногда нужно изучать не меньше общеобразовательных курсов, чем российским.

Однако и в этом случае у них есть возможность выбора из довольно внушительного списка конкретных дисциплин.

Перспективы трудоустройства

Как в России, так и в США, компьютерные науки — одна из самых бурно развивающихся областей экономики, поэтому поиск весьма неплохо оплачиваемой работы (при наличии необходимых навыков и образования) должен оказаться проще, чем для представителей других специальностей.

Например, выпускники МФТИ, работающие в IT-сфере, по статистике Superjob, зарабатывают в среднем 130 000 рублей в месяц (речь идёт о выпускниках с опытом работы от года до пяти лет). Выпускники МИФИ и МГТУ им.

 Баумана могут рассчитывать на 100 000 рублей в месяц, МГУ — 90 000 рублей, ИТМО — 87 000.

При этом возможности, открывающиеся перед выпускниками ведущих американских вузов, конечно, несколько более радужные — это в первую очередь связано с тем, что большая часть ведущих IT-компаний находится именно в США. Среднестатистический выпускник бакалавриата по специальности Computer Science может рассчитывать на зарплату в $60 000 в год, а выпускник одного из ведущих вузов — примерно в полтора раза больше.

Конечно, не стоит забывать и о том, что российские выпускники вполне могут составить конкуренцию своим американским коллегам.

Можно как поступить на PhD программы в США, так и устроиться на стажировку или работу сразу после окончания университета.

Такой путь может быть не всегда простым, однако нехватка квалифицированных кадров диктует свои правила: IT-компании сегодня готовы нанимать высококлассных специалистов с любым гражданством.

  • Всё, что нужно знать для поступления в зарубежный вуз
  • 10 московских вузов с самыми высокими стипендиями
  • Чем полезен годовой перерыв перед поступлением

Источник: https://mel.fm/kompyuternyye-nauki/3519278-comp_science

Как стать Data Scientist в 2019 году

Data Scientist — это эксперт по аналитическим данным, который обладает техническими навыками для решения сложных задач, а также любопытством, которое помогает эти задачи ставить.

Эти специалисты несут основную ответственность за преобразование данных в Результативные идеи с помощью самостоятельно созданных прогностических моделей и специального анализа в соответствии с требованиями компании.

Другими словами, быть Data Scientist — чрезвычайно важная работа в нынешнем веке данных.

Настолько, что статья в Harvard Business Review даже назвала ее (и это побуждает стать одним из них!).«Самой сексуальной работой 21-го века»(и это побуждает стать одним из них!).

И также не повредит тому, что работа Data Scientist очень хорошо окупается при средней зарплате 1022 тыс. в год. Именно поэтому эта статья является полным руководством для того, чтобы стать Data Scientist в 2019 году. Это дорожная карта, которой вы можете следовать, если хотите узнать больше о Data Science. Но все еще существует большая путаница между различиями в роли Data Analyst и Data Scientist, поэтому мы начнем с этой статьи и перейдем к другим темам, таким как требования к образованию и требования к навыкам, чтобы стать специалистом в этой области.

Разница между Data Analyst и Data Scientist

Очевидно, что и у Data Analyst, и у Data Scientist есть описание работы, связанное с данными. Но какие между ними есть различия? Это вопрос, который возникает у многих людей относительно различий между этими специальностями.

Так что давайте проясним это сомнение здесь!

Data Analyst использует данные для решения различных проблем и получения полезных данных для компании.

Это делается с помощью различных инструментов на четко определенных наборах данных, чтобы ответить на корпоративные вопросы, такие как «Почему маркетинговая кампания более эффективна в определенных регионах» или «Почему продажи продукта сократились в текущем квартале» и так далее.

Для этого основными навыками, которыми обладает аналитик данных, являются Data Mining, R, SQL, статистический анализ, анализ данных и т. д. Фактически, многие Data Analysts получают дополнительные необходимые навыки и становятся Data Scientists.

