За три — выйти на уровень middle, минуя junior, за пять-семь — стать профессионалом высокого уровня и попасть в топ зарплат по отрасли. Никто не обещает, что это будет легко, но это возможно. Рассказываем, с чего начать, если интересен этот путь.
Совсем недавно мы выбирали одну профессию на всю жизнь. После школы или института человек шел работать по выбранной специальности. Потом сменить профессию было крайне сложно, если вообще возможно. Менеджеру захотелось стать разработчиком? Mission impossible. Сейчас это вполне реально, люди меняют специальность в любом возрасте благодаря онлайн-образованию. Учиться же можно без отрыва от работы.
Но есть другая проблема — онлайн-курсы редко дают теоретическую базу такого же качества, как хорошие вузы. В 2016 году самые крупные EdTech-стартапы, Coursera, Udemy и Udacity задумались над этой проблемой и начали сотрудничать с вузами. У них все получилось — появились серьезные программы подготовки специалистов, отвечающие стандартам высшего образования. Эти программы объединяют достоинства классического обучения, его фундаментальность, и новейшие разработки из сферы EdTech, её технологичность, удобство и возможность индивидуального подхода к каждому студенту. Сейчас интеграция вузов и EdTech началась и в России.
Пример — первая русскоязычная онлайн-магистратура «Наука о данных» по Data Science от НИТУ «МИСиС» и образовательной платформы SkillFactory. Это еще и первый в РФ случай партнерства частной EdTech-платформы с государственным вузом по модели OPM (Online Program Management).
Мы верим в модель OPM (Online Program Manager) — взаимодействие вузов и образовательных компаний в создании и реализации инновационных образовательных программ. Эта модель уже больше 10 лет успешно работает в США и Европе, и мы уверены, что в ближайшие годы она отлично покажет себя и в российских вузах. Мы рады привнести эту новую практику в Россию и помочь НИТУ «МИСиС» сделать первую русскоязычную онлайн-магистратуру по Data Science
OPM дает возможность вузам быстрее реагировать на запросы рынка, предоставляя студентам современные знания. EdTech-проекты, в свою очередь, делают образование более доступным в финансовом и географическом плане.
Благодаря сотрудничеству МИСиС и SkillFactory выпускник магистратуры получает практический опыт и знания по Data Science, соответствующие уровню миддла, так что выпускник представляет серьезный интерес для бизнеса
Почему именно Data Science?
Эта цифровая специальность становится все более востребованной. Нужны промышленности, научным организациям, бизнесу, государству. Человечество генерирует все больше данных, в год около пары сотен эксабайт. Большая часть информации — неструктурированная, это сырые данные, которые необходимо обрабатывать и анализировать. Как раз этим и занимаются эксперты по Data Science.
По данным HeadHunter и Mail.ru Group спрос на таких специалистов быстро растет. С 2015 по 2019 гг количество вакансий в области анализа данных выросло в 9,6 раз, вакансий в сфере машинного обучения стало больше в 7,2 раза. И несмотря на это, сфера все еще находится в начальной стадии своего развития. Порог входа достаточно высокий, но вполне преодолимый. С течением времени требования работодателей к экспертам в сфере Data Science будут ужесточаться, поскольку отрасль эволюционирует. Так что если начать обучение сейчас, через 2-3 года студент станет востребованным профессионалом.
Активнее всего специалистов в сфере Data Science ищут IT-компании, финансовые организации и представители сферы услуг для бизнеса. они востребованы и в других сферах. Так, в медицине data scientists требуются для диагностики сложных заболеваний по результатам анализа, в маркетинге они помогают выявлять потребительские инсайты, в образовании — определить эффективность обучения класса, группы или всего вуза в целом. Harvard Business Review называет data scientist «самой желанной профессией XXI века». Часто приходится слышать, что рынок Data Science перегрет, но на самом деле хороших специалистов пока еще очень мало, а вот мест, где они требуются — очень много.
Data science — отрасль, которая ощутимо и понятно меняет мир вокруг нас, делая его эффективнее, быстрее и интереснее
Три пути Data Scientist
Data Scientist — это общее название профессии, внутри — несколько специальностей. Основных — три.
- Разработчик ИИ-технологий (artificial intelligence developer). Здесь важнее всего освоить глубокое обучение, deep learning. Это одна из разновидностей машинного обучения, которая очень востребована в ряде сфер — от компьютерного зрения автономных автомобилей до банковских систем, где ИИ занимается обнаружением киберугроз.
- Разработчик в сфере машинного обучения (machine learning developer). Представитель этой специальности занимается обычно разработкой крупных информационных систем.
