В этой статье разберёмся, когда fine-tuning решает проблему, а когда проще обойтись промптами или RAG. Сравним LoRA, QLoRA и полное дообучение, посмотрим на цифры и напишем рабочий пайплайн на Python.

Что такое fine-tuning и зачем он нужен

Fine-tuning — это донастройка уже предобученной модели под конкретную задачу. Вместо того чтобы учить трансформер с нуля на сотнях гигабайт текстов, мы берём готовую LLM и показываем ей тысячи или десятки тысяч примеров, которые важны именно нам: стиль ответов, формат JSON, медицинскую терминологию или правила поведения в чат-боте.

Важный нюанс: дообучение меняет поведение модели, а не добавляет свежих фактов. Если вам нужно, чтобы бот знал актуальные цены, документацию API или внутреннюю базу знаний — правильный путь это RAG и хороший системный промпт, а не бесконечная перетренировка весов.

Когда fine-tuning — правильный выбор

Базовые модели 2026 года — GPT-5, Claude 4.5, Llama 3.3, Qwen 3, DeepSeek-V4 — научились следовать инструкциям, вызывать инструменты и выдавать структурированный вывод. Поэтому последовательность действий у большинства команд такая: сначала промптинг, потом RAG, и только потом fine-tuning.

Есть четыре ситуации, где дообучение действительно оправдано:

• Надёжность структурированного вывода. Если модель постоянно ломает JSON-схему или забывает поля, fine-tuning закрепляет правильный формат.
• Доменная лексика. Медицинские, юридические или научные термины, которые базовая модель «не осмеливается» использовать, можно вшить через SFT.
• Тон и политика отказов. Когда системные инструкции конфликтуют с базовой alignment-моделью, целевое дообучение перестраивает поведение точнее, чем промпты.
• Дистилляция и сжатие. Можно перенести способности большой модели на маленькую, чтобы удешевить инференс в продакшене.

Главное правило: не пытайтесь впрыснуть в модель факты через дообучение. Исследования показывают, что RAG превосходит fine-tuning по фактической точности, а знания, зашитые в веса, быстро устаревают и приводят к галлюцинациям.

• LoRA и QLoRA в 2026 году покрывают большинство задач; полное дообучение нужно редко.
• QLoRA позволяет дообучать 70B-модель на одном GPU с 48 ГБ VRAM, уменьшая потребление памяти примерно в 4 раза.
• Fine-tuning меняет поведение, а не факты: знания добавляйте через RAG, стиль и формат — через SFT/DPO.
• Оптимальная стартовая точка: LoRA rank 16, все линейные слои, learning rate 2e-4, 1–3 эпохи.
• Unsloth ускоряет QLoRA в 2–5 раз и снижает потребление VRAM примерно на 70% по сравнению с ванильным TRL.

LoRA: низкоранговая адаптация

Low-Rank Adaptation (LoRA), предложенная в 2021 году, изменила правила игры. Вместо обновления всех весов модели LoRA добавляет к каждому линейному слою две маленькие обучаемые матрицы A и B. Обучается лишь 0,1–1% параметров, а остальная часть модели заморожена.

Формула обновления выглядит так:

Ŵ = W + (α / rank) × A × B

Здесь W — замороженные предобученные веса, A и B — адаптерные матрицы, rank задаёт размер скрытого представления, а alpha масштабирует вклад адаптации. Например, LoRA rank 16 на Llama 3.3 70B обучает около 420 миллионов параметров — менее 1% от общего числа — при качестве, близком к полному дообучению.

QLoRA: дообучение на потребительском железе

QLoRA добавляет к LoRA 4-битную квантизацию замороженных весов в формате NF4 (Normal Float 4). Сами адаптеры остаются в FP16/BF16, поэтому точные градиенты не теряются. Эта комбинация, предложенная Dettmers и соавторами в 2023 году, позволяет разместить 70-миллиардную модель на одной RTX 4090 или A6000.

Качество при этом остаётся очень близким к обычному LoRA: разница на большинстве бенчмарков укладывается в доли процента. Для разработчиков в России и СНГ это особенно ценно: не нужен кластер A100, достаточно одной мощной локальной карты или аренды GPU у облачного провайдера.

Сравнение методов: цифры

По данным команд Unsloth, Hugging Face и мета-анализу FinLoRA, разрыв между параметро-эффективными методами и полным дообучением в 2026 году стал минимальным. Вот типичные цифры для Llama 3.3 70B:

• MMLU: QLoRA отстаёт от LoRA менее чем на 0,3%, а оба метода в пределах 1% от полного fine-tuning.
• HumanEval (код): полное дообучение лидирует на 2–3%, но LoRA догоняет, если таргетировать все семь линейных слоёв: q_proj, k_proj, v_proj, o_proj, gate_proj, up_proj, down_proj.
• GSM8K (математика): при rank ≥ 32 различий между методами практически нет.
• MT-Bench / AlpacaEval: QLoRA и LoRA в пределах 0,5% от полного дообучения.

Практический вывод: для подавляющего большинства задач полное дообучение не стоит 50–100-кратного роста вычислительных затрат. QLoRA на одном GPU даёт продакшен-качество.

SFT, DPO и RFT: три подхода к обучению

Выбрать метод адаптации — только половина дела. Нужно ещё понять, как учить модель. В 2026 году доминируют три парадигмы.

Supervised Fine-Tuning (SFT)

Классический вариант: модель учится на парах «запрос → идеальный ответ». SFT лучше всего подходит для обучения формату, переноса стиля и работы со структурированными данными. Главное требование — качественный, размеченный датасет.

Direct Preference Optimization (DPO)

DPO стала рабочей лошадкой 2026 года. Вместо отдельной reward-модели, как в RLHF, она оптимизирует предпочтения напрямую: у нас есть пары «хороший ответ / плохой ответ», и модель учится выбирать лучший. Это дешевле, стабильнее и проще в настройке. DPO выбирайте для тона, alignment и управления отказами.

Reinforcement Fine-Tuning (RFT)

Reinforcement Fine-Tuning от OpenAI доступен для o-серии и других reasoning-моделей. Модель обучается не по эталонным ответам, а по пользовательской функции-оценщику. Это мощно для задач с верифицируемой наградой: генерация кода, математика, структурированная экстракция. Главный барьер — нужно сначала написать хороший grader.

Пошаговый гайд: дообучаем Llama 3.3 с QLoRA

Ниже — минимальный рабочий пример на Python с использованием Unsloth и Hugging Face TRL. Мы дообучим адаптеры для Llama 3.3 8B Instruct на собственном датасете инструкций.

Шаг 1. Установка зависимостей

Шаг 2. Загружаем базовую модель в 4 бита

Шаг 3. Настраиваем LoRA-адаптеры

Шаг 4. Готовим датасет

Шаг 5. Запускаем обучение

Шаг 6. Сохраняем и при необходимости сливаем адаптер

Гиперпараметры: что влияет на результат

Качество дообучения сильно зависит от нескольких ручек. Вот практические рекомендации на 2026 год.

LoRA rank

Начинайте с rank 16 для большинства задач. Rank 8 хватает для простого обучения формату, rank 32–64 дают небольшой прирост на сложной доменной адаптации, но повышают риск переобучения. Очень высокие rank редко окупаются.

Learning rate

Для стандартного SFT с LoRA/QLoRA стартовая точка — 2e-4. Для DPO, GRPO и других reinforcement-методов снижайте до 5e-6. Полное дообучение требует ещё меньших скоростей: 1e-5–5e-6.

Target modules

Всегда таргетируйте все семь линейных слоёв: четыре слоя внимания и три слоя MLP. Исключение модулей даёт минимальную экономию памяти и заметно портит качество.

Эпохи и batch size

Оптимум — 1–3 эпохи. Больше трёх эпох на инструкционных датасетах обычно ведёт к переобучению. Целевой эффективный batch size — 16–32 (batch size × gradient accumulation).

Стек инструментов в 2026 году

Экосистема дообучения выросла и во многом стандартизировалась.

• Hugging Face PEFT + TRL. Де-факто стандарт: SFTTrainer, DPOTrainer, ORPOTrainer. Работает с любой моделью из Hub.
• Unsloth. 2–5× быстрее и на ~70% меньше VRAM для QLoRA. Must-have для одно-GPU сетапов.
• Axolotl. YAML-конфиги для мульти-GPU пайплайнов на кластерах A100/H100.
• Torchtune. Нативная библиотека от PyTorch с компонентным подходом. Легче TRL, но требует больше ручной работы.
• LM Studio / Ollama. Для быстрой локальной проверки дообученной модели.

Типичные ошибки и как их избежать

1. Дообучение без evals. Если вы не можете измерить, стала ли новая контрольная точка лучше предыдущей, у вас не проблема дообучения — у вас проблема оценки. Пишите метрики до тренировки.
2. Катастрофическое забывание. Узкий датасет может «выбить» общие способности модели. Добавляйте 10–20% общих инструкционных данных, используйте низкий learning rate и rank ≤ 32.
3. Переобучение на шум. Если loss стремится к нулю, а eval падает — модель запоминает артефакты. Проверьте датасет на дубликаты и противоречия, добавьте LoRA dropout 0.1.
4. Устаревание знаний. Факты, зашитые в веса, стареют вместе с датасетом. Для изменяющихся данных используйте RAG, а fine-tuning оставьте для стабильного поведения.

Выводы

Fine-tuning LLM в 2026 году стал доступным инструментом: QLoRA + Unsloth превращают дообучение 70-миллиардной модели из инфраструктурного проекта в задачу на один вечер. Но техническая возможность не отменяет стратегии: большинство команд всё ещё получают больше пользы от хорошего промпта и RAG.

Золотое правило остаётся неизменным: дообучение меняет поведение, а не факты. Начинайте с QLoRA, rank 16, всех линейных слоёв, learning rate 2e-4 и 1–3 эпох. Пишите evals до тренировки, смешивайте доменные данные с общими инструкциями и не пытайтесь заменить RAG бесконечным дообучением.

Fine-tuning — это не способ научить модель фактам, а способ научить её манере. Тот, кто понимает разницу, экономит десятки тысяч долларов на вычислениях.

Источник: LLM Fine-Tuning 2026: Complete LoRA, QLoRA & Full Fine-Tuning Guide — TechMag на Dev.to.

MLOps — это правила, версии и автоматизация для жизненного цикла ML-модели: от данных и обучения до деплоя, мониторинга качества и переобучения. Проще говоря, MLOps нужен, чтобы модель не жила в режиме train.ipynb и чатов с сообщениями “какую версию мы вообще выкатили?”.

— MLOps не заменяет DevOps: он добавляет к нему данные, эксперименты, модели и контроль качества после релиза.

— Главная задача MLOps — сделать обучение, выкладку и сопровождение модели воспроизводимыми.

— В MLOps важно версионировать не только код, но и срез данных, конфигурацию обучения, артефакты модели и правила деплоя.

— Начать можно без огромного стека: часто достаточно CI/CD, понятного трекинга экспериментов, одного способа деплоя и мониторинга качества.

— Если модель влияет на продукт или деньги, ручной процесс почти всегда становится слишком дорогим и хрупким.

Где заканчивается DevOps и начинается MLOps

В обычном DevOps мы доставляем код: собираем приложение, тестируем, выкатываем, следим за доступностью и ошибками. В ML-системе этого мало, потому что итог зависит не только от кода, но и от того, на каких данных модель обучалась, как считались признаки и не изменился ли сам входной поток.

• В DevOps главный артефакт обычно релиз приложения или контейнер. В MLOps артефактов больше: код, данные, конфигурация обучения, модель, метрики и правила выкладки.
• В DevOps после релиза вы в основном смотрите на uptime и ошибки. В MLOps этого недостаточно: сервис может быть здоровым, а качество предсказаний уже проседать.
• В DevOps откат часто означает вернуть прошлую версию приложения. В MLOps иногда нужно откатывать ещё и модель, и связанный с ней pipeline.
• В MLOps часто автоматизируют не только доставку, но и сам ML-pipeline. В обзоре Google Cloud это описано как отдельные уровни зрелости: continuous training и automation вокруг ML-процесса, а не просто “ещё один деплой”.

Если упростить до одной фразы, DevOps отвечает на вопрос “как надёжно возить приложение”, а MLOps — “как надёжно возить модель, которая со временем стареет и зависит от данных”.

Простой пример: как MLOps выглядит вживую

Допустим, у вас есть модель, которая советует товары в интернет-магазине. Раз в неделю команда обновляет данные о просмотрах, покупках и корзинах, обучает новую версию модели и решает, стоит ли пускать её в production.

В этом и есть суть MLOps: команда может повторить обучение, понять происхождение модели, безопасно выкатить новую версию и вовремя заметить, что она перестала приносить пользу.

Что именно MLOps держит под контролем

• Данные. Важно знать, на каком срезе данных обучали модель, какая у него схема и какие шаги подготовки применялись.
• Код и конфигурацию обучения. Без них нельзя честно воспроизвести эксперимент.
• Эксперименты. Нужно видеть, какой запуск дал лучшие метрики и почему.
• Реестр моделей. Он нужен не только для хранения, но и для управления жизненным циклом: кандидат, staging, production, rollback.
• Сервинг и качество после релиза. Модель должна быть не просто “задеплоена”, а полезна на живых данных и понятна по состоянию.

Здесь есть важная тонкость: “версия данных” — это не просто ссылка на папку. Обычно нужен хотя бы воспроизводимый снапшот, схема, split на train и validation и понимание, как были собраны признаки. Иначе воспроизводимость остаётся на словах.

Какой стек нужен на старте

MLOps не начинается с покупки большого комбайна. Для большинства команд старт выглядит довольно приземлённо.

• CI/CD для кода и пайплайнов, чтобы обучение и деплой не жили только на ручных командах.
• Трекинг экспериментов и реестр моделей. Чаще всего тут закрывают базовые боли MLflow или похожим инструментом.
• Один понятный способ выкладки: отдельный сервис, batch-job или managed endpoint в облаке.
• Мониторинг инфраструктуры и качества модели. Если у вас уже есть единая наблюдаемость, сюда хорошо стыкуются подходы из OpenTelemetry.
• Kubeflow Pipelines имеет смысл рассматривать тогда, когда у вас уже много ML-пайплайнов и вы реально живёте в Kubernetes, а не просто хотите “поставить серьёзный инструмент”.

Проще говоря, хороший стартовый MLOps-стек должен убирать ручные шаги, а не добавлять новые сущности ради модных слов.

Когда MLOps уже нужен

• Модель уже влияет на деньги, выдачу, рекомендации, скоринг или другой продовый результат.
• Команда регулярно обучает новые версии и больше не может держать всё в ноутбуках и чатах.
• Стало трудно ответить на простые вопросы: какая версия сейчас в production, на каких данных она училась и как её откатить.
• После релиза важны не только uptime и latency, но и бизнес-метрики модели.
• В ML-процессе участвуют уже не один исследователь, а несколько ролей: ML, backend, infra, аналитика, продукт.

Если же модель пока живёт в чистом исследовании и до production ещё далеко, полноценный MLOps-слой может быть преждевременным. Сначала полезнее навести порядок в базовой инженерии, а потом уже усложнять процесс.

Типичные ошибки

• Думать, что MLOps = один инструмент вроде Kubeflow. Это подход, а не название продукта.
• Версионировать только код и забывать про данные, признаки и конфигурации.
• Считать успешный деплой доказательством качества модели.
• Не иметь model registry и нормального процесса продвижения модели между окружениями.
• Строить тяжёлую платформу раньше, чем команда научилась воспроизводимо обучать и выкатывать хотя бы одну модель.

Главное

MLOps нужен в тот момент, когда модель перестаёт быть разовым экспериментом и становится частью production-системы. Если команда умеет повторить обучение, понимает происхождение модели, безопасно выкатывает её и следит за качеством после релиза, значит MLOps у неё уже начинает работать. Если нет, почти любой рост ML-продукта быстро превратится в ручной хаос.

Если хочешь глубже понять соседние слои инфраструктуры, смотри также материалы про CI/CD, Kubernetes, GitOps и roadmap DevOps-инженера. Они помогают увидеть, на какой инфраструктурной базе MLOps обычно строится.

В октябре 2025 года вышел Python 3.14 с экспериментальным JIT-компилятором и поддержкой шаблонных T-строк — язык продолжает ускоряться, не жертвуя простотой. Экосистема тоже не стоит на месте: FastAPI стал стандартом для высокопроизводительных API, а инструменты вроде Ruff и uv радикально ускорили рабочий процесс разработчика. Python Package Index (PyPI) насчитывает более 600 000 пакетов — для любой задачи, скорее всего, уже существует готовое решение.

Этот путеводитель — не энциклопедия и не учебник. Это навигационный хаб: мы кратко разберём каждую важную область Python и дадим ссылки на подробные материалы Tproger, где каждая тема раскрыта в деталях. Неважно, только начинаете вы знакомство с языком или уже пишете на нём продакшен-код — здесь вы найдёте структурированную карту для дальнейшего роста. Мы охватим основы синтаксиса, продвинутые концепции, три главных веб-фреймворка, Data Science, последние нововведения в Python 3.14 и карьерные перспективы.

— Python — язык №1 по TIOBE 2026, более 600 000 пакетов в PyPI

— Основы языка: динамическая типизация, duck typing, встроенные коллекции (list, tuple, dict, set и другие)

— Три главных веб-фреймворка: Django (full-stack), Flask (микро), FastAPI (async API)

— Python 3.14: экспериментальный JIT-компилятор и шаблонные T-строки

— Медианная зарплата middle Python-разработчика: 250 000—350 000 руб./мес.

— Функции: замыкания, LEGB, *args/**kwargs, лямбды

— ООП: классы, наследование, @property, магические методы

— GIL, threading, asyncio и multiprocessing — когда что использовать

— Тестирование с pytest, работа с файлами через pathlib

Основы языка: с чего начинается Python

Python — язык с динамической типизацией и строгим контролем отступов. Если в C++ или Java фигурные скобки определяют блоки кода, то в Python эту роль играют пробелы. Поначалу это непривычно, но на практике делает код единообразным и читаемым — у вас просто нет возможности написать нечитаемую «лапшу». Философия Python описана в «Дзен Python» (PEP 20): «Красивое лучше уродливого», «Явное лучше неявного», «Простое лучше сложного». Эти принципы пронизывают весь язык и его стандартную библиотеку.

Базовые типы данных в Python — это числа (int, float, complex), строки (str), булевы значения (bool), а также коллекции: списки (list), кортежи (tuple), множества (set) и словари (dict). Каждый тип имеет свои особенности. Например, целые числа в Python не ограничены размером: можно спокойно работать с числами в тысячи разрядов без переполнения — попробуйте сделать это в C или Java. Строки неизменяемы, а словари с Python 3.7 гарантированно сохраняют порядок вставки. Множества предоставляют проверку принадлежности элемента за O(1), а операции объединения, пересечения и разности выполняются за линейное время, что делает их незаменимыми для задач на поиск уникальных элементов.

Одна из ключевых концепций — duck typing: «если объект ходит как утка и крякает как утка, то это утка». Python не проверяет тип объекта заранее — он проверяет, поддерживает ли объект нужную операцию. Это даёт гибкость, но требует дисциплины. Современный Python активно использует аннотации типов (type hints), которые помогают IDE и линтерам находить ошибки ещё до запуска кода. Начиная с Python 3.10 появился оператор match/case (паттерн-матчинг), а в 3.12 — улучшенные дженерики и type aliases, которые делают типизацию ещё удобнее.

Переменные в Python — это не ячейки памяти, а метки (имена), привязанные к объектам. Понимание этого механизма — ключ к предсказуемой работе с мутабельными типами вроде списков и словарей. Когда вы пишете a = b для списка, вы не копируете данные — обе переменные указывают на один и тот же объект в памяти. Отсюда классические ловушки с изменяемыми аргументами по умолчанию и «неожиданным» изменением данных. Для создания независимой копии нужно использовать срез [:], метод copy() или модуль copy для глубокого копирования.

Управляющие конструкции в Python минималистичны и выразительны. Условия записываются через if/elif/else, циклы — через for и while. Конструкция for в Python ближе к foreach из других языков: она итерирует по элементам коллекции, а не по индексам. Функция range() генерирует последовательности чисел для случаев, когда нужен числовой цикл. Важно освоить и обработку исключений (try/except/finally) — Python использует исключения не только для ошибок, но и как механизм управления потоком, например StopIteration для завершения итерации.

Подробнее о типах данных и их поведении — в нашем гайде по основным типам данных. А если хотите системно пройти все базовые концепции от установки до первого проекта — загляните в подробное описание языка для начинающих.

Функции в Python

Функции — основной инструмент структурирования кода в Python. Ключевое слово def создаёт функцию, return возвращает результат. Python поддерживает позиционные и именованные аргументы, значения по умолчанию, а также распаковку через *args (кортеж позиционных) и **kwargs (словарь именованных). Это позволяет создавать гибкие интерфейсы: от простых утилит до сложных API-обёрток.

Анонимные функции lambda удобны для коротких выражений — например, в качестве ключа сортировки: sorted(users, key=lambda u: u.age). Однако злоупотреблять ими не стоит: если лямбда не помещается в одну строку, лучше написать обычную функцию с понятным именем.

Python использует правило LEGB для поиска переменных: Local → Enclosing → Global → Built-in. Это объясняет, почему переменная внутри функции «затеняет» глобальную, и почему для изменения глобальной переменной нужно объявление global. Замыкания (closures) — функции, захватывающие переменные из объемлющей области видимости — лежат в основе декораторов, фабричных функций и callback-паттернов.

Функции в Python — объекты первого класса: их можно передавать как аргументы, возвращать из других функций и сохранять в структурах данных. Это фундамент для функционального стиля программирования, который активно используется вместе с map(), filter() и functools.

ООП в Python

Python — мультипарадигменный язык, но ООП в нём реализовано глубоко и последовательно. Классы создаются ключевым словом class, конструктор определяется методом __init__, а первый параметр каждого метода — self, ссылка на текущий экземпляр. В отличие от Java или C#, где this подразумевается неявно, Python требует явного указания — это осознанный выбор в пользу читаемости.

Python поддерживает множественное наследование через механизм MRO (Method Resolution Order) — алгоритм C3-линеаризации определяет порядок обхода родительских классов. Полиморфизм реализуется через duck typing: нет необходимости в интерфейсах — достаточно, чтобы объект имел нужные методы. Для формальных контрактов есть модуль abc с абстрактными базовыми классами и декоратором @abstractmethod.

Инкапсуляция в Python — скорее соглашение, чем принуждение. Префикс _ обозначает «приватный» атрибут, __ — активирует механизм name mangling, но ни то ни другое не запрещает доступ. Для контролируемого доступа к атрибутам используют декоратор @property, который превращает метод в вычисляемое свойство с геттером, сеттером и делетером.

Магические методы (dunder-методы) — мощный механизм, позволяющий объектам вести себя как встроенные типы. __str__ и __repr__ управляют строковым представлением, __eq__ и __hash__ — сравнением, __len__ и __getitem__ — доступом к элементам. Подробный разбор синтаксиса и концепций Python — в нашем подробном описании языка для начинающих.

Модули и пакеты Python

Модульная система Python проста: любой .py-файл — это модуль, а директория с __init__.py — пакет. Импорт осуществляется через import и from ... import. Python ищет модули по путям из sys.path, куда автоматически входят текущая директория, стандартная библиотека и директория site-packages с установленными пакетами.

Для управления зависимостями экосистема предлагает несколько инструментов. Классический pip + venv решает базовые задачи: создание изолированного окружения и установка пакетов из PyPI. Poetry добавляет управление зависимостями через pyproject.toml, lock-файлы и публикацию пакетов. Новый uv — написанный на Rust менеджер пакетов — работает в 10—100 раз быстрее pip и активно набирает популярность.

Стандартная библиотека Python (batteries included) — одна из самых богатых: от работы с сетью (http, socket) до сериализации (json, pickle), регулярных выражений (re) и параллелизма (threading, multiprocessing). Полный список из более чем 200 модулей доступен в нашей подборке полезных Python-библиотек.

Практика: задачи для начинающих

Главная ошибка при изучении программирования — читать теорию неделями, не написав ни строчки кода. Python хорош тем, что позволяет начать практиковаться с первого дня: интерактивный интерпретатор (REPL), быстрая обратная связь и понятные сообщения об ошибках снижают барьер входа до минимума. Откройте терминал, напишите python3 — и вы уже можете экспериментировать.

Начинайте с простых задач: обработка строк, работа со списками, базовые циклы и условия. Затем переходите к задачам на функции, рекурсию и работу с файлами. Важно не просто решать задачу, а разбирать чужие решения — так вы быстрее освоите идиоматический Python. Один грамотно решённый пример научит вас большему, чем десять страниц документации. Обращайте внимание на то, как опытные разработчики используют встроенные функции (enumerate, zip, map), срезы списков и словарные включения — это и есть «питонический» стиль.

Хорошая практика — вести собственный файл с решениями и заметками. Возвращаясь к задачам через неделю, вы увидите, как вырос ваш уровень. Платформы вроде LeetCode, Codewars и HackerRank предлагают задачи с автоматической проверкой, но начинать лучше с задач, адаптированных под русскоязычную аудиторию. Ещё один совет: не гонитесь за количеством. Пять задач, решённых вдумчиво с разбором альтернативных подходов, ценнее пятидесяти, решённых механически копированием паттернов.

Мы собрали подборку задач для начинающих — от элементарных до задач средней сложности. Каждая задача тренирует конкретный навык: работу с коллекциями, строковыми операциями, логикой ветвления. Рекомендуем решать их последовательно — сложность нарастает постепенно, и к концу подборки вы будете уверенно владеть основами языка.

Продвинутые концепции Python

Когда основы освоены, приходит время познакомиться с инструментами, которые отличают код новичка от кода опытного разработчика. В Python таких инструментов много, но есть пять ключевых концепций, без которых сложно писать по-настоящему качественный код: декораторы, генераторы, comprehensions, контекст-менеджеры и механизм *args/**kwargs. Именно владение этими инструментами отличает junior-разработчика от middle — и именно их чаще всего спрашивают на собеседованиях.

Декораторы

Декоратор — это функция, которая принимает другую функцию и возвращает её модифицированную версию. Звучит абстрактно, но на практике декораторы встречаются повсеместно: @property, @staticmethod, @login_required в Django, @app.route() во Flask. Они позволяют добавлять поведение без изменения исходного кода функции — логирование, кэширование, проверку прав доступа, валидацию аргументов, замер времени выполнения.

Под капотом декоратор — это обычный паттерн: функция, принимающая функцию и возвращающая функцию. Но синтаксический сахар с символом @ делает код лаконичным и выразительным. Декораторы можно параметризовать, складывать стопкой (применять несколько к одной функции) и даже применять к целым классам. Стандартная библиотека Python включает полезные декораторы: @functools.lru_cache для кэширования результатов, @functools.wraps для сохранения метаданных обёрнутой функции.

Декораторы — одна из тех тем, которые кажутся сложными ровно до момента, пока не разберёшься. Подробный разбор с примерами — в статье «Декораторы в Python: понять и полюбить».

Генераторы и comprehensions

Генераторы — это функции с ключевым словом yield, которые возвращают данные лениво, по одному элементу за раз. Вместо того чтобы создавать в памяти список из миллиона элементов, генератор выдаёт их по запросу. Это критически важно при обработке больших файлов, потоков данных и результатов SQL-запросов. Генератор занимает фиксированный объём памяти независимо от количества элементов — хоть миллион, хоть миллиард.

Comprehensions (списковые, словарные и множественные включения) — это питонический способ создания коллекций в одну строку. Вместо цикла из трёх строк вы пишете выразительную конструкцию: [x ** 2 for x in range(10) if x % 2 == 0]. Они быстрее эквивалентных циклов (Python оптимизирует их на уровне байткода) и читаются проще — если не злоупотреблять вложенностью. Словарные включения {k: v for k, v in pairs} и множественные {x for x in items} работают по тому же принципу.

Контекст-менеджеры и *args/**kwargs

Конструкция with в Python — это контекст-менеджер, который гарантирует корректное освобождение ресурсов: закрытие файлов, соединений с базой, снятие блокировок. Вместо try/finally вы пишете with open('file.txt') as f: — и ресурс освобождается автоматически, даже если произошла ошибка. Можно создавать собственные контекст-менеджеры через методы __enter__/__exit__ или декоратор @contextmanager из модуля contextlib — это проще, чем кажется.

*args и **kwargs позволяют создавать функции с переменным числом аргументов. Это основа для написания гибких API, декораторов и обёрток. Понимание того, как Python распаковывает аргументы, открывает путь к элегантным решениям: передача параметров из словаря в функцию одной строкой, объединение конфигураций, создание универсальных обёрток. В комбинации с аннотациями типов (ParamSpec, Concatenate) этот механизм стал ещё мощнее в последних версиях Python.

Отдельного внимания заслуживает работа с памятью. Python скрывает от разработчика ручное управление памятью, но понимание того, сколько весят разные типы данных и как работает сборщик мусора, помогает писать эффективный код. Например, пустой список в Python занимает 56 байт, а каждый элемент добавляет 8 байт на указатель плюс размер самого объекта. Для числовых задач это означает, что NumPy-массив может быть в 10 раз компактнее обычного списка. Детальный разбор — в статье о распределении памяти в Python.

Dataclasses и NamedTuple

Модуль dataclasses (Python 3.7+) решает классическую проблему: написание классов, которые в основном хранят данные. Декоратор @dataclass автоматически генерирует __init__, __repr__, __eq__ и другие методы. С параметром frozen=True класс становится неизменяемым — удобно для конфигураций и DTO.

NamedTuple — ещё более лёгкая альтернатива: именованный кортеж занимает меньше памяти, чем dataclass, и автоматически поддерживает распаковку и итерацию. Выбор между ними прост: нужна изменяемость или наследование — dataclass, нужна компактность и совместимость с кортежами — NamedTuple.

Многопоточность, асинхронность и GIL

GIL (Global Interpreter Lock) — глобальная блокировка интерпретатора CPython, которая гарантирует, что в каждый момент времени только один поток выполняет байткод Python. Это упрощает реализацию интерпретатора и работу с памятью, но ограничивает параллелизм CPU-задач. Важно: GIL не мешает I/O-параллелизму — потоки освобождают блокировку при ожидании сети, диска или sleep.

Модуль threading подходит для I/O-bound задач: параллельные HTTP-запросы, чтение файлов, работа с базами данных. Для CPU-bound вычислений (обработка изображений, математические расчёты) используйте multiprocessing — он создаёт отдельные процессы, каждый со своим GIL. Пул concurrent.futures.ProcessPoolExecutor упрощает распределение задач по ядрам.

Модуль asyncio — стандарт для асинхронного программирования в Python. Конструкции async def и await позволяют писать неблокирующий код, который выглядит почти как синхронный. Один поток обрабатывает тысячи соединений — именно поэтому FastAPI и другие ASGI-фреймворки работают быстрее классических WSGI-аналогов.

Когда что использовать? threading — для I/O-операций с умеренной нагрузкой. asyncio — для высоконагруженных I/O-сценариев (веб-серверы, парсеры). multiprocessing — для CPU-bound задач. На практике они часто комбинируются: например, asyncio для сетевого ввода-вывода и ProcessPool для тяжёлых вычислений внутри одного приложения.

Важная новость: PEP 703 предлагает сделать GIL опциональным (free-threaded Python). Экспериментальная сборка без GIL уже доступна в Python 3.13+ через специальную сборку python3.14t (free-threaded build). В Python 3.14 этот режим стал официально поддерживаемым (PEP 779). Если эксперимент окажется успешным, в будущих версиях Python сможет полноценно использовать все ядра процессора без обходных путей через multiprocessing.

Тестирование в Python

Тестирование — не роскошь, а базовая гигиена разработки. В Python стандартом де-факто является pytest — фреймворк, который сочетает простоту написания тестов с мощной системой расширений. Обычные функции с assert — это уже тесты. Не нужны классы, наследование от TestCase и специальные методы.

Фикстуры (@pytest.fixture) управляют подготовкой и очисткой тестового окружения: подключение к базе данных, создание тестового клиента, временные файлы. Параметризация (@pytest.mark.parametrize) позволяет прогнать один тест с десятками наборов входных данных без дублирования кода.

Для изоляции внешних зависимостей используйте unittest.mock — встроенный модуль, который позволяет подменять HTTP-запросы, обращения к базе данных и вызовы внешних сервисов. В связке с pytest это покрывает 95% потребностей в тестировании. TDD (Test-Driven Development) — подход, при котором тест пишется раньше кода. Его необязательно практиковать всегда, но для сложной бизнес-логики он существенно снижает количество регрессий.