С другой стороны, Data Scientist может разрабатывать новые процессы и алгоритмы для моделирования данных, создавать прогностические модели и выполнять пользовательский анализ данных в соответствии с требованиями компании.

Таким образом, основное отличие заключается в том, что Data Scientist может использовать тяжелое кодирование для проектирования процессов моделирования данных, а не использовать уже существующие для получения ответов из данных, таких как Data Analyst.

Для этого основными навыками, которыми обладает Data Scientist, являются Data Mining, R, SQL, Машинное обучение, Hadoop, Статистический анализ, Анализ данных, OOPS и т. д.

Таким образом, причина, по которой ученым Data платят больше, чем аналитикам Data, заключается в их высокой уровни квалификации в сочетании с высоким спросом и низким предложением.

Требования к образованию, чтобы стать Data Scientist

Существует много путей достижения вашей цели, но имейте в виду, что большинство из этих путей проходят через колледж, поскольку четырехлетняя степень бакалавра является минимальным требованием.

Самый прямой путь заключается в том, что вы получаете степень бакалавра в области Data Science, поскольку она, несомненно, научит вас навыкам, необходимым для сбора, анализа и интерпретации больших объемов данных.

Вы узнаете все о статистике, методах анализа, языках программирования и т. д.,, которые только помогут в вашей работе в качестве Data Scientist.

Другой обходной путь, который вы можете выбрать, — это получить любую техническую степень, которая поможет вам в роли Data Scientist. Некоторые из них — компьютерные науки, статистика, математика, экономика.

После получения степени вы будете иметь навыки кодирования, обработки данных, количественного решения проблем. Которые можно применять в Data Science.

Затем вы можете найти работу начального уровня или получить степень магистра и доктора наук для более специализированных знаний.

Требования к навыкам, чтобы стать Data Scientist

Для Data Scientist требуется несколько навыков, охватывающих различные области. Большинство из них упоминаются ниже:

1. Статистический анализ.

Как специалист по обработке данных, ваша основная задача — собирать, анализировать и интерпретировать большие объемы данных и создавать полезные для компании идеи.

Очевидно, что статистический анализ является большой частью описания работы.

Это означает, что вы должны быть знакомы хотя бы с основами статистического анализа, включая статистические тесты, распределения, линейную регрессию, теорию вероятностей, оценки максимального правдоподобия и т. д. И этого недостаточно! Немало важно иметь понятие о том, какие статистические методы являются подходящим подходом для данной проблемы данных, еще важнее понять, какие из них не являются. Кроме того, есть много аналитических инструментов, которые очень полезны в статистическом анализе для Data Scientist. Наиболее популярными из них являются SAS, Hadoop, Spark, Hive, Pig. Поэтому важно, чтобы вы хорошо их знали.

2. Навыки программирования. Навыки программирования являются необходимым инструментом в вашем арсенале. Это потому, что намного легче изучать и понимать данные, чтобы делать полезные выводы, если вы можете использовать определенные алгоритмы в соответствии со своими потребностями.

В общем, Python и R являются наиболее часто используемыми языками для этой цели. Python используется из-за его способности к статистическому анализу и его удобству к прочтению.

Python также имеет различные пакеты для машинного обучения, визуализации данных, анализа данных и т. д. (Например, Scikit-learn), которые делают его подходящим для науки о данных.

R также позволяет очень легко решить практически любую проблему в Data Science с помощью таких пакетов, как e1071, rpart и многих других.

3. Машинное обучение. Если вы каким-либо образом связаны с технологической отраслью, скорее всего, вы слышали о машинном обучении. Это в основном позволяет машинам изучать задачи из опыта, не программируя их специально. Это делается путем обучения машин с использованием различных моделей машинного обучения с использованием данных и различных алгоритмов.

Таким образом, вы должны быть знакомы с алгоритмами контролируемого и неконтролируемого обучения в машинном обучении, такими как Линейная регрессия, Логистическая регрессия, Кластеризация K-средних, Дерево решений, Ближайший сосед и прочее.