- Big Data Engineer (big data engineer). Специалист по работе с большими данными. Эта специальность востребована в любой отрасли, как и говорилось выше.
Онлайн-магистратура готовит специалистов по всем трем направлениям. После 2 лет обучения они получают вот такие навыки:
- Программирование на Python.
- Визуализация данных.
- Знание и умение применять теорию вероятности и математическую статистику для задач DS.
- Знание алгоритмов и структур данных.
- Умение работать с неструктурированными данными.
- Глубокое знание и навыки работы с ML и нейронными сетями для решения индустриальных задач.
- Понимание и опыт работы с инструментами Data Engineering.
2 года онлайн-обучения — это 4 семестра, практика и реальные проекты, после чего последует подготовка и защита выпускной квалификационной работы.
Важный момент — люди с гуманитарным образованием будут учиться в одной группе с людьми с техническим образованием, экспертизой. Они будут учиться вместе, но по-разному, достигая в итоге примерно равных результатов. Так, «технари» смогут передавать свои знания и опыт «гуманитариям» в ходе парной, групповой работы. А вот «гуманитарии» будут делиться софт-скиллами, включая коммуникативные навыки. Среди студентов будут менторы, которые станут следить за балансом.
И еще — учиться можно, не бросая работу, что для многих критично.
Подробнее об онлайн-магистратуре
«Наука о данных» — междисциплинарная магистерская русскоязычная программа Data Science, которая создана НИТУ «МИСиС» и SkillFactory вместе с такими компаниями, как Mail.ru Group, Ростелеком и NVidia.
МИСиС — сильный инженерный вуз, диплом которого котируется в России.
SkillFactory предлагает понятный образовательный продукт, востребованный в индустрии, который не требует присутствия студентов в Москве.
Занятия ведет профессорский состав НИТУ «МИСиС», за практику отвечают специалисты по Data Science из Mail.ru Group, банков Тинькофф и ВТБ, компаний, biocad, АльфаСтрахования и других организаций.
Такие специалисты называются кураторами, они помогают студентам решать возникающие во время обучения сложности, дают быстрый фидбек по выполненной работе, делятся опытом и знаниями. Поддержка кураторов доступна студентам в режиме чата в реальном времени. Если возникают сложности — можно написать в чат и сразу же получить помощь и консультации своего куратора.
Кроме кураторов помощь студентам оказывают менторы. Это представители разных компаний, которые приносят на практикумы и хакатоны реальные задачи, и одновременно выступают заказчиками для магистрантов. Так мы моделируем ситуацию, максимально приближенную к реальной работе в Data Science.
Кураторы и менторы — отличительная черта образовательной программы «Наука о данных», у других программ этого нет или есть, но реализовано частично.
Большое количество практики позволяет студентам получить фундамент для дальнейшего развития и быть востребованными у работодателей. Кроме того, магистранты проходят стажировку в компаниях-партнерах программы. В ходе стажировки студенты решают реальные проблемы и задачи бизнеса.
EdTech-инструменты предоставляет компания SkillFactory, которой принадлежит первая и самая крупная в России школа Data Science.
Мы придерживаемся подхода data-driven во всём и сами активно используем то, чему учим своих студентов. Огромное внимание мы уделяем учебной аналитике: не только отслеживаем прогресс студентов, но и учимся предсказывать их поведение, исходя из этого «на лету» адаптируем учебные материалы и процессы таким образом, чтобы каждый студент учился максимально эффективно для себя. За счет этого мы реализуем индивидуальный подход, который кратно повышает мотивацию студентов и их результаты — это показывает и наш опыт, и многие исследования.
Студенты получают знания вот по таким направлениям:
- Python.
- Машинное обучение.
- Глубокое обучение.
- BigData.
- Компьютерное зрение.
Поступить в онлайн-магистратуру могут выпускники бакалавриата любого направления подготовки по результатам онлайн-экзамена. Заявки принимаются до 10 августа.
«Высшее образование не только формирует необходимый набор технических навыков от вас, но и структурирует по-другому ваше мышление, помогая сформировать видение вашей карьеры», —говорит Иван Ямщиков.
Как поступить?
Поступление состоит из 5 этапов:
- Подать предварительную заявку (как и говорилось выше, подать заявку могут а бакалавры или специалисты по любому направлению).
- Заполнить расширенную анкету и загрузить необходимые документы.
- Получить доступ к бесплатному подготовительному курсу, который дает представление об обучении в онлайн-магистратуре.
- Пройти вступительные испытания в онлайн-формате и дождаться результатов.
- Если получилось поступить, то оплатить первый семестр.
1 августа проводится день открытых дверей, так что все можно узнать подробнее. Записаться — на сайте онлайн-магистратуры или Telegram-канале.