Узнаете о сходствах и различиях в задачах, навыках и инструментах аналитика данных и дата-сайентиста
на реальных примерах.

Сможете определиться с направлением и поймёте, что нужно для обучения и старта в каждой из профессий.

Data Scientist и аналитик помогают принять ключевые бизнес-решения
на основе данных

Оба специалиста работают с большими объёмами данных, в одном процессе, но на разных этапах.

Аналитик данных опирается на ретроанализ: собирает информацию и находит закономерности, после чего формулирует гипотезы и рекомендации.

Дата-сайентист прогнозирует события с помощью моделей машинного обучения. Для этого ему необходимы навыки программирования.

Кому будет полезно

• Тем, кто выбирает профессию между аналитиком и дата-сайентистом
• Тем, кто планирует начать карьеру в сфере аналитики и выбирает профессию

Вы узнаете на примере реальных кейсов

• Чем занимаются и как помогают бизнесу Data Scientist и аналитик данных
• Какие есть сходства и различия в задачах, навыках и инструментах
• Как применить свой текущий опыт и сделать старт в профессии комфортным

Преподаватель — практикующий эксперт

Олег Булыгин

• Data Scientist, предприниматель, автор и спикер IT-курсов
• Последние 8 лет занимал управленческие должности в научно-производственных организациях космической отрасли. Проводил IT-аудит в финтехе.
• Последние 3 года в качестве внешнего консультанта помогает компаниям реализовывать IT-проекты

Время: 19:00

Участие бесплатное!

Регистрация