К счастью, большинство алгоритмов машинного обучения могут быть реализованы с использованием R или Библиотеки Python (упомянутые выше), Поэтому вам не нужно быть экспертом по ним.

В чем вы нуждаетесь, это в умении понять, какой алгоритм требуется, основываясь на типе данных, которые у вас есть, и на задаче, которую вы пытаетесь автоматизировать.

4. Управление данными и обработка данных. Данные играют большую роль в жизни Data Scientist. Таким образом, вы должны быть опытными в управлении данными, которое включает извлечение, преобразование и загрузку данных.

Это означает, что вам нужно извлечь данные из различных источников, затем преобразовать их в необходимый формат для анализа и, наконец, загрузить их в хранилище данных.

Для обработки этих данных существуют различные платформы, такие как Hadoop, Spark.

Теперь, когда вы завершили процесс управления данными, вы также должны быть знакомы с обработкой данных. Обработка данных — это в основном означает, что данные в хранилище должны быть очищены и унифицированы согласованным образом, прежде чем их можно будет проанализировать для получения каких-либо действенных данных.

5. Интуиция данных. Не стоит недооценивать силу интуиции данных. Фактически, это основной нетехнический навык, который отличает Data Scientist от Data Analyst. Интуиция данных в основном включает в себя поиск шаблонов в данных там, где их нет. Это почти то же самое, что найти иголку в стоге сена, которая является реальным потенциалом в огромной неисследованной куче данных.

Интуиция данных — это не тот навык, которому можно так просто научиться. Скорее это происходит из опыта и продолжающейся практики. А это, в свою очередь, делает вас гораздо более эффективным и ценным в своей роли Data Scientist.

6. Навыки общения.Вы должны хорошо владеть навыками общения, чтобы стать экспертом в области Data Scientist. Это потому, что, хоть вы и понимаете данные лучше, чем кто-либо другой, вам необходимо преобразовать полученные данные в количественную оценку, чтобы нетехническая команда смогла принять решение.

Это также может включать data storytelling! Таким образом, вы должны иметь возможность представлять свои данные в формате повествования с конкретными результатами и значениями, чтобы другие люди могли понять, что вы говорите. Это связано с тем, что в конечном итоге анализ данных становится менее важным, чем практические выводы, которые можно получить из данных, что, в свою очередь, приведет к росту бизнеса.

Источник: https://habr.com/post/477818/

Прикладной анализ данных в Вышке: разоблачение

Случилась интересная история. Недавно мы опубликовали статью от менеджера ФКН о вышкинской программе двух дипломов «Прикладной анализ данных». Она характеризует программу очень положительно.

Однако после этого студенты программы написали нам и рассказали о реальном положении дел.

Интересно, что для изначальной статьи два студента дали нам положительные отзывы, но после появления «честного» обзора попросили их удалить.

Публикуем текст студентов с небольшими стилистическими и грамматическими правками.

Бакалаврская программа двух дипломов НИУ ВШЭ и Лондонского университета «Прикладной анализ данных» появилась совсем недавно — в 2018 году. Именно тогда всеми любимая Вышка набрала 70 абитуриентов, которые не побоялись заплатить 580 тысяч рублей (сейчас уже 620 т. р.) за «абсолютно новую» программу. Я же — один из пятидесяти человек, которые закончили первый год обучения.

Корпус ФКН // hse.ru

Какое же место играет Лондонский университет во всем учебном процессе?

Никакого. Фотографии с надписями «London School of Economics» (LSE) очень хорошо смотрятся на сайте программы, но не все так просто.

ПАД — программа двух дипломов с Лондонским университетом (University of London). Лондонский университет на самом деле — большой союз разных университетов Англии, где LSE —только одно из учебных учреждений. ВШЭ и LSE сотрудничают на программе двух дипломов по экономике, поэтому об этом сотрудничестве пишут везде.

