Что нужно для работы в Data Science?

267

Data Science находится на стыке программирования, аналитики и математики. Нужно выучить или знать линейную алгебру, матанализ, теорию вероятности, математическую статистику примерно на уровне первого семестра первого курса технического вуза или даже проще.

Какие 3 ключевые дисциплины лежат в основе Data Science?

Data Science – это наука о данных, объединяющая разные области знаний: информатику, математику и системный анализ. Сюда входят методы обработки больших данных (Big Data), интеллектуального анализа данных (Data Mining), статистические методы, методы искусственного интеллекта, в т.

Что нужно знать для Data Analyst?

Что должен знать и уметь Data Analyst Владение средствами и методами Data Mining – интеллектуального анализа информации. Знание языков программирования (Python, SQL, R), чтобы писать запросы к реляционным и не реляционным базам данным. Умение управлять хранилищами ETL и аналитическими системами BL.

Что должен знать продуктовый аналитик?

Задачи продуктового аналитика обычно связаны с BI-системами, созданием дашбордов и отчетов. Он должен знать SQL и уметь работать с базами данных, владеть Python или R, строить модели, хорошо знать математику и статистику. Преимуществом будет опыт работы с системами продуктовой аналитики, например, Amplitude.

Сколько получает продуктовый аналитик?

аналитикам с опытом работы менее 1 года, готовы платить от 40 000 руб. Специалисты со стажем более 1 года получают от 80 000 руб. А продуктовые аналитики, работающие более 3 лет, могут получать от 250 000 руб. и выше.

Что входит в продуктовую аналитику?

Продуктовый аналитик — это человек, который умеет: оценить, какие действия и параметры пользователей в продукте нужно отслеживать; настроить сбор этих данных; создавать отчеты, графики для принятия продуктовых решений на основе собранных ранее данных.