Аналитик данных и Data Scientist: отвечаем на вопросы о профессиях

YOUTUBE · 30.11.2025 08:09

Ключевые темы и таймкоды

Введение

0:41

Яндекс. Практикум - это онлайн-сервис обучения, где каждый может освоить новые навыки и профессии.
Обучение разделено на спринты, каждый из которых длится две недели.
Студенты учатся в группах, общаются с наставниками, ревьюерами и кураторами.

Различия между аналитиком данных и специалистом по дата сайнс

5:25

Аналитик данных собирает данные, обрабатывает их и делает выводы, в то время как специалист по дата сайнс извлекает знания из данных с помощью статистических инструментов и машинного обучения.
Аналитик данных помогает бизнесу принимать решения, в то время как специалист по дата сайнс создает модели и предсказывает результаты.

Навыки, необходимые для освоения этих профессий

8:41

Аналитик данных должен обладать навыками хакинга, понимать предметную область и иметь базовые знания математики и статистики.
Специалист по дата сайнс должен обладать навыками программирования, работы с базами данных, понимания предметной области и математики.

Советы по развитию в этих профессиях

10:41

Аналитик данных может работать в разных сферах, но должен уметь погружаться в предметную область и развивать свои математические навыки.
Специалист по дата сайнс должен уметь программировать, работать с базами данных и понимать предметную область, а также развивать свои математические навыки.

Взаимодействие дата- аналитика и дата- сантиста

13:33

В крупных компаниях дата- аналитик и дата- сантист могут работать вместе над решением задач.
Они могут взаимодействовать на разных этапах работы, начиная от сбора данных и заканчивая тестированием и внедрением моделей.

Заключение

22:35

В видео обсуждаются общие принципы работы дата- аналитика и дата- сантиста, а также их взаимодействие в крупных компаниях.

Введение в анализ данных

22:56

В видео обсуждается важность анализа данных для бизнеса и его влияние на принятие решений.
Аналитики данных должны уметь работать с большими объемами данных, обрабатывать их и делать выводы.

Тестирование и оценка работы аналитиков

23:10

Аналитики должны уметь оценивать свою работу и сравнивать результаты с другими группами пользователей.
Если результаты улучшились, это может свидетельствовать о том, что рекомендательные системы работают лучше.

Коммуникация и софт-скиллы аналитиков

25:25

Аналитики должны уметь хорошо разговаривать и объяснять сложные концепции простым языком.
Важными софт-скиллами являются декомпозиция задачи, самостоятельность, творческий подход, аналитический ум, навыки презентации и умение ошибаться и принимать свои ошибки.

Заключение

28:15

Аналитики данных должны быть ответственными и уметь признавать свои ошибки.
Важно уметь работать с большими объемами данных и обрабатывать их для принятия оптимальных решений.

Основные навыки

28:23

Аналитик данных должен знать языки программирования, такие как Python и SQL, а также статистику и математику.
Важным навыком является умение общаться с коллегами и носителями знаний, а также погружаться в решаемую задачу и анализировать данные.

Дополнительные навыки

30:17

Аналитик данных должен уметь проводить эксперименты и исследования, а также взаимодействовать с разработчиками и носителями знаний.
Важными навыками являются умение получать данные, обрабатывать их и формировать новые признаки, а также применять алгоритмы машинного обучения и нейронных сетей.

Заключение

36:20

Аналитик данных должен обладать базовыми знаниями математики и статистики, а также уметь работать с базами данных и обрабатывать данные.
Важными навыками являются умение общаться с коллегами, погружаться в решаемую задачу, проводить исследования и применять алгоритмы машинного обучения и нейронных сетей.

Введение

39:45

В видео обсуждается вопрос о том, кто может работать с данными и как стать специалистом в этой области.
Каждый может начать работать с данными, независимо от возраста, образования и опыта работы.

Обучение и опыт

41:42

Обучение в сфере данных требует постоянного обновления знаний и самостоятельного изучения.
Важно быть готовым к ответственности и психологической зрелости, а также уметь принимать решения.