Я никак не могу доказать или опровергнуть, что программа «Прикладной анализ данных» была создана совместно с LSE, но диплом будет выдан University of London, а не LSE, что уже намного менее престижно. По такому диплому можно определить, что обучение было пройдено не в их кампусе.

Еще интереснее, то что в самой LSE такой программы по анализу данных нет, она была создана для развивающихся стран и только для них. Если оторваться от чувств и эмоций, получится, что University of London успешно продал свою франшизу Вышке.

Они следят за качеством изготовляемого продукта, имеют свои требования и берут немалые деньги за это.

Еще раз напомню, что LSE не привозит своих лекторов, семинаристов и не предоставляет учебных планов (по крайней мере в первый год обучения). Начиная со второго года обучения они присылают тесты и проверяют их, а готовят к ним все те же сотрудники Факультета компьютерных наук ВШЭ.

Лектора и семинаристы — высококвалифицированные специалисты в своей области, это правда. Большинство даже справляются с преподаванием на английском. Но есть и те, кому явно не помешает улучшить свои знания английского языка.

Прослушав лекции одного и того же преподавателя на английском и русском, Вам не захочется учиться на английском. К концу года на лекции из около 60 человек ходило в лучшем случае 10. Да это происходило на первом курсе программы по прикладной специальности.

Все переходили на самостоятельное обучение и освоение материалов.

// youtube.com

Главная проблема программы в том, что она не новая. На факультете компьютерных наук также существуют программы «Прикладная математика и информатика» (ПМИ) и «Программная инженерия» (ПИ).

К сожалению, пока не известно, как будет выглядеть ПАД на 2-4 курсе, но первый курс фактически является программой ПМИ, переведенной на английский.

Читайте также:  Научно-образовательные математические центры создадут молодые ученые

Конечно, ПАДовцы — не олимпиадники и не стобалльники, поэтому программа ПМИ укорочена для ПАД.

Хотя программа не новая, это не значит, что вся бюрократическая часть обучения шикарно налажена. Отнюдь! Все учебные планы и программы учебных дисциплин писались заново. В том числе формулы оценивания, экзаменационные вопросы.

Писалось это в самых неприятных случаях уже во время сессии. Таким образом, лектор мог в последний день перед экзаменом сказать: «Все, кто не делал домашнее задание, могут сразу идти на пересдачу». Конечно, таких ситуаций не происходило, и для тех, кто действительно учился, это не критично.

Но для студентов это был абсолютно неоправданный стресс.

Противоречивые чувства вызывает словосочетание «анализ данных». С одной стороны, во время первого курса процесс сбора данных был раскрыт крайне поверхностно, а про какой-либо анализ речь не заходит. С другой стороны, первый курс может быть только подготовительным к анализу.

Очень разрекламированная программа оказалась не так хороша при сопоставлении цены и качества.

P.S. Ни на одной фотографии в статье нет студентов ПАД, реальных иллюстраций учебы. На сайт ВШЭ они попали еще до открытия программы.

Редакция «Выше Среднего» призывает вас не принимать поспешные решения. Мы рассказываем истории, а финальное решение о поступлении всегда остается за вами.Учились на этой программе и не согласны с мнением участников статьи? Напишите комментарий на Дзене или в группе ВКонтакте и станьте героем следующей истории!

Источник: https://zen.yandex.ru/media/id/5ca319145ec13d00b4400a59/5d31e8eda2d6ed00ac377df5

Анализ данных: куда пойти учиться

AboutData публикует список образовательных курсов и полезных ссылок для тех, кто хочет развиваться в сфере анализа больших данных.

Бакалавриат

Бакалавриат «Анализ данных» МФТИ и «Яндекса»

Поступить может любой студент ФИВТ (Факультет инноваций и высоких технологий в МФТИ), окончивший 2 курс и прошедший конкурсный отбор по среднему баллу обучения.

Технопарк Mail.ru Group и МГТУ им. Баумана

Поступить могут студенты или аспиранты любого курса и факультета МГТУ.