Работа с файлами и данными

Python предоставляет удобные инструменты для работы с файлами любых форматов. Конструкция with open(...) гарантирует корректное закрытие файла даже при ошибке. Модуль pathlib (Python 3.4+) — современная замена os.path: объектно-ориентированные пути, кроссплатформенная совместимость и цепочки вызовов.

Для структурированных данных стандартная библиотека предлагает модули json, csv и configparser. Для YAML понадобится сторонний пакет PyYAML. Работа с Excel-файлами — через openpyxl или pandas. Для больших объёмов данных используйте потоковое чтение: csv.reader или json.JSONDecoder().raw_decode() вместо загрузки всего файла в память.

Для работы с распределением памяти и внутренним устройством типов данных Python — рекомендуем нашу статью о распределении памяти в Python: сколько и в каких случаях занимают типы данных.

Веб-разработка на Python

Python — один из ключевых языков для серверной веб-разработки. Три фреймворка покрывают практически все сценарии: Django — для полнофункциональных приложений, Flask — для микросервисов и лёгких проектов, FastAPI — для высокопроизводительных API. Каждый из них занимает свою нишу, и выбор зависит от масштаба проекта, требований к производительности и опыта команды. Разберём сильные и слабые стороны каждого, чтобы вы могли сделать осознанный выбор.

Django: всё включено

Django — это «батарейки в комплекте». ORM, админ-панель, система аутентификации, шаблонизатор, миграции базы данных, защита от CSRF и XSS, формы с валидацией, кэширование, интернационализация — всё работает из коробки и не требует сторонних зависимостей. Это делает Django идеальным выбором для крупных проектов: интернет-магазинов, SaaS-платформ, CRM-систем, внутренних корпоративных порталов. Instagram, Mozilla, Disqus, Pinterest — все они используют Django в продакшене.

Главное преимущество Django — зрелость. Фреймворку больше 20 лет, он имеет огромное сообщество, тысячи готовых пакетов (django-rest-framework, django-allauth, celery) и предсказуемый цикл релизов. Django ORM позволяет работать с базой данных через Python-объекты, не написав ни строчки SQL, а система миграций автоматически отслеживает изменения в моделях. Обратная сторона — Django навязывает свою архитектуру. Если вам нужен только REST API без шаблонов и админки, значительная часть фреймворка будет «мёртвым грузом».

Flask: минималистичный и гибкий

Flask — противоположность Django. Микрофреймворк даёт маршрутизацию, обработку запросов и систему расширений — остальное вы выбираете сами. Нужна ORM? Подключите SQLAlchemy. Нужна авторизация? Flask-Login. Хотите WebSocket? Flask-SocketIO. Такой подход идеален для микросервисов, прототипов и проектов, где полный контроль над стеком важнее скорости старта. Flask часто выбирают для внутренних сервисов, API-шлюзов и проектов, которые начинаются маленькими, но могут вырасти.

Flask отлично сочетается с фронтенд-фреймворками. Например, в статье «Пишем одностраничное приложение с Flask и Vue.js» мы показываем, как построить SPA с Flask-бэкендом — от настройки проекта до деплоя. Это типичный современный стек: Python на сервере, JavaScript-фреймворк на клиенте.

FastAPI: скорость и типизация

FastAPI — самый молодой из тройки, но уже ставший стандартом для создания API. Он построен на Starlette (ASGI) и Pydantic, поддерживает async/await из коробки и автоматически генерирует документацию OpenAPI (Swagger UI и ReDoc) прямо из аннотаций типов в коде. FastAPI — один из самых быстрых Python-фреймворков благодаря Starlette и uvicorn. Валидация данных через Pydantic-модели ловит ошибки ещё до обработки запроса, а type hints превращаются в живую документацию API. Dependency injection встроен в ядро фреймворка, что упрощает тестирование и переиспользование кода.

Но скорость — не всё. FastAPI требует понимания асинхронного программирования, а экосистема пока уступает Django и Flask по количеству готовых решений. Для простого CRUD-приложения с админкой Django справится быстрее; для прототипа с нестандартной архитектурой Flask даст больше свободы. О подводных камнях и ситуациях, когда FastAPI — не лучший выбор, мы подробно рассказываем в статье «Почему не стоит выбирать FastAPI» — честный разбор, который поможет принять взвешенное решение.

Какой фреймворк выбрать

• Полноценное веб-приложение с админкой и авторизацией — Django
• Микросервис или прототип с полным контролем над стеком — Flask
• Высокопроизводительный REST/GraphQL API с автодокументацией — FastAPI
• Не уверены — начните с Django: у него самый пологий путь от нуля до продакшена

На практике многие команды используют несколько фреймворков одновременно: Django для основного приложения, FastAPI для высоконагруженных микросервисов, Flask для внутренних инструментов. Python позволяет комбинировать. Общий навык для всех трёх фреймворков — понимание HTTP-протокола, REST-архитектуры, работы с базами данных и основ безопасности (CORS, CSRF, XSS, SQL-инъекции). Освоив эти концепции на одном фреймворке, вы легко перейдёте на другой.

Python для Data Science

Если веб-разработка — давняя территория Python, то Data Science — его новая сверхдержава. По данным JetBrains Developer Ecosystem Survey, Python — самый изучаемый язык программирования и основной инструмент дата-аналитиков и дата-инженеров. R, Julia, Scala — у каждого есть свои преимущества, но ни один не предлагает такую же широту экосистемы. Причина — уникальный набор библиотек, который покрывает весь pipeline работы с данными: от загрузки и очистки до визуализации и развёртывания моделей в продакшен.

NumPy — фундамент всего стека. Библиотека предоставляет многомерные массивы и математические операции, работающие на порядки быстрее чистого Python — за счёт реализации на C. Умножение матрицы 1000x1000 в NumPy выполняется за миллисекунды, в то время как наивная реализация на чистом Python займёт минуты. Pandas строится поверх NumPy и предлагает удобные таблицы (DataFrame), позволяя загружать, фильтровать, группировать и агрегировать данные в несколько строк кода. Данные из CSV, Excel, SQL, JSON — Pandas читает практически всё.

Для машинного обучения стандартом остаётся scikit-learn — библиотека с десятками алгоритмов классификации, регрессии и кластеризации. Её главная сила — единый интерфейс: fit(), predict(), score() работают одинаково для любого алгоритма, будь то случайный лес, SVM или градиентный бустинг. Это позволяет быстро сравнивать модели, менять алгоритмы одной строкой и строить пайплайны предобработки данных.

Для глубокого обучения Python предлагает PyTorch и TensorFlow — два гиганта, на которых построены GPT, Stable Diffusion и другие модели, изменившие индустрию. PyTorch доминирует в исследованиях благодаря динамическим вычислительным графам, а TensorFlow остаётся популярным в продакшене благодаря TensorFlow Serving и TFLite. Визуализация данных — matplotlib для статичных графиков, seaborn для статистических визуализаций и plotly для интерактивных дашбордов. Jupyter Notebook объединяет всё это в единую среду, где код, графики и текст живут рядом.

Разобраться в ключевых библиотеках поможет наш топ-10 Python-библиотек для Data Science. А если хотите расширить инструментарий за пределы стандартного набора — загляните в подборку 10 полезных библиотек, о которых вы могли не слышать: там есть настоящие жемчужины для отладки, профилирования и работы с данными.

Для управления окружениями в Data Science часто используют conda (Anaconda/Miniconda) — он умеет устанавливать не только Python-пакеты, но и системные зависимости вроде CUDA для GPU-вычислений.

Практические инструменты Python

Помимо веб-разработки и Data Science, Python — незаменимый инструмент для повседневных задач: интеграция с внешними сервисами, извлечение данных из веб-страниц и обработка текста.

Работа с API

Библиотека requests — стандарт для синхронных HTTP-запросов: лаконичный API, автоматическая сериализация JSON и управление сессиями. Для асинхронных задач и HTTP/2 используйте httpx — он совместим с requests по интерфейсу, но поддерживает async/await.

Веб-скрапинг

Для извлечения данных из HTML-страниц Python предлагает несколько уровней инструментов. BeautifulSoup — простой парсер для статических страниц: выборка по CSS-селекторам и тегам. Scrapy — полноценный фреймворк для масштабного скрапинга с очередями, ротацией прокси и экспортом данных. Selenium и Playwright — для страниц, где контент рендерится JavaScript'ом.

Регулярные выражения

Модуль re — мощный инструмент для поиска и трансформации текста по шаблонам. Основные функции: re.findall() для извлечения всех совпадений, re.sub() для замены и re.compile() для предкомпиляции часто используемых паттернов.

Совет: для сложных паттернов используйте сырые строки (r"...") — они избавляют от двойного экранирования обратных слэшей. А для задач, выходящих за рамки регулярных выражений (парсинг HTML, XML), всегда предпочитайте специализированные парсеры.

Что нового в Python 3.14

Python 3.14 (что нового) (да, «пи»-релиз — разработчики не упустили возможность пошутить), выпущенный в октябре 2025 года, стал одним из самых значительных релизов за последние годы. Главные нововведения направлены на производительность — область, где Python традиционно уступал компилируемым языкам. Но 3.14 меняет правила игры.

Экспериментальный JIT-компилятор (PEP 744) — пожалуй, главная новость. Он компилирует часто выполняемые участки кода (так называемые «горячие пути») в машинные инструкции прямо во время работы программы. На реальных приложениях это даёт эффект варьируется: от замедления на 10% до ускорения на 20% в зависимости от нагрузки — на некоторых задачах JIT пока замедляет код без каких-либо изменений в коде. JIT пока отключён по умолчанию (в официальных сборках для macOS и Windows JIT уже включён в бинарники — активируется переменной окружения PYTHON_JIT=1), но уже работает стабильно на большинстве платформ. Это первый шаг к тому, чтобы Python перестал считаться «медленным языком».

Внутренняя архитектура интерпретатора переработана: новый tail-call диспетчер опкодов (на уровне C, не Python-функций) даёт прирост 3—5% на стандартном benchmark suite. Важно: это не оптимизация хвостовой рекурсии в Python-коде — RecursionError при превышении глубины стека по-прежнему возможен.

T-строки (PEP 750) — новый синтаксис шаблонных строк с префиксом t"...". В отличие от f-строк, T-строки не выполняют подстановку сразу, а возвращают объект Template, который можно обработать — экранировать специальные символы, валидировать параметры, преобразовать значения. Это отличное решение для безопасной генерации HTML и SQL без риска инъекций.

Среди других улучшений — ускоренные операции со словарями (до 40% быстрее в некоторых сценариях), оптимизированная работа сборщика мусора и улучшенные сообщения об ошибках, которые теперь подсказывают возможные причины проблемы. Обновлён синтаксис обработки исключений (PEP 758): теперь можно писать except ValueError, TypeError: без скобок (без as — с as по-прежнему нужны скобки: except (ValueError, TypeError) as e:). Также завершён переход на отложенное вычисление аннотаций типов (PEP 649/749) — аннотации больше не вычисляются при импорте модуля, что ускоряет запуск. Python продолжает развиваться, сохраняя обратную совместимость и фокус на удобстве разработчика.

Куда двигаться дальше

Python открывает множество карьерных путей, и выбор зависит от ваших интересов и склонностей. Вот основные направления, в каждом из которых Python — ключевой или один из основных инструментов:

1. Backend-разработчик — Django, Flask или FastAPI, базы данных (PostgreSQL, Redis), REST API, очереди задач (Celery), контейнеризация (Docker, Kubernetes)
2. Data Scientist / ML-инженер — pandas, scikit-learn, PyTorch, работа с данными, статистика, построение и деплой моделей
3. DevOps / SRE — автоматизация инфраструктуры (Ansible, Terraform), скрипты мониторинга, CI/CD пайплайны, облачные провайдеры (AWS, GCP)
4. ИИ-инженер — LLM, промпт-инжиниринг, RAG-системы, fine-tuning, LangChain, работа с API нейросетей (OpenAI, Anthropic, Mistral)
5. Автоматизатор / QA-инженер — Selenium, Playwright, pytest, автоматизация тестирования, нагрузочное тестирование (Locust)

Независимо от выбранного направления, есть навыки, которые пригодятся везде: Git для контроля версий, SQL для работы с базами данных, Docker для контейнеризации, Linux для понимания серверной среды. Python-разработчик в 2026 году — это не просто человек, который знает синтаксис языка, а специалист, владеющий инструментарием вокруг него. Также стоит освоить виртуальные окружения (venv, poetry, uv), линтеры (ruff, mypy) и основы CI/CD — это ожидается от любого профессионального разработчика. Для управления версиями Python-проектов пригодится наш путеводитель по Git.

Рынок труда подтверждает спрос: по данным hh.ru, количество вакансий с Python стабильно растёт на 15—20% в год, а медианная зарплата Python-разработчика уровня middle составляет 250 000—350 000 рублей в месяц. Специалисты на стыке Python и Data Science / ML зарабатывают ещё больше. Язык востребован не только в IT-компаниях: банки, телеком, ритейл, промышленность — Python нужен везде, где есть данные и автоматизация.

Отдельно стоит упомянуть растущий спрос на ИИ-инженеров. С развитием больших языковых моделей Python стал основным языком для интеграции ИИ в продукты: построение RAG-систем, создание агентов, fine-tuning моделей — всё это делается на Python. Библиотеки LangChain, LlamaIndex, Hugging Face Transformers формируют новую экосистему, которая растёт быстрее любого другого направления в IT.

Если вы в начале пути — начните со структурированной дорожной карты изучения Python. Она поможет не потеряться в обилии материалов и выстроить последовательный план обучения от основ до профессионального уровня. А затем возвращайтесь к этому путеводителю — здесь вы всегда найдёте ссылки на углублённые материалы по каждой теме. Мы регулярно обновляем наши гайды, чтобы они оставались актуальными — так что добавляйте страницу в закладки.

Аналитик данных — специалист, который превращает сырые данные в понятные выводы и рекомендации для бизнеса. Он собирает и очищает данные, строит отчеты и дашборды, проверяет гипотезы и помогает принимать решения, влияющие на выручку, продукт и процессы.

«Дата-аналитик извлекает, очищает, обрабатывает и анализирует данные, предоставляя бизнесу полезную информацию для решений» — hh.ru (2024). https://career.hh.ru/article/analitik-dannyh

Кто такой аналитик данных и что такое анализ данных?

Аналитик данных — специалист по анализу данных (data analyst), который помогает компаниям принимать решения на основе фактов, а не догадок. Профессия для тех, кто умеет превращать цифры в смысл.

Что это значит на практике?

Data-аналитик взаимодействует с данными: извлекает их из разных источников, очищает от ошибок и дубликатов, обрабатывает и изучает. Цель — предоставить полезную информацию для бизнеса или науки. Аналитика данных выявляет закономерности, объясняет, что происходит и почему, показывает, что делать дальше.

Кто это в компании?

Data-аналитик строит отчеты, проверяет гипотезы, находит инсайты. Подсказывает командам, как улучшить продукт и бизнес-процессы. Стоит между бизнесом и датасайнс: применяет методы анализа данных, статистику и визуализацию, чтобы дать понятные рекомендации, а не просто таблицы.

«В 2025 году объём мировых данных достигнет 181 зеттабайта — вдвое больше, чем в 2022-м» — hh.ru (2024).

Почему профессия актуальна в 2025?

Компании буквально тонут в информации. Им нужны те, кто умеет из этого хаоса вытащить ценное. По данным HeadHunter, только за последние десять лет количество вакансий по анализу данных и машинному обучению в России увеличилось почти в 30 раз.

Впечатляет, правда?

Что делает аналитик данных: основные обязанности и задачи

В реальной работе аналитик отвечает на вопрос «что делает и чем занимается специалист по анализу данных» через конкретные бизнес-задачи. Обязанности аналитика данных — перевод бизнес-требований в метрики, сбор данных, обработка и интерпретация результатов анализа для отчётов и решений в компании.

Вот типичный рабочий процесс:

• Сбор данных. Извлечение информации из баз данных и других источников с помощью SQL-запросов или API. Аналитик документирует, откуда приходят данные, чтобы коллеги понимали, насколько им можно доверять.
• Обработка и очистка. Нормализация форматов, контроль качества, устранение дубликатов и пропусков. Самая рутинная, но критически важная часть работы. Без чистых данных любой анализ превращается в гадание на кофейной гуще.
• Интерпретация. Формулировка инсайтов и объяснение причинно-следственных связей. Не просто "продажи упали на 15%", а "продажи упали на 15% из-за сбоя в платёжной системе 12 января, об этом говорит резкий всплеск отказов на этапе оплаты".
  Чувствуете разницу?
• Визуализация и отчеты. Дашборды в BI-системах (Power BI, Tableau), презентации для команд и руководства. Хороший дашборд должен быть понятен даже тому, кто увидел его впервые.
• Проверка гипотез. A/B-тесты, статистические проверки, оценка эффектов изменений. Например, "если поменять цвет кнопки с синего на зелёный, вырастет ли конверсия?"
• Перевод бизнес-задачи в метрики. Определение KPI/OKR, дизайн экспериментов. Умение понять, что на самом деле нужно бизнесу, и выразить это через измеримые показатели.
• Коммуникация результатов анализа. Рекомендации, приоритизация, оценка рисков и потенциального влияния (impact). Результаты анализа становятся реальными решениями только когда их понимают и применяют.

Ключевые навыки и инструменты, которые нужно знать аналитику данных

Технические навыки (Hard Skills)

Статистика и методы анализа — фундамент

Распределения, t-тесты, доверительные интервалы, регрессия. Без этого вы не поймёте, случайны ли ваши выводы или действительно значимы.

Работа с базами данных и SQL-запросы — ядро профессии

JOIN, оконные функции, CTE (Common Table Expressions). Если не умеете вытащить нужные данные из базы, вы не аналитик. Просто человек с Excel.

Python для анализа данных (pandas, numpy)

Для тех, кто хочет автоматизировать рутину и работать с большими объёмами. Jupyter-ноутбуки позволяют документировать анализ так, чтобы его мог повторить кто угодно.

Excel/Google Sheets

Для быстрых расчётов и прототипов. Сводные таблицы, ВПР, условное форматирование. Не стоит недооценивать таблицы — иногда это самый быстрый путь к ответу.

BI-инструменты (Power BI, Tableau)

Для визуализации и дашбордов. Здесь важен навык работы с данными так, чтобы отчёты были наглядными и информативными, а не превращались в хаос графиков.

Основы А/В-тестирования

Методы анализа экспериментов, статистическая значимость, понимание размера выборки и ошибок I и II рода.

«Владение SQL, Python или R, BI-системами, электронными таблицами и хорошая статистика — основа профессии аналитика данных» — skgroups.ru (2024). https://blog.skgroups.ru/kto-takoj-analitik-dannyh-i-chem-on-zanimaetsja/

Гибкие навыки (Soft Skills)

Коммуникация и сторителлинг

Умение объяснить выводы без жаргона. Бизнесу не нужны формулы — им нужны решения и понятные истории.

Критическое мышление

Проверка предположений и источников данных. "А точно ли эти цифры верны? Может, тут артефакт?"

Бизнес-ориентированность

Понимание ценности метрик для продукта и прибыли. Хороший аналитик не просто считает, а понимает, зачем он это делает.

Тайм-менеджмент и приоритизация задач

В работе аналитика всегда больше вопросов, чем времени на ответы.

Внимание к деталям

Качественные данные и корректные выводы. Одна ошибка в SQL-запросе — и весь анализ летит в мусорку.

Работа в кросс-командах

Продукт, маркетинг, разработка. Аналитик — связующее звено между разными отделами.

Основные инструменты аналитика

Виды аналитиков данных: специализации в работе с данными

Здесь мы говорим о специализациях внутри аналитики данных. Бизнес-аналитик и системный аналитик — смежные, но отдельные профессии, о которых речь пойдёт позже.

«Специализации: продуктовая, маркетинговая, бизнес-аналитика и BI-аналитика; задачи и инструменты различаются» — practicum.yandex.ru (2024). https://practicum.yandex.ru/blog/napravleniya-analitiki-kakuyu-specializaciyu-vybrat/

Продуктовый аналитик

Продуктовый аналитик исследует поведение пользователей и влияние изменений на метрики продукта: активация, ретеншн, LTV (lifetime value). Формулирует и проверяет гипотезы, ставит трекинг событий, проектирует A/B-тесты, интерпретирует результаты. Помогает приоритизировать бэклог.

Это data-аналитик с сильной бизнес-ориентацией, влияющий на roadmap и рост продукта. В его зоне ответственности — понимание, что заставляет пользователей возвращаться и платить.

Маркетинговый аналитик

Маркетинговый аналитик помогает бизнесу привлекать клиентов: анализирует данные по кликам и поведению пользователей, даёт рекомендации относительно продвижения и рекламы. Советует, как скорректировать маркетинговую стратегию и оптимально распределить бюджет.

Веб-аналитик

Веб-аналитик (часто digital analyst) измеряет воронку трафика и конверсии. Источники трафика, поведение на сайте/приложении, эффекты SEO/SEA/CRM. Работает с системами веб-аналитики (Google Analytics 4, AppMetrica), UTM-разметкой, атрибуцией и сквозной аналитикой.

Задача — повысить эффективность маркетинга и конверсии, выявляя точки роста и проблемные места пути пользователя. "Почему люди уходят на этапе оформления заказа?" — типичный вопрос веб-аналитика.

BI-аналитик

BI-аналитик (Business Intelligence аналитик) проектирует системы для анализа и хранения данных, тестирует гипотезы, автоматизирует отчётность. Помогает бизнесу моделировать различные ситуации, делать правильные выводы и распределять ресурсы между отделами.

Финансовый аналитик

Финансовый аналитик оценивает доходы/расходы, прогнозирует денежные потоки, строит модели P&L (profit and loss), юнит-экономику, сценарный анализ. Применяет статистику и Excel/BI, визуализирует KPI для управленческой отчетности.

Помогает принимать решения о ценообразовании, инвестициях и оптимизации затрат. Сильная математика и аккуратность критичны — ошибка в финансовой модели может стоить компании миллионов.

Гейм-аналитик

Гейм-аналитик — специалист, рекомендации которого позволяют постоянно развивать игровой продукт, увеличивать заинтересованность пользователей, а следовательно — и прибыльность компании. Многопрофильный специалист — должен разбираться в программировании, звуке, графике и других нюансах разработки игр.

Аналитик баз данных (Database Analyst)

Аналитик баз данных проектирует и оптимизирует БД для качественного анализа. Моделирование данных, нормализация, индексы, производительность запросов. Обеспечивает доступность, целостность и корректность данных, документирует схемы.

Помогает аналитикам и инженерам, чтобы анализ данных был быстрым и надежным, без искажений и узких мест. Тот человек, который следит, чтобы "база не легла" и запросы не выполнялись по три часа.

Смежные роли: бизнес-аналитик и системный аналитик

Бизнес-аналитик и системный аналитик — отдельные профессии, которые часто путают с аналитиком данных.

Бизнес-аналитик: переводит цели компании в требования и формирует метрики успеха. Описывает бизнес-процессы, согласовывает изменения со стейкхолдерами и считает экономический эффект. Работает на стыке аналитики данных и управленческого консалтинга: собирает требования, моделирует сценарии "как есть/как будет", помогает принимать решения, оформляет спецификации для команд разработки.

Системный аналитик фокусируется на структурировании требований к IT-системам. Описывает сущности и связи, интеграции, потоки данных и ограничения. Обеспечивает непротиворечивость и полноту требований, участвует в проектировании API и схем БД, готовит спецификации, юз-кейсы и диаграммы.

Если бизнес-аналитик отвечает на вопрос "что нужно?", то системный — "как это технически реализовать?".

Аналитик данных vs Data Scientist vs BI-аналитик: в чем разница?

«Data Analyst ориентирован на оперативную аналитику и визуализацию; Data Scientist создаёт и внедряет модели машинного обучения» — dtf.ru (2024).

Главное различие: Data Analyst анализирует прошлое и настоящее, чтобы объяснить причины. Data Scientist строит модели для предсказания будущего. BI-аналитик создаёт инфраструктуру отчётности.

На старте карьеры лучше начинать с аналитика данных — вы освоите фундаментальные навыки работы с данными, научитесь формулировать вопросы и искать ответы. А потом, если захотите, сможете специализироваться в Data Science или BI-разработке.

Карьера и зарплата аналитика данных: от начинающего до ведущего специалиста

Карьерный путь обычно проходит ступени junior → middle → senior → lead/head of analytics.

Начинающий аналитик

Быстро набирает опыт работы на поддержке отчетности и простых анализах. Выполняет типовые SQL-запросы, помогает готовить дашборды, учится формулировать гипотезы.

Middle

Ведет полноценные задачи аналитика и проекты самостоятельно — от формулировки вопроса до презентации результатов. Умеет проектировать A/B-тесты, выбирать методы анализа, объяснять выводы бизнесу.

Старший аналитик

Управляет приоритетами, влияет на архитектуру данных, менторит команду. Принимает стратегические решения о том, какие метрики важнее, как строить систему аналитики в компании.

Ведущий аналитик (Head of Analytics)

Влияет на стратегические решения компании, формирует культуру работы с данными, управляет командой аналитиков.

Средняя зарплата аналитика данных в России в 2025 году

Зарплата аналитика данных растет вместе с компетенциями: навык работы с SQL/Python, владение BI-системами, статистикой и продуктовыми метриками, умение объяснять "что делать дальше" — ключ к росту.

На доход также влияют регион (Москва платит больше Воронежа), отрасль (финтех и e-commerce щедрее госсектора), масштаб компании и зона ответственности.

«Зарплаты: Junior 60–100 тыс., Middle 100–180 тыс., Senior от 180 тыс.; уровень зависит от региона и специализации» — hh.ru (2024).

Средняя зарплата по России: 112 000 ₽ в месяц. Чаще всего зарплаты находятся в диапазоне от 68 000 до 155 000 ₽. Минимальная зафиксированная зарплата — 50 000 ₽, максимальная — 450 000 ₽.

Спрос на аналитиков данных: рынок труда в России

По данным HeadHunter (январь 2025):

• Более 14 тысяч активных вакансий с запросом «аналитик данных»
• Более 40 тысяч вакансий по ключевому слову «аналитик»
• 15% вакансий предлагают полностью удалённый формат работы
• За последние 10 лет количество вакансий по анализу данных и ML в России увеличилось почти в 30 раз

«На HeadHunter более 14 тысяч вакансий для аналитиков данных» — Skillbox Media (2024).

Топ-5 отраслей с наибольшим спросом:

1. IT и разработка ПО (35% вакансий)
2. Финансы и банки (22%)
3. E-commerce и ритейл (18%)
4. Телеком (12%)
5. Маркетинг и реклама (8%)

Доля удалённых вакансий: 15% — полная удалёнка, 42% — гибридный формат (данные hh.ru, январь 2025).

Топ-3 навыка в вакансиях:

1. SQL — упоминается в 87% вакансий
2. Python — 62% вакансий
3. Power BI/Tableau — 54% вакансий

Как анализ данных помогает принимать эффективные бизнес-решения

Анализ данных снижает неопределенность и ускоряет принятие решений в компании. На основе анализа бизнес видит, какие каналы трафика реально окупаются, какие фичи продукта улучшают метрики, где теряются деньги в воронке продаж.

Результаты анализа превращаются в бизнес-решения:

• Корректировка цен на основе эластичности спроса
• Перераспределение маркетингового бюджета в пользу эффективных каналов
• Приоритизация бэклога разработки: какие функции принесут максимальный рост конверсии
• Оптимизация логистических процессов для снижения издержек

Для бизнеса это — повышение эффективности, рост прибыли и управляемость рисков. Когда метрики связаны с целями (KPI/OKR), аналитика помогает выбрать действия с максимальным эффектом при минимальных затратах.

Пример: Интернет-магазин видит в дашборде, что 40% пользователей бросают корзину на этапе ввода адреса доставки. Аналитик копает глубже — оказывается, форма требует слишком много данных и долго грузится на мобильных устройствах. После упрощения формы конверсия выросла на 12% за месяц.

Как стать аналитиком данных: обучение и курсы

Чтобы стать аналитиком данных с нуля, нужно выбрать формат обучения, отвечающий вашим целям и стилю жизни. Есть несколько путей:

1. Ускоренные интенсивы — 3-6 месяцев погружения в профессию с менторами, проектами и поддержкой в трудоустройстве. Подходят тем, кто хочет быстро сменить сферу деятельности.
2. Модульные курсы с проектами — более гибкий формат, где можно учиться в своем темпе. Обычно длятся 6-12 месяцев.
3. Самостоятельное обучение по дорожной карте — для самых дисциплинированных и мотивированных. Бесплатно, но требует железной воли и умения находить качественные материалы.

Что должна покрывать хорошая программа обучения

Хорошая программа обучения аналитике данных покрывает:

• Основы статистики (распределения, гипотезы, доверительные интервалы)
• SQL (от базовых SELECT до оконных функций)
• Python для анализа данных (pandas, numpy, matplotlib)
• Excel/Google Sheets (сводные таблицы, формулы)
• Power BI/Tableau (дашборды и визуализация)
• A/B-тестирование (методология, интерпретация результатов)
• Работу с базами данных и понимание структуры данных
• Портфолио-проекты на реальных датасетах

Сравнение форматов обучения

Выбирайте курсы аналитика данных, где много практики, код-ревью, менторство и поддержка трудоустройства — так вы быстрее получите профессию аналитика данных и сможете уверенно войти на рынок.

Например, курс аналитика данных от Sky.pro включает все эти элементы: от базовой статистики до построения дашбордов, с наставниками-практиками и помощью в трудоустройстве после завершения. Программа рассчитана на 12 месяцев и покрывает весь необходимый стек — SQL, Python, BI-инструменты, статистику и A/B-тестирование. В процессе обучения вы соберёте портфолио из реальных проектов, которое потом покажете работодателям.

Как стать аналитиком данных с нуля: пошаговый план

Шаг 1: Изучите основы (математика и статистика)

Без них никуда. Фокус на описательной статистике (среднее, медиана, стандартное отклонение), вероятностях, проверке гипотез, интерпретации p-value и доверительных интервалов.

Не нужно погружаться в матан с головой — достаточно понять базовые принципы. Ресурсы: Khan Academy, Coursera (курсы по статистике), учебник "Practical Statistics for Data Scientists".

Шаг 2: Освойте ключевые инструменты (SQL, Excel, Python)

• SQL — начните с базовых SELECT, WHERE, JOIN. Потом переходите к GROUP BY, подзапросам, оконным функциям. Практика на SQL Zoo, LeetCode, HackerRank.
• Excel/Google Sheets — сводные таблицы, ВПР, условное форматирование. Попробуйте решить несколько кейсов на обработку данных.
• Python — начните с библиотек pandas (работа с таблицами) и numpy (математика). Jupyter-ноутбуки для документирования анализа.
• Ежедневная практика — ключ. Даже 30 минут в день дадут результат через несколько месяцев.

Шаг 3: Пройдите курс или учитесь самостоятельно

Если выбираете курсы — смотрите на программу (покрывает ли все необходимое), отзывы выпускников, наличие менторства и практических проектов.

Если учитесь сами — составьте дорожную карту, найдите публичные датасеты (Kaggle, data.gov), решайте задачи, изучайте чужие решения.

Важны код-ревью и обратная связь. Если учитесь сами — ищите комьюнити (Reddit, Telegram-чаты аналитиков), делитесь своими решениями, просите фидбэк.

Шаг 4: Соберите портфолио

Проекты на реальных датасетах — ваша визитная карточка. Kaggle, публичные API (Twitter, OpenWeatherMap), открытые данные правительств.

Примеры проектов для портфолио:

• Анализ розничных продаж с прогнозом на следующий квартал
• Исследование факторов, влияющих на отток клиентов
• Дашборд с метриками сайта (трафик, конверсия, источники)
• A/B-тест изменения на сайте с расчётом статистической значимости

Структура портфолио-проекта на GitHub:

project-name/

├── README.md (описание, цели, выводы)

├── data/ (сырые данные или ссылки)

├── sql/ (SQL-скрипты для выгрузки)

├── notebooks/ (Jupyter-ноутбуки с анализом)

├── dashboards/ (скриншоты или файлы BI)

└── docs/ (дополнительная документация)

Для каждого проекта — описание задачи, ход решения, выводы и рекомендации. Оформите на GitHub или в Jupyter-ноутбуке.