Пути обучения

45:09

Можно получить высшее образование в сфере ИТ, обучаться самостоятельно, пройти онлайн-курсы или работать с наставниками.
Важно выбрать наиболее подходящий путь обучения и развития в зависимости от своих предпочтений и возможностей.

Курсы Яндекс Практикума

49:21

Курсы Яндекс Практикума предлагают три формата обучения: обычный, плюсовой и буткэн.
Основной упор делается на практику и поддержку студентов на протяжении всего обучения.
После прохождения курсов можно обратиться в карьерный центр для помощи в трудоустройстве.

Советы по трудоустройству

51:46

Студенты и выпускники могут реализовывать свои пять проектов, чтобы продемонстрировать свои навыки и опыт.
Участие в соревнованиях на различных площадках, таких как Keg и Форс, может помочь студентам и выпускникам продемонстрировать свои знания и навыки.

Развитие карьеры

59:01

Студенты и выпускники могут развиваться в различных направлениях, таких как обработка естественного языка, компьютерное зрение, работа с аудио, распознавание речи и временные ряды.
Переход из одного направления в другое может быть сложным, но с опытом и знаниями будет проще.

Различия между аналитиком данных и специалистом по данным

59:40

Аналитик данных занимается анализом данных и их интерпретацией, а специалист по данным занимается разработкой и реализацией решений на основе данных.
Аналитик данных может работать в разных областях, таких как финансы, маркетинг, наука и т.д., в то время как специалист по данным обычно работает в области разработки и реализации решений на основе данных.

Развитие карьеры аналитика данных

1:01:00

Аналитик данных может развиваться в разных направлениях, таких как управление, разработка, продажи и т.д.
Аналитик данных может стать лидером команды, менеджером или директором по данным.

Развитие карьеры специалиста по данным

1:02:00

Специалист по данным может развиваться в разных направлениях, таких как разработка, управление, продажи и т.д.
Специалист по данным может стать лидером команды, менеджером или директором по данным.

Возможности трудоустройства

1:09:00

Аналитик данных и специалист по данным могут найти работу в разных областях, таких как банки, маркетинг, наука, игры и т.д.
Курсы и наставники могут помочь в поиске работы и развитии карьеры.

Требования к аналитикам данных

1:15:44

Знание языков программирования, таких как Python, Pandas, Numpy, Scikit-Learn, TensorFlow, PyTorch, и других.
Знание SQL и умение работать с базами данных.
Знание основ статистики и машинного обучения.

Переход между профессиями

1:19:37

Аналитики данных и дата-инженеры могут легко переходить между этими профессиями, так как они пересекаются в определенных аспектах.
В процессе работы можно освоить дополнительные профессии, такие как Data Scientist или Data Engineer.

Использование языков программирования

1:22:26

Питон является одним из самых популярных языков программирования для аналитиков данных, но другие языки также могут быть использованы.
Владение питоном рекомендуется для начинающих аналитиков данных, так как он является простым и удобным языком.

Компьютерное зрение

1:25:53

Аналитики данных могут использовать библиотеки Keras для распознавания видео, но для глубокого понимания этой темы необходимо дополнительное обучение.

Обсуждение профессий и подходов к обучению

1:27:12

Участники обсуждают вопросы, связанные с использованием подходов автоэмель и автоде, и их влияние на решение задач.
Отмечается, что использование этих подходов может упростить задачу, но не всегда работает.

Рекомендации по обучению математике

1:28:43

Участники обсуждают, когда лучше всего брать дополнительный платный курс по математике для аналитиков данных и специалистов.
Отмечается, что это индивидуальный вопрос, и решение зависит от уровня знаний и потребностей студента.

Советы по изучению математики

1:31:21

Участники предлагают советы по изучению математики, включая важность последовательности и бережного отношения к своему времени и ресурсам.
Отмечается, что математика требует внимательного и аккуратного подхода.

Заключение

1:34:26

Участники подводят итоги вебинара, благодарят зрителей за участие и предлагают поделиться обратной связью.