Магистратура

  • МГУ, магистерская программа «Интеллектуальный анализ больших данных»
  • Поступить может бакалавр или специалист (желательно по направлениям прикладной математики, информационных технологий и программирования).
  • МГУ, магистерская программа «Большие данные: инфраструктуры и методы решения задач»
  • Поступить может бакалавр или специалист (желательно по направлениям прикладной математики, информационных технологий и программирования).
  • ВШЭ, магистерская программа «Науки о данных»

Поступление на программу возможно на общих основаниях (по результатам вступительных экзаменов) или по олимпиаде для студентов и выпускников вузов.

Олимпиада проводится ежегодно в феврале-марте, в ней могут принять участие студенты, завершающие обучение по образовательным программам высшего профессионального образования, а также лица с высшим образованием, имеющие степень бакалавра или специалиста.

ВШЭ, магистерская программа «Интеллектуальный анализ данных»

Поступление на программу возможно на общих основаниях (по результатам вступительных экзаменов) или по олимпиаде для студентов и выпускников вузов. Документы принимаются с 1 июня по 20 июля 2017 года включительно. Участие в Олимпиаде бесплатное. Время проведения: 18-19 марта 2017 года. Регистрация откроется в декабре 2016 года.

ВШЭ, магистерская программа «Системы больших данных»

Обучение ведется на английском языке. Поступление на программу возможно на общих основаниях (по результатам вступительных экзаменов) или по олимпиаде для студентов и выпускников вузов.

Олимпиада проводится ежегодно в феврале/ марте, в ней могут принять участие студенты, завершающие обучение по образовательным программам высшего профессионального образования, а также лица с высшим образованием, имеющие степень бакалавра или специалиста.

  1. Магистратура «Анализ данных» МФТИ и «Яндекса» 
  2. Поступить в магистратуру может любой студент, имеющий диплом бакалавра или специалиста и прошедший отбор в Школу анализа данных «Яндекса».
  3. ИТМО, Экстренные вычисления и обработка сверхбольших объемов данных 

Обучение ведется на английском языке. Поступить может бакалавр или специалист (желательно по направлениям прикладной математики, информационных технологий и программирования), владеющий численными методами и технологиями программирования. Зачисление производится на конкурсной основе по результатам сдачи междисциплинарного экзамена.

  • СПБГУ, магистратура «Исследование операций и системный анализ»
  • Поступить может бакалавр или специалист, владеющий численными методами и технологиями программирования.
  • МФТИ, магистратура кафедры «Интеллектуальные системы»
  • Правила приема студентов описаны здесь.

Профессиональная переподготовка

Онлайн-программа профессиональной переподготовки от Санкт-Петербургского Академического университета РАН и Института биоинформатики

Чтобы поступить на программу достаточно иметь аккаунт на платформе Stepik.org и оплатить обучение. Студенты получают диплом о профессиональной переподготовке СПбАУ РАН.

Диплом выдается только при наличии документа о высшем или среднем специальном образовании на момент завершения программы.

В дипломе будет указано, что получивший может вести профессиональную деятельность по специальности «Анализ данных».

Офлайн-курсы

Школа анализа данных «Яндекса», отделения «Анализ данных», «Компьютерные науки» и «Большие данные»

Рассчитана на студентов и выпускников инженерных и математических специальностей, готовых несколько раз в неделю посещать вечерние занятия. Требуется хорошая математическая подготовка. Можно учиться заочно.

Программа «Специалист по большим данным» New Professions Lab в Digital October

Для поступления необходимо уметь программировать на языках высокого уровня (в частности на Python 2), базовые знания Linux, понимание принципов работы языка запросов SQL и знание теории вероятностей и статистики в объеме 1-2 семестров технического вуза.