Шаг 5: Подготовьтесь к собеседованию и начните поиск

Алгоритм:

1. База SQL/статистики — решайте задачи на LeetCode/HackerRank
2. Разбор кейсов — подготовьте истории из портфолио в формате STAR (Situation, Task, Action, Result)
3. Мок-интервью — потренируйтесь с друзьями или менторами
4. Вакансиймейкинг — откликайтесь на позиции junior/стажёр, не бойтесь отказов

Типичные вопросы на собеседовании:

• Как посчитать median через SQL без функции MEDIAN?
• Объясните разницу между LEFT JOIN и INNER JOIN
• Как проверить, значимо ли отличие конверсий в A/B-тесте?
• Расскажите про ваш проект из портфолио

15 типовых вопросов для подготовки

SQL

1. Как вывести топ-3 товара по продажам за последний месяц?

2. В чём разница между HAVING и WHERE?

3. Что такое оконные функции и когда они нужны?

Статистика

4. Что такое p-value и как его интерпретировать?

5. В чём разница между корреляцией и причинно-следственной связью?

6. Как рассчитать размер выборки для A/B-теста?

Продукт и метрики

7. Как посчитать retention 7-го дня?

8. Что такое когортный анализ?

9. Чем отличается MAU от DAU?

Практические кейсы

10. Конверсия в оформление заказа упала на 20%. С чего начнёте?

11. Как проверить, что новая фича увеличила время в приложении?

12. Как определить, какой канал трафика самый выгодный?

Визуализация

13. Когда использовать столбчатую диаграмму, а когда — линейный график?

14. Как построить дашборд для CEO?

15. Что такое dashboard fatigue и как его избежать?

Плюсы и минусы профессии аналитика данных

Типичный рабочий день аналитика данных

Утро (9:00–11:00): Синхронизация с командой (стендап/созвон), проверка алертов по метрикам. Если что-то упало или выросло аномально — копаем причины.

До обеда (11:00–14:00): SQL/Python, подготовка данных, краткий исследовательский анализ (EDA). Проверка гипотезы из вчерашнего дня: ""А правда ли новая версия приложения повлияла на конверсию?""

После обеда (14:00–17:00): Визуализация в BI-системе, подготовка отчета или презентации для команды продукта. Иногда — созвон с маркетингом, где объясняешь, почему их последняя кампания не окупилась.

Вечер (17:00–18:00): Обсуждение рекомендаций с владельцами задач (product manager, маркетологи), планирование экспериментов на следующую неделю. Запись выводов и следующих шагов в Notion/Confluence.

Конечно, каждый день — разный. Иногда весь день уходит на расследование одной аномалии в данных. Иногда — на подготовку презентации для топ-менеджмента. А иногда просто сидишь и ждёшь, пока выполнится тяжёлый SQL-запрос.

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

Нужен ли диплом программиста или математика, чтобы стать аналитиком данных?

Нет, не обязательно. Но базовая математика и статистика — обязательны. Диплом можно компенсировать портфолио проектов, курсами и реальным опытом работы. Работодатели смотрят на навыки, а не на корочки.

Можно ли войти в профессию после 30 или 40 лет?

Да, абсолютно. Рынок ценит опыт в предметной области (финансы, логистика, маркетинг), системное мышление и результаты. Возраст — не барьер, если есть мотивация и готовность учиться.

Многие успешные аналитики пришли в профессию после 35, имея опыт в совершенно других сферах — и это стало их преимуществом, потому что они лучше понимают бизнес-контекст.

Сколько времени занимает обучение на аналитика данных?

3–6 месяцев интенсивно с менторством (если учитесь на курсах с поддержкой) или 6–12 месяцев при самостоятельном обучении. Всё зависит от стартового уровня и времени, которое вы готовы вкладывать ежедневно (рекомендуется 8–10 часов в неделю).

Если у вас есть техническое образование или опыт работы с Excel/SQL — будет быстрее. Если начинаете с нуля — запаситесь терпением и дисциплиной.

Где аналитику-новичку искать первую работу?

Стажировки, junior-вакансии (на hh.ru, LinkedIn), проектная работа, фриланс-проекты на Upwork/Kwork. Упор на портфолио и пет-проекты — покажите, что вы умеете делать.

Не бойтесь отказов. Первые 10-20 откликов могут остаться без ответа — это нормально. Продолжайте учиться, дорабатывайте портфолио, пробуйте снова.

Также полезно:

• Участвовать в хакатонах и data-челленджах
• Публиковать анализы на GitHub/Kaggle
• Писать статьи на Habr/Medium о своих проектах
• Нетворкинг в профессиональных комьюнити (митапы, Telegram-чаты)

Нужен ли английский язык?

Для чтения технической документации желателен уровень Pre-Intermediate (A2-B1). Многие библиотеки, фреймворки и best practices описаны на английском. Для работы в международных компаниях потребуется уровень Intermediate (B1-B2) и выше.

Заключение

Аналитик данных — профессия для тех, кто любит копаться в цифрах, задавать вопросы и искать ответы. Не просто ""человек с Excel"", а специалист, который помогает бизнесу принимать обоснованные решения и расти.

В 2025 году спрос на аналитиков продолжает расти вместе с объёмами данных. Зарплаты достойные, перспективы — широкие (можно расти вертикально до Head of Analytics или горизонтально в Data Science/Product Management).

Чтобы стать аналитиком данных с нуля, нужно освоить SQL, Python, статистику, BI-инструменты, собрать портфолио и научиться объяснять выводы простым языком. Это реально за 6-12 месяцев при должной мотивации.

Да, будут сложности: рутина с очисткой данных, ответственность за правильность выводов, необходимость постоянно учиться. Но если вам нравится разбираться в сложном и влиять на решения — эта профессия для вас.

Что делать в ближайшие 30 дней:

1. Пройдите бесплатный вводный модуль курса по аналитике данных
2. Решите 5-10 задач по SQL на LeetCode/HackerRank
3. Выберите публичный датасет на Kaggle и попробуйте сделать простой анализ
4. Создайте репозиторий на GitHub для своих проектов
5. Вступите в 2-3 Telegram-чата для аналитиков
6. Прочитайте "Статистика и котики" или "Naked Statistics"

Начните с малого: пройдите бесплатный курс по SQL, попробуйте проанализировать открытый датасет, соберите первый дашборд. Через несколько месяцев вы удивитесь, как далеко продвинулись.

Удачи! И помните: каждый эксперт когда-то был новичком, который не знал разницы между LEFT JOIN и INNER JOIN.

Ерид: 2SDnjcnJk3q РД: ОАНО ДПО «СКАЕНГ» ИНН 9709022748

• Решить, с какого языка/технологии вы хотите начать.
• Решить, на каком ресурсе вы хотите обучаться.
• Выделить время на само программирование.

Звучит просто, однако у вас уйдёт много времени на исследования, чтобы решить, что вам подходит и на каком ресурсе обучаться.

Некоторые люди начинают с относительно низкоуровневого программирования на C и C++. Другие выбирают более традиционный путь, изучая Java или C#. Есть и те, кто начинает с высокоуровневых или скриптовых языков вроде Python, Ruby или JavaScript.

Мы классифицируем языки по уровню абстракции. Для новичков: низкоуровневые — как ручная сборка машины (контроль, но сложный); среднеуровневые — как готовый конструктор с инструкцией (сохраняем баланс); высокоуровневые — как приложение на смартфоне (быстро, но меньше контроля). Ниже разберём плюсы и минусы и поможем сделать правильный выбор.

Низкоуровневые языки: близко к «железу»

Это языки, где вы напрямую работаете с памятью компьютера. Нет автоматической уборки ненужных данных, всё под вашим контролем. Подходят для системного ПО, игр или устройств (например, микроконтроллеров).

Примеры: C (для ОС вроде Linux), C++ (для игр на движке вроде Unreal Engine), Assembler (для оптимизации критических частей кода).

Плюсы:

• Полный контроль: вы решаете, как использовать ресурсы. Так, в C++ можно вручную выделять память для массивов, избегая ненужных копий данных.
• Высокая скорость: прямой доступ к памяти позволяет писать код, который работает быстрее (это важно для работы с играми или серверами).
• Основы основ: такие языки учат, как компьютер работает изнутри, чтобы в будущем ценить удобства других языков. Например, вы узнаёте, почему «утечка памяти» — это проблема.
• Эффективность: низкоуровневые языки мотивируют думать об оптимизации заранее, снижая расход батареи или CPU.
• Компактность: минимальная библиотека, приложения получаются лёгкими (идеально для embedded-систем, как в IoT-устройствах).

Минусы:

• Всё-таки это сложно: рутинные задачи (например, чтение файла) требуют больше кода и внимания к деталям, рискуя ошибками вроде переполненного буфера.
• Ручное управление памятью: можно легко «забыть» освободить память, вызвав утечки или краши. Например, в C нужно использовать malloc/free, иначе программа съест всю RAM.
• Много копипасты: придётся писать шаблонный код, и делать это часто.
• Платформо-зависимость: код для Windows может не работать на Linux без правок.

Среднеуровневые языки: баланс контроля и удобства

Эти языки предлагают готовые инструменты, упрощающие работу, но требуют строгой проверки типов данных. Для их запуска нужна специальная программа (среда выполнения). Они идеальны для приложений, серверов и игр.

Примеры: Java (для Android-приложений), C# (для Unity-игр или .NET-серверов).

Плюсы:

• Автоматическая память: память очищается автоматически благодаря сборщику мусора, что избавляет от ручной работы и снижает вероятность ошибок, вроде утечек памяти в больших проектах. При этом можно получить доступ к низкоуровневым функциям для особых задач, например, через специальные инструменты в Java.
• Богатые библиотеки: готовые инструменты для сетей, GUI или баз данных. Пример: Java’s Spring для веб-серверов.
• Кроссплатформенность: компиляция в байт-код (JVM для Java) позволяет запускать код везде. Например, пишешь на Windows, запускаешь на Linux.
• Безопасность: язык проверяет типы данных перед запуском программы, помогая заранее найти ошибки. Среда выполнения защищает от опасных сбоев, например, от переполненной памяти.
• Масштабируемость: встроенные инструменты для параллельных вычислений позволяют легко создавать программы, которые одновременно выполняют много задач (серверы для тысяч пользователей и т.п.).

Минусы:

• Дополнительная нагрузка от рантайма: Среда выполнения и автоматическая очистка памяти создают дополнительную нагрузку. Сборщик мусора может ненадолго останавливать программу, что заметно в играх или при обработке видео.
• Меньше контроля: абстракции скрывают детали памяти, усложняя оптимизацию (например, в Java сложно избежать боксинга примитивов).
• Повторяющийся код, которого много: приходится писать повторяющийся код и тренировать свою усидчивость, например, для доступа к данным объекта. Кстати, инструменты вроде Lombok могут упростить эту задачу.
• Зависимость от среды: для запуска программ нужна специальная среда (например, JVM для Java), что влияет на размер программ и замедляет их старт.
• Сложность интеграции: подключение кода на других языках, например, на C, требует писать специальные обёртки, что усложняет работу и снижает скорость.

Высокоуровневые языки: удобство и скорость разработки

Эти языки скрывают технические детали, позволяя сосредоточиться на создании логики программы. Подходят для веба, data science или скриптов.

Примеры: Python (для ML), Ruby (для веб-разработки), JavaScript (для фронтенда).

Плюсы:

• Простота: сложные задачи решаются в пару строк. Так, в JS async/await упрощает API-запросы.
• Быстрая разработка: динамическая типизация позволяет быстро писать и тестировать код без необходимости его компиляции.
• Богатые экосистемы: есть библиотеки для всего (к примеру, NumPy для данных в Python).
• Гибкость: легко менять код, идеально для прототипов или стартапов.

Минусы:

• Низкая производительность: абстракции добавляют нагрузки. Например, циклы в Python медленнее, чем в C.
• Ошибки на рантайме: из-за слабой типизации ошибки выявляются только при запуске программы, что усложняет отладку.
• Риск «спагетти-кода»: лёгкость изменений может привести к хаосу без дисциплины.
• Скрытые проблемы: абстракции маскируют баги.
• Зависимость от интерпретатора: программы требуют установленного интерпретатора, что замедляет их запуск и добавляет зависимость от дополнительного ПО.

Чек-лист: как выбрать язык программирования для новичка

Этот чек-лист основан на советах экспертов, чтобы помочь новичкам выбрать первый язык программирования. Каждый пункт включает конкретные рекомендации.

1. Определите, что вас вдохновляет, и выберите сферу. Подумайте, что вы хотите создавать: сайты, игры, мобильные приложения или серверы. Разные сферы требуют разных языков. Например, для веб-разработки подойдут JavaScript или Python, для мобильных приложений — Java, Kotlin, Swift или Dart, а для игр — C# или C++. Составьте список идей (например, сайт-визитка, игра, аналитика данных) и найдите, какие языки для них используют.
   — Аня Жаркова, руководитель мобильной разработки в USETECH
2. Ищите язык с широким применением. Выбирайте языки, которые используются в разных областях, чтобы легче переключаться между задачами. Например, Kotlin подходит для мобильной разработки, веба и серверов, а C# — для десктоп-приложений, игр (Unity) и бэкенда. Это даёт гибкость и упрощает изучение новых языков в будущем.
   — Аня Жаркова, руководитель мобильной разработки в USETECH
3. Проверьте спрос на рынке труда. Если цель — смена профессии, изучите вакансии на HH.ru или LinkedIn. Введите «junior Python», «junior Java» и сравните, где больше предложений и какие требования. Избегайте языков с низким спросом, если хотите быстро найти работу. Например, Java, Kotlin, Python и JavaScript популярны для найма.
   — Владислав Масунов, Head of Development
4. Опробуйте языки на практике. Напишите простые программы (например, "Hello World" или калькулятор) на нескольких языках, чтобы понять, какой синтаксис вам ближе. Используйте онлайн-редакторы вроде Replit или CodePen. Например, попробуйте TypeScript для веба (он поддерживает типизацию и разные подходы к программированию) или C++ для понимания работы с памятью. Это поможет почувствовать, к чему лежит душа.
   — Рома Троицкий, фронтенд-инженер в Сбер B2C, член ПК HolyJS & MoscowCSS; Евгений Антонов, ИТ-консультант, автор тг-канала @general_it_talks
5. Выберите язык с хорошей документацией и сообществом. Убедитесь, что у языка много обучающих материалов и активное сообщество. Например, TypeScript имеет богатую документацию и поддержку, что упрощает старт. Проверьте ресурсы вроде LearnPython.org, freeCodeCamp для JavaScript или Telegram-чаты для C++. Это поможет быстрее решать вопросы.
   — Рома Троицкий, фронтенд-инженер в Сбер B2C, член ПК HolyJS & MoscowCSS
6. Учитывайте сложность и карьерные цели. Для небольших проектов или быстрого старта берите Python или PHP — они проще и подходят для веб-разработки или скриптов. Для сложных задач с высокой нагрузкой (например, серверы или оптимизация) попробуйте C++ или Go. Если цель — работа в крупных компаниях, Java и Kotlin востребованы и часто используются с ИИ-инструментами. Выбирайте, исходя из сложности и ваших амбиций.
   — Евгений Антонов, ИТ-консультант, автор тг-канала @general_it_talks
7. Смотрите на универсальность и переход к другим языкам. Выбирайте язык, который учит основам программирования и упрощает переход к другим. Например, изучение C# может помочь освоить Java, а затем — Android-разработку. TypeScript учит объектно-ориентированному и функциональному программированию, что полезно для разных задач. Это создаёт базу для дальнейшего роста.
   — Аня Жаркова, руководитель мобильной разработки в USETECH; Рома Троицкий, фронтенд-инженер в Сбер B2C, член ПК HolyJS & MoscowCSS
8. Не гонитесь за гилти плежа. Избегайте языков, которые изучают «для удовольствия» без практического применения. Выбирайте те, которые можно применить в реальных проектах или которые востребованы в индустрии. Например, вместо нишевых языков берите Python, Java или Kotlin: они имеют чёткие сценарии использования.
   — Аня Жаркова, руководитель мобильной разработки в USETECH
9. Практикуйтесь с ИИ-инструментами. Если хотите работать в крупных компаниях, освойте язык, который хорошо сочетается с ИИ-инструментами (например, Go или Java). Практикуйтесь с ИИ-агентами по типу GitHub Copilot для автоматизации задач — это ценится работодателями.
   — Евгений Антонов, ИТ-консультант, автор тг-канала @general_it_talks
10. Составьте план развития. Создайте roadmap: определите, какие проекты хотите делать через 3-6 месяцев (например, мобильное приложение или веб-сервис), и подберите язык под эти цели. Если выбрали C#, начните с десктоп-приложений, затем попробуйте Xamarin для кроссплатформенной разработки. Постепенно добавляйте новые языки, опираясь на первый.
    — Аня Жаркова, руководитель мобильной разработки в USETECH

Если не определились, предлагаем пройти квиз и расставить всё по полочкам:

💡 Больше практических гайдов и советов из реальной работы — в моём Telegram-канале.

1. Кто такой ML-инженер?

ML-инженер (Machine Learning Engineer) — это специалист на стыке программной инженерии и прикладной математики, который разрабатывает, внедряет и поддерживает решения на основе машинного обучения. В отличие от исследователей (Data Scientists или ML-исследователей), чья работа чаще сосредоточена на поиске новых моделей и экспериментах, ML-инженер отвечает за то, чтобы эти модели работали в реальных продуктах и приносили бизнесу пользу.

Можно сказать, что ML-инженер стоит на пересечении трёх областей:

1. Программная инженерия — он пишет код, проектирует архитектуру, умеет работать с Git, Linux, Docker, CI/CD и другими инструментами разработки.
2. Математика и ML — он понимает, как устроены алгоритмы машинного обучения, умеет подбирать и обучать модели, анализировать метрики качества.
3. Доменные знания — он должен разбираться в задаче, которую решает (будь то рекомендации в e-commerce, компьютерное зрение в медицине или NLP в чат-ботах).

📌 Если упрощённо, то задача ML-инженера — взять данные, построить модель, довести её до продакшена и следить за её качеством в реальной среде.

В реальной жизни работа ML-инженера включает в себя:

• сбор и подготовку данных;
• выбор и обучение моделей;
• разработку пайплайнов для обучения и инференса;
• оптимизацию моделей под ограничения (скорость, память, стоимость);
• интеграцию моделей в сервисы и приложения;
• мониторинг качества и поддержку системы после релиза.

Таким образом, ML-инженер — это не только человек, который «обучает нейросеточки», а полноценный инженер, который умеет превратить модель в работающий продукт.

2. Какие направления есть в ML

Машинное обучение — огромная область, и она делится на несколько направлений. Каждый ML-инженер рано или поздно выбирает, куда двигаться глубже. Давай разберём основные.

2.1 Classic ML (Классическое машинное обучение)

Это основа всей отрасли. Классическое ML использует алгоритмы, которые учатся на данных без нейросетей.

Примеры задач:

• предсказание цен на квартиры;
• выявление мошенничества в банковских операциях;
• классификация писем как «спам» или «не спам».

Популярные алгоритмы:

• Линейная регрессия — предсказывает числа на основе данных;
• Логистическая регрессия — предсказывает категории;
• Деревья решений и случайные леса — учат сложные закономерности в данных;
• Кластеризация (K-means, DBSCAN) — ищут группы похожих объектов.

📌 Classic ML подходит для финансов, логистики, e-commerce и маркетинга. Вакансий стабильно много, а модели относительно просты и хорошо объяснимы.

2.2 Computer Vision (CV — компьютерное зрение)

Направление связано с обработкой изображений и видео. Цель — научить компьютер видеть и понимать картинки, как человек.

Примеры задач:

• распознавание лиц;
• автоматическое вождение;
• поиск товаров по фото;
• анализ медицинских снимков.

Технологии:

• CNN — нейросети для изображений;
• Object Detection и Segmentation — нахождение и выделение объектов;
• GANs — генерация новых изображений.

⚠️ Есть нюанс: большинство вакансий в CV связано с медициной или военной сферой. В медицине сложно получить качественную разметку, а военка — область не для всех.

2.3 Natural Language Processing (NLP — обработка текста)

NLP учит компьютеры понимать и обрабатывать текст и речь.

Примеры задач:

• чат-боты и виртуальные ассистенты;
• автоматический перевод текста;
• анализ тональности отзывов;
• извлечение ключевых сущностей из текста.

Технологии:

• Токенизация — разбиение текста на слова или части слов;
• Word Embeddings — превращение слов в числа;
• Трансформеры — современные модели вроде GPT и BERT.

📌 NLP сейчас особенно востребованное направление благодаря LLM (большим языковым моделям). Вакансии есть и в крупных компаниях, и в стартапах, а задачи интересные и творческие.

2.4 RecSys, RL, Audio и другие направления

Есть ещё несколько нишевых направлений:

• Recommender Systems (RecSys) — системы рекомендаций (Netflix, Amazon).
• Reinforcement Learning (RL) — обучение с подкреплением, например для игр или роботов.
• Audio / Speech Processing — распознавание и обработка звука (голосовые помощники, шумоподавление).

⚠️ Эти направления встречаются в вакансиях редко, поэтому новичкам лучше рассматривать их как дополнительный навык, а не основное направление.

💡 Совет по выбору направления

Если выбирать между NLP и Classic ML, я советую NLP:

• активно развивается благодаря LLM;
• вакансии есть как в крупных компаниях, так и в стартапах;
• работа интереснее — можно решать сложные и творческие задачи.

Таким образом, новичку стоит сосредоточиться на NLP или Classic ML, а остальные направления — изучать как дополнительный опыт.

3. Мой личный опыт

Я учился на направлении Прикладная математика и информатика в СПбГУ. На втором курсе у нас появился предмет «Введение в ИИ», и мне это невероятно понравилось — я понял, что хочу работать в сфере машинного обучения.

Однако путь до первой работы оказался не быстрым. На протяжении полутора лет я учил всё подряд: математику, формулы, разные направления ML. Стараясь разобраться во всём сразу, я не концентрировался на том, что действительно востребовано на рынке. В результате приглашений на собеседования почти не было.

Пару раз удавалось выполнить тестовое задание на стажировку, но из-за отсутствия опыта прохождения собеседований я их проваливал, хотя знания были.

Со временем мне удалось устроиться на работу, правда, с небольшой зарплатой и ежедневной двухчасовой дорогой в офис. Но этот опыт стал фундаментом: я учился на практике, совершенствовал навыки и, шаг за шагом, вырос до уровня Senior ML-инженера в Wildberries.

💡 Если бы у меня тогда был ментор, который показывал бы правильную траекторию обучения, я бы прошёл путь гораздо быстрее. Именно поэтому я сейчас курирую обучение начинающих ML-инженеров: мы строим план по навыкам, работаем над практикой и фокусируемся на том, что реально помогает получить работу.

Подробнее обо мне и моём подходе можно узнать через Telegram.

4. Какие технологии нужно освоить, чтобы стать NLP developer

Чтобы стать NLP-инженером, недостаточно просто изучать теорию машинного обучения. Важно освоить набор конкретных технологий и инструментов, которые используют компании в реальных проектах.

В этой главе мы разберём, с чего начинать, какие навыки обязательно нужны и как их применять на практике. От основ Python и математики до продвинутых моделей обработки текста — я покажу, что реально поможет вам стать востребованным специалистом.

4.1 Python

Python — это основной язык программирования для NLP и большинства задач машинного обучения. Он популярен из-за своей простоты, читаемости кода и огромного числа библиотек, которые позволяют быстро реализовывать идеи.

Что важно освоить:

• Базовый синтаксис и структуры данных: списки, словари, множества, кортежи;
• Управляющие конструкции: условия (if), циклы (for, while);
• Функции и модули: как писать свои функции и использовать готовые библиотеки;
• Работа с файлами и данными: чтение и запись текстов, CSV, JSON;
• Основы ООП (объектно-ориентированного программирования) — классы и объекты;
• Популярные библиотеки для ML/NLP:numpy и pandas — для работы с числами и таблицами;matplotlib и seaborn — для визуализации данных;scikit-learn — базовые алгоритмы ML;nltk, spacy, transformers — для обработки текста и современных NLP-моделей.
• numpy и pandas — для работы с числами и таблицами;
• matplotlib и seaborn — для визуализации данных;
• scikit-learn — базовые алгоритмы ML;
• nltk, spacy, transformers — для обработки текста и современных NLP-моделей.

💡 Совет: не пытайтесь сразу изучить всё. Сначала освоите базовый Python и работу с данными, а потом постепенно переходите к библиотекам для NLP. Главное — научиться быстро и чисто писать код, который реально работает с текстами.

4.2 Основы ML и математики

Чтобы стать NLP-инженером, важно понимать, как работают модели машинного обучения и на каких принципах они строятся. Не обязательно становиться профессором математики, но базовые знания помогут понять, что происходит «под капотом» и как улучшать модели.

Основы ML

• Что такое модель: это алгоритм, который учится на данных и делает предсказания.
• Обучение модели: процесс настройки параметров модели так, чтобы она делала точные предсказания.
• Тренировочные и тестовые данные: данные делятся на части — для обучения и для проверки качества модели.
• Метрики качества: как мы измеряем, насколько хорошо модель решает задачу (например, точность, F1-score для классификации текста).
• Переобучение (overfitting) и недообучение (underfitting): когда модель слишком точно запоминает данные или, наоборот, не учится их закономерностям.

Основы математики

Некоторые математические концепции встречаются почти в любой ML-модели:

• Линейная алгебра: векторы, матрицы, операции над ними (важно для представления слов и работы с нейросетями).
• Математическая статистика: среднее, дисперсия, корреляция; понимание распределений данных.
• Вероятность: базовые законы, условная вероятность, понятие энтропии — особенно важно для NLP-моделей.
• Градиентный спуск: способ, которым модели улучшают свои предсказания, постепенно «подстраивая» параметры.

💡 Совет: не нужно заучивать все формулы наизусть. Достаточно понимать идею и смысл методов, чтобы применять их на практике. Когда появится опыт, многие детали станут понятны сами собой.

4.3 Git, Linux, SQL

Помимо Python и основ ML, каждый NLP-инженер должен уметь работать с базовыми инструментами разработки и данными. Не нужно быть экспертом — достаточно знать базовые операции, которые реально пригодятся в работе.

Git

Система контроля версий, которая позволяет отслеживать изменения в коде и работать в команде.

Что важно:

• создавать репозитории (git init, git clone);
• коммитить изменения (git add, git commit);
• отправлять код на удалённый репозиторий (git push, git pull);
• откатывать изменения и проверять историю (git log, git checkout).

Linux

Большинство серверов и рабочих сред работают на Linux. Важно уметь:

• перемещаться по файловой системе (cd, ls, pwd);
• создавать, копировать и удалять файлы (touch, cp, rm);
• запускать скрипты (python script.py, bash script.sh);
• управлять правами доступа к файлам (chmod).

SQL

Язык запросов к базам данных. Основное, что нужно знать:

• выборка данных (SELECT);
• фильтрация (WHERE);
• сортировка (ORDER BY);
• объединение таблиц (JOIN);
• простые агрегатные функции (COUNT, SUM, AVG).

💡 Достаточно этих базовых операций, чтобы спокойно работать с кодом, запускать модели и получать данные для анализа.

4.4 Алгоритмы

Важно понимать: умение писать качественный код и умение решать алгоритмические задачи — это разные навыки. Для того чтобы стать компетентным ML-инженером, нет необходимости писать сложные алгоритмы «с нуля».

Я работаю в Data Science с 2023 года, и за всё это время этот навык мне ни разу не пригодился. Практически все сложные алгоритмы уже реализованы в библиотеках, которыми мы пользуемся. А если какого-то функционала всё же не хватает, его можно реализовать с помощью нейросетей или готовых инструментов.

Если рассматривать алгоритмические задачи только как подготовку к собеседованиям, это тоже нерационально. По моему опыту, задачи на алгоритмы встречаются примерно на 3 из 10 собеседований, при этом овладение этим навыком требует колоссальных усилий и времени. Гораздо эффективнее тратить это время на изучение навыков, которые реально пригодятся в работе.

Единственное, что стоит освоить — это базовое понимание сложности алгоритмов: как оценивать скорость работы и нагрузку на память. Например, понятия

и

помогут понимать, почему один метод работает быстрее другого и как это влияет на большие объёмы данных. Для быстрого введения можно освоить основы за 10–15 минут — этого достаточно для реальной работы.

💡 Совет: сосредоточьтесь на практике с готовыми библиотеками и моделями, а не на написании сложных алгоритмов с нуля.

NLP

Для работы с текстом важно понимать, как устроены современные модели NLP и как использовать их на практике. Основой почти всех современных моделей является трансформер. Знание его архитектуры поможет разбираться, как модели обрабатывают текст, что такое self-attention, encoder и decoder, а также как применяются позиционные эмбеддинги.

Также стоит освоить промпт-инжиниринг — навык создания правильных запросов к LLM, чтобы получать качественные результаты, и понимать основные стратегии генерации текста:

• temperature — управляет «креативностью» модели;
• top-k и top-p — ограничивают выбор токенов;
• beam search — поиск наилучшей последовательности.

На практике необходимо уметь работать с готовыми моделями и датасетами. Основные задачи включают:

1. Классификация текста — разметка данных, обучение модели, подбор метрик, анализ результатов.
2. Использование LLM для разметки — создание классификатора с помощью больших моделей, улучшение результатов через оптимизацию промпта и выбор более качественных моделей.

Для уверенной работы с NLP полезно понимать следующие концепции:

• Обработка текста и эмбеддинги: Bag-of-Words, TF-IDF, Word2Vec, современные эмбеддинги в BERT и других трансформерах.
• Нормализация и токенизация: лемматизация, приведение к нижнему регистру, токенизация, BPE-токены.
• Рекуррентные сети: базовые идеи RNN, LSTM, GRU и их ограничения.
• Языковое моделирование и transfer learning: как предобученные модели помогают решать новые задачи.
• Attention и трансформеры: self-attention, cross-attention, encoder/decoder, позиционные эмбеддинги.
• Обучение и fine-tuning: pretraining, fine-tuning, LoRA, adapter tuning, RLHF.
• Метрики и оценка: выбор метрик для генерации текста и классификации.

💡 Совет: не нужно углубляться в математику и реализацию всех формул. Главное — понимать концепции, знать, как использовать модели и управлять их генерацией, а также уметь анализировать результаты.

Machine Learning System Design (MLSD)

Вопреки распространённому мнению, работа ML-инженера — это не только настройка нейросетей и борьба с loss’ом. Ключевой навык опытного специалиста — умение спроектировать систему машинного обучения под реальный бизнес. Это и есть Machine Learning System Design (MLSD).

MLSD позволяет понять, где нейросеть действительно принесёт эффект, и встроить её в продукт так, чтобы она работала стабильно и давала ценность бизнесу.

Основные этапы MLSD

1. Понимание задачиПрежде чем браться за модель, нужно изучить бизнес-процесс и определить, какие задачи реально можно улучшить с помощью ML. Без этого легко создать бесполезную модель.
2. МетрикиОпределяем, на чем будем измерять успех — как для бизнеса, так и для самой модели. Это помогает оценивать реальный эффект от внедрения ML.
3. Данные и признакиРешаем, откуда брать данные, как их очищать и хранить, какие признаки создавать. На этом этапе закладываются основы качества модели и устойчивости системы.
4. Деплой и инференсПродумываем, как модель будет работать в продакшене: сколько задержек допустимо, сколько ресурсов требуется, какой бюджет выделен.
5. МониторингПосле релиза важно следить за качеством модели, отслеживать отклонения и дрейф данных, чтобы своевременно реагировать на проблемы.

Почему это важно

MLSD — то, что отличает хорошего ML-инженера от «тюнера моделей». Опытный специалист умеет не просто обучить модель, а встроить её в реальный продукт так, чтобы она приносила пользу бизнесу, а не лежала в папке

.

MLSD и грейды специалистов

Разница между Junior, Middle и Senior ML-инженером часто заключается не в знании формул и архитектур, а именно в опыте проектирования решений:

• Junior умеет решать задачи и работать с моделями, но у него нет опыта реального MLSD.
• Middle может работать самостоятельно, но иногда не хватает опыта проектирования системы под бизнес-кейс.
• Senior заранее видит подводные камни, умеет встроить ML в продукт и делает так, чтобы ML действительно приносил результат.

💡 Вывод: Junior и Senior могут знать одинаково много про модели, но ценность Senior в том, что он думает шире и создаёт системы, которые реально работают для бизнеса.

Вывод

Чтобы стать компетентным ML- или NLP-инженером, важно понимать не только модели и алгоритмы, но и системный подход к их применению. Знание Python, базовых методов машинного обучения, работы с данными, архитектуры трансформеров и основ промпт-инжиниринга создаёт фундамент. Но настоящий профессионал отличается умением проектировать ML-системы под реальные бизнес-задачи, выбирать метрики, организовывать данные и следить за качеством моделей в продакшене.

