Digital-старт: первый шаг к востребованной профессии

Обзор профессий мира digital. С чего начать свой путь в digital, как выбрать ту специализацию, которая продойдет именно вам. Как представлять себя и свои умения заказчику, грамотно вести деловые переговоры и переписку, эффективно организовывать работу над проектом. Особенности работы на фрилансе и удаленно. Возможные направления развития в digital.

Что даст курс обучения Data Science

Развивайтесь в digital

Выберите ту специализацию, которая подойдет именно вам

Растите как профессионал

Узнайте о направлениях дальнейшего развития

Прокачайте общие бизнес-навыки

Изучите особенности работы в команде как в офисе, так и на удаленке

🎓 Начать обучение

Чему вы научитесь в течение курса:

Обзор digital-мира

Рассмотрим digital-профессии по четырем основным направлениям: интернет-маркетинг, дизайн и UX, управление продуктом и программирование. Узнаем, какими навыками должны обладать профессионалы в каждой из областей и как прокачать эти навыки. Поговорим о профессиях будущего.

Выбери свой путь в digital

Когда вы узнали о профессиях больше, самое время задуматься о той специализации, которая подойдет именно вам. Поговорим о методах типирования личности. Расскажем, как определить свой тип и, используя эти данные, выбрать подходящее направление в digital.

Особенности работы на фрилансе и удаленно

Работа на удаленке становится все популярнее в digital-мире, все больше программистов и дизайнеров перебираются в теплые страны, где стучат по клавишам в такт волнам океана. Поговорим о мотивации в удаленной работе, о том, как произвести впечатление на заказчика, выделиться среди исполнителей и получить больше заказов и рекомендаций.

Продвижение себя как специалиста

Даже начинающий специалист может начать продвигать себя. Поговорим о личном бренде фрилансера, автора проекта и наемного сотрудника. Рассмотрим стратегии и приемы продвижения, кейсы фрилансеров и представителей компаний, которые уже добились в этом успеха.

Развитие и поиск работы в digital

Обсудим пути и точки роста в digital, зачем осваивать смежные области и развиваться вширь. Посмотрим, какие могут быть удачные «точки входа» в digital и где искать самые интересные вакансии и проекты. Узнаем, как составить резюме так, чтобы получать больше приглашений на интервью. Поговорим о том, как вести себя на собеседовании: как реагировать на каверзные вопросы и не бояться собеседника.

Ваше резюме после обучения

Ключевые навыки:

• Самопрезентация
• Составление портфолио
• Проведение деловых переговоров
• Работа с системами управления проектами
• Тайм-менеджмент
• Подготовка презентаций
• Построение персонального бренда

Что нужно знать начинающему дата-сайентисту

Дата-сайентисты сейчас особенно востребованы — их ищут компании самого разного размера. Но такие специалисты необязательно должны в первую очередь разбираться в глубинном обучении и обработке естественных языков. Например, развивающимся стартапам сильнее нужны эксперты, обладающие аналитическими навыками. Вот что советует изучать начинающим специалистам дата-сайентист и аналитик Питер Глисон.

Начните со статистики

Главную пользу в компании дата-сайентист приносит благодаря своему умению извлекать полезные данные из сложных. Для этого нужно научиться выделять смысл из хаотической информации.

Освойте статистический анализ. Он поможет вам:

• Описать данные и предоставить детальную картину заинтересованным лицам.
• Сравнить данные и проверить гипотезы, чтобы потом сообщить информацию для важных бизнес-решений.
• Определять тренды и взаимосвязи, по которым можно будет сделать ценные прогнозы.

Будьте внимательны! Хуже скудной аналитики — только неправильная, поэтому важно хорошо понимать, как работает статистический анализ. К счастью, существует несколько ключевых принципов, которые помогут вам избежать ошибок.

Например, всегда относитесь к полученным результатам с долей критики и скептицизма. Возможно, тренды, которые вы нашли в данных, это всего лишь систематическая ошибка отбора? Правильно ли вы брали методологию? Совпадают ли ваши данные со всеми предположениями?
От ваших предположений зависит то, какая информация окажется настолько «интересной», что ее стоит сообщить. Задумайтесь, о чем целесообразнее будет рассказать — о средних значениях или медиане набора данных.

Иногда важно знать, на какие методы не стоит полагаться. Существует несколько способов анализа данных, и необходимо работать с ними внимательно, чтобы избегать ошибок. Например, множественные сравнения всегда должны корректироваться, и ни в коем случае не нужно подтверждать гипотезу данными, с помощью которых вы ее вывели.

Проектирование данных (data engineering)

Большую часть работы дата-сайентиста занимает изучение и сортировка сырых данных для глубокого анализа. Гораздо меньше времени уделяется внедрению алгоритмов с нуля. Большинство статистических инструментов поставляется с готовыми R-пакетами и модулями на Python.

Программирование

Помимо аналитических навыков и знаний в своей области, вам необходимо уметь работать с кодом. На вопрос, какие языки программирования должен знать дата-сайентист, нет единого ответа. По крайней мере, вам пригодятся Python и/или Rl.

Какой бы язык вы ни выбрали, постарайтесь ознакомиться со всеми его функциями и экосистемой. Изучите доступные пакеты и модули и настройте идеальную интерактивную среду разработки. Научитесь работать с API, необходимые для анализа основных платформ и сервисов вашей компании.

Ключевым элементом вашей работы станут базы данных. Научитесь понимать какой-нибудь из видов SQL. Если ваша компания пользуется базами данных вроде MongoDB, стоит изучить и их принципы работы.

Коммуникация

Вы должны эффективно доносить полученные данные, руководствуясь следующими принципами:

• Точность
• Конкретика
• Краткость
• Доступность

Визуализация данных

Хорошо построенный график или схема может показать то, на что ушло бы несколько абзацев текста.

Есть множество платных и бесплатных инструментов для визуализации данных, например, Plotly, Tableau, Chartio, d3.js и другие. Если вам нужно быстро набросать таблицу, не отказывайтесь от таких проверенных средств, как Excel или Google Sheets.

Когда вы создаете график, важно, чтобы на нем отображался максимум информации, но при этом сохранялась его «читабельность». Хорошая схема понятна с первого взгляда. Больше информации о том, как лучше составлять диаграммы и схемы вы найдете в книге Эдварда Тафти «Визуальное представление больших объемов информации».

Не забывайте постоянно учиться

Если вы дочитали до этого места и расстроились, что не обладаете ни одним из этих навыков, ничего страшного. Самое важный навык дата-сайентиста — это умение постоянно учиться и переучиваться. Индустрия стремительно развивается, и в ближайшие годы появятся новые фреймворки, инструменты и методы. Через пять-десять лет все полученные умения могут устареть — будьте к этому готовы. Выучите основы и постоянно узнавайте что-то новое — только так вы сможете удержаться на плаву.

🎓 Начать обучение