Онлайн-курсы

  1. Новичкам
  2. На русском языке
  3. На английском языке

Полезные ссылки новичкам

Сообщества

Книги

  • На русском языке
  • На английском языке
  • Статистика и машинное обучение:
  • Временные ряды:
  • Нейронные сети:
  • I.Goodfellow, Y.Bengio, A.Courville. Deep Learning. 2016

Источник: https://aboutdata.ru/2017/02/12/bigdato/

Как стать экспертом в Data Science: пошаговый план обучения

Мало кто может предсказывать события до ста процентов верно. Но дата-сайнтисты научились. А мы нашли последние тренды Data Science и составили план для тех, кто хочет глубоко изучить эту область.

Выбор языка

Сейчас в науке о данных используются два основных языка: Python и R. Язык R применяется для сложных финансовых анализов и научных исследований, потому его глубокое изучение можно отложить на потом.

На начальном этапе можно остановиться на изучении основ:

  • нюансы работы RStudio;
  • библиотеки Rcmdr, rattle и Deducer;
  • типы данных контейнеров, векторы и первичные типы данных;
  • factors, структуры и матрицы.
  • Быстро разобраться в теории языка R поможет сайт Quick-R.
  • Python популярен больше: на нём проще научиться писать код и для него написано множество пакетов визуализации данных, машинного обучения, обработки естественного языка и сложного анализа данных.
  • Что важно освоить в Python:
  • функции, классы, объекты;
  • структуры данных;
  • базовые алгоритмы и библиотеки;
  • качественную отладку и тестирование кода;
  • Jupyter Notebook;
  • Git.

Чтобы освоить базовые понятия Python, у вас уйдёт примерно 4-6 недель при условии, что вы будете тратить на изучение 2-3 часа в день.

Где можно освоить: в Skillfactory.

Библиотеки для Python

NumPy

NumPy — библиотека научных вычислений. От неё зависит почти каждый пакет Python для Data Science или Machine Learning: SciPy (Scientific Python), Matplotlib, Scikit-learn.

NumPy помогает выполнять математические и логические операции: например, в ней содержатся полезные функции для n-массивов и матриц. А ещё библиотека поддерживает многомерные массивы и высокоуровневые математические функции для работы с ними.

Зачем нужно знать математику? Почему компьютер не может сам всё посчитать?

Часто методы машинного обучения используют матрицы для хранения и обработки входных данных. Матрицы, векторные пространства и линейные уравнения — всё это линейная алгебра.

Чтобы понимать, как работают методы машинного обучения, нужно хорошо знать математику. Поэтому будет лучше пройти весь курс алгебры целиком: самостоятельно или с наставниками.

Кроме того, математика и математический анализ важны для оптимизации процессов. Зная их, проще улучшать быстроту и точность работы моделей машинного обучения.

Что важно освоить:

  • основу линейной алгебры: линейные комбинации, зависимость и независимость, векторные точки и векторное произведение, матричные преобразования, матричное умножение,
  • обратные функции;
  • массивы;
  • обработку математических выражений и статических данных;
    визуализации через Matplotlib, Seaborn или Plotly.

Где можно подтянуть знания по NumPy: официальная документация.

Где можно подтянуть знания по алгебре: Calculus (глава 11), курс по математике для Data Science.

Pandas

Pandas — библиотека с открытым исходным кодом, построенная на NumPy. Она позволяет выполнять быстрый анализ, очистку и подготовку данных. Такой своеобразный Excel для Python.
Библиотека хорошо умеет работать с данными из разных источников: листов Excel, файлов CSV, SQL, веб-страниц.

Что важно освоить:

  • чтение и запись множества различных форматов данных;
  • выбор подмножеств данных;
  • поиск и заполнение недостающих данных;
  • применение операций к независимым группам в данных;
  • преобразование данных в разные формы;
  • объединение нескольких наборов данных вместе;
  • расширенную функциональность временных рядов.

Где можно подтянуть знания по Pandas: Pydata.

Базы данных и сбор информации

Если вы уже знакомы с Python, Pandas и NumPy, можете приступать к изучению работы с базами данных и парсингу информации.

SQL

Несмотря на то, что NoSQL и Hadoop уже пустили корни в науку о данных, важно уметь писать и выполнять сложные запросы на SQL.