ML — это не бесконечная настройка нейросетей, а грамотное сочетание технологий, практики и системного мышления. Вкладывая усилия в эти области, вы сможете стать востребованным специалистом, способным создавать решения, которые реально работают и приносят бизнес-результат.

💡 Если хотите получать больше практических советов, гайдов и инсайтов из мира ML и NLP, обязательно подписывайтесь на мой Telegram-канал — там я регулярно делюсь опытом, примерами и актуальными подходами.

Владение Django — это старт, а не финиш. Чтобы оставаться востребованным, нужно постоянно расширять знания и навыки. В этой статье разберем пути и направления для улучшения своих компетенций.

Почему владение Django — не предел для разработчика

Особенности Django

Django используют для разработки веб-приложений разной сложности: при работе с большими базами данных, для создания сервисов, способных обслуживать большое количество пользователей. На нём создают соцсети, новостные сайты, веб-версии приложений, онлайн-магазины.

Основные плюсы:

• Полноценный стек: ORM для работы с базой, мощная система маршрутизации URL, шаблоны для рендеринга, встроенная админка, формы, система аутентификации и авторизации.
• Архитектура MTV (Model-Template-View): похожа на классический MVC, но с особенностями, которые упрощают разделение логики, представления и данных.
• Безопасность: Django автоматически защищает от CSRF, XSS, SQL-инъекций и других распространенных атак. Не нужно писать много дополнительного кода.
• Активное сообщество и экосистема: тысячи сторонних пакетов, расширений и готовых решений.
• Поддержка нескольких баз данных: PostgreSQL, MySQL, SQLite, Oracle и др.

Ограничения:

• Синхронная природа Django.
• Монолитность: архитектура фреймворка ориентирована на создание крупных приложений, но в микросервисах может быть избыточна.
• Ограниченная гибкость ORM: нестандартные SQL-запросы иногда сложно выразить средствами ORM, приходится использовать raw SQL или сторонние библиотеки для запросов.
• Строгие правила организации кода: требуют дисциплины и могут ограничивать свободу в архитектурных решениях.
• Недостаточная производительность: уступает лёгким асинхронным фреймворкам (например, FastAPI), особенно под высокими нагрузками. Но для большинства проектов пока это не критично.

В каком направлении двигаться после изучения Django

Задача — создавать продукт, который будет нужен конечному потребителю.

Первое направление для развития — расширить инструментарий для решения разных задач в веб-разработке

Возможные пути:

• Изучить другие веб-фреймворки (Flask, FastAPI)
• Углубиться в асинхронное программирование (asyncio, aiohttp)
• Работать с API и микросервисами

Flask и FastAPI

Flask — минималистичный микрофреймворк, даёт полную свободу в выборе компонентов. Используют для небольших приложений и микросервисов.

FastAPI — современный асинхронный фреймворк, ориентирован на создание высокопроизводительных API. Поддерживает стандарт OpenAPI и автоматическую генерацию документации. Он быстрее Flask и Django благодаря asyncio и Pydantic.

Асинхронное программирование

Веб-разработка всё активнее использует асинхронные технологии. Django не всегда справляется с задачами высокой конкурентной нагрузки.

Поэтому изучение asyncio — стандартной библиотеки Python для асинхронного программирования — откроет перед вами новые возможности. Вместе с aiohttp или тем же FastAPI вы сможете создавать приложения, которые обрабатывают тысячи одновременных соединений. Это особенно важно для real-time сервисов, чат-приложений и систем с интенсивным обменом данными.

Второе направление — расширить навыки в смежных областях

Можно пойти по пути расширения компетенций за пределы основной специализации. Важно не только уметь писать код, но и понимать, как приложения разворачиваются и работают в продакшене. Знание DevOps-практик помогает наладить эффективное взаимодействие между разработкой и эксплуатацией.

Изучение DevOps и контейнеризации

Контейнеры позволяют запускать приложения в изолированной среде, это упрощает настройку и развертывание. Например, Docker помогает упаковать приложение с зависимостями в один контейнер, а Kubernetes — управлять такими контейнерами в продакшене. Знание этих технологий улучшит взаимодействие с операционной командой и ускорит выпуск новых версий приложений.

CI/CD и автоматизация процессов

Непрерывная интеграция (Continuous Integration) и непрерывное развертывание (Continuous Deployment) — ключевые практики современной разработки ПО. Они позволяют автоматизировать сборку, тестирование и доставку приложений, масштабировать процессы.

Инструменты CI/CD (например, Jenkins, GitLab CI/CD, GitHub Actions) помогают настроить автоматические пайплайны, которые обеспечивают быструю обратную связь и минимизируют человеческий фактор в релизах. Автоматизация процессов снижает количество ошибок и позволяет сосредоточиться на разработке новых функций.

Настройка непрерывной интеграции и доставки (Continuous Integration / Continuous Delivery) снижает поток ошибок при релизах и экономит время. Пример: GitHub Actions для автоматического запуска тестов и сборки проекта при каждом коммите.

Больше знаний в области баз данных

Помимо классических реляционных баз данных (PostgreSQL, MySQL), современные приложения часто используют NoSQL для специфичных задач. MongoDB, Redis, Cassandra обеспечивают гибкость в хранении данных, горизонтальное масштабирование и высокую производительность при работе с большими объемами информации.

Графовые базы данных (Neo4j, ArangoDB) предназначены для эффективного хранения и анализа связей между объектами, что важно для социальных сетей, рекомендательных систем и других приложений с богатой структурой.

Так, Redis хорошо подходит для кэширования данных, а Neo4j — для сложных связей между объектами.

Третье направление — переход к другим аспектам Python-разработки

Рассмотрим четыре варианта карьерного развития для Python-программиста: Data Science и машинное обучение, автоматизация бизнес-процессов, разработка десктопных приложений и встраиваемые системы (IoT).

Почему стоит попробовать?

• Высокий спрос на специалистов. Они востребованы в банках и инвестиционных компаниях, в сфере медицины и биотехнологии, в консалтинге, автомобильной промышленности и т.д..
• Широкий набор библиотек: pandas, NumPy, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch.
• Возможность работать с реальными задачами: от бизнеса до науки.

Автоматизация и скрипты для бизнеса

Python часто используется для автоматизации рутинных задач: парсинга данных, обработки файлов, интеграции систем, генерации отчетов. Создание скриптов для автоматизации бизнес-процессов помогает повысить эффективность работы и снизить количество ошибок.

Знание таких библиотек, как openpyxl (работа с Excel), requests (HTTP-запросы), BeautifulSoup и Scrapy (парсинг веб-страниц), а также умение писать скрипты под конкретные задачи, делают разработчика ценным специалистом в корпоративной среде.

Примеры задач:

• Автоматическая загрузка данных из Excel и их преобразование
• Скрипты для отправки email-рассылок
• Интеграция с CRM и другими сервисами через API

Разработка десктопных приложений (PyQt, Kivy)

Хотя сейчас популярность уходит к вебу и мобильным платформам, десктопные приложения на Python востребованы в таких сферах: инструменты для анализа, редакторы, утилиты.

Инструменты для создания:

• PyQt — мощный фреймворк для создания кроссплатформенных GUI.
• Kivy — библиотека для разработки приложений с поддержкой сенсорных экранов.

Этот путь подходит тем, кто хочет создавать удобные инструменты с графическим интерфейсом для пользователей на Windows, macOS или Linux.

Встраиваемые системы и IoT

В области IoT и встроенных систем Python набирает популярность благодаря легкости освоения и поддержке на маломощных устройствах. Помогают в этом платформы по типу Raspberry Pi и MicroPython.

Изучение этого направления открывает возможности работы с аппаратным обеспечением, созданием прототипов и внедрением инновационных решений в промышленности и бытовой технике.

Например, с помощью Python на Raspberry Pi можно разрабатывать датчики для мониторинга состояния оборудования на производстве и разрабатывать прототипы носимых устройств для сбора данных о здоровье.

Если рассматривать профессию “Python-разработчик на Django”, то сразу получится сужение до конкретной библиотеки на конкретном языке. Если же в резюме у специалиста стоит, что он “разработчик Python”, возможностей сильно больше. Если написать про себя “разработчик”, будет не понятно, разработчик чего. Но изменив резюме на “DevOps инженера”, становится понятен карьерный трек.

Если вы хотите стать одним из них и расширить свои горизонты, сделать первые шаги вам поможет наш материал. Здесь мы собрали ответы на часто задаваемые вопросы по поиску работы в IT за рубежом: наиболее перспективные направления, вспомогательные сервисы, особенности виз, рекомендации, как адаптировать резюме для иностранного рынка и получить оффер мечты.

Бонус — комментарии экспертов с многолетним опытом работы за границей и глубоким пониманием международного рынка труда.

Какие IT-профессии наиболее востребованы за рубежом

По данным сервиса по поиску работы HeadHunter, в 2024 году наибольшим спросом за границей пользовались российские:

• менеджеры по продажам и работе с клиентами (13%),
• операторы колл-центров (5%),
• дизайнеры, менеджеры по маркетингу, интернет-маркетологи, художники (по 4%),
• учителя, SMM- и контент-менеджеры (по 3%),
• секретари, помощники руководителя, ассистенты (по 2%).

Программисты и разработчики заняли почётное второе место (10%). А специалисты технической поддержки и тестировщики набрали всего по 2%.

Но в исследовании образовательной онлайн-платформы «Нетология» и международного коммуникационного агентства Zecomms Agency специалист технической поддержки — наоборот, наиболее востребованная профессия за рубежом. С ним связано 17% от общего массива IT‑вакансий, что делает специалиста техподдержки абсолютным лидером по количеству открытых вакансий.

На втором месте расположился программный инженер (16%), на третьем — бизнес-аналитик (6%) и IT-консультант (6%).

Максим Оганов, ментор, бизнес-консультант, автор проекта Oganov.Consulting:

Российские IT-специалисты всё ещё остаются востребованными за рубежом, но по сравнению с 2022 годом ситуация изменилась. Международные компании уже не так охотно берут в штат сотрудников из России, известны случаи сокращений из-за гражданства. Причина — политика компаний, особенно тех, которые решили покинуть российский рынок. Зато за последние три года многие отечественные стартапы релоцировались в другие страны, и они отдают предпочтение сотрудникам из России.

Евгений Козак, senior фронтенд-разработчик компании With Intelligence, живёт в Лондоне, более 10 лет опыта работы за границей:

В 2022 году интерес к российским IT-специалистам был выше, но в 2025 ситуация изменилась из-за экономической нестабильности, роста процентных ставок и замедления найма во многих странах. Вакансий стало меньше, особенно без разрешения на работу. Однако IT по-прежнему остаётся одной из самых высокооплачиваемых и востребованных сфер.

Языки программирования, актуальные для иностранных компаний

Согласно исследованию «Нетологии» и Zecomms Agency, Java признан самым популярным языком программирования — его активно используют компании по всему миру. На Java приходится более четверти всех открытых вакансий (26%) в сфере IT в Европе, США, Латинской Америке, Азии и на Ближнем Востоке.

Java — это универсальный язык программирования, который отличаются стабильностью, масштабируемостью и кроссплатформенностью. На нём пишут крупные корпоративные приложения в банках, промышленных, страховых и телеком-компаниях, облачные, распределённые и IoT- системы, микросервисы. Также Java считается неотъемлемой частью бэкенд-разработки.

На втором месте по популярности находится язык SQL, который используют для разработки баз данных и систем аналитики. На него пришлось 24% всех вакансий, бóльшая часть из них в Европе, Азии и на Ближнем Востоке.

Замыкает тройку лидеров Python (23%) — более половины открытых вакансий в Азии и на Ближнем Востоке связано именно с этим языком. Оно и неудивительно: на Python пишут модели для машинного обучения, анализа данных и автоматизации.

Сколько айтишникам платят за границей

Более высокая зарплата — одна из главных причин, почему российские IT-специалисты хотят работать за границей.

Евгений Козак, senior фронтенд-разработчик компании With Intelligence, живёт в Лондоне, более 10 лет опыта работы за границей:

Трудоустройство за границей открывает доступ к международным командам, передовым технологиям и крупным проектам мирового уровня с лучшими практиками разработки, высокими стандартами качества кода и современными архитектурными подходами. Всё это способствует быстрому профессиональному росту. Мне переезд позволил быть ближе к центру IT-индустрии и дал возможность развиваться в высококонкурентной среде.

В большинстве европейских стран зарплаты индексируются и официально растут вслед за инфляцией. За счёт этого доходы, пусть и медленно, но увеличиваются. К сожалению, не все отечественные компании могут такое гарантировать — практика индексации зарплат в России пока не так распространена.

Но ключевое — размер оклада. По данным «Профсоюза работников ИТ», медианная зарплата специалистов уровня senior в России составляет 276 362 рубля в месяц, в то время как за рубежом она равна 386 730 рублей в месяц. Российские миддлы получают 170 000 рублей, а работающие за границей — 205 142 рубля. Зарплата джунов несильно отличается, хотя «за бугром» она всё-таки немного больше: 85 000 рублей против 80 000 рублей в России.

Таким образом, зарплата IT-специалистов за рубежом как минимум в 1,5 раза больше, чем в России.

Дополнительное преимущество — оплата в валюте: долларах, евро или фунтах. После пересчёта на рубли итоговая сумма все равно будет выше средней зарплаты в России — и это без учёта премий и бонусов.

Где IT-кадры пользуются спросом

Найти работу в IT сейчас везде нелегко, но чуть проще это сделать там, где активно развивается IT-сектор и требуется много кадров соответствующего профиля:

Германия. Наибольший дефицит IT-специалистов наблюдается в Германии — в 2023 году было опубликовано 103 089 вакансий. Особенно остро нехватка кадров ощущается в таких областях, как разработка программного обеспечения, Data Science, кибербезопасность и DevOps. А в 2025 году страна планирует выдать на 10% больше рабочих виз, чем годом ранее.

Нидерланды. В стране большое внимание уделяется IT-стартапам. Так, в 2024 году голландские технологические компании привлекли €3,7 млрд венчурных инвестиций — это около 5% от общего объёма капитала, вложенного в европейскую экосистему. Благодаря этому Нидерланды вошли в топ‑10 стран Европы по объёму инвестиций в технологии. Особенно быстро растёт сектор DeepTech («глубоких технологий») — полупроводники, искусственный интеллект и квантовые технологии.

Канада. Такие канадские города как Торонто, Ванкувер и Монреаль считаются настоящей IT-меккой. Здесь активно развиваются стартапы и работают подразделения крупнейших технологических компаний — Google, Microsoft, Amazon. Кроме того, для IT-специалистов есть много иммиграционных программ, например, Global Talent Stream, которая позволяет получить разрешение на работу в течение двух недель.

США. В 2023 году объём IТ-рынка США достиг $1,3 трлн и продолжает развиваться высокими темпами. В Европейском союзе он составил $1,05 трлн, в Китае — $348 млрд, в России — $36,1 млрд. Таким образом, американский технологический рынок в 36 раз больше российского, в 1,24 раза больше европейского и почти в четыре раза превосходит китайский. Это подтверждает его статус мирового лидера. Соответственно, IT-специалистов нужно много.

Куда уехать проще всего

По данным HeadHunter, активнее всего российских специалистов приглашают на работу компании из:

• Белоруссии — 172,3 тыс. приглашений,
• Казахстана — 150,9 тыс. приглашений,
• Грузии и Турции — 69,7 тыс. и 67,8 тыс. приглашений соответственно,
• Узбекистана — 57,2 тыс. приглашений.

Самый большой рост интереса продемонстрировали китайские работодатели — он увеличился почти в шесть раз. В 2023 году количество предложений для жителей России о работе в Китае составляло всего 4,8 тыс., тогда как в 2024 году цифра достигла 27,6 тыс. предложений.

Кроме того, за год потребность в российских специалистах выросла в Сербии с 5,8 тыс. до 26,3 тыс. (+356,3%), в Турции — с 23,5 тыс. до 67,8 тыс. (+188,6%), на Кипре — с 4,6 тыс. до 12 тыс. (+160,9%), в Польше — с 4,1 тыс. до 9,0 тыс. (+119,6%) и в ОАЭ — с 19,2 тыс. до 41,7 тыс. (+117,2%).

А Европа стала лидером по количеству предложений для IT-специалистов со знанием русского языка — 3% всех IT-вакансий в регионе. На других рынках доля таких предложений не превышает 1%. Чаще всего русскоязычных специалистов ищут в Польше — 2 200 вакансий, Венгрии — 752 вакансии, Австрии — 178 вакансий, Греции — 152 вакансии.

Максим Оганов, ментор, бизнес-консультант, автор проекта Oganov.Consulting:

Не все страны охотно принимают специалистов из других стран. Если раньше одними из самых популярных направлений для релокации были Канада и США, то сейчас переехать туда стало значительно сложнее. Больше шансов на трудоустройство в компании Испании, Португалии, Кипра, ОАЭ.

Как IT-специалисту найти работу за границей: четыре шага

1. Зарегистрируйтесь на международных платформах

Принцип поиска работы за рубежом такой же, как и в России. Нужно зарегистрироваться на платформах по типу HeadHunter и откликаться на понравившиеся вакансии. Чем больше откликов, тем лучше.

Вот подборка сайтов для поиска работы за границей:

• LinkedIn — профессиональная социальная сеть, где можно искать вакансии и налаживать контакты;
• Indeed — международный агрегатор вакансий, позволяющий фильтровать их по странам, городам и отраслям;
• Relocate.me — платформа для вакансий с релокацией;
• Remote OK — площадка для поиска удалённой работы;
• WWR — сервис, где публикуют вакансии крупные зарубежные компании, например, Amazon или Google.
• AngelList Talent — каталог вакансий в иностранных стартапах.

Некоторые из них открываются только с VPN.

Максим Оганов, ментор, бизнес-консультант, автор проекта Oganov.Consulting:

Удобнее всего искать вакансии зарубежных компаний через LinkedIn. По моему опыту, большинство специалистов находят работу за границей именно через эту площадку. Но есть и альтернативные варианты — например, телеграм-каналы с профильными вакансиями. Будьте готовы к тому, что придётся отправлять много откликов. В среднем на 100 откликов приходится не более 5 ответов.

Евгений Козак, senior фронтенд-разработчик компании With Intelligence, живёт в Лондоне, более 10 лет опыта работы за границей:

В основном я искал работу через LinkedIn. Это самая эффективная платформа: я обновил профиль, загрузил резюме и активно взаимодействовал с рекрутерами. Также полезно размещать резюме на популярных job-порталах и быть открытым к предложениям — тогда многие специалисты по подбору персонала сами выходят на связь.

2. Адаптируйте резюме для иностранного рынка

Если вы собираетесь искать работу на европейском или американском рынке, разумеется, резюме должно быть составлено на английском языке. В англоязычных странах резюме называют Curriculum Vitae или CV.

Эксперты компании EP Advisory, которая помогает российским специалистам строить карьеру за рубежом, рекомендуют включать в CV разделы Name, Profile, Education, Experience, Skills & Other. Названия предыдущих компаний и занимаемые должности следует выделять, а каждый блок — разграничить чертой.

Кроме того, в некоторых странах, например, Великобритании, США и Канаде не принято добавлять фото в резюме. Такое правило стало следствием законов против дискриминации в этих странах, поэтому его несоблюдение может вызвать негативную реакцию и привести к мгновенному отказу.

Дополнительно к резюме стоит приложить мотивационное письмо (Cover Letter), подготовленное специально под конкретную вакансию. В мотивационном письме уже не пишут об образовании и навыках — эти сведения указывают только в резюме. А в Cover Letter особый упор делается на кейсах и объяснении, чем для вас интересна компания и почему вы для неё — самый подходящий кандидат.

Максим Оганов, ментор, бизнес-консультант, автор проекта Oganov.Consulting:

Необходим большой и подтверждённый опыт работы. Придётся конкурировать со специалистами уровня senior со всех концов света. Особенно много кандидатов из Индии, Ирана, Пакистана.

3. Обратитесь в агентство по трудоустройству

Самостоятельно найти работу за границей и разобраться во всех сопутствующих вопросах, связанных с написанием резюме, оформлением виз и переездом, может быть сложно. Поэтому стоит обратиться в агентства по трудоустройству, которые все эти моменты возьмут на себя.

Вот список наиболее известных рекрутинговых агентств:

• Adecco — крупнейшее агентство с вакансиями по всему миру;
• Manpower — международная стаффинговая, аутсорсинговая и HR-консалтинговая компания из России;
• Michael Page — международная компания, которая специализируется на подборе персонала среднего и высшего звена;
• Hays — британская рекрутинговая компания, которая предоставляет услуги по подбору персонала в 33 странах мира;
• Harvey Nash — международная компания, которая специализируется на IT-аутсорсинге;
• Randstad — голландская консалтинговая компания, которая сотрудничает с ведущими зарубежными работодателями.

Агентства также консультируют по вопросам адаптации и помогают с поиском жилья.

Евгений Козак, senior фронтенд-разработчик компании With Intelligence, живёт в Лондоне, более 10 лет опыта работы за границей:

Чтобы найти работу в Лондоне, я сотрудничал с международными и британскими рекрутинговыми агентствами — Hays, Harvey Nash и Michael Page. Примерно 50% предложений приходили именно от них. Эти агентства играют важную роль на IT-рынке и обладают широкой сетью контактов с работодателями по всей Европе. Они помогали мне в поиске подходящих позиций и сопровождали на всех этапах — от первичного отклика до собеседования и подписания оффера.

4. Получите визу и разрешение на работу

Без визы и разрешения приступить к работе за границей не получится. Здесь доступны два варианта — Digital Nomad Visa или обычные рабочие визы.

Digital Nomad Visa. Digital Nomad Visa или «виза цифрового кочевника» позволяет легально жить за рубежом, но при этом продолжать удалённо работать на родину. В отличие от туристической визы, Digital Nomad Visa даёт право длительно находиться в определённой стране, а в сравнении с рабочей визой — не требует трудоустройства на местном рынке.

Это не классическая рабочая виза. Она разрешает трудиться из разных частей мира, но с ней нельзя работать на компании из страны пребывания. Также не всегда можно перевести семью.

Чтобы получить визу цифрового кочевника, нужно подтвердить минимальный доход (чаще всего не ниже 2000 евро в месяц) и наличие медицинской страховки. Также может понадобиться трудовой договор или договор подряда, доказывающие, что вы работаете удалённо. Сейчас Digital Nomad Visa оформляют в 66 странах, включая Португалию, Испанию, Эстонию, ОАЭ и Южную Корею.

Классические рабочие визы. Это визы EU Blue Card или виза H‑1B.

• Голубая карта (EU Blue card) — виза для работы в Европе. Чтобы получить её, нужен диплом о высшем образовании (не ниже бакалавра) и оффер с зарплатой от 48 300 евро год (43 760 евро для IT‑специалистов) на срок минимум шесть месяцев. В случае одобрения выдаётся вид на жительство, действующий до четырёх лет с возможностью продления.

• Виза H‑1B — виза для работы в США. Она также требует наличия высшего образования и оффера от местной компании. Но американское законодательство устанавливает лимит на выдачу H‑1B — 65 000 базовых и 20 000 дополнительных виз для специалистов с магистерской степенью из США. Всего 85 000 виз в год. Виза предоставляется максимум на три года с возможностью продления до шесть лет.

Рабочие визы позволяют получить полноценный правовой статус резидента страны, в которую вы планируете переезжать, а вместе ним — все социальные гарантии: медстраховку, оплачиваемый отпуск, пенсионные отчисления.

Официальное трудоустройство или фриланс

Удалённая работа на фрилансе

Фриланс — самый простой способ начать работать с зарубежными компаниями без лишней бюрократии и сложностей с оформлением. Достаточно зарегистрироваться на зарубежную фриланс-платформах Upwork или Fiverr, и можно сразу браться за международные проекты. Единственное, могут возникнуть трудности с оплатой, поэтому стоит завести себе иностранную банковскую карту.

Главные минусы фриланса — нет оплачиваемого отпуска и больничных, а доход крайне нестабилен.

Официальное трудоустройство с релокацией

Официальное трудоустройство гарантирует стабильную зарплату и полный соцпакет, а при релокации — помощь с переездом и адаптацией в новой стране.

Однако получить оффер с переводом в местный офис не так просто. Иностранные компании редко берут на себя расходы, связанные с релокацией российских специалистов и их семей. Чаще всего они нанимают тех, кто уже легально живёт за границей — например, по рабочей визе или с видом на жительство. В таком случае проще оформить перевод в местный офис или принять человека на работу через филиал в этой стране.

Максим Оганов, ментор, бизнес-консультант, автор проекта Oganov.Consulting:

Найти работу будет проще, если вы уже находитесь в стране, и компании не придётся заниматься вашей релокацией. Поэтому хороший вариант — попробовать переехать самостоятельно, продолжая работать удалённо в российской компании или на фрилансе. У вас будет время присмотреться к стране, понять, подходит ли она вам. А если вы достаточно активны и коммуникабельны, можно будет попробовать найти вакансию через местные сообщества российских эмигрантов.

Евгений Козак, senior фронтенд-разработчик компании With Intelligence, живёт в Лондоне, более 10 лет опыта работы за границей:

В первую очередь, нужно убедиться, что у вас есть правовой статус или разрешение на работу в стране, где вы планируете трудоустроиться. Это значительно повышает ваши шансы на успех.

Какой уровень владения английским языком нужен

Для оценки владения иностранными языками, включая английский, в Европе используют систему CEFR (Common European Framework of Reference). CEFR выделяет шесть уровней знания языка: A1, A2, B1, B2, C1, C2.

Чтобы успешно строить карьеру за границей, рекомендуется уровень не ниже B1-B2, который позволит понимать профессиональные тексты, участвовать во встречах и вести рабочую переписку.

Максим Оганов, ментор, бизнес-консультант, автор проекта Oganov.Consulting:

Обязательное требование — свободное владение английским: например, в Португалии большинство сотрудников IT-компаний общаются на нём. Но иногда кандидату необходимо знание местных языков — так, если вы хотите переехать во Францию, шансы на трудоустройство без владения французским минимальны.

Евгений Козак, senior фронтенд-разработчик компании With Intelligence, живёт в Лондоне, более 10 лет опыта работы за границей:

Главной трудностью для меня был язык. Технический английский у меня на хорошем уровне, особенно когда речь идёт о собеседованиях, терминах и обсуждении архитектуры — в этом я чувствую себя уверенно. Однако повседневный английский, особенно неформальное общение, давался сложнее. Кроме того, структура интервью в других странах немного отличается, но к ней я быстро адаптировался. Повысить уровень языка и стать увереннее в повседневном общении мне помогли постоянная практика, разговоры с носителями языками и участие в командных митингах.

Коротко о главном

• Иностранные компании активно используют Java, Python, SQL и нуждаются в программистах, умеющих писать на этих языках.
• IT-специалисты особенно востребованы в Германии, Нидерландах, Канаде и США — странах с наиболее интенсивным ростом технологического сектора.
• Проще всего уехать в Белоруссию, Казахстан, Турцию, Грузию и Китай.
• Работать за границей можно официально или на фрилансе.
• Чтобы получить оффер, следует зарегистрироваться на международных платформах для поиска работы, адаптировать резюме, оформить визу и, при необходимости, обратиться в агентство.

Формат живого диалога

Формат паблик-тока для дискуссии «Ломать, пробовать, создавать: на чем строится опыт?» выбран неслучайно. Важно обсуждать вопросы опыта, ошибок и роста с молодыми людьми именно в формате живой беседы между представителями разных индустрий и молодежью. Цель — показать ребятам, что путь к успеху разбивается на маленькие шаги, которые по силам каждому. В эпоху развитых социальных сетей, где видна только красивая картинка, крайне важно показывать и говорить о том, что за этим стоит, выстраивать искренний честный диалог.

Сессию модерировала Юлия Иванова, начальник управления цифровых коммуникаций и продвижения технологического бренда Газпромбанка — Газпромбанк.Тех, которая занимается продвижением технологичного бренда работодателя среди молодежи и хорошо понимает, с какими вызовами сталкиваются молодые специалисты.

Газпромбанк активно поддерживает молодые инициативы и видит в новом поколении движущую силу развития. Банк не просто приходит в вузы с карьерными буклетами — мы создаем совместные курсы и проекты, где наши специалисты становятся менторами. Прошлым летом в Университете «Сириус» школьники вместе с нами делали системы биометрического доступа и автоматизированной оценки стоимости недвижимости, а уже в этом году работают над прикладным проектом в области Data Science по оценке инвестиционной привлекательности строительного проекта.

Для профессионального роста нужны не только прикладные знания, но и такие навыки как soft skills и self skills: креативность, стрессоустойчивость, эмоциональный интеллект. Эти качества невозможно получить из учебников — их формируют только опыт, ошибки и постоянное переосмысление. Именно поэтому Газпромбанк.Тех часто участвует в хакатонах и кейс-чемпионатах, дает ребятам решать практические задачи Банка. Такой подход позволяет применить теоретические знания на практике, а также познакомить с ценностями и форматом работы в финтехе.

Ключевые выводы сессии

1. Приоритетные направления для развития

Анна Лемякина, директор по национальным и стратегическим проектам Yandex Cloud, рассказала, что сегодня наибольшую поддержку получают стартапы в здравоохранении, экологии и науке. Важные критерии для успеха:

• Прикладной результат в понятном обозримом будущем, где-то в течение года;
• Масштабируемость;
• Научная база;
• Искреннее желание сделать что-то значимое.

Одним из важных критериев выбора проектов стал прикладной результат. Все проекты, которые мы сейчас поддерживаем, должны показать конкретную пользу.

На любой конференции сегодня главным триггером успешности стало повторение ИИ как мантры, отметила спикер. Но критическая масса уже насыщена, и теперь хочется видеть результаты — что искусственный интеллект меняет на практике в разных индустриях. Поэтому успешные проекты с ИИ всегда строятся на прочной научной базе: «Залог хорошего результативного проекта, несущего действительно социальную пользу — в объединении разных экспертиз для получения общего результата».

Анна особо отметила: если вы гуманитарий с прорывной идеей, не стоит отчаиваться из-за отсутствия технических знаний. Главное — найти в команду ученых и технарей, которые помогут воплотить замысел.

Больше 61% студентов-гуманитариев активно используют инструменты на базе искусственного интеллекта для решения рутинных задач. При хорошей стыковке с технарями или при определенных навыках работы с ИИ-инструментами гуманитарии вполне могут реализовать технологические проекты.

2. Команда — это сплав, но важно оставаться людьми

Алексей Федоров, вице-президент Газпромбанка, поделился своим опытом перехода из науки в бизнес. Его история — яркий пример того, как страх может стать катализатором роста.

Конечно, это было очень страшно. Представьте, вы занимаетесь квантовой физикой, считаете, что прекрасно в ней разбираетесь, публикуете научные статьи. А тут приходите работать в банк, о работе в котором знаете очень мало.

Но именно этот дискомфорт заставил его переосмыслить само понятие «ученый». По его мнению, современный исследователь может определить для себя совершенно самостоятельно, чем заниматься, не ограничиваясь рамками лаборатории.

В эпоху цифровизации важно не забывать о мотивации, самоопределении и простых человеческих вопросах — именно ответы на них помогают совершать прорывы и выходить на новый уровень. В любой профессии важно переосмысливать свою роль, не бояться выходить за рамки привычного и изучать новые сферы, даже если это страшно.

В команде, как и в сплаве, важны разные материалы и уникальные свойства. Нужно понимать, чем ты уникален, и искать людей, которые дополнят твои навыки и помогут достичь большего.

Он подчеркнул: «Эксперт — это человек, который совершил все возможные ошибки» (цитата Нильса Бора). Важно не бояться ошибаться и смело идти в изучение новых сфер.

3. Ищите свою уникальность

Алексей Локонцев, основатель TOPGUN, продемонстрировал опровержение мифа о необходимости готовности. Его история показывает, как выбраться из ловушки: «нужен опыт, чтобы получить опыт».

Свой TOPGUN я построил в 37 лет. Перед этим пробовал открывать бизнесы с 17 лет, у меня было более 30 закрытых бизнесов и накопленных долгов 12 миллионов.

В 2014 году, в разгар кризиса, он решил открыть в Туле дорогую парикмахерскую. Все окружение отреагировало предсказуемо — посоветовали сначала «вылечиться». Но именно этот «безумный» проект стал началом франшизной сети из 250 барбершопов.

Один из предыдущих проектов Алексея — туристическое агентство — стал для него ценным уроком. Решив демпинговать и брать не 10% комиссии, как все, а 5%, он не учел главного: цена путевки может колебаться от миллиона до 100 тысяч перед вылетом.

Я этого не понимал, и, конечно же, бизнес умер. Но я получил опыт: не надо строить бизнес на демпинге. Работать нужно там, где есть возвратный клиент и большие чеки.

Его сила — в креативном мышлении и способности видеть возможности там, где другие видят препятствия. Важно слушать себя, искать свою уникальность, слушать свой внутренний голос, искать в чем именно ты хорош и где ты можешь это применить.

4. Если есть идея — реализуй ее

Максим Яхонтов, основатель и генеральный директор «Фиджитех», основатель Hello Park, продемонстрировал более осторожный подход к смене карьеры. В прошлом инженер, а сейчас основатель международной компании по виртуальной реальности, он выбрал плавный переход из корпорации в собственный бизнес.

На самом деле это был плавный переход. Я очень сильно боялся и постарался максимально снизить риски, накопил денег, начал делать первые проекты, общаться с потенциальными клиентами. Увидел, что, в принципе, скорее всего, все получится. И вот когда я понял, что есть смысл пробовать и нужно этому уделять больше времени — именно в тот момент я решился уйти из компании.

Его совет: если идея не дает покоя, ты засыпаешь и просыпаешься с мыслями о ней, то ее точно нужно реализовывать. Кстати, именно поэтому у нас в банке есть платформа идей, где каждый сотрудник может предложить свою инициативу и получить поддержку в ее проработке, тестировании и реализации в масштабах компании.

5. Нужно формировать смыслы

Один из главных мифов современности — творчество рождается из хаоса и вдохновения. Режиссер-постановщик Андрей Елсаков, чья команда из 200 человек создает крупнейшие мероприятия, категорически с этим не согласен.

Самое творческое творчество — это организованное творчество, структурированное творчество. Наши любимые предметы в работе — таблицы, схемы, понятные приемы.

Любой проект у них начинается с идейно-тематического анализа: «Мы всегда должны формировать для себя тему, идею и сверхзадачу. О чем, про что и ради чего мы это делаем. Когда мы ставим эти понятные ориентиры, на которые всегда опираемся, это как три слона, на которых стоит режиссура».

Такой подход позволяет даже искусственный интеллект воспринимать как инструмент, а не угрозу.

Те креативщики, которые говорят о том, что боятся искусственного интеллекта, — это псевдокреативщики. Именно мы те люди, которые формируем смыслы, которые формируем проекты для этого искусственного интеллекта, мы управляем им, а не он диктует нам.

6. Человек учится через деятельность

Вячеслав Шоптенко, заместитель директора института государственной службы и управления Российской академии народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации (РАНХиГС), предложил альтернативу болезненному набиванию шишек: учебные симуляторы.

Лучше три раза обанкротить виртуальную компанию, потерять кучу денег в симуляции, но в реальной компании их уже заработать. В 22 года можно быть миллионером, даже миллиардером, правда, виртуальных денег.

Вячеслав ссылается на пирамиду обучения, где практический опыт дает до 90% усвоения материала против 10–20% от лекций: «Человек учится через деятельность. Самый эффективный способ обучаться — это практиковаться и обучать других».

Но тут же получил возражение от Алексея Федорова: «Не очень убежден, что можно на симуляции научиться, не теряя чего-то реального. Каждый существенный шаг был связан с риском — что-то приходилось ставить на карту».

Действительно, логичный рост в ИТ после «сеньорной» позиции — это тим/тех лид. В такой синергии сотрудники получают опытного наставника и могут перенимать его опыт, а лидер может прожить свой опыт заново и посмотреть на задачи под другим углом. Поэтому если ваш рост дошел до этой позиции, но вам страшно или вы не понимаете зачем, то это нужно сделать как минимум для того, чтобы получить новый, совершенно другой тип знаний и опыт.

Главный вывод

Каждый из спикеров показал, что опыт — это не багаж знаний, а способность извлекать уроки из действий. Основные инновационные прорывы идут на стыке разных индустрий, поэтому те, кто меняет профессии и сферы, не теряют время, а накапливают уникальную экспертизу.

Участники получили не готовые рецепты успеха, а нечто более ценное — разрешение ошибаться и понимание, что все страхи про недостаток опыта — это не препятствие, а стартовая точка для роста.

К концу дискуссии сложилась четкая картина того, что мы искали: живой диалог между поколениями дал молодым участникам форума то, что не найти в учебниках — понимание, что путь к успеху не требует изначальной готовности.

Для Газпромбанка такие дискуссии — часть стратегии работы с молодежью, ведь мы видим, что будущее экономики создают люди, готовые пробовать, ошибаться и начинать заново. В наших проектах уже нашли себя сотни специалистов самых разных профилей — от квантовых физиков до дизайнеров, от аналитиков данных до продакт-менеджеров. Подробнее о том, что мы делаем можно прочитать в блоге Газпромбанк.Тех.

*Зарплаты указываем в год до уплаты налогов, в долларах США, чтобы было проще. Курс валют — по состоянию на май 2025 года.

Россия

Зарплаты в российском IT сильно зависят от региона, компании и направления. В среднем junior-разработчики получают от $9 500 в год — примерно $800 в месяц. Middle — около $22 800 в год или $1 900 в месяц, а Senior — от $40 000 в год и выше.

Отдельно стоит отметить DevOps-специалистов и аналитиков данных — их доходы на 10–20% выше, чем у разработчиков на тех же грейдах. Если у миддла-бэкендера годовая зарплата составляет $23 000, то DevOps или data scientist может зарабатывать от $25 000 до $28 000 — особенно в крупных компаниях, финтехе или инфраструктурных проектах.

Что касается трат:

• Аренда: студия в Москве обойдётся от $650–750 в месяц, не в центре и без вида на Москва-Сити. Чаще всего это обычный дом с окнами во двор или на соседний проспект.
• Транспорт: поездка в метро стоит $0.6, каршеринг — $5−7 за поездку из окраины в центр, если не стоять в пробках по часу. Шеринг удобнее и дешевле такси, когда умеешь парковаться. Расходы на бензин — примерно $0.75 за литр 95-ого.
• Питание: обед в кафе — $10-15, фастфуд — от $3.
• Хобби: спортзал — от $30 в месяц, настолки — бесплатно, если друзья не жадничают.
• Медицина: формально — бесплатно по ОМС, но с очередью на месяц к узким специалистам. В реальности многие пользуются ДМС от работодателя.
• Соцзащита: отпуск по ТК, декрет, субсидированные детсады — всё это работает, особенно в крупных городах.

Общий уровень зарплаты позволяет жить лучше, чем большинство соседей. Джун может делить быт с коллегой, миддл — арендовать собственную квартиру и планировать отпуск, сеньор — жить с семьёй, выплачивать ипотеку и при этом стабильно откладывать. Главный плюс — работать на зарубежные компании удалённо и зарабатывать в долларах, но тратить в рублях.

Я, наверное, не самый типичный айтишник — не живу по полгода в тёплых странах, а рестораны уже перерос. Работаю удалённо из Красноярска, зарабатываю около 3 млн рублей в год. Этого хватает на ипотеку, хобби и дальние поездки на машине. С семьёй любим путешествовать по России — были на Байкале, в Бурятии, на Алтае. Работа стабильная, требует внимания и постоянного роста. В свободное время занимаюсь тайским боксом, собираюсь этим летом попробовать стендовую стрельбу и парусный спорт. Живём в частном доме за городом, так что дел хватает и по хозяйству, и с детьми — у нас их двое. А в прошлом году поступил в Политех на заочку.

США

В американском IT уровень дохода сильно зависит от штата, компании и направления. В среднем цифры следующие: Junior-разработчики зарабатывают от $80 000 в год, middle — около $120 000, а senior — от $150 000. Специалисты в DevOps и Data Science получают от $130 000 до $160 000, особенно если работают в крупных технологических компаниях: FAANG и аналогах.

Теперь — о жизни и расходах:

• Аренда: студия в Сан-Франциско обойдётся в $2 800–3 500 в месяц, и это без вида на мост. В Нью-Йорке — не дешевле.
• Транспорт: личная машина — почти необходимость, особенно за пределами крупных городов. Бензин стоит около $1 за литр, страховка и обслуживание — ещё пара сотен в месяц.
• Еда: чашка кофе — $5, бургер — $15, полноценный обед — $25 и выше.
• Хобби: абонемент в спортзал — от $50, подписки на Netflix и Spotify — $70+ в месяц, занятия вейкбордингом или сёрфингом — от $100 за уикенд.
• Медицина: страховка — почти обязательна, стоит $400–600 в месяц, без неё любая простуда превращается в финансовую катастрофу.
• Соцзащита: частные компании дают отпуск по 10–15 рабочих дней, не везде предусмотрены оплачиваемые больничные.

Даже на позициях сеньора жить одному в центре города — дорого. Многие арендуют жильё с соседями или уезжают в пригороды, где цены ниже, но без машины уже не обойтись. IT даёт возможность быстро расти в доходах, особенно в стартапах или FAANG, но и конкуренция — как на драфте в NBA.

Работаю в команде, которая развивает AI-сервисы для терминала Bloomberg — системы, которой пользуются финансисты и госструктуры по всему миру. Мы делаем что-то вроде встроенного голосового ассистента, способного анализировать биржевые и новостные данные. Я хожу в офис 4 дня в неделю — так проще держать ритм. День проходит между кодом, митингами и кофе. В свободное время стараюсь выжать максимум из Нью-Йорка: волейбол, теннис, пробежки в Центральном парке, театр, джаз-клубы и нескончаемый ремонт квартиры. Летом почти каждые выходные — выезды за город. Социально влиться в Нью-Йорк несложно: тут очень много мигрантов и разных культур. Хотя иногда интроверт во мне побеждает — и тогда я с радостью остаюсь дома с женихом.

Германия

IT-специалисты получают умеренные по западным меркам зарплаты, но выигрывают за счёт социальной защиты и предсказуемого качества жизни. Junior-разработчик зарабатывает около $50 000 в год, middle — около $65 000, а senior — от $90 000. Специалисты в DevOps и Data Science в крупных городах вроде Берлина или Мюнхена могут получать до $100 000–110 000 в год.

Что с расходами:

• Аренда: студия в Берлине обойдётся в среднем от $1 000 в месяц. Цены растут, но пока остаются ниже, чем в США или Великобритании.
• Транспорт: месячный проездной стоит около $65, но многие предпочитают велосипед. Бензин дорогой — почти $2 за литр.
• Еда: буханка хлеба — $2.20, обед в недорогом кафе — $15–25, ужин дома из супермаркета — ощутимо дешевле.
• Хобби: абонемент в фитнес — $35–45 в месяц, а на концерты и выставки часто можно попасть бесплатно или по символической цене.
• Медицина: государственная страховка обходится в около 7% от зарплаты, но почти полностью покрывает услуги — от стоматологии до психотерапии.
• Соцзащита: минимум 30 дней отпуска в год, оплачиваемые больничные с первого дня. Декретный отпуск — до 3 лет, с выплатами до 14 месяцев.

Жизнь в Германии структурирована: middle-разработчик уже может жить один, часто — с балконом и кладовкой. Senior — в двухкомнатной квартире с партнёром и кошкой. Овертаймы — редкость. Если кто-то продолжает переписку в Slack после 18:00, это воспринимается как тревожный звонок, признак неэффективности или выгорания.

Живу в Германии с 2017 года. За это время многое стало привычным, но до сих пор приятно удивляет. Рабочая культура устроена так, что никто не жмёт на газ: овертаймы — редкость, а 30 дней отпуска в году — норма. Люди не соревнуются, кто больше переработал. Быть просто хорошим разработчиком — это ок. Германия удобна и в быту: развитый общественный транспорт, автобаны для любителей машин, зелёные леса, замки, Альпы под боком. А ещё — комфортная среда для жизни: много IT-компаний, доступная инфраструктура, возможность работать супругам и высокий уровень безопасности. Неудивительно, что всё больше айтишников выбирают именно эту страну.

Япония

Разработчики в Японии зарабатывают в среднем:

• джуниоры — около $30 000 в год,
• миддлы — $45 000,
• сеньоры — до $70 000.

Специалисты в DevOps и Data Science могут получать $80 000–90 000, особенно в крупных корпорациях, где создают сервисы на международный рынок.

Расходы на жизнь:

• Аренда в Токио: от $800 за небольшую квартиру; чем ближе к центру — тем выше цена, но и инфраструктура удобнее.
• Транспорт: безлимитный проездной — от $100/мес, метро работает как по расписанию NASA. Бензин — примерно $1.3 за литр. Мигрантам стоит запомнить: в Японии все едут по левой стороне дороги, приоритет у помехи тоже слева.
• Еда: обед в кафе обойдётся в $6–9, ужин в раменной — около $10. Продукты в супермаркетах стоят дороже, чем в других азиатских странах.
• Хобби: повсюду геймерские клубы, общества любителей манги, тематические кафе. Расходы сильно зависят от степени увлечённости.
• Медицина: обязательная страховка равна примерно $100 в месяц и покрывает основное лечение и визиты к врачу.
• Соцзащита: формально надёжная, но важные детали могут быть в трудовом контракте — особенно у иностранцев.

В Японии чисто, безопасно и невероятно удобно жить. Но без японского языка может быть трудно интегрироваться, особенно вне IT-сферы. Дисциплина и уважение к правилам — часть повседневной жизни. Если они вам по душе, Токио может стать вторым домом.

Переезд в Японию оказался проще, чем я ожидал. Виза, жильё, оформление документов — всем занималась компания, даже трансфер из аэропорта организовали. Рабочий язык в офисе — английский, коллеги со всего мира. Квартиру нашли за две недели, на первое время предоставили временное жильё. Оборудование для домашнего офиса — за счёт компании. В быту выручают Google Translate и ChatGPT, с их помощью можно спокойно решать повседневные вопросы. Жизнь здесь удивительно комфортна, если есть поддержка и интерес к культуре.

Великобритания

Разработчики в Великобритании получают в среднем:

• джуниоры — около $45 000 в год,
• миддлы — $65 000,
• сеньоры — до $90 000.

Специалисты в DevOps и Data Science зарабатывают $90 000–110 000, особенно в Лондоне и Эдинбурге, где востребованы кадры для банков, финтеха и стартапов.

Расходы на жизнь

• Аренда в Лондоне: около $2 300 в месяц за однушку в приличном районе. Дешевле — только если снимать комнату или уехать за МКАД… простите, за M25.
• Транспорт: проездной Oyster — от $200 в месяц. Лондонское метро — как музей под землёй: готический интерьер с сюрпризами. Бензин стоит $1.8 за литр, а дорожное движение — левостороннее, как и в Японии.
• Еда: ужин в индийском кафе — $12, пинта пива в пабе — $7, а поход в супермаркет способен сильно удивить — и не всегда приятно.
• Хобби: парки, бесплатные музеи, стендап-клубы, тематические коворкинги и даже кружки настолок — скучать сложно.
• Медицина: государственная система NHS бесплатна, но нужно привыкнуть к очередям и записи к терапевту через две недели.
• Соцзащита: 25+ дней отпуска, стабильные трудовые контракты и работающие профсоюзы.

Зарплаты позволяют комфортно жить, особенно за пределами Лондона. Девопсы и дата-сайентисты — нарасхват. Английский знать нужно, но в отличие от Японии — вы его хотя бы слышали в школе. Карьерный рост возможен, особенно если знаете, чего хотите и умеете себя продать.

Я переехала в Лондон из Польши после восьми офферов и долгой проверки на визу — сам процесс занял почти восемь месяцев. Компания оплатила аренду на первый месяц, помогла с оформлением визы, а постоянное жильё мы уже искали с учётом школы для ребёнка. Сейчас мы вдвоём с мужем работаем разработчиками. На аренду и еду уходит около 30% дохода. Продукты стоят примерно как в Польше, бытовая химия даже дешевле. В быту и на работе используем английский, и это сильно упрощает адаптацию. Уровень жизни высокий, зарплаты достойные, а IT-комьюнити — очень живое и дружелюбное.

Давайте сравним

Где жить — зависит не только от зарплаты, но и от того, как вы хотите жить. Кто-то хочет в Альпы, кто-то — в аниме-рай, кто-то — чтобы мама могла приехать на выходные. И это нормально.

Но если выбирать по зарплате — вот наглядная таблица с доходами и расходами в месяц.

Заключение

Выбирать страну для релокации сложно, потому что влияет много факторов. Не стоит опираться только на принцип большей зарплаты. $5 000 в Германии и $5 000 в США — это совсем разные уровни жизни. Кто-то готов жертвовать отпуском ради денег, а кто-то предпочитает стабильность и детский сад по госпрограмме. Лавандовый раф тоже влияет.

Делитесь в комментариях своим опытом. Вдруг вы уже знаете, как выжить на зарплату джуна в Токио или накопить на квартиру в Берлине. А еще можете подписываться на наш тг-канал, там больше инсайтов из жизни разработчиков.

Подборка создана на основе мнений опытных программистов и разработчиков, которые не успели выгореть на работе. В основном потому, что периодически отвлекаются на телеграм-каналы.

1. CodeCamp

В канале тонна новостей о программировании, полезные инструменты, например, онлайн-конструктор ПК, и топовые нейросети. Часто появляются разборы моделей и фич, которые еще не стали мейнстримом, как в посте про сискарту Claude-4 или редкие нейросервисы. Из фишек CodeCamp — рубрика «ночное-полезное» с краткими заметками о прикольных фичах.

Перейти: @codecamp

2. Эксплойт

Внутри канала — актуальные новости из мира технологий, айти и диджитал и не только, а еще — подборки инструментов и нейронок. Также вы найдете советы, например, как усилить резюме или правильно сидеть за компом, и шпаргалки по разным технологиям. Сами новости подаются с сарказмом и юмором: «Сначала собери, потом приручи», — так рассказали о новом Лего.

Перейти: @exploitex

3. Веб-страница

В канале собрано все по фронтенду, бэкенду и девопсу. Авторы разбирают кейсы других разрабов, делятся подборками инструментов и рассказывают, как проходить собесы и решать сложные задачки. Новостей по минимуму, фокус — на практику

Перейти: @tproger_web

4. Этичный хакер

Вас взломали! Хотя нет, не сегодня. Кстати, канал «Этичный хакер» как раз пишет о том, как обезопасить себя от разных атак, а также рассказывает о популярных и не очень хакерских группировках. Внутри — новости, подборки инструментов и разборы, включая гайды по Tor, Sherlock или атакам на шифрование.

Перейти: @hack_less

5. Цифровой журнал

В канале пишут о трендах в айти и нейросетях с мемами и шутками. Здесь можно найти как полезные промпты, так и подборки фреймворков и короткие обзоры на сервисы, которые упрощают работу с ИИ и технологиями в целом. Из последнего — пост про ИИ-агента Manus, с помощью которого можно вести 50 аккаунтов одновременно.

Перейти: @chatgptv

6. IT Юмор

В целом из названия понятно, о чем этот канал и что будет внутри. Но в любом случае — смеяться нужно всем, а сеньорам особенно. Здесь вы найдете интересные мемы про программистов и айти и поймете, что далеко не одиноки в этом нелегком деле.

Перейти: @ithumor

7. IT мероприятия России / ITMeeting / IT Events

Канал-агрегатор с актуальными IT-событиями России с фокусом на deep dive, сложных кейсах и архитектурных решениях. Авторы каждый день отбирают мероприятия для сеньоров в разных направлениях: Backend, Frontend, DevOps, Data Science/AI, Security, Cloud, Mobile и Management. Среди анонсов — конференции, митапы, воркшопы, интенсивы и хакатоны. В общем, все то, что нужно опытным айтишникам, чтобы найти нетворкинг, прокачать экспертизу и оставаться в курсе новостей комьюнити.

Перейти: @iteventsrus

8. ITeach

Здесь опытные прогеры рассказывают про скрытые IT-фишки, делятся инсайтами по кибербезопасности, лайфхаками для гаджетов и анонсируют бесплатные IT-мероприятия по всей России. В ITeach сеньоры могут узнать о последних угрозах и разных IT-фишках, которые можно применять в работе. Например, как скрыть конфиденциальную информацию на экране с помощью расширения Blur It или как не попасться на мошенников в сервисах такси.

Перейти: @iteach_ru

9. Отзывы об IT Компаниях

Один из каналов Антона Назарова, куда айтишники и не только присылают обратную связь по вакансиям, интервью и работе в IT-компаниях. Внутри — как кринжовые истории от опытных разработчиков, так и полезные советы для потенциальных сотрудников крупного и среднего бизнеса. В общем, можно узнать заранее, произойдет ли мэтч с компанией.

Перейти: @nazarov_interviews

10. Библиотека программиста

В канале есть практически все — от обзоров книг и видеолекций до образовательных статей и практических руководств по программированию. И, конечно, актуальные новости и топовые апдейты. Темы самые разные: алгоритмы, машинное обучение, веб-дизайн и многое другое.

Перейти: @proglib

Кто такой мультистек-разработчик в 2025 году

Мультистек — не просто модное слово, а отражение новой реальности в IT. Сегодня всё чаще встречаются разработчики, которые не только верстают интерфейсы и пишут серверную логику, но и строят ML-пайплайны, разворачивают модели, мониторят их в проде и налаживают всю инфраструктуру вокруг. Рассмотрим особенности.

Мультистек ≠ Фуллстек

Чтобы понимать, о чём речь, важно разграничить два похожих понятия:

• Фуллстек — это специалист, который работает и с фронтендом, и с бэкендом. Часто он ещё умеет настроить CI/CD, задеплоить своё приложение в облако и защитить pet-проект.
• Мультистек идёт дальше. Помимо фуллстек-навыков, он осваивает ещё одно (или несколько) направлений — например, машинное обучение, аналитические пайплайны, работу с большими данными, автоматизацию MLOps или даже мобильную разработку.

Мультистек отличается от фуллстека тем, что помимо фронта, бэка и DevOps он владеет ещё и профильной экспертизой в другой сфере — например, в ML. Он может сам развернуть и приложение, и пайплайн, и модель в проде.

Такие специалисты особенно ценны в стартапах, R&D-командах, AI-first продуктах, где важна гибкость и скорость.

Почему мультистеков становится больше?

Тенденция к универсальности — не случайность. Есть две главные причины:

1. Экономика. Чем больше навыков — тем выше ценность на рынке и больше зарплата. Универсал может закрывать сразу несколько позиций, а для компании это способ сэкономить на найме.
2. Интерес. Многие приходят в мультистек из любопытства — когда хобби перерастает в компетенцию. Особенно это касается тех, кто в какой-то момент начал осваивать ML или Data Science «по приколу», а потом понял, что это можно внедрить прямо в продукт.

Все хотят повышать доход — не будем скрывать. Но есть и вторая причина: людям просто интересно. Особенно если речь о быстроразвивающемся направлении вроде ML. Хочешь быть востребованным завтра — учи это сегодня.

Любопытство или необходимость?

Да, чаще всего путь мультистека начинается из любопытства. Человек берёт на себя новые задачи, потому что ему хочется разобраться и экспериментировать.

Но бывают и случаи, когда это вынужденная мера — например, если команда маленькая, бюджета на отдельных ML-инженеров нет, а продукт уже должен работать. Особенно это характерно для стартапов, где без MVP не поднять инвестиции, а сам MVP требует и фронта, и бэка, и хотя бы базовой ML-функциональности.

Универсальность как сила: когда это работает

Мультистек — это не просто титул в резюме, а реальное конкурентное преимущество. Особенно в условиях, когда время — главный актив, а команда — три человека и меньше. Специалист, способный закрыть сразу несколько направлений — от фронта и бэка до машинного обучения и пайплайнов — становится катализатором роста.

Когда мультистек — это конкурентное преимущество?

Для бизнеса мультистек-разработчик — способ сэкономить и ускориться одновременно. Пока конкуренты собирают по крупицам команду ML-инженеров, фронтендеров и DevOps-специалистов, продукт с мультистеком уже может быть запущен, протестирован и обновлён по первым отзывам пользователей.

Компания с мультистек-специалистом может быстрее выпустить MVP, а иногда даже стабильный релиз, пока другие тратят ресурсы на поиск кадров. Это даёт реальное преимущество на рынке.

В карьерном плане универсальность даёт те же дивиденды:

• выше шансы пройти отбор,
• выше ценность для команды,
• выше зарплатная вилка, особенно если вы закрываете дефицитные направления.

Cреди кандидатов фуллстеков и мультистеков — последние будут иметь преимущество и по офферу, и по зарплате. Иногда мультистек получает больше, чем топ по рынку в одной специализации.

Где мультистек особенно ценен?

Такой специалист особенно важен в командах, которые:

• работают в новой для себя технологической области (например, впервые внедряют ML),
• хотят быстро проверить гипотезу, но не могут позволить себе широкую команду,
• просто не имеют бюджета на несколько узких специалистов.

Кроме того, мультистек становится незаменимым в проектах, где важна гибкость и взаимопонимание между разными ролями: такой человек может говорить на языке аналитиков, разработчиков, DevOps и ML одновременно — и быть связующим звеном.

Мультистек особенно ценен, если у проекта нет бюджета на отдельные роли или нужно протестировать гипотезу в новом направлении. Он просто незаменим.

На раннем этапе карьеры мультистековый подход может стать пропуском в серьёзную команду. Знание нескольких технологий — пусть даже не в идеале — даёт джуну шанс быстро адаптироваться, закрыть узкие задачи и показать, что он может «взлететь» выше одной специализации.

Универсальность как ловушка: где граница

Быть мультистеком — значит уметь много. Но иногда это «много» расплывается в «ни в чём не эксперт». Граница между гибкостью и поверхностностью тонка — и её легко не заметить в потоке задач, дедлайнов и вечной нехватки времени.

Почему мультистековый подход может мешать росту специалиста?

Универсальность требует переключения между совершенно разными задачами. Сегодня ты фиксишь баг в UI, завтра — дебажишь пайплайн для ML-модели, послезавтра — настраиваешь балансировщик для API. Если ты единственный мультистек в команде, это не только увеличивает нагрузку, но и замыливает взгляд. От такого рваного ритма страдает внимание и стратегический фокус — а это очень влияет на рост.

Росту может мешать высокая нагрузка и отсутствие коллег по направлению. У такого специалиста часто замыливается взгляд, а человеческий фактор никто не отменял.

Парадокс в том, что мультистек, стремящийся быть «везде», может не угнаться ни за одной областью достаточно глубоко — и в итоге проиграть по уровню компетенции тем, кто сфокусирован. Это и есть та самая ловушка: универсальность может сделать тебя незаменимым в хаосе стартапа — и недостаточно сильным в глубокой инженерной роли. Поэтому мультистеку важно осознанно выбирать вектор роста: или усилять ключевые направления, или строить карьеру вокруг своей широты, например, как технический лидер или архитектор.

Где сегодня востребованы мультистек-специалисты?

Компании всё чаще смотрят в сторону универсалов. Причины разные: от жёсткого бюджета до амбиций обогнать конкурентов. Но тренд очевиден — мультистек становится частью стратегического набора команды.

Какие компании чаще нанимают мультистеков?

В первую очередь — те, кто работает над новым продуктом. Стартапы, экспериментальные команды внутри корпораций, а также компании, оптимизирующие расходы. Нанять одного универсального инженера — зачастую быстрее и дешевле.

Чаще мультистеков нанимают компании, запускающие MVP или старающиеся оптимизировать бюджет. Иногда — просто потому, что пока не могут себе позволить команду из отдельных специалистов.

Что с зарплатами и ростом: растёшь как инженер или как менеджер?

Универсальность мультистека — не только про экономию. Это ещё и про скорость вывода продукта, особенно если есть технологическое окно, в которое надо успеть. А в случае с ML-проектами, где всё зависит от качества пайплайна и продакшн-интеграции, наличие специалиста, который понимает и модель, и бэкенд, и деплой, может быть решающим.

Бывают случаи, когда критичны не деньги, а темпы реализации. Или когда у компании одновременно несколько ML-проектов. Тут универсальность — вопрос выживания, а не бюджета.

Чаще всего мультистек растёт как инженер и как доменный эксперт. Его ценность — в знании продукта вдоль и поперёк. Но у такой позиции есть и обратная сторона: чем сильнее на специалисте завязан проект, тем больше рисков для бизнеса. И некоторые компании сознательно избегают таких ситуаций, предпочитая распределённую модель экспертизы.

Иногда руководители принципиально не хотят, чтобы всё держалось на одном человеке. Потому что в случае его ухода проект может просто остановиться.

Как развиваться мультистеку

В какой-то момент каждый мультистек сталкивается с развилкой: продолжать наращивать кругозор или сфокусироваться на глубокой экспертизе в одной области. Ответ зависит не только от амбиций, но и от задач, команды и контекста рынка.

Зачем мультистеку T-shaped профиль

Подход T-shaped помогает балансировать между универсальностью и глубиной: вы знаете понемногу обо всём, но в одной области — эксперт. Такой профиль особенно ценен, если «глубина» покрывает наиболее критичный для проекта стек.

Мультистек может быть сильным ML-инженером и при этом только поверхностно разбираться во фронте и бэке. Это нормально — при наличии команды, которая закроет слепые зоны. Идеально, если вертикаль T-специалиста — как раз в ML: прокачивать фронт и бэк потом проще, чем выучить линейную алгебру.

Идеальный баланс: миф или ориентир?

Нет универсального рецепта идеального баланса между глубиной и шириной. Всё зависит от этапа карьеры, уровня образования и задач, которые ставит команда. Для одного проекта важна гибкость, для другого — глубокое погружение в ML или бэкенд.

Идеальное соотношение зависит от многих факторов — стажа, задач, профиля компании. Но без серьёзной глубины хотя бы в одной области мультистеку сложно быть действительно ценным.

Можно ли совмещать мультистек и глубокую экспертизу?

Да, но это требует серьёзной базы. Например, в ML невозможно работать на уровне сеньора без математики, алгоритмов и понимания архитектур. Поэтому если вы хотите расти — придётся углубляться. И уже на этом фундаменте можно достраивать остальной стек.

Чтобы быть deep в ML, нужен высокий порог вхождения: линейная алгебра, матан, статистика. Только потом — код. Это не исключает мультистек, но требует серьёзных вложений времени и сил.

Строим Roadmap: как не утонуть в обучении

Ключ к устойчивому развитию — чёткая последовательность освоения стека. Сначала — база, потом — специализация. Один из рабочих сценариев:

• Начать с бэкенда: он даёт понимание работы серверной логики, баз данных и API.
• Параллельно подтягивать математику (линейную алгебру, матанализ) — она пригодится для ML.
• После бэкенда заходить во фронтенд: зная, как работает HTTP и JS на сервере, легче понимать клиентскую часть.
• Затем — машинное обучение: с пониманием backend-инфраструктуры и математики вы входите в ML гораздо осознаннее.

Как не выгореть мультистеку

Чтобы не выгореть, важно дисциплинированно выбирать приоритеты. Это не значит отказываться от широты, но она должна быть осмысленной.

• Ставьте фокус на 1–2 зоны в каждый период времени.
• Фильтруйте информационный шум — не хватайтесь за всё.
• Инвестируйте выходные в системное обучение, а не в спонтанные туториалы.
• Регулярно оценивайте: что выучено, что полезно, куда двигаться дальше.

Как построить карьеру

Если у вас есть склонность к мультизадачности — это актив. Но с ним тоже надо уметь работать:

• Ищите роли, где универсальность — норма: стартапы, продуктовые команды, R&D.
• Не бойтесь придумывать себе задачи: если вы умеете и в бэкенд, и в ML — покажите это на side-проекте.
• Учитывайте, что на старте может быть выгорание — это нормально. Главное — не игнорировать здоровье, а вовремя выстраивать ритм.

Итог: как жить мультистеку

Собрали главные выводы и советы для тех, кто уже идет по пути мультиформатного развития — или только собирается.

Где мультистек действительно нужен?

Мультистек действительно нужен в проектах, когда это стартап или MVP. А ещё — когда нет ресурсов или бюджета на те самые ресурсы. Возможно, ещё нужен, если компания просто решила проверить гипотезу внедрения ML.

То есть:

• стартапы и новые продукты;
• бюджетные команды или временные проектные инициативы;
• быстрые тесты гипотез, где важна скорость и техническая универсальность;
• роли с высоким уровнем неопределённости и кросс-функциональностью.

Как понять, что мультиформатность тебе действительно полезна?

Совет — не ориентироваться на чужие модели эффективности, а честно ответить себе:

• Какие ценности и преимущества ты получаешь от мультиформатности?
• Есть ли рост, осмысленность, чувство, что ты становишься сильнее как инженер?
• Подумай, что тебе мешает. Возможно, стоит что-то убрать или перестроить.
• Оптимизируй процесс и двигайся дальше.

Тату BigData на лбу не принесёт ценности, если туда эту дату не закладывать.

Когда пора сфокусироваться — и на чём?

Всегда, когда ты хочешь чего-то достичь, нужно сфокусироваться на этом. Под лежащий камень вода не течёт.

Если ты понимаешь, что хочешь, нужно:

• прокачаться в ML до исследовательского уровня,
• выйти на senior-позицию в backend,
• стать архитектором или лидом.

Развитие мультистека = грамотное распределение сил.

Если ты просто хочешь лежать в сторону своего достижения — это тоже такая себе тактика. Она не приблизит тебя к тому, чего ты желаешь достичь.

P.S. Напутствие тем, кто хочет стать мультистеком, но боится:

• Смирись с тем, что объём теории и практики будет немаленький.
• Определи структуру и путь развития с максимальной пользой переиспользования знаний.
• Не бойся: когда ты в деле — бояться некогда.
• Ищи хорошие Roadmap'ы и списки — они есть, можно просто загуглить.

Если ты действительно хочешь стать мультистеком, то спойлер — ты уже им стал. Тебе просто не сказали об этом. Так что дерзай. Тебя ждёт увлекательный аттракцион.

Как выучить SQL: ТОП-6 платформ для обучения

Протестировав много ресурсов, я выбрал 6 лучших. Каждый подходит для разных целей: от тренажеров до подготовки к сложным собеседованиям.

Критерии оценки

• Контент: глубина тем (от SELECT до оптимизации запросов), задачи из реальной работы, подготовка к собеседованиям, поддержка сообщества.
• Технические аспекты: мобильная версия, своя IDE, сертификат, адаптация под РФ, поддержка PostgreSQL.

SYNC STUDY

Ссылка: SYNC STUDY

Для кого: Новички, профи и те, кто готовится к собеседованиям.

• Глубина погружения: Полный цикл — от основ (WHERE, JOIN) до оконных функций и создания витрин.
• Собеседования: Отдельный модуль с кейсами из практики и с теоретическими вопросами с собеседований.
• Практика: Задачи на расчет LTV, ABC-анализ, парсинг логов.
• Техническая часть: Удобная мобильная версия, своя IDE. Полная адаптация под РФ.

• Решения воспроизводятся в реальной среде PostgreSQL.

Минусы:

• Поддержка в процессе прохождения: отсутствует.
• Сертификат по окончании курса: нет.

SQL Academy

Ссылка: SQL Academy

Для кого: Новички и практикующие разработчики.

• Глубина погружения: От простых запросов до триггеров и оптимизации. Подробные примеры из e-commerce.
• Собеседования: Нет отдельного раздела, но есть задачи уровня FAANG.
• Практика: Симулятор с интерактивными заданиями (например, расчет Retention Rate).
• Поддержка: Форум, где можно обсудить решение.
• Техническая часть: Своя IDE, работает на мобильных. Сертификат — после финального экзамена.
• Бесплатный доступ.

Минус: Мало информации по работе с большими данными (например, партицирование).

Karpov Courses

Ссылка: Karpov Courses

Для кого: Новички в IT, менеджеры, аналитики, дата-сайентисты и все, кто хочет освоить SQL и продуктовую аналитику с нуля.

• Глубина погружения: Акцент на практику — от основ SQL до продвинутых тем (оконные функции, объединения) и решения реальных продуктовых задач.
• Собеседования: Кейсы из собесов Альфа-Банка, Сбера, Ozon.
• Практика: 150+ SQL-задач на симуляторе. Работа над кейсом аналитика сервиса доставки: расчет бизнес-метрик, анализ данных, проверка гипотез.
• Поддержка: Доступ к чату сообщества для общения и вопросов.
• Техническая часть: IDE с подключением к реальной PostgreSQL и инструмент для визуализации Redash.

• Бесплатный доступ ко всем материалам, симулятору и инфраструктуре.

SQL-ex.ru

Ссылка: SQL-ex.ru

Для кого: Для тех, кто любит учиться через решение задач.

• Глубина погружения: Более 500 задач — от простых SELECT до хранимых процедур.
• Собеседования: Нет.
• Практика: Олимпиадные задания (например, расчет скользящего среднего без оконных функций).
• Поддержка: Форум с энтузиастами.
• Техническая часть: Устаревший интерфейс, нет мобильной версии.

Минус: Теория подается фрагментарно.

SQLZoo

Ссылка: SQLZoo

Для кого: Новички, которые хотят попробовать SQL бесплатно.

• Глубина погружения: Базовый уровень + JOIN, подзапросы.
• Собеседования: Нет.
• Практика: Интерактивные задачи с автоматической проверкой.
• Поддержка: Нет сообщества.
• Техническая часть: Работает на мобильных, своя IDE.

Минус: Нет продвинутых тем (CTE, оптимизация).

Stepik

Ссылка: Курсы на Stepik

Для кого: Для системного изучения с нуля.

• Глубина погружения: Полный курс с видеоуроками — от основ до анализа в Python.
• Собеседования: Нет.
• Практика: Задачи на анализ реальных датасетов (например, Airbnb).
• Поддержка: Обсуждения к каждому уроку.
• Техническая часть: Поддержка PostgreSQL, сертификат.

Минус: Мало задач на оконные функции.

Итог: Какую платформу выбрать?

• Для новичков: SQL Academy (бесплатно) или Stepik (структурный курс).
• Для подготовки к собеседованиям: SYNC STUDY или Karpov Courses (бесплатно).
• Для углубленного изучения: Karpov Courses (аналитика) или SQL-ex.ru (практика).
• Для мобильного обучения: SYNC STUDY или SQLZoo.

Julia получил признание благодаря универсальности, скорости, понятному синтаксису и множеству других достоинств, о которых мы расскажем в статье. Этот идеальный вариант для научных вычислений в любых отраслях — от анализа огромных массивов данных до расчетов прочности архитектурных объектов.

Узнаем, каковы особенности и преимущества языка программирования Julia, почему он популярен в научных вычислениях, чем отличается от других топовых языков и где применяется.

Основные особенности языка Julia

Язык программирования с романтическим женским именем был создан в 2012 году профессором Массачусетского технологического института Аланом Эдельманом в сотрудничестве с группой студентов. Инструмент изначально разрабатывался с прицелом на использование в научных вычислениях. По замыслу команды, язык должен был занять нишу, в которой находились MATLAB с его многочисленными клонами и R, а также совместить удобство и простоту Python с производительностью С++ и Fortran.

Растущая популярность Julia демонстрирует, что планы разработчиков были по большей части реализованы. И хотя этот язык еще продолжает развиваться и совершенствоваться, уже сейчас его возможности широко используются для сложных математических вычислений, анализа данных и машинного обучения. Последнее направление приобретает все большую актуальность, поскольку нейросети и технологии на основе ИИ внедряются во все нашей сферы жизни и нуждаются в корректном, эффективном и быстром обучении.

Julia действительно устраняет разрыв между высокоуровневыми интерпретируемыми и низкоуровневыми компилируемыми языками, демонстрируя высокую производительность без утраты простоты применения и продуктивности. В числе других достоинств языка — поддержка многопоточности и параллелизма.

Рассмотрим более подробно главные плюсы Julia.

Скорость и производительность

Скорость, которая напрямую определяет производительность, входит в число ключевых преимуществ языка. Показатель в первую очередь обусловлен наличием компилятора, работающего в формате Just-In-Time. Это позволяет создавать эффективный нативный код, который обеспечивает работу сложных алгоритмов на реальном оборудовании.

Как это реализуется на практике? Представьте, что вам нужно перемножить две огромные матрицы или промоделировать климат в Московской области на 50 лет вперед. На Python это может занять часы, на C — требует тонн низкоуровневого кода. Julia справляется с такими задачами почти так же быстро, как C, но с лаконичностью Python.

Julia не интерпретирует код построчно, как Python, а сразу компилирует его в эффективный машинный код, как это делает C. Это дает ускорение в 10–100 раз в сравнении с чисто интерпретируемыми языками.

Скорость особенно актуальна в машинном и глубоком обучении. Ускоренная обработка обширных массивов данных и такие же быстрые сложные вычисления существенно ускоряют разработку инструментов на основе нейросетей.

Вот несколько фактов, чтобы вы не сомневались в производительности Julia:

• NASA использует Julia для моделирования полетов — код работает в 15 раз быстрее, чем предыдущая версия на Python + Cython.
• В тестах линейной алгебры Julia обгоняет Python (NumPy) в 2–3 раза, а с нативными типами — почти догоняет C.
• Пакет DifferentialEquations.jl решает сложные уравнения в 100 раз быстрее SciPy (Python).

• Обучение нейросетей (Flux.jl) ускоряется в 3–5 раз против Python + TensorFlow/PyTorch.
• Анализ геномов в биоинформатике занимает минуты вместо часов.

При этом скорость Julia не наносит ущерба удобству применения.

Гибкость

Качество языка, которое часто называют «дружелюбием», позволяет юзерам без особых проблем осваивать и использовать Julia для решения самого широкого круга задач. Тем, кто знаком с Python или MATLAB, перейти на Джулию еще проще.

При этом высокоуровневый синтаксис позволяет выражать сложные алгоритмы минимальными средствами. Лаконичность языка делает его предельно доступным для изучения.

В Julia можно присваивать переменные, не объявляя их тип, при этом язык поддерживает все широко используемые алгоритмические структуры и способы хранения данных (словари, матрицы). Для работы со сложными типа данных есть бесплатные библиотеки.

Мощная экосистема пакетов

Для Julia создано огромное количество библиотек и фреймворков, существенно расширяющих ее функциональность.

Обратите внимание на эти инструменты:

• Flux, MLJ и Knet — написанные на Julia пакеты для глубокого обучения. Позволяют создавать многослойные нейросети и модели непосредственно на этом языке.
• DataFrames.jl — набор фреймворков для работы с данными. Выполняет те же задачи, что и Pandas для Python. Включает полезные и высокоэффективные инструменты для управления данными и их анализа.
• JuliaImages — пакет библиотек для работы с изображениями. Включает инструменты для загрузки, обработки и трансформации картинок.
• Jump.jl — специализированный язык моделирования, интегрированный в Julia. Предназначен для математической оптимизации с использованием линейного, нелинейного и комбинированного программирования.

Это лишь несколько примеров специальных пакетов. На практике можно найти десятки других инструментов в зависимости от поставленных задач.

Поддержка многопоточности и параллельных вычислений

Многопоточность обеспечивает языку Julia мощность без сложностей. Если требуется выполнить масштабные вычисления, можно задействовать все ядра процессора одновременно. Julia делает это настолько просто, что даже новичок сможет ускорить свой код в разы.

В отличие от Python, где многопоточность требует сложных библиотек, в Julia она встроена в сам язык. Чтобы запустить этот процесс, достаточно одной строки:

Что дает языку многопоточность «из коробки»:

• Ускорение в N раз (где N — число ядер). Например, на 8-ядерном процессоре тяжелый цикл выполнится почти в 8 раз быстрее.
• Никаких заморочек с разделением памяти — Julia сама позаботится о корректности.

Кроме того, Julia умеет распределять задачи даже между несколькими серверами. Это полезно в машинном обучении для параллельной обработки датасетов, в физическом моделировании, в финансовой сфере — обеспечивает моментальный анализ рисков для тысяч инвестиционных портфелей.

Благодаря параллелизму Джулия существенно опережает в скорости R/MATLAB. Даже в специализированных математических пакетах параллельные вычисления часто требуют сложной настройки. В Julia это 2–3 строки кода.

Развитое сообщество

Когда вы только начинаете работать с новым языком, важно знать, что у вас есть поддержка — и тут Julia выигрывает у многих конкурентов. За последние 10 лет вокруг языка сформировалось активное сообщество ученых, инженеров и разработчиков, которые не только пишут код, но и помогают новичкам.

Вот почему это важно:

• Быстрая помощь. На официальном форуме и в чатах вам ответят даже на базовые вопросы — без снисходительности, характерной для некоторых других языков.
• Готовые решения. В реестре пакетов уже есть 7 000+ библиотек для всего — от машинного обучения до астрофизики.
• Открытость. Создатели Julia сами участвуют в обсуждениях, а многие пакеты разрабатываются университетами (MIT, Stanford) и компаниями (NASA, IBM).

Пример: если вы застряли с дифференциальными уравнениями, просто спросите в чате — и с вероятностью 90% вам ответит либо автор пакета DifferentialEquations.jl, либо кто-то, кто уже решил такую же проблему.

Сообщество Julia — это редкий случай, когда «экспертность» не означает «закрытость». Здесь ценят и новичков, потому что каждый когда-то начинал с “Hello World”.

Почему Julia популярен в научных вычислениях

Представьте язык, который понимает ваши математические формулы буквально с полуслова. Julia родился именно таким — как универсальный инструмент для ученых, уставших выбирать между «понятно» и «быстро».

Вот что делает его особенным:

• пишете, почти как в тетради: 2x + 3y вместо 2*x + 3*y;
• получаете скорость как у Фортрана, без головной боли с компиляцией;
• матричные операции летают в разы быстрее, чем в Python;
• сложные дифференциальные уравнения решаются за пару секунд.

Секрет успеха — в продуманной начинке:

• встроенные суперспособности для математики;
• может растягивать вычисления на все ядра процессора;
• легко подключает библиотеки Python, R и даже C.

При этом Julia универсален: подходит биологам для анализа ДНК, физикам, моделирующим квантовые системы, архитекторам, вычисляющим прочностные параметры конструкций. Библиотека Flux.jl строит нейросети быстрее PyTorch, а DataFrames.jl обрабатывает гигабайты данных без тормозов.

Это не просто язык — это турбодвигатель для научных открытий. Хотите говорить с компьютером на языке математики? Julia станет вашим переводчиком.

Сравнение Julia с другими языками

Чтобы в полной мере оценить особенности языка Julia, сравним его с ближайшими конкурентами.

Julia vs Python

Python по праву считается универсальным языком программирования — он прост в освоении, обладает огромным количеством библиотек и поддерживается многомиллионным сообществом разработчиков. Однако когда речь заходит о сложных численных расчетах и высокопроизводительных вычислениях, Julia предлагает ряд неоспоримых преимуществ.

Главное достоинство Julia — его фокусировка на научных задачах. Этот язык создавался специально для работы с большими объемами данных и сложными математическими операциями. Хотя комьюнити Julia пока меньше python-сообщества, оно состоит преимущественно из специалистов в области Data science, физики и математического моделирования.

При этом Julia не исключает использование Python. Напротив, благодаря встроенным инструментам взаимодействия — таким как PyCall, разработчики могут комбинировать сильные стороны обоих языков. Использовать Julia для ресурсоемких вычислений, а Python — для других компонентов системы. Такой симбиоз позволяет достичь максимальной эффективности в научных проектах.

При этом Julia превосходит Python в скорости, имеет более удобный для математиков синтаксис. Параллелизм в Джулия встроенный — для Питона придется использовать сторонние библиотеки.

Julia vs R

R уже много лет остается верным помощником статистиков — его создавали специально для работы с данными, и в этом он действительно хорош. Но сегодня на сцену выходит Julia — современный язык, который сочетает удобство R с невероятной скоростью работы.

Те же операции с таблицами данных Julia выполняет в несколько раз быстрее. Если R справляется с задачей за минуту, Julia сделает это за 15-30 секунд. А когда дело доходит до сложных расчетов — разница становится еще заметнее.

Что действительно выделяет Julia:

• Это не просто язык для статистики, а полноценная платформа для научных вычислений.
• Можно работать с искусственным интеллектом, физическими моделями и даже квантовыми вычислениями.
• При этом сохраняется доступ ко всем привычным R-библиотекам.

Для тех, кто только начинает погружаться в анализ данных, Julia — отличный выбор. Вам не придется сначала осваивать R для простых задач, а потом переучиваться на другие языки для сложных вычислений. Все есть в одном месте — от базовой статистики до работы с большими данными.

Julia vs MATLAB

MATLAB долгие годы был как дорогой швейцарский нож для ученых и инженеров — удобный, но привязанный к лицензии. А теперь представьте, что появился инструмент с теми же возможностями, но бесплатный и который можно модифицировать под свои нужды. Это Julia.

Скорость работы — первое, что замечают при переходе. Типичные расчеты в Julia идут на пятую-треть быстрее. А когда дело доходит до сложных проектов, разница становится еще заметнее.

Но главная магия — в экосистеме:

• 7000+ бесплатных пакетов вместо платных тулбоксов;
• возможность заглянуть «под капот» любого алгоритма;
• сообщество, которое постоянно добавляет что-то новое.

Синтаксис намеренно сделали похожим на MATLAB — переход ощущается как смена автомобиля той же марки на новую модель. Все знакомо, но едет быстрее и без ограничений по пробегу.

Для студентов это просто подарок — мощный инструмент без дорогой подписки. А для научных групп — возможность делиться кодом без оглядки на лицензии. Julia не просто догоняет MATLAB, она задает новые стандарты в научных вычислениях.

Julia vs C++

Если снова воспользоваться сравнением из автомобильной тематики, то C++ — это ручная коробка передач в мире программирования. Можно выжать максимум скорости, но каждая строчка кода требует ювелирной работы с памятью и указателями. Julia предлагает другой подход — это автоматическая трансмиссия, которая разгоняется почти так же быстро, но без головной боли.

Секрет Julia — умный переводчик (JIT-компилятор), который:

• в реальном времени превращает ваш код в машинные инструкции;
• сам решает, как оптимально использовать память;
• не заставляет вас ковыряться в низкоуровневых деталях.

Разница особенно заметна в математических задачах. В Джулии не нужно приписывать все детали реализации в отличие от C++.

Примеры кода на Julia

Эти примеры демонстрируют все преимущества Julia в сфере математических вычислений.

Вычисление факториала

Это действительно просто:

Для больших чисел (n > 20) стоит использовать factorial(big(n)), что автоматически переключает вычисления на длинную арифметику.

Матричные операции

Julia создан для работы с матрицами и линейной алгеброй. Вот несколько примеров, демонстрирующих его выразительность и производительность.

Базовые операции с матрицами:

Решение системы линейных уравнений:

Julia предоставляет удобные инструменты для параллельных вычислений. Вот как можно легко распараллелить задачи:

Где применяется Julia

Сферы использования Julia в науке, бизнесе, ИТ и других отраслях практически не ограничены. Рассмотрим наиболее актуальные направления.

Научные исследования

Julia активно используется в фундаментальных и прикладных науках благодаря своей скорости и удобству для математических расчетов:

• В физике с его помощью моделируют квантовые системы (например, в пакете QuantumOptics.jl) и решают дифференциальные уравнения (DifferentialEquations.jl).
• В биоинформатике Julia применяют для анализа ДНК и белковых структур.
• В астрономии — для обработки данных телескопов и симуляции галактик. Например, NASA использует Julia для расчета траекторий космических аппаратов.

Финансовые вычисления

В финансах Julia ценят за высокую производительность при работе с большими массивами данных. Банки и брокеры применяют его для:

• Алгоритмического трейдинга — быстрого тестирования стратегий.
• Риск-анализа — моделирования кризисных сценариев.
• Оптимизации портфелей — решения задач линейной алгебры с миллионами переменных.

Пакеты вроде JuliaQuant и Temporal.jl делают его отличной альтернативой Python (Pandas) и R.

Искусственный интеллект и машинное обучение

Хотя Python все еще доминирует в ML, Julia набирает популярность в этой сфере благодаря:

• скорости — обучение моделей в Flux.jl (аналог PyTorch) иногда в 2–3 раза быстрее;
• гибкости — можно легко комбинировать нейросети с численными методами.

Например, Julia используют для обработки изображений в реальном времени. Пакет MLJ объединяет сотни алгоритмов в едином интерфейсе.

Анализ данных и обработка больших массивов информации

Julia идеален для работы с Big Data:

• DataFrames.jl предоставляет инструменты, знакомые пользователям Pandas/R, но работает быстрее.
• Поддержка многопоточности и распределенных вычислений (через интерфейс DistributedArrays.jl) позволяет обрабатывать терабайты данных.

Компании используют Julia для анализа страховых рисков, а ученые — для обработки огромного количества данных, полученных в процессе исследований.

Итоги

Julia — это не просто язык для академиков. Он уже используется в реальной сфере везде, где важны скорость, точность и масштабируемость. Уже сейчас мы наблюдаем, как MATLAB-разработчики массово переходят на Julia, устав от закрытой экосистемы, а научные группы выбирают Julia для сложных вычислений там, где Python слишком медленный.

Тренд только набирает обороты. Добавляются новые функции типа встроенной поддержка GPU, а количество вакансий для разработчиков на Julia, особенно в сфере машинного обучения, постоянно растет.

Ты точно программист, если читаешь это! Больше мемов, инсайтов и боли кодеров тут.

22 апреля тебя ждут крутые спикеры, секретный гость и два мощных трека.

Hard

Наш хардовый трек — для тех, кто в проде с закрытыми глазами. API First, компонентные и контрактные тесты, мониторинг и SRE. Обсудим реальные кейсы нашего банка и как мы создаём системы, которые работают стабильно и эффективно.

Как внедрить API First в сложную финтех-инфраструктуру с учетом legacy-систем? Разберем, почему стандарт AsyncAPI не всегда подходит для крупных систем, как мы адаптировали его под наши реалии и разработали собственные инструменты.

Покажем сравнительный анализ решений, демонстрацию работы нашего генератора и подход к безболезненному переходу на API First. Подробности в докладе старшего технического руководителя Максима Морозова.

Head of profession QA Кристина Клигер поделится, как через развитие команды тестирования можно быстро доставлять фичи до клиентов и радовать бизнес.

Глава центра развития ИТ-мониторинга Валентин Лебедев раскроет секреты превращения мониторинга в сервис. Живет ли OpenSource в крупных предприятиях?

Soft

В ламповой уютной атмосфере на пуфике с бутером в руке обсудим, что такое настоящий софт. Как растить инженеров, внедрять изменения и работать с сопротивлением команд и представителей бизнеса.

СТО Виктор Цветков и Head of profession SA Юлия Григорьева расскажут, какие способы внедрения изменений существуют по степени мягкости. Почему важно учитывать корпоративную культуру при работе с изменениями. Далее поговорим про неотъемлемую часть — обучение команды и работе с их сопротивлением новым практикам. Поделимся нашими лайфхаками и секретами.

Head of Profession Вадим Ваганов объяснит, зачем коммитить в main несколько раз на дню. Спойлер: чем чаще релизишься, тем меньше ошибок.

Техлид Роман Олеск поделится лайфхаками для успешного роста ваших инженеров. Расскажем о матрице инженерных ролей и компетенций, а также о персональных треках развития сотрудников.

Экспозона

50 экспертов Газпромбанк.Тех ждут тебя, чтобы погрузить в специфику нашей работы.

16 стендов объединят вместе ИТ-направления в нашем банке:

Data Science, RPA, Искусственный интеллект, Инновации, Database, Backend, QA, DevOps, Frontend, Мобильная разработка iOS и Android, Product Design, Кибербезопасность, Business Analysis, System Analysis, IT Recruitment и Agile.

Не упусти возможность лично пообщаться с экспертами. Узнай из первых уст, как банк запускает инновационные стартапы, почему с помощью Data Science можно решать творческие задачи и что нужно для запуска собственного робота. Мы расскажем, какие современные технологии и подходы используют команды.

Нетворкинг

После официальной части мероприятия приглашаем остаться и продолжить общение в неформальной обстановке. С нас космические угощения и напитки!

Как закоммититься

Вход по мультипаспорту:)

Торопись, количество мест ограничено!

До встречи на GPB CONF!

А тут можно узнать больше о наших проектах.

Совместно с экспертами Kursfinder я проанализировала более 80 предложений, чтобы отобрать 56 лучших курсов по Big Data. В начале статьи представлены 10 самых лучших, нам мой взгляд, учебных программ. Далее идет список из 19 курсов по Data Science, за ним следуют 11 курсов Power BI и 7 курсов по машинному обучению. В конце статьи вы найдете подборку бесплатных вариантов по изучению аналитики и дополнительную информацию о профессии специалиста по работе с большими данными. Полный список курсов по Big Data вы найдете в каталоге Kursfinder.

ТОП-10 лучших курсов по Big Data в 2026 году

1. Python, BI и BigData от ProductStar — программа для изучения инструментов аналитики с нуля при поддержке ИИ-помощника.
2. Менеджмент AI- и BigData-продуктов от ProductStar — быстрый старт в профессии.
3. Большие данные (Big Data) и интернет вещей (IoT) от МИПО — обучение в рамках профессиональной переподготовки специалистов.
4. Большие данные (Big Data) и интернет вещей (IoT) от Профессионального стандарта — востребованная специальность в сжатые сроки.
5. Аналитик данных от Eduson Academy — обучение у топовых экспертов.
6. Программирование для анализа данных от Skypro — углубленный курс по бизнес-аналитике.
7. Профессия Data Analyst от GeekBrains — бесплатные консультации для успешного развития карьеры.
8. Аналитик данных от Яндекс Практикум — курс с возможностью стажировки в компаниях-партнерах.
9. Аналитик данных от Skypro — комплексная программа с содействием в трудоустройстве.
10. Машинное обучение от Skillfactory — магистратура с престижным дипломом МФТИ.

Курсы адресованы тем, кто стремится освоить современные технологии обработки данных, машинное обучение, методы аналитики и визуализации. Big Data обучение подойдет как новичкам, желающим начать карьеру в Data Science, так и действующим аналитикам, разработчикам и специалистам смежных профессий для улучшения навыков и расширения компетенций.

Онлайн-курсы по Big Data

1. Python, BI и BigData | ProductStar

Онлайн-курс технологии Big Data не требует специальной подготовки и адресован широкой аудитории слушателей. Вы освоите высокоуровневый язык программирования Python, научитесь использовать язык запросов SQL и нейросети для работы с данными, сможете разрабатывать рекомендательные системы и визуализировать данные с помощью популярных инструментов Power BI и Tableau. В конце обучения выполняется финальный проект, который пополнит ваше профессиональное портфолио.

• Стоимость: 109 451 рублей
• Длительность: 6 месяцев
• Формат обучения: видеолекции, текстовые материалы, практические задания, работа над итоговым проектом
• Сертификат: электронный диплом о прохождении обучения

Кому подойдет: новичкам для старта в аналитике, специалистам для систематизации знаний или перехода на новый карьерный уровень.

Преимущества:

• доступна оплата в рассрочку;
• постоянно обновляемые учебные материалы;
• обширная библиотека знаний по профессии;
• отработка практических навыков составляет 70% учебного времени;
• бонусные курсы по программированию, английскому языку, Google Sheets и Excel;
• ИИ-помощник для эффективной учебы;
• бесплатные консультации по развитию карьеры.

Недостатки:

• без гарантии трудоустройства.

Программа обучения:

• Введение в Python
• Системы контроля версий
• Разработка API
• Анализ и визуализация с Yandex DataLens
• Работа с Power BI и Tableau
• SQL для анализа данных
• Python и создание ML-моделей
• Нейросети, NLP, рекомендательные системы

Ознакомиться с полной программой >>>

2. Менеджмент AI- и BigData-продуктов | ProductStar

Онлайн-курс в интенсивном формате поможет за короткий срок освоить методы внедрения ML-задач и создания AI-стратегий, а также познакомит со спецификой взаимодействия с командами аналитиков, маркетологов и разработчиков. Участники научатся работать с большими данными, рассмотрят способы создания датасетов и их применением в машинном обучении. Отработка практических навыков выполняется на реальных кейсах IT-компаний.

• Стоимость: 45 540 рублей
• Длительность: 2 месяца
• Формат обучения: видеолекции, текстовые материалы, практические задания, работа над итоговым проектом
• Сертификат: электронный диплом о прохождении обучения

Кому подойдет: для желающих точечно прокачать навыки работы с данными.

Преимущества:

• возможность быстрого старта в профессии;
• обучение в индивидуальном темпе;
• помощь ментора на весь период учебы;
• наполнение портфолио выполненными проектами;
• карьерные консультации.

Недостатки:

• обратная связь от ментора может быть с задержкой.

Программа обучения:

• Возможности ML для оптимизации бизнеса
• Машинное обучение и ИИ-продукты
• Внедрение задач машинного обучения
• Создание и запуск датасетов, работа с моделями
• Введение в SQL
• Нейронные сети и рекомендательные системы
• Методы анализа Big Data
• Хранение, обработка и масштабирование данных

Ознакомиться с полной программой >>>

3. Большие данные (Big Data) и интернет вещей (IoT) | МИПО

Содержательный курс в рамках профессиональной переподготовки подойдет специалистам любого уровня, включая новичков. К обучению приглашаются слушатели со средним профессиональным или высшим образованием. Под руководством российских и зарубежных экспертов с многолетним опытом студенты научатся обрабатывать и анализировать большие объемы информации, работать с базами данных и интернетом вещей, познакомятся с digital-экономикой и методами цифровой трансформации. Выпускники могут претендовать на позиции аналитика Big Data или IoT-аналитика.

• Стоимость: 58 249 рублей
• Длительность: 4 месяца
• Формат обучения: лекции, онлайн-вебинары, текстовые материалы, упражнения, тесты
• Сертификат: официальный диплом о переподготовке

Кому подойдет: начинающим специалистам любого профиля со средним профессиональным или высшим образованием, инженерам и тем, кто планирует сменить сферу деятельности.

Преимущества:

• учебная программа соответствует актуальным требованиям рынка;
• доступна оплата в рассрочку;
• можно обучаться в ускоренном темпе;
• кураторская поддержка с обратной связью;
• отработка практических навыков на реальных кейсах.

Недостатки:

• нужно дождаться старта очередного потока обучения.

Программа обучения:

• Работа с базами данных
• Обработка и интерпретация данных
• Цифровая экономика
• Технологическое обновление бизнеса
• Big Data

Ознакомиться с полной программой >>>

4. Большие данные (Big Data) и интернет вещей (IoT) | Профессиональный стандарт

Big Data обучение с нуля подойдет для освоения востребованной профессии в сжатые сроки. Занятия в дистанционном формате охватывают современные технологии и методы работы с большими данными. Вы изучите особенности анализа и хранения информации, познакомитесь с инструментами визуализации данных, системного администрирования и возможностями их применения в бизнесе.

• Стоимость: 18 000 рублей
• Длительность: 3 месяца
• Формат обучения: предзаписанные видеоуроки, учебники, дополнительные материалы, практические задания, тесты
• Сертификат: диплом установленного образца о профессиональной переподготовке

Кому подойдет: желающим освоить новую инженерию в сфере Big Data.

Преимущества:

• доступная стоимость при высоком качестве обучения;
• есть рассрочка оплаты;
• соответствует требованиям профессиональных стандартов;
• обучение без отрыва от работы;
• помощь персонального куратора во время учебы.

Недостатки:

• только для участников, имеющих среднее профессиональное или высшее образование.

Программа обучения:

• Введение в профессию
• Цифровая экономика и цифровая трансформация
• Методы и системы обработки Big Data
• Оборудование для хранения больших данных
• Инструменты визуализации и презентация результатов
• Аналитика и управление данными

Ознакомиться с полной программой >>>

5. Аналитик данных | Eduson Academy

Качественный курс, разработанный топовыми аналитиками. Предназначен для освоения профессии с нуля. Для прохождения обучения достаточно школьных знаний математики. Изучаются основные инструменты анализа, обработки и визуализации Big Data, прогнозирование с помощью Python, создание базы данных, работа с SQL-запросами и применение различных видов аналитики. Также вы освоите методологию Agile и принципы командной работы, научитесь создавать информативные презентации, закрепите практические навыки на интерактивном тренажере.

• Стоимость: 98 200 рублей
• Длительность: 6 месяцев
• Формат обучения: лекции, тренажеры, решение кейсов, домашние задания
• Сертификат: удостоверение государственного образца о повышении квалификации, диплом о прохождении курса

Кому подойдет: новичкам без опыта в IT.

Преимущества:

• обучение в комфортном темпе;
• более 70% учебы — практика на реальных задачах;
• 8 проектов для портфолио;
• материалы курса и обновления доступны всегда;
• годовая кураторская поддержка;
• подготовка к собеседованиям;
• гарантированное трудоустройство или возврат денег.

Недостатки:

• набор группы под конкретную дату.

Программа обучения:

• Задачи и сферы работы аналитика
• Возможности Excel для обработки данных
• Автоматизация работы
• Анализ данных для бизнеса
• Юнит-экономика и создание системы метрик
• Описательная, диагностическая и маркетинговая аналитика
• Проведение А/В-тестирования
• SQL и Python для аналитика

Ознакомиться с полной программой >>>

6. Программирование для анализа данных | Skypro

Курс ориентирован на новичков, желающих освоить популярные инструменты для работы с данными, включая Python и SQL. В программу включено изучение программирования, математической статистики, логики и бизнес-процессов. С помощью экспертов-аналитиков студенты научатся обрабатывать и анализировать большие массивы данных, работать с бизнес-метриками, отслеживать динамику рынка и тренды, проводить статистические тесты, формулировать и проверять гипотезы.

• Стоимость: от 191 988 рублей
• Длительность: определяется индивидуально
• Формат обучения: уроки в видеоформате, онлайн-вебинары, упражнения
• Сертификат: диплом о профпереподготовке

Кому подойдет: для обучающихся с нуля, независимо от предыдущего опыта работы.

Преимущества:

• стандартный или индивидуальный тариф;
• возможно обучение в мобильном браузере;
• общение с экспертами в формате Q&A;
• домашние задания с проверкой;
• доступ к учебным материалам без ограничений по времени;
• бесплатный годовой курс разговорного английского языка;
• обучение работе с нейросетями — в подарок;
• бесплатные консультации по старту и развитию карьеры;
• помощь с трудоустройством.

Недостатки:

• набор группы под конкретную дату;
• гарантия трудоустройства только при обучении на индивидуальном тарифе.

Программа обучения:

• Инструменты аналитики
• Основы математической статистики
• Обработка данных
• Автоматизация работы с Big Data
• Методы прогнозирования экономических показателей
• Формулирование гипотез на основе данных

Ознакомиться с полной программой >>>

7. Профессия Data Analyst | GeekBrains

Углубленный курс, предназначенный для стартующих в аналитике данных с нуля. Под руководством опытных преподавателей вы научитесь применять продвинутые инструменты для сбора и обработки информации из различных источников, работать с Big Data, проверять гипотезы, проводить сплит-тестирование, визуализировать результаты анализа данных. После каждого теоретического занятия выполняются практические упражнения, а выполненный во время обучения проект пополнит ваше профессиональное портфолио.

• Стоимость: 133 416 рублей
• Длительность: 12 месяцев
• Формат обучения: онлайн-занятия, уроки в записи, практические упражнения, тесты, проектная работа
• Сертификат: официальный сертификат о прохождении обучения

Кому подойдет: новичкам без специальных знаний.

Преимущества:

• беспроцентная рассрочка;
• живое общение с преподавателями;
• обратная связь от кураторов по результатам домашних заданий;
• проекты для портфолио;
• более 500 часов практики;
• дополнительные курсы по основам математики и статистики;
• помощь карьерных специалистов в подготовке к трудоустройству.

Недостатки:

• обучение рассчитано на длительный период.

Программа обучения:

• Знакомство с Data Science
• Возможности Python для работы с данными
• Язык запросов SQL
• Методы прогнозирования
• A/B-тестирование
• Маркетинговая и продуктовая аналитика
• Алгоритмы и структуры данных
• BI-инструменты

Ознакомиться с полной программой >>>

8. Аналитик данных | Яндекс Практикум

Онлайн-курс с регулярно обновляемой программой и специалистами Яндекса в качестве наставников. Участники подробно узнают о профессии, освоят ключевые инструменты аналитики, включая Python, SQL и BI, изучат методы тестирования и способы визуализации данных, пройдут основы линейной алгебры, познакомятся с алгоритмами и машинным обучением. Предусмотрены стажировки у партнеров, выполнение проектов для портфолио, прохождение технических собеседований.

• Стоимость: от 102 820 рублей
• Длительность: от 7 месяцев
• Формат обучения: интерактивный учебник, воркшопы, практические задания, работа над проектами
• Сертификат: диплом о профессиональной переподготовке

Кому подойдет: начинающим с нуля и Junior-специалистам.

Преимущества:

• базовый или расширенный курс;
• обучение можно совмещать с работой;
• первые занятия доступны без оплаты;
• актуальная учебная программа;
• более 70% программы отводится практике;
• онлайн-консультации с экспертами;
• возможно пройти стажировку в компаниях-партнерах;
• бесплатный курс по нейросетям для аналитиков;
• содействие в трудоустройстве.

Недостатки:

• нужно дождаться старта очередного потока обучения.

Программа обучения:

• Функции и задачи аналитика данных
• SQL и BI для работы с данными
• Возможности Python для обработки и анализа данных
• Продвинутая аналитика для бизнес-задач
• Специализация по продуктовой или BI-аналитике

Ознакомиться с полной программой >>>

9. Аналитик данных | Skypro

Онлайн-курс для желающих освоить профессию с нуля. Студенты учатся работать с данными, осваивают SQL, Python, Excel и Power BI. Программа предполагает выполнение практических заданий, мастер-классы с реальными кейсами, поддержку наставников, помощь в подготовке резюме и портфолио специалиста. Выпускники получают диплом о профессиональной переподготовке и содействие в трудоустройстве.

• Стоимость: 169 596 рублей
• Длительность: определяется индивидуально
• Формат обучения: уроки в видеоформате, онлайн-вебинары, упражнения
• Сертификат: диплом о профпереподготовке

Кому подойдет: новичкам без IT-образования и независимо от предыдущего опыта работы.

Преимущества:

• выбор из 2 тарифных планов;
• живое общение с экспертами;
• можно учиться с мобильного устройства;
• проверка домашних заданий с ревью от преподавателей;
• бессрочный доступ к материалам программы;
• курсы по визуализации данных и английскому языку в подарок;
• консультации со специалистами по развитию карьеры;
• гарантия устройства на работу.

Недостатки:

• набор группы под определенную дату;
• трудоустройство гарантируется при обучении на более дорогом тарифе.

Программа обучения:

• Введение в профессию
• Инструменты и технологии для аналитики данных
• Работа с данными и автоматизация процессов
• Обработка больших массивов данных
• Методы прогнозирования
• Проверка гипотез
• Виды тестирования

Ознакомиться с полной программой >>>

10. Машинное обучение | Skillfactory

Онлайн-программа в рамках магистратуры МИФИ по направлению «‎Прикладная математика и информатика»‎ поможет с азов освоить работу с данными и ML-моделями. Вы научитесь разрабатывать системы прогнозирования и принятия решений, исследовать гипотезы, автоматизировать процессы с помощью технологий машинного обучения, собирать, обрабатывать и анализировать большие данные, проводить е A/B-тестов, применять инструменты маркетинговой аналитики и многое другое. Фундаментальный курс помимо содержательной теоретической базы включает интенсивное практическое обучение, которое позволит наработать опыт и создать профессиональное портфолио.

• Стоимость: 198 000 рублей за семестр
• Длительность: 2 года
• Формат обучения: предзаписанные материалы, онлайн-лекции, семинары, тесты, проекты, хакатоны, тренажеры
• Сертификат: диплом магистра

Кому подойдет: специалистам без опыта в IT, выпускникам и действующим специалистам технических направлений.

Преимущества:

• удобное расписание;
• обучение с нуля до продвинутого уровня;
• актуальные учебные материалы;
• преподаватели — эксперты в области Data Science и ML;
• реальные кейсы от партнеров в качестве проектов для портфолио;
• диплом престижного вуза;

Недостатки:

• для поступления требуется диплом бакалавра или специалиста по любому направлению;
• старт программы раз в год.

Программа обучения:

• Программирование на Python
• Математика для анализа данных
• Сплит-тестирование
• Машинное обучение
• Внедрение ML-моделей
• SQL для работы с базами данных
• Big Data и рекомендательные системы

Ознакомиться с полной программой >>>

Еще 19 курсов по Data Science

Предлагаю ознакомиться с подборкой курсов, охватывающих изучение современных технологий и аналитических методов для работы с данными.

1. BIG DATA для менеджеров от Product Live — онлайн-курс научит применять ИИ, большие данные и машинное обучение для оптимизации бизнес-процессов и повышения прибыли. Программа длится 6 месяцев и ориентирована на владельцев компаний, руководителей отделов и направлений. Участники научатся работать с фреймворками и датасетами, организовывать работу с DS-командой и планировать BD-проекты, решат 18 бизнес-кейсов, разберут внедрение искусственного интеллекта на реальном примере. Проводятся индивидуальные консультации с ментором.
2. Введение в Data Science от Skillbox — авторский курс от экспертов Сбера рассчитан на полгода. Подходит новичкам и начинающим аналитикам. Вы с нуля изучите инструменты дата-сайентиста, подтянете математику, статистику и теорию вероятностей, научитесь писать код, работать с данными, разрабатывать ML-модели, выполнять когортный и разведочный анализ, формулировать гипотезы и прогнозировать результаты. Практическая часть включает 50 заданий и выполнение итогового проекта, который войдет в ваше портфолио.
3. Библиотеки Python для Data Science: Numpy, Matplotlib, Scikit-learn от GeekBrains — практико-ориентированный курс содержит более 400 часов упражнений для отработки навыков. Эксперты объяснят, как извлекать необходимую информацию из API, баз данных и файлов, как эффективно работать с большими массивами данных, проводить анализ, формулировать и проверять гипотезы. Дополнительно изучаются основы математики и статистики. Предоставляется бесплатный доступ к облачной платформе Yandex для практики во время учебы. Проводятся карьерные консультации.
4. Data Science: быстрый старт от ProductStar — интенсивная программа поможет всего за пару месяцев освоить Python, писать чистый код, работать с ML-инструментами, создавать рекомендательные системы. Обучение можно проходить в индивидуальном темпе и совмещать с работой. После каждого урока проводится разбор кейсов и выполнение практических заданий. После завершения учебы выдается сертификат, а в поиске работы помогают специалисты Карьерного центра.
5. Data Science в медицине от GeekBrains — специализированный курс фокусируется на применении аналитики в медицине, использовании машинного обучения и статистики для работы с Big Data. Подходит для обучения с нуля. Занятия рассчитаны на 9 месяцев и включают знакомство с языками программирования и базами данных, изучение финансовой математики, статистических методов, сплит-тестирования и юнит-экономики. Предусмотрена бесплатная консультация перед началом обучения, отработка практических навыков на интерактивных тренажерах, проверка работ с ревью от преподавателей, выполнение командных проектов.
6. Математика + Machine Learning для Data Science от Skillfactory — объединенный онлайн-курс длится 5,5 месяцев, за которые участники разберутся в применении математических и статистических закономерностей в ML и нейросетях. Программа ориентирована на новичков. Студенты разбирают практические кейсы и участвуют в хакатонах, решают задачи по машинному обучению, предобработке данных, линейной и логистической регрессии, изучают принципы работы с алгоритмами и методы построения рекомендательных систем. Выдается сертификат о завершении обучения, предоставляется бесплатная консультация по развитию карьеры.
7. Data Science в медицине от Skillfactory — совместная программа с Сеченовским университетом адресована специалистам в сфере исследований, медицины, фармакологии, биологии. Обучение можно совмещать с работой. Участники освоят Python и его библиотеки, научатся обрабатывать и визуализировать данные, применять DS-инструменты и ML-алгоритмы для решения задач в своих сферах деятельности, получат доступ к цифровой платформе больших медицинских данных и опыт работы над реальным проектом. Выпускникам выдается диплом о переподготовке.
8. Профессия Специалист по Data Science плюс от Яндекс Практикума — углубленное обучение займет 15 месяцев, в течение которых вы научитесь анализировать Big Data, строить ML-модели для принятия решений и прогнозирования, создавать рекомендательные системы, а также выполните более 20 проектов. Курс подойдет как новичкам без технического образования или опыта в IT, так и специалистам по работе с данными. Первые занятия доступны для бесплатного изучения.
9. Data Science: введение в машинное обучение от Слёрма — программа для начинающих DS-специалистов, владеющих Python, поможет разобраться в алгоритмах и задачах ML. Эксперты курса расскажут о ключевых подходах к созданию нейросетей и форматах работы с данными, объяснят, как использовать библиотеки для анализа данных и применять машинное обучение для решения задач бизнеса. На отработку практических навыков отводится более 130 часов. Обучение без углубления в математику, выполнение итогового проекта, отработка вопросов с собеседования.
10. Data Science для Маркетинг Директора от Digital Business School — курс для собственников бизнеса, маркетологов, product-менеджеров и других специалистов, которые хотели бы использовать аналитику данных для повышения эффективности маркетинга и бизнеса в целом. Состоит из 3 уроков и 3 практикумов. Вы узнаете, как собирать и обрабатывать информацию, использовать метрики для решения маркетинговых задач и внедрить DS в своей компании. Есть бесплатное вводное занятие. Доступ к остальным учебным материалам открывается сразу после оплаты.
11. Онлайн-курсы Python для аналитиков от Международной школы профессий — двухнедельное обучение для тех, кто хочет освоить программирование с нуля и получить практический опыт работы с популярным языком. Курс охватывает такие темы, как основы синтаксиса и структуры данных, работу с файлами и библиотеками, расчет метрик и визуализацию данных. Вы также освоите Selenium WebDriver для автоматизации задач и системой контроля версий. В ходе обучения слушатели создадут три полноценных проекта, которые можно добавить в портфолио. Обучение проходит в онлайн-формате и длится два месяца, что дает возможность совмещать занятия с работой.
12. Специалист по Data Science от Яндекс Практикума — содержательный курс предназначен для тех, кто хочет освоить профессию аналитика данных с нуля. В течение 8 месяцев студенты изучают Python, библиотеки для анализа данных, SQL, методы машинного обучения, а также выполняют практические проекты для портфолио. Программа включает содействие в трудоустройстве, по окончании выдается диплом о профессиональной переподготовке.
13. Data-инженер от Слёрма — онлайн-занятия адресованы разработчикам, аналитикам данных, специалистам по управлению базами данных. За 4 месяца студенты изучат автоматизацию ETL-задач, инструменты для визуализации и отчетности, для обработки, интеграции и хранения данных. Проводятся регулярные встречи с практикующими экспертами. Для ознакомления с форматом обучения предоставляется трехдневный бесплатный доступ к курсу.
14. Data Scientist с нуля от Брунояма — углубленный курс для начинающих рассчитан на 8 месяцев. За это время освоите программирование на Python, работу с SQL и базами данных, изучите методы машинного обучения, обработки и визуализации данных, рассмотрите этапы проведения A/B-тестирования, познакомитесь с возможностями применения нейронных сетей. Удобный график обучения, акцент на практику, поддержка наставника, индивидуальная помощь с трудоустройством.
15. Аналитик PRO от Changellenge Education — комплексный курс посвящен изучению ключевых инструментов аналитики данных и адресован тем, кто только начинает карьеру в этом направлении, Junior-специалистам и представителям смежных профессий. Опытные преподаватели научат использовать Python, SQL и Excel, создавать продвинутые финансовые модели, тестировать бизнес-гипотезы, работать с маркетинговой и продуктовой аналитикой, Tableau и BI-системами. Вас ждет более 300 часов практики, встречи с экспертами, командная и самостоятельная работа над проектами.
16. Курс DP-100: Проектирование и реализация решений Data Science в Azure от Эврики — трехдневный семинар по использованию служб Azure для различных целей машинного обучения. Программа, состоящая из 10 модулей, ориентирована на дата-сайентистов со знанием Python. С помощью эксперта вы научитесь применять инструменты Azure Machine Learning Tools, тренировать модели в ML Designer, создавать хранилища данных, взаимодействовать с вычислительной средой, создавать и запускать конвейеры. По окончании выдается сертификат.
17. Программирование на Python. Уровень 4. Анализ и визуализация данных: Pandas, Numpy, Matplotlib от Специалист.ru — интенсивная программа для аналитиков, программистов, представителей научных специальностей. Вы познакомитесь с возможностями популярного высокоуровневого языка, применяемыми для анализа и визуализации данных, освоите работу с библиотеками, различные способы построения диаграмм и графиков. Занятия построены на реальных кейсах из сферы обработки данных. Предусмотрено тестирование, выдается удостоверение о повышении квалификации.
18. Data Science проекты от New Professions Lab — экспресс-курс для менеджеров и дата-сайентистов включает 4 видеоурока и 2 тестовых задания. Участники рассмотрят, из каких этапов состоит анализ данных, как определиться с метрикой для оценки ML-модели и оценить эффективность ее внедрения, каким образом проводится сплит-тестирование и как визуализировать результаты DS-проекта. Учебные материалы доступны бессрочно, после прохождения обучения выдается сертификат.
19. Большие данные с BigData Team от BigDataTeam — аналитика big data обучение подойдет разработчикам, аналитикам и другим специалистам по работе с данными. За 10 занятий общей длительностью 80 часов участники научатся взаимодействовать с распределенными файловыми системами, освоят такие инструменты Hadoop, MapReduce, Hive, Spark, Kafka и Cassandra, научатся эффективно обрабатывать и анализировать большие данные, готовить отчеты на основе больших массивов информации. Практические задания выполняются студентами на реальном кластере, что позволяет получить опыт работы в реальных условиях.

Еще 11 дополнительных курсов Power BI

Power BI представляет собой комплексное программное решение для анализа и визуализации данных. В этом разделе представлены специализированные курсы, которые помогут улучшить навыки аналитики, автоматизации отчетности и построения эффективных дашбордов.

• Профессия Data-аналитик от Skillbox.ru — углубленное обучение в течение 12 месяцев предназначено для желающих с нуля освоить новую профессию в сфере аналитики данных. Программа включает изучение математических основ анализа и статистики, программирование на Python, применение SQL для работы с базами данных, а также визуализацию с помощью Power BI. Слушатели научатся извлекать, очищать и анализировать данные, строить аналитические отчеты и дашборды, проводить сплит-тесты и формулировать гипотезы. Выпускники смогут претендовать на должности маркетингового, продуктового или финансового аналитика, специалиста по Data Science или BI-аналитика.
• Excel и Google-таблицы: от новичка до эксперта от Eduson Academy — двухнедельный онлайн-курс адресован пользователям, желающим освоить все функции Excel и Google-таблиц для эффективной работы с данными. Программа охватывает темы от работы с формулами и функциями до анализа данных и создания сложных отчетов. Участники научатся обрабатывать большие объемы информации, использовать сводные таблицы и графики, а также автоматизировать задачи с помощью макросов. Обучение проводится на интерактивных тренажерах.
• Power BI и Power Query от SF Education — интенсивная программа продолжительностью 1 месяц подходит широкой аудитории слушателей и нацелена на изучение инструментов для сбора, обработки и анализа данных. Участники научатся собирать информацию из различных источников и подготавливать ее для анализа, интегрировать BI c различными приложениями, использовать возможности BI-системы для аналитических задач и визуализации данных. По окончании выдается диплом международного образца.
• BI-аналитик от Eduson Academy — онлайн-курс предназначен для тех, кто хочет пройти big data обучение и стать специалистом в области бизнес-анализа, работать с большими объемами данных. Обучение длится 4 месяца. Участники освоят навыки работы с Power BI и Tableau, научатся создавать отчеты, дашборды и анализировать данные для принятия стратегических решений. Программа курса включает темы по основам статистики, прогнозированию, построению аналитических моделей и визуализации данных, а также предполагает выполнение практических заданий, что помогает закрепить теорию на реальных примерах.
• Профессия BI-аналитик от GeekBrains — обучение продолжительностью 8 месяцев поможет вам стать востребованным специалистом в области бизнес-анализа. Занятия включают изучение таких инструментов для работы с данными, как Python, SQL, Power BI, Power Query и другими. Вы освоите методы обработки информации, формирования аналитических отчетов и создания дашбордов. Предусмотрены практические задания, в том числе на реальных кейсах, индивидуальные консультации с наставниками и помощь в трудоустройстве.
• «BI-аналитик» с нуля от Skypro — программа в рамках профессиональной переподготовки. Участники изучат основы Python, научатся писать запросы на SQL, собирать из разных источников и преобразовывать, использовать функционал BI-систем для аналитики, визуализировать данные в виде графиков, диаграмм и презентовать результаты своей работы. Занятия проводятся на собственной образовательной платформе онлайн-школы, предоставляется кураторская поддержка и помощь в трудоустройстве.
• BI-аналитика от OTUS — онлайн-обучение для аналитиков данных, продуктовых и маркетинговых аналитиков, product- и project-менеджеров, стремящихся углубить свои знания в области бизнес-аналитики. Продолжительность курса составляет 4 месяца. Вы научитесь работать с большими данными и применять решения с открытым исходным кодом, визуализировать метрики с помощью Power BI, Tableau и отечественной системы Analytic Workspace, создавать интерактивные дашборды с использованием Python и его библиотек. Особенностью курса является акцент на практическом применении знаний и погружение в решение реальных кейсов.
• Аналитик Power BI c 0 от IQBI — практико-ориентированная программа для изучения аналитики с применением Power BI. Подойдет как новичкам, так и действующим аналитикам, желающим систематизировать свои знания. Рассматриваются инструменты Power Query, DAX и M, автоматизация процессов, работа с базами данных и визуализация сведений. Длительность варьируется от 5 недель при обучении на базовом уровне и до 5 месяцев при выборе тарифа PRO. Важной особенностью курса является получение сертификата от партнеров Microsoft.
• Анализ данных в Power BI от Специалист.ru — экспресс-курс знакомит с функционалом программных решений для бизнес-анализа. Освоите основные операции в BI и инструменты визуализации, научитесь обрабатывать информацию и создавать модели данных, писать запросы и сценарии на языке DAX, передавать данные в облачную платформу Power BI и вести там совместную работу над отчетами. Выдается удостоверение о повышении квалификации и диплом международного образца. Можно учиться очно.
• Power BI для бизнес-аналитики от Stepik — комплексное обучение для всех, кто хочет овладеть инструментами Power BI и научиться преобразовывать сырые данные в интерактивные и визуально привлекательные отчеты. Вы научитесь подключать различные источники информации, работать с Power Query для преобразования и очистки данных, создавать сложные модели с использованием DAX-функций, разрабатывать и публиковать отчеты для различных пользователей и устройств. Более 80 уроков, домашние задания, тесты, доступ к электронному учебнику и файлам проекта, персональная поддержка преподавателя.
• Power BI: от новичка до уверенного бизнес-пользователя от Udemy — авторский курс для начинающих пользователей, желающих быстро освоить функциональные возможности Power BI. Состоит из 128 лекций общей продолжительностью 15,5 часов. В рамках обучения вы научитесь импортировать сведения из различных источников (Excel, PDF, Web, CRM и ERP системы), очищать и трансформировать ее, создавать модели данных, визуализировать информацию в понятных отчетах и настраивать дашборды. Доступ к лекциям остается навсегда. По окончании программы выдается сертификат.

Еще 7 дополнительных курсов по машинному обучению

В этой подборке собраны курсы, которые охватывают специализированные темы по ML, такие как нейронные сети, работа с большими данными и продвинутые методы анализа. Эти курсы подойдут как для тех, кто уже знаком с основами машинного обучения, так и для начинающих.

• Машинное обучение от Нетологии — углубленный курс создан для разработчиков, аналитиков и Junior-специалистов в сфере машинного обучения. Программа длится 10 месяцев. Участники познакомятся с возможностями нейронных сетей, научатся грамотно формулировать задачи для проектов Data Science, определять алгоритмы и метрики, разрабатывать ML-модели, составлять отчеты об исследованиях и создавать рекомендательные системы. Выпускникам выдается диплом о профессиональной переподготовке, и предоставляется помощь в трудоустройстве.
• Профессия Machine Learning Engineer от Skillbox — годовое обучение востребованной профессии с нуля по обновленной программе. Научитесь уверенно работать с Python и SQL, извлекать и обрабатывать информацию из различных источников, включая файлы, API и базы данных. Получите опыт в проведении EDA, d создании ML-моделей, включая нейросети и трансформеры. Сможете решать задачи прогнозирования, внедрять решения в бизнес-процессы с использованием Big Data и алгоритмов машинного обучения. Выполните более 80 практических заданий и 3 проекта, которые пополнят ваше портфолио.
• Machine Learning и Deep Learning от Skillfactory — углубленная программа рассчитана на 20 недель и разработана для новичков, программистов и аналитиков со знанием Python. Студенты учатся применять этот язык для обработки и анализа данных, полученных из разных источников. Также изучаются ML-модели и алгоритмы, построение рекомендательных систем, разработка и оптимизация нейросетей. Выпускникам предоставляется помощь с поиском стажировки и работы.
• Программирование Python и машинное обучение от Coddy School — занятия для школьников 12-16 лет, желающих научится программировать и познакомиться с базовыми концепциями машинного обучения. Ребята изучат популярные библиотеки Python и научатся применять их для решения практических задач, разберут принципы Machine Learning и методы анализа данных. Курс занимает от 7 месяцев, включает разработку простых ML-моделей и их применение на практике. Программа адаптирована для юной аудитории, что позволяет эффективно усваивать сложные темы в доступной форме.
• Machine Learning. Advanced от Otus — дистанционный курс продолжительностью 6 месяцев адресован аналитикам, программистам, дата-сайентистам и инженерам машинного обучения. Вы познакомитесь с продвинутыми методами ML, сможете настраивать окружение и писать код, применять инструменты автоматизации, решать сложные кейсы с временными рядами, обучением с подкреплением и системами рекомендаций. Живые вебинары с опытными преподавателями, активная практика и работа над проектами. После окончания курса можно претендовать на позицию дата-сайентиста уровня Middle+.
• Онлайн-курс по машинному обучению от Irs.academy — 9 онлайн-уроков для новичков, программистов и аналитиков. Студенты изучат методы предобработки данных, освоят работу с линейной и логической регрессией, получат навыки работы с алгоритмами, построения рекомендательных систем и визуализации полученных данных. 3 тарифа обучения, комфортный график занятий, новые уроки открываются при условии выполнения домашних заданий, которые проверяются экспертами. После защиты проекта выпускники получают сертификат.
• Python: анализ данных и машинное обучение от LoftSchool — интенсивный курс для начинающих поможет за 7 недель освоить популярный язык программирования Python и его библиотеки, применяемые для аналитики. Также вы научитесь использовать возможности нейросетей, работать с Machine Learning, подбирать метрики для оценки качества алгоритмов и выполните проект для портфолио. Отработаете навыки на практических воркшопах, поработаете в команде, получите экспертное ревью вашего проекта.

Бесплатные курсы по теме

Освоить методы работы с большими данными можно без затрат на обучение. Бесплатные курсы отлично подходят тем, кто начинает карьеру в сфере Data Science и ML.

1. Введение в аналитику — Skillbox

Занятия для всех, кто хочет изучить основы аналитики данных и выбрать подходящую профессию в этой области. Программа рассчитана на 1 месяц, за который вы узнаете о различных специализациях, выявите свои сильные стороны, определитесь с дальнейшим обучением и получите представление о своей будущей карьере.

Главное о курсе:

• обзор 11 направлений, включая BI и продуктовую аналитику;
• интерактивный разбор с реальными примерами;
• содержит профориентационный тест;
• предоставляется бессрочный доступ к материалам.

2. Введение в Data Science‎ и машинное обучение — Stepik

Вводный курс для широкой аудитории. Вы познакомитесь с методами машинного обучения, включая деревья решений и нейронные сети, научитесь использовать популярные библиотеки Python, работать с базами данных, удаленными серверами и системой контроля версий.

Главное о курсе:

• подходит для начального уровня;
• 30 уроков, тесты, практические упражнения;
• рекомендации от ведущих специалистов в области DS и ML;
• выдается сертификат о прохождении обучения.

3. Введение в дата-аналитику — Хекслет

Мини-курс для начинающих, который знакомит с профессией и задачами аналитика данных. Участники узнают, чем такой специалист может помочь бизнесу и какие существуют направления в аналитике, как применяется Python для анализа данных. В практической части вы научитесь работать с электронными таблицами Google, писать запросы к базе данных на SQL, выполнять визуализацию.

Главное о курсе:

• обновленная учебная программа;
• обучение в комфортном темпе;
• практика на интерактивных тренажерах;

4. Нейронные сети — Stepik

Онлайн-занятия для школьников старших классов, студентов, научных работников. Для успешной учебы необходимо знать математику на школьном уровне и уметь программировать на Python. Участники ознакомятся с алгоритмами, применяемыми для обучения различных нейросетей, научатся проводить анализ данных и визуализировать результаты исследований.

Главное о курсе:

• для обучения достаточно школьного уровня математики;
• 24 видеоурока, тесты, задачи;
• доступ к материалам открывается сразу после регистрации на сайте;
• предоставляется сертификат Института биоинформатики.

5. Анализ данных в R‎ — Stepik

Программа подходит для студентов, научных работников и старшеклассников. Охватывает основные этапы статистического анализа с помощью языка программирования R, включая обработку данных, применение статистических методов и визуализацию данных.

Главное о курсе:

• длительность — 3 недели, по 4–5 часов в неделю;
• основы статистического анализа в R;
• работа с данными и библиотеками;
• инструменты визуализации результатов.

6. Основы Python и анализа данных — Яндекс.Практикум

Курс для желающих освоить профессию аналитика данных с нуля. Студенты изучат основы анализа данных с помощью SQL, Python и инструментов BI, что поможет получить востребованные навыки для работы в различных сферах аналитики.

Главное о курсе:

• более 70% обучения отведено практике;
• работа с SQL, Python, PostgreSQL и DataLens;
• проекты на основе реальных кейсов.

7. Hadoop. Система для обработки больших объемов данных — Stepik

Занятия подготовлены для студентов старших курсов и разработчиков начального или среднего уровня. Учащиеся познакомятся с методами обработки и хранения больших данных с использованием платформы Hadoop.

Главное о курсе:

• актуальные учебные материалы;
• 33 урока, 12,5 часов видео;
• более 200 тестов и 29 интерактивных задач;
• занятость — 3 часа в неделю.

8. Основы программирования и анализа данных на Python — teach-in

Видеоурок по основам работы с Python с нуля. Рассматриваются возможности этого языка, области его применения, базовые принципы программирования, такие как работа с циклами, условиями, рекурсией и автоматизацией. Обучение сопровождается практическими примерами.

Главное о курсе:

• длительность — 1,5 часа;
• введение в Python и его применение в различных сферах;
• основы программирования;
• ответы на вопросы студентов.

9. Курс лекций по Big Data — Sergey Petrovich

10 уроков на платформе YouTube посвящены основам работы с большими данными и машинному обучению. Big Data обучение ориентировано на студентов, начинающих специалистов в сфере Data Science, а также всех, кто хочет разобраться в принципах анализа, хранения и обработки больших объемов информации. Рассматриваются ключевые концепции больших данных, алгоритмы машинного обучения, регрессия, глубокое обучение и другие актуальные темы.

Главное о курсе:

• введение в машинное обучение;
• Python для анализа данных;
• взаимосвязь Интернета вещей (IoT) и Big Data;
• регрессия и методы прогнозирования.
• технологии хранения и анализа данных;
• основы глубокого обучения.

Профессия аналитика больших данных

Сфера Big Data стремительно набирает популярность в мире, поскольку данные становятся основой для принятия решений в бизнесе, медицине, финансах и других отраслях.

Чем занимается аналитик больших данных?

Аналитик больших данных (или специалист по Big Data) — это профессионал, который занимается обработкой и анализом массивов данных, которые невозможно эффективно обрабатывать с помощью традиционных инструментов. Его работа заключается в создании и оптимизации алгоритмов, которые позволяют извлекать полезную информацию из больших объемов данных, чтобы сделать бизнес-процессы более эффективными и прибыльными. Это включает в себя работу с различными источниками данных, их очистку, а также создание моделей, которые помогают в принятии обоснованных решений.

Навыки специалиста по Big Data

Успешный аналитик больших данных обладает следующими знаниями и навыками:

• знание языков программирования, например, Python, R;
• опыт работы с SQL, NoSQL, Hadoop, Hive;
• уверенное владение рабочими программами Excel и Power BI;
• умение применять алгоритмы машинного обучения для прогнозирования и анализа данных;
• математическое и статистическое мышление, внимательность, способность анализировать данные и выявлять закономерности;
• знание бизнес-анализа и отчетности, понимание того, как данные могут помочь в принятии бизнес-решений;
• умение работать в команде;
• навыки презентации для представления результатов исследований.

Где учиться на аналитика больших данных?

Фундаментальное образование по этой специальности можно получить в высших учебных заведениях. Например, в Санкт-Петербургском государственном университете есть очная программа бакалавриата Искусственный интеллект и наука о данных, которая займет 4 года. Пройти дистанционное обучение аналитик больших данных по двухлетней магистерской программе предлагает Высшая школа экономики.

Если вас интересует быстрый старт в профессии или точечное совершенствование знаний, имеет смысл обратить внимание на онлайн-курсы. При выборе такого формата обучения на освоение инструментов аналитики данных, Machine Learning и работы с Big Data вам понадобится от нескольких недель до 1 года. Самостоятельный поиск подходящего курса может занять много времени, поэтому предлагаю вам воспользоваться подборкой, представленной в этой статье.

Сколько зарабатывает аналитик больших данных?

Зарплата аналитиков больших данных зависит от опыта специалистов, региона и типа компании. Согласно данным hh.ru, крупного онлайн-портала по поиску работы и сотрудников, начинающие специалисты по Big Data могут рассчитывать на заработную плату от 60 0000 рублей до 100 000 рублей в месяц. Зарплата опытного специалиста составляет в среднем от 150 000 рублей в месяц и выше.

Заключение

Аналитика данных становится основой для принятия решений и развития бизнеса. Технологии обработки больших данных применяются во многих сферах, включая финансовые услуги, здравоохранение, маркетинг, науку, что создает постоянный спрос на высококвалифицированных специалистов. Если вы хотите стать экспертом в одной из самых перспективных областей, Big Data курсы станут первым шагом на пути к успешной карьере. Это отличный способ не только изучить теорию, но и развить практические навыки, освоить новейшие инструменты для работы с большими данными и повысить свою конкурентоспособность на рынке труда.

Подборки по схожим темам:

1. Лучшие курсы по анализу данных
2. Лучшие курсы для бизнес-аналитиков
3. Лучшие курсы по системной аналитике

Если вы обнаружили в статье устаревшую или некорректную информацию, сообщите, пожалуйста, об этом в комментариях. Там же вы можете поделиться информацией о проверенном вами онлайн-курсе, и я с удовольствием добавлю его в подборку.

Какого масштаба поток данных? Несколько лет назад мы прикинули: на каждого жителя Земли уже тогда приходилось по шесть Ленинских библиотек информации. А теперь умножьте это на два — каждый год. Гигабайты превращаются в терабайты, петабайты в зетабайты, а полезного в этом потоке — крохи. Львиная доля — шум: багованные логи, дубли, мемы и бесконечные тиктоки.

Но и нужных данных становится больше. Ещё недавно с корпоративной информацией работали в основном финансисты и риск-менеджеры. Сегодня же данные — фундамент всех бизнес-процессов. Без них не запустишь персонализированные продукты, не оптимизируешь расходы и не предскажешь спрос.

Задача на ближайшие годы — не просто накапливать информацию, а научиться управлять этим потоком так, чтобы он работал на бизнес, а не создавал хаос. Но как?

Цифровой профиль вместо личного визита: как банки превратились в дата-платформы

Еще десять лет назад банковское обслуживание выглядело совсем иначе: клиент приходил в отделение, садился напротив операциониста, показывал документы и так подтверждал свою личность. После чего совершал нужные операции. Сегодня всё решает смартфон — в приложении можно совершить большую часть финансовых операций, а банки повсеместно используют алгоритмы, чтобы сделать обслуживание еще более удобным и персонализированным. Эта эволюция не случилась за ночь. Сначала были «банк-клиенты», потом интернет-банки, затем мобильные приложения. Теперь банки становятся экосистемами, обменивающимися данными в реальном времени. А значит, объём собираемой информации растёт экспоненциально.

Как обуздать поток данных

Как же устроена работа с данными в крупных организациях? В ее основе — корпоративное хранилище данных (КХД), своего рода фундамент, где собирается информация из всех внутренних систем компании. Это может быть классическая реляционная база, озеро данных или другая технология — главное, чтобы существовала централизованная площадка для консолидации информации. Без такого фундамента невозможно выстроить эффективную систему управления.

Еще один ключевой элемент — системы класса MDM (Master Data Management), отвечающие за управление основными данными. Они собирают информацию из разных источников и устраняют несоответствия, создавая единое представление о каждом объекте: клиенте, продукте, сделке, контрагенте. В результате формируется так называемый «золотой профиль» — наиболее точная и полная версия данных.

Пример из жизни: клиентка выходит замуж и меняет фамилию, контактные данные, адрес. MDM-система анализирует изменения, понимает, что это все тот же человек, и сохраняет его историю взаимодействий с банком, включая информацию о счетах и сбережениях. При этом существуют разные типы MDM-систем: для работы с физическими и юридическими лицами, для учета сделок и контрактов, а также для управления справочными данными.

Данных в корпоративных хранилищах огромное количество — порой они исчисляются петабайтами. Однако без удобных инструментов остаются неструктурированным массивом, с которым сложно работать. Представьте, что атрибуты в системе названы по сложному шаблону (Naming Convention), и вам приходится разбираться с названиями вроде «CustActStatCD345x». Даже если они более-менее понятны, разобраться, какие именно данные скрываются за каждым атрибутом, все равно бывает непросто.

Чтобы упростить поиск и обработку информации, в организациях внедряются репозитории метаданных, каталоги и глоссарии. По сути, они работают как корпоративный аналог голосового помощника: сотрудник вводит запрос на понятном языке, а система подсказывает, где искать нужные сведения. Благодаря этому время на поиск информации сокращается в разы.

Но у каталогов и глоссариев есть еще одна важная функция — создание единого языка внутри компании. Например, слово «клиент» в разных отделах может означать совершенно разные вещи. Для одних это любой человек, заключивший договор, для других — только активные заемщики, для третьих — все, у кого когда-либо был счет. В результате одно подразделение может считать, что у компании 5 миллионов клиентов, другое — что 10 миллионов, а третье — всего 2 миллиона. И все будут правы в рамках своих критериев.

Такие расхождения не просто усложняют подготовку отчетности, но и приводят к ошибкам в стратегическом планировании. Поэтому важно четко формализовать термины и их значения: «активные клиенты», «кредитные клиенты», «клиенты с открытыми счетами» и т. д. Это не просто вопрос удобства, а критически важный аспект для точности бизнес-аналитики и принятия решений.

Когда ошибок не избежать: темная сторона больших данных

Ошибки в данных неизбежны. Человеческий фактор никто не отменял: сотрудник может пропустить букву, перепутать цифры или случайно нажать не ту клавишу. Даже автоматические системы ввода, например, OCR для распознавания документов, тоже не дают 100% точности. Машины, конечно, ошибаются реже (для сравнения: у авиадиспетчеров всего одна ошибка на тысячу операций, а в автоматизированной системе ошибки возникают на порядки реже), но полностью исключить погрешности невозможно.

Однако настоящая угроза не в самих ошибках, а в том, как они распространяются. Одна неточность в первичных данных, попадая в систему, начинает размножаться как вирус — заражает новые массивы, реплицируется при каждом использовании информации и в итоге распространяется каскадом по всей организации.

Исправлять такие ошибки — адская работа. Нужно не просто найти источник сбоя, но и проследить весь путь ошибки: где она появилась, куда распространилась, какие данные уже испорчены. Например, исправление всего одной неточности в персональных данных может занять до двух часов. Теперь умножьте это на тысячи подобных случаев — и получите астрономические затраты.

Бороться с ошибками проще на этапе их предотвращения, чем потом выгребать последствия. Поэтому компании внедряют сотни и тысячи системных проверок, чтобы отсекать брак ещё на входе. Некоторая информация очевидна: например, серия паспорта РФ — это всегда четыре цифры, а номер — шесть. Подобные форматные проверки легко автоматизировать.

Но есть и более сложные кейсы. Если человек запрашивает кредит, его возраст явно не может быть 12 или 120 лет. Или, скажем, в анкете указано имя «Екатерина», а в графе «пол» значится «мужской» — это очевидная ошибка. Такие проверки интегрируются прямо в фронт-офисные системы, чтобы сотрудники физически не могли ввести неадекватные данные.

Разработка и внедрение этих механизмов требует времени и ресурсов. Но если посмотреть на цифры, становится понятно: это копейки по сравнению с теми суммами, которые пришлось бы тратить на армию корректировщиков, устраняющих миллионы ошибок.

Хранители цифрового будущего

Централизация данных — не просто тренд, а необходимость. Без консолидации информации не построить ни предиктивную аналитику, ни эффективные государственные системы. Конечно, можно мечтать о мире, где всё хранится в изолированных базах, но это так же бессмысленно, как пытаться заменить автомобили конной тягой.

Однако большие данные — большая ответственность. Мы все знаем, как часто звонят «следователи МВД» или «капитаны ФСБ» с предложением срочно перевести деньги. Основная угроза — не внешние кибератаки, а человеческий фактор. Большинство утечек персональных данных — не результат сложного взлома, а банальный «вынос» информации инсайдерами.

Хотя нас пока не уничтожает «Скайнет» из фильмов 90-х, бережное отношение к данным — уже не вопрос выбора, а необходимость. Три базовых принципа цифровой гигиены помогут снизить риски:

1. Минимум данных. Если сервису нужен только email, не указывайте номер телефона и адрес. Чем меньше информации вы раздаёте, тем сложнее её украсть.
2. Выбор надёжных сервисов. Крупные компании вкладываются в кибербезопасность, потому что их репутация на кону. У небольших организаций ресурсы на защиту ограничены, а контроль слабее.
3. Здравый смысл. Самые сложные системы защиты бесполезны, если пользователь игнорирует элементарные правила безопасности.

Сегодня мы лишь в общих чертах коснулись темы управления данными. За кадром остались вопросы технологий, контроля качества и информационной безопасности. Но ясно одно: способность эффективно работать с данными — ключевой фактор конкурентоспособности любой крупной компании, а специалисты в этой сфере сейчас необходимы.

С чем я пришел в Школу

До поступления в школу я занимался программированием, сейчас учусь в университете на специальности «Робототехника и искусственный интеллект». У нас в программе, разумеется, есть курсы по машинному обучению и Python с практикой. В дополнение я проходил бесплатные курсы на Stepik и похожих платформах, был на митапах по Data Science, пробовал проходить стажировки. Плюсом делал небольшие pet-проекты, но коммерческих работ не было.

Год назад я наткнулся на лендинг Школы. Мне понравилось, как расписана программа, кем являются преподаватели — это и подкупило. Последним аргументом стала возможность попасть на стажировку в МТС.

В итоге я подал заявку, прошел вступительный экзамен (в форме теста), написал мотивационное письмо — и, наконец, попал на обучение. Из огромного числа заявок прошли отбор лишь 120 человек.

Много математики, много домашки и баллы за кофе с одногруппниками: как строилось обучение

Обучение началось через несколько дней после зачисления в Школу. Иногда я думал о том, что программа может оказаться такой же, как на курсах, которые проходил раньше: структура не очень, все в записи, часть материала потеряла актуальность и так далее. Но оказалось все наоборот.

Занятия были очень интенсивными: два раза в неделю мы слушали лекции, по три часа каждая (всего мы отучились 360 часов!). Весь материал читали преподаватели во время трансляции. Там же отвечали на вопросы студентов по теме лекции или о себе и работе. Живое общение очень мотивировало посещать трансляции, а не ждать записи и откладывать «на потом».

Программа состояла из нескольких блоков: SQL, Python, математическая статистика, оптимизация, классический ML, визуализация, временные ряды и A/B-тесты, Big Data, RecSys, NLP, кейсы в ML и System Design. Около половины программы заняла теория: математика, статистика, теория вероятности и прочее. Другая половина — это работа с данными, Python, машинное обучение.

За пятнадцать лет работы в DS я пришел к выводу, что с коллегами, которые ловко освоили хайповые либы и не обладают фундаментальными знаниями, работается как на минном поле — никогда не знаешь где рванет. Часто эти ошибки касаются базовой статистики, интервальных оценок, а еще чаще — работы алгоритмов. Строгие теоретические выкладки подменяются мифами, а давно преодоленные ограничения старых реализаций алгоритмов становятся догматами. Отсюда и идет целеполагание нашей программы. При этом учить одну лишь теорию скучно, и у студентов возникнут справедливые вопросы о применимости знаний. При создании программы я старался дать за весьма ограниченный срок (всего год) и базу, и практические навыки. Это нужно, чтобы специалист на выходе стал самостоятельным: мог построить end2end-приложение с ML — от скраппинга данных до деплоя и оценки эффективности решения в деньгах. Это действительно сложно: начать с занятий Python и SQL и за год дойти до Spark и PyTorch, параллельно двигаясь от алгебры, оптимизации и статистики до устройства трансформерных архитектур и проблем смещений (bias) в рекомендательных системах. При этом базовые блоки выступают фундаментом для дальнейших занятий, и курс с середины не пройти.

Многие преподаватели делили их на теорию и практику: изучили материал на лекции и сразу попробовали применить его при выполнении какой-то задачи.

Почти после каждого занятия мы получали домашнее задание на неделю — или более объемную итоговую работу, если закончили какой-то блок. Разумеется, все по теме лекции: от посчитать какую-то вероятность до написать бэкенд сайта для бронирования книг.

Что-то было довольно простым, например, все тот же сайт. Но иногда приходилось довольно долго думать.

Хороший пример — итоговая работа по Big Data. Нам дали файлы датасетов, по которым надо было выполнить четыре задачи:

1. Проанализировать данные, описать проблемы, которые в них содержатся (проблемы хранения тоже считаются), и предложить решения.
2. Реализовать поток данных из топика, который бы удовлетворял конкретные условия.
3. Реализовать batch-поток для обработки исторических данных и построить на его основе четыре отчета.
4. Спроектировать модель данных и таблицы для хранения информации из предыдущих задач. И протестировать эту модель на нескольких запросах.

Многие домашки были построены так, что их можно сразу класть в портфолио и подавать как пет-проекты. Например, домашкой по ML было близкое к реальному техническое задание от продакт-оунера: внедрить ML-модель в прод.

До начала курса я был знаком с основами математической статистики, SQL, Python и ML, и Школа аналитиков данных смогла дать мне главное — практический опыт, которого не хватало. С каждым месяцем обучение становилось интереснее: я начал узнавать вещи, о которых никогда не слышал.

А еще меня впечатлила сама организация. Спасибо Алине Веденской и Марии Теплинской за то, что регулярно постили анонсы и новости курса и всегда быстро давали обратную связь.

Еще нас мотивировали с помощью челленджей

Мы получали баллы за посещение лекций, домашки и внешнюю активность — те самые челленджи. Это могли быть пост про Школу в своих соцсетях или фотка, на которой ты пьешь кофе с другими студентами. За очки можно было купить мерч, плюс на их основе строился рейтинг студентов.

Хотя должен признать, что мне не хватило нетворкинга и живого общения: лекций, конференций, мероприятий в офлайне. Но большинство студентов живут в разных городах и учатся/работают параллельно со Школой аналитиков данных, так что вряд ли это вообще возможно реализовать.

Высокий рейтинг — возможность попасть на стажировку

У топ-5 студентов по учебному рейтингу была возможность пройти все этапы отбора на стажировку в упрощенном порядке: мы сразу выбирали отдел, в котором хотели бы работать, и попадали на интервью с руководителем команды.

У остальных студентов и других кандидатов все было сложнее: нужно пройти первичное интервью с рекрутером, дождаться его решения, и только потом, если оно окажется положительным, тебя пригласят на интервью с руководителем команды, в которую хочешь попасть.

А потом пошли стажировки и адаптация

Благодаря учебе у меня появилась хорошая теоретическая база, небольшие проекты в портфолио, навыки работы с конкретными инструментами и контакты с коллегами, которые раньше были нашими преподавателями. Но было все равно сложновато.

Все потому, что появился огромный объем информации: по процессам, по продуктам, по ролям — все, что скопилось у отдела за много лет работы. И этот объем надо было как-то усвоить в максимально сжатые сроки: изучать документацию, читать чужой код, разбираться, что этот код сделал и почему именно так.

Но я всегда мог написать вопрос в общий чат, и коллеги помогали разобраться с конкретной задачей.

Конечно, параллельно с первого дня стажировки я начал работать. Например, первой задачей было построить скоринговую ML-модель — по типу тех, которые делают коллеги. Делать нужно было все:

• сборку и расчет данных;
• препроцессинг;
• фильтрацию стабильных признаков во времени по PSI;
• построение и сохранение ансамбля моделей;
• расчет метрик качества;
• создание отчета по построенной модели.

И здесь помогло обучение в Школе аналитиков данных (особенно блок Big Data). Мы учились на тех инструментах, которыми я пользовался на стажировке и пользуюсь до сих пор. Например, когда я только попал на стажировку, уже очень хорошо разбирался в модуле Spark, успел позапускать на нем код — так что тратить время на изучение инструмента не пришлось.

Так, очень быстро и незаметно пробежали три месяца

Как такового перехода из стажировки в штат у меня не было — я закрывал спринты, постепенно брал на себя более сложные задачи (например, строил внешнюю модель для внешнего заказчика). Мне даже сложно прочертить четкую границу между работой стажера и на нынешней должности, потому что проекты остались теми же:

• реализовывать новые фичи для ML-моделей на основе данных телекома;
• сделать аналитику по продуктам финтеха;
• построить ML-модель для потока внешних клиентов и так далее.

Тем не менее появилось планирование и долгосрочные цели. Если раньше я был «на подхвате», и тимлид давал по задаче за раз, то теперь потихоньку начал формироваться бэклог на следующий квартал: мне начали ставить конкретные задачи с дедлайнами.

Как я узнал от HR, после завершения стажировки около 60% сотрудников переходят в штат компании. Это меня удивило и замотивировало — не хотелось попасть в оставшиеся 40%.

Что осталось рассказать

Я остался доволен учебой в Школе и дальнейшим треком по нескольким причинам:

• качественные и хорошо структурированные знания, которые вы либо не сможете найти в открытом доступе, либо потратите на это кучу времени;
• преподаватели — действующие сотрудники МТС, опытные специалисты с огромной экспертизой;
• классное, открытое общение: и менеджеры, и преподаватели всегда готовы помочь;
• домашки не были абстрактными и больше походили на пет-проекты — с такими точно можно собрать портфолио и стучаться в крупные IT-компании.

В целом, этот курс стал для меня отличным стартом в мире Data Science. Моей целью было получить навыки и знания, которые могут помочь мне попасть на стажировку в МТС — и я их получил. Заранее изучил теорию, с которой буду сталкиваться на работе, и отточил ее на домашних заданиях, выяснил, как все устроено в командах, и познакомился с будущими коллегами.

А тем, кто только поступает в Школу, я советую быть активными: ходить на лекции, выполнять домашки и получать баллы. Звучит просто и обыденно, но от этого действительно зависит, сможете ли вы попасть на стажировку и получить работу.

С Data Science в ИТ связан ряд профессий. Наиболее востребованные из них — дата-сайентист, дата-аналитик, инженер данных и ML-инженер (специалист по машинному обучению). Узнаем, чем занимаются представители этих профессий, сколько зарабатывают и каковы их перспективы на современном рынке труда.

Data Science — почему это направление ИТ актуально

Джунам, студентам и тем, кто только выбирает свое направление в ИТ, стоит обратить на Дата-сайенс самое пристальное внимание. Специалисты в этой нише востребованы уже сейчас и входят в число сотрудников с самыми высокими зарплатами. В ближайшее десятилетие, даже с учетом нестабильной экономической ситуации, спрос на профессионалов Data Science во всем мире будет только расти.

Периодически в этом сегменте возникают всплески популярности. Значимый скачок произошел в 2023 году после появления GPT-4. Компании принялись в спешном порядке осваивать технологии машинного обучения (machine learning, ML) для создания нейросетей для бизнеса и чат-ботов, использующих естественный язык. Количество вакансий в отрасли существенно возросло — в особенной степени это коснулось ML-инженеров.

Сложность профессий, связанных с Data Science, в том, что эта сфера стремительно прогрессирует. Специалистам приходится постоянно актуализировать свои знания и осваивать смежные области. При этом, глубокое знание языков программирования и умение кодить остаются базой для каждого сотрудника этого направления.

Компании хоть и предъявляют повышенные требования к уровню знаний и навыков, но предлагают специалистам достойный уровень оплаты. Медианная зарплата, согласно данным сайта Getmatch, составляет 205 тыс. руб. Джунам работодатели готовы платить от 100-110 тыс., а сеньорам — от 350 тыс. и выше.

На российском рынке труда количество вакансий в этой сфере в несколько раз превышает число опубликованных резюме. Дефицит кадров в 2024-25 годах достиг максимальных значений за весь период наблюдений. Несмотря на негласные стереотипы в ИТ-сегменте, востребованы кандидаты любых возрастов, в том числе из группы 35+. Для людей с техническим складом ума и опытом работы в ИТ это отличная возможность расширить свои компетенции или освоить новую профессию с нуля.

Какие направления Data Science наиболее популярны и почему, рассмотрим далее.

Дата-сайентист (Data Scientist)

Дата-сайентист — специалист по работе с данными, использующий статистику, программирование и машинное обучение для построения прогностических математических моделей и их тестирования.

Чем занимается Data Scientist

Data Scientist находит закономерности в больших массивах информации и прогнозирует будущие значения. Этот специалист — властелин больших данных. Он может найти работу в любых сферах — от розничных продаж и банков до молекулярной биологии. Модели дата-сайентисты создают при помощи алгоритмов machine learning, а для работы с базами данных используют SQL — структурированный язык запросов.

Методы аналитики универсальны, а одно из самых востребованных направлений сейчас — создание и обучение нейронных сетей, например, для исследований генома, прогнозирования уровня заболеваемости и т.д. В этих направлениях дата-сайентисты, как правило, работают в связке с ML-инженерами.

Перечислим основные задачи, которым занимается дата-сайентист:

• собирает большие объемы данных из разных источников;
• анализирует собранную информацию, используя математические модели и алгоритмы ML;
• визуализирует данные — превращает цифры в диаграммы и графики, делая информацию наглядной и более доступной для восприятия;
• строит модели прогнозирования — для предсказания поведения посетителей сайтов, выявления подозрительных операций в финансовой сфере и для других целей;
• тестирует модели и проводит их оптимизацию — выявляет ошибки, дорабатывает их с целью повышения точности прогнозов.

Простой пример. В розничной торговле дата-сайентист собирает обширные массивы данных о поведении пользователей, после чего создает модель оптимального ценообразования. Продажи увеличиваются, средний чек растет, компания получает больше прибыли.

Для онлайн-кинотеатров специалист разрабатывает модели ИИ, которые анализируют поведение конкретных пользователей и на основании личных интересов подбирают для них фильмы и сериалы.

В крупном бизнесе в работе дата-сайентиста заинтересованы все отделы. Логистам они помогают оптимизировать маршруты, используя данные с GPS-трекеров. На производстве рассчитывают нагрузку оборудования с учетом срока службы и текущего состояния.

Какие скиллы требуются:

• Программирование. Специалист должен знать Python и его основные библиотеки, SQL и другие языки программирования, включая скриптовые для оптимизации рабочих процессов.
• Математика и статистика. Линейная алгебра, теория вероятностей, статистический анализ.
• Навыки работы с Big Data и базами данных, а также инструментами для их обработки (Spark, Hadoop и другими).
• Моделирование, машинное обучение. Дата-сайентист создает модели для классификации, использует алгоритмы ML и технологии глубокого обучения.
• Визуализация данных. Построение графиков, диаграмм с помощью Matplotlib, Seaborn и прочих инструментов.
• Критическое мышление. Оно потребуется для формирования гипотез и тестирования созданных моделей.

Кроме того, дата-сайентист должен уметь коммуницировать, отстаивать свою точку зрения и грамотно презентовать свою работу.

Актуальность и перспективы профессии

Бизнес готов платить за ту пользу, которую приносят специалисты, поэтому зарплаты в этой сфере постоянно растут. Данных становится все больше, это значит, что дата-сайентисты требуются везде. Это одна из самых быстрорастущих профессий в ИТ — кратный рост количества вакансий наблюдается ежегодно.

На Хабр.Карьере медианная зарплата в этой сфере составляет 200 тыс. рублей. Стажеры и джуны получают от 55 до 100 тыс., мидлы с опытом работы от 3 лет — 250 тыс., сеньоры с обширным стеком технологий и стажем от 5 лет могут рассчитывать на 400-700 тыс.

Дата-аналитик (Data Analyst)

Дата-аналитик — специалист по анализу данных. Сырые факты, сведения и цифры он преобразует в полезную информацию.

Чем занимается дата-аналитик

Задача аналитика — не просто работать с данными, а делать на их основании важные для проекта выводы. Data Analyst выявляет тренды и паттерны, необходимые для принятия взвешенных и эффективных решений.

Прежде всего, такие специалисты востребованы в разных отраслях бизнеса. В отличие от дата-сайентиста, аналитик не создает модели для прогнозирования, он работает с уже случившимися событиями.

Пример. Компания провела масштабную маркетинговую кампанию. Дата-аналитик изучает полученные данные, находит инсайты, узнает причины, которые повлияли на результат, и предлагает меры по улучшению ситуации.

Перечислим основные задачи, которые выполняет дата-аналитик:

• Собирает данные. Подключает к интернет-ресурсам аналитические системы, работающие в автоматическом режиме, использует API для сбора информации из приложений и платформ.
• Выгружает эти данные, соединяет информационные блоки из разных систем в общую базу.
• Подготавливает данные — сортирует, фильтрует, разбивает на составляющие.
• Анализирует информацию. Для интерпретации данных дата-аналитик использует методы математики и статистики, самостоятельно созданное ПО, которое помогает находить закономерности и зависимости.
• Готовит отчеты, графики и дашборды с объективными выводами и методическими рекомендациями. Эти данные поступают руководству и сотрудникам.

Сверхзадача аналитика — выявить скрытые закономерности, которые нельзя распознать при поверхностном анализе, и извлечь пользу из полученной информации.

Какими навыками должен обладать дата-аналитик:

• Знание Python и библиотек (Pandas, NumPy, Scikit-Learn и других), языка запросов SQL.
• Умение работать с базами данных (PostgreSQL, MongoDB) и софтом для их обработки (Spark, Hadoop), программами для построения графиков (Matplotlib, Seaborn, Plotly), инструментами аналитики (Tableau, Power BI, Google Analytics).
• Знание математики, статистического анализа, теории вероятностей.
• Аналитическое мышление. Способность видеть в цифрах, показателях и фактах реальные проблемы или возможности для роста и развития.
• Внимательность и усидчивость. Несмотря на автоматизацию рабочих процессов, риск ошибки сохраняется, а малейшая неточность в отчетах может привести к некорректным выводам.

Востребованность специалистов на рынке труда

По данным портала Хабр.Карьера, медианная зарплата дата-аналитика составляет 175 тыс руб. Джунам платят от 60 до 100 тыс., мидлам — 140-170 тыс., сеньорам — 250-280 тыс.

Поскольку объем цифровых данных постоянно увеличивается, а компании поголовно переходят на автоматизацию бизнес-процессов, потребность в аналитиках постоянно растет. Компании готовы брать студентов без опыта, а также компетентных специалистов на удаленную работу.

Инженер данных (Data Engineer)

Такой специалист создает, тестирует и поддерживает архитектуру данных в конкретных проектах.

Чем занимается инженер данных

Дата-инженер имеет дело с обширными базами данных, хранилищами и системами обработки информации. Он работает с первичными данными, подготавливает их для прогнозистов и аналитиков, создает пайплайны — алгоритмы по обслуживанию информационных баз.

Data Engineer может выполнять обязанности архитектора или работать в связке с таким сотрудником. Компаниям выгоднее иметь универсала с более расширенными компетенциями, поэтому архитектура баз данных часто входит в круг обязанностей дата-инженера.

Какие задачи выполняет:

• Проектирует и создает хранилища и базы данных, занимается их обслуживанием, поддерживает производительность и обеспечивает масштабируемость.
• Разрабатывает процессы ETL — извлечение, преобразование и загрузку данных из разных источников.
• Создает системы автоматизации для сбора, обработки и анализа данных. Настраивает мониторинг и уведомления.
• Интегрирует в систему модели машинного обучения.

Какие скилы нужны дата-инженеру:

• Знание языков программирования — в первую очередь, это Python и Scala. Специалисту потребуются программные средства для автоматизации процессов.
• Навыки работы с базами данных различного типа, глубокие знания SQL — языка запросов.
• Опыт работы с облачными сервисами — AWS, GCP, Azure и другими платформами для управления данными и инфраструктурой.
• Знание технологий Big Data, опыт работы с Hadoop, Spark и подобными инструментами.
• Понимание практик DevOps — методологии автоматизации процессов сборки, тестирования и развертывания ПО.

Знание математики и умение писать код — базовые условия для входа в профессию. Наличие ИТ-бэкграунда существенно упростит освоение основных навыков.

Потребность в специалистах на рынке труда

Дата-инженеры выполняют сложные задачи и обладают глубокими компетенциями. По этой причине их медианная зарплата выше, чем у представителей других специальностей в Data Science, и составляет 220 тыс. руб. На такой оклад может рассчитывать мидл с опытом работы до 3 лет. Джунам платят от 100 тыс., сеньорам — в диапазоне от 350 до 700 тыс.

Поскольку данных становится только больше, компании вынуждены выискивать новые способы их хранения, обработки и использования. Для этого нужны мощные платформы и компетентные сотрудники, которые занимаются оптимизацией процессов. Дата-инженеры работают в тандеме с сайентистами, поставляя им подготовленные и структурированные массивы данных

ML Engineer (инженер машинного обучения)

Технологии машинного обучения охватывают все больше сфер нашей жизни. Боты воспринимают естественную речь и отвечают как люди, сайты предвидят музыкальные и кинематографические предпочтения пользователя, нейросети представлены в образовании и медицине. Разработкой и внедрением моделей Machine Learning занимаются ML-инженеры.

Что за профессия

Такой специалист разрабатывает алгоритмы и на их основе создает модели, способные к обучению. Материалом для ML служат различные данные, представленные в виде таблиц, текстов, картинок и других источников информации.

ML-инженер выявляет сложные закономерности в базах данных, которые помогают моделям максимально точно прогнозировать результаты каких-либо процессов и принимать решения. Машинное обучение — важнейший элемент в разработке нейросетей, выполняющих задачи в реальном времени.

Сферы использования машинного обучения и нейросетей многообразны:

• Финансовая отрасль. Помощь банкам в принятии решений о выдаче кредитов, виртуальное общение с клиентами.
• Транспорт. Управление беспилотными машинами, построение оптимальных маршрутов.
• Продажи. Планирование поставок, персонифицированные предложения клиентам, оптимизация ценообразования.
• Здравоохранение. Диагностика на основе сложных медицинских анализов, разработка наиболее эффективных протоколов терапии.
• Развлечения. Подбор музыки, фильмов и игр на основе поведения и предпочтений пользователя.

Кроме того, машинное обучение востребовано в промышленности, логистике, страховании и многих других сферах. Такие технологии используют крупнейшие мировые корпорации Google, Netflix, Apple, а также отечественные компании — Сбер, Т-Банк, МТС, Билайн и многие другие.

Чем занимается ML Engineer:

• Собирает данные, используя как можно больше релевантных источников информации.
• Подготавливает данные, очищает их, преобразует и структурирует.
• Разрабатывает модели. Для этого инженер использует специальные алгоритмы — линейную регрессию, деревья решений и т.д.
• Тестирует модели — проверяет их точность перед внедрением в реальные процессы.
• Интегрирует модели в системы, сайты и приложения для практического использования.
• Поддерживает работу алгоритмов, делает обновления.

Внутри профессии есть разные специализации — работа с глубокими нейронными сетями, обработка естественного языка, обучение моделей в робототехнике.

В ML-инженеры сложно прийти с нулевой подготовкой. Специалисту потребуется знание математики и статистики, алгоритмов машинного обучения, языков программирования Python и R. Кроме того, он должен обладать навыком тестирования моделей; уметь работать с Big Data с использованием таких инструментов, как SQL, Pandas, Scikit-learn и многих других.

Сотрудник должен быть в курсе свежих исследований в сфере ML и AI, осваивать и применять новые методики и технологии, делая это раньше конкурентов.

Нужны ли в ИТ ML-инженеры

Все больше сервисов, компаний и проектов заинтересованы в технологиях машинного обучения. Существенно увеличивается число чат-ботов, задействованных в клиентской поддержке. Неподготовленному пользователю уже сложно понять, с кем он разговаривает, когда звонит в тот или иной сервис — с живым человеком или моделью. Беспилотные средства уже работают в доставке, грузовых и пассажирских перевозках.

Это значит, что потребность в специалистах по машинному обучению будет только расти. В особенной степени это касается квалифицированных сотрудников с опытом.

Зарплаты джунов в ML-инженерии — 100-150 тыс. руб., мидлы могут рассчитывать на 250-300 тыс., сеньоры получают 350-500 тыс и больше.

Data Science — обширная область знаний, которая становится все более актуальной в бизнесе, науке, образовании. Для быстрого входа в ИТ с нуля это направление не подходит — нужны знания математики, теории вероятности и статистики, языков программирования