Часто необработанные данные — от электронных медицинских карт до истории транзакций клиентов — находятся в организованных коллекциях таблиц, которые называются реляционными базами данных. Чтобы быть хорошим специалистом по данным, нужно знать, как обрабатывать и извлекать данные из этих баз данных.

Нужно научиться:

  • добавлять, удалять и извлекать данные из баз данных;
  • выполнять аналитические функции и преобразовывать структуры баз данных;
  • PostgreSQL;
  • MySQL;
  • SQL Server.

Хорошо структурированный курс по работе с SQL можно пройти здесь: SkillFactory.

Парсинг информации

Важно:

  • уметь использовать методы find и find_all в парсинге страниц с помощью Beautiful Soup;
  • понять, как работает перебор элементов и сохранение переменных в Python;
  • работать с get-запросами и взаимодействовать с API.

Алгоритмы

Быть программистом без знания алгоритмов страшно, а Data Scientist’ом — опасно. Так что если вы уже освоили Python, Pandas, NumPy, SQL и API, пора учиться применять эти технологии для исследований.

  1. Скорость работы хорошего специалиста часто зависит от трёх факторов: от поставленного вопроса, объёма данных и выбранного алгоритма.
  2. Потому на этом этапе важно понять алгоритмы и структуры данных Беллмана-Форда, Дейкстры, двоичного поиска (и двоичные деревья как инструмент), поиска в глубину и ширину.
  3. Подтянуть знания поможет Tproger (алгоритмы, структуры данных) и Khan Academy.

Машинное обучение и нейронные сети

Пора применять полученные навыки к решению реальных задач. До этого этапа важно знать математику: поиск, очистку и подготовку данных, построение моделей с точки зрения математики и статистики, их оптимизацию средствами матанализа — вот это всё.

Реальные задачи чаще всего решаются с помощью серьёзных библиотек вроде TensorFlow и Keras.

Нужно освоить:

  • предобработку данных,
  • линейную и логистическую регрессию,
  • кластеризацию и обучение без учителей,
  • анализ временных рядов,
  • деревья принятия решений,
  • рекомендательные системы.

Дополнительно закрепить знания о машинном обучении можно здесь: Машинное обучение от Эндрю Ына.

Заключение

Стать экспертом в Data Science непросто: приходится изучать множество инструментов и быть гибким, чтобы вовремя узнавать о трендах.

Хорошая стратегия — получить базу по Data Science на фундаментальном курсе, а новые инструменты и технологии изучать, решая практические задачи на работе.

Источник: https://tproger.ru/curriculum/data-science-expert-plan/

«Прикладной анализ данных» — два диплома по программированию в Вышке

Бакалаврская программа двух дипломов НИУ ВШЭ и Лондонского университета «Прикладной анализ данных» появилась совсем недавно — в 2018 году. Вот подробный материал о ней, как вы и просили! Мы поговорили с менеджером Факультета компьютерных наук Артемом Мессихом о преимуществах, преподавателях, карьерных перспективах и системе двух дипломов.

— Расскажите коротко о вашей программе. Что еще за Лондонский университет?

— Программа была создана в 2018 году совместно с Лондонским университетом и реализуется на английском языке. Целью программы является подготовка высококвалифицированных аналитиков и специалистов в области data scienсе, обладающих пониманием задач прикладной экономики, в частности задач финансовой сферы, и умеющих творчески подходить к их решению.

Разработчиком и куратором британской части программы является London School of Economics and Political Science, один из ведущих университетов мира, в международном рейтинге Quacquarelli Symonds (QS) находится на 35-м месте, при этом входит в топ-150 по компьютерным наукам и занимает 7-е место по экономике. ВШЭ является признанным образовательным центром и провайдером образовательных программ University of London и LSE.

— А как именно студенты получают два диплома? Это же дополнительная нагрузка, наверное.

— Абитуриенты поступают в НИУ ВШЭ согласно правилам приема и зачисляются на первый курс. Интегрированной частью программы первого года обучения является интенсивная подготовка по английскому языку. Студенты, успешно сдавшие экзамены первого курса, зачисляются на второй курс НИУ ВШЭ и на первый курс University of London.

Второй, третий и четвертый год обучения в НИУ ВШЭ одновременно являются первым, вторым и третьим годом обучения в University of London.

Так как программа британского партнера предусматривает трехгодичный срок обучения, к концу 4-го курса студенты заканчивают как программу University of London, так и программу НИУ ВШЭ, соответствующую российским стандартам образования.

По итогам обучения и защиты выпускной квалификационной работы выпускники получают дипломы обоих университетов: от НИУ ВШЭ по направлению «Прикладная математика и информатика» и от University of London in Data Science and Business Analytics.

— Здорово! Расскажите, кто у вас преподает?

— В числе преподавателей факультета сотрудники высокотехнологичных компаний, представители лучших российских научных групп в области IT (Института проблем передачи информации им. А.А.

Харкевича РАН, Института системного анализа РАН, Вычислительного центра им. А.А.

Дородницына РАН), победители международных чемпионатов по программированию по системе ICPC и международных математических олимпиад.

— Проблема одна — учиться у вас очень дорого. Возможно, есть какие-то механизмы финансовой поддержки?

— Призеры и победители Всероссийской олимпиады школьников по информатике, математике и физике получают стипендию Яндекса в течение первого года обучения. На факультете действует стипендиальная программа имени сооснователя компании «Яндекс» Ильи Сегаловича.

Претендовать на стипендию могут наиболее активные и успешные в учебе студенты (уже с первого года обучения) и аспиранты ВШЭ. Ежегодно лауреатами становятся десять студентов-бакалавров, трое студентов магистратуры и трое аспирантов.

Размер выплат соответственно составляет 30, 35 и 40 тысяч рублей ежемесячно.

  • — А как именно устроен образовательный процесс?
  • — Студенты изучают математические дисциплины, ключевые для специалиста по компьютерным наукам: дискретную математику, математический анализ, линейную алгебру и геометрию, дифференциальные уравнения, теорию вероятностей и математическую статистику.
  • Цикл обязательных дисциплин по программированию, построен по тому же принципу, что и на программе Прикладная математика и информатика:
  • — Базы данных, основы построения информационных систем
  • — Машинное обучение и приложения
  • — Отдельной компонентой программы является блок финансово-экономических дисциплин:
  • — Введение в экономику
  • — Введение в эконометрику
  • — Статистические методы анализа рынка
  • — Бизнес и менеджмент в глобальном мире
  • — Ряд дисциплин по выбору (корпоративные финансы, финансовая математика, экономика управления, электронный бизнес)
  • — Прикладные экономические задачи в рамках выполнения проектов, курсовых и дипломных работ, изучения дисциплин Машинное обучение и Бизнес-аналитика и прикладная статистика.

— Где смогут работать выпускники вашей программы?

— Выпускник сможет стать ведущим специалистом в современных финансовых организациях, в консалтинге, в IT-компаниях и стартапах. Навыки разработки сложных программных систем, работы в команде, анализа больших объёмов данных, продвинутой аналитики с помощью методов машинного обучения позволяют занимать ведущие позиции и отвечать за цифровую трансформацию бизнеса.

  1. — Можете привести какие-то конкретные примеры?
  2. — Вот типичные места будущей работы:
  3. — банковский, инвестиционный и страховой бизнес (Сбербанк, Альфа-Банк, Тинькофф Банк, WorldQuant, Московская биржа)

Источник: https://zen.yandex.by/media/vysobraz/prikladnoi-analiz-dannyh—dva-diploma-po-programmirovaniiu-v-vyshke-5d1f07dbc3337d00adbc5dc6?feed_exp=ordinary_feed&integration=publishers_platform_yandex&from=channel&rid=3757722856.396.1562803725775.13766

Ссылка на основную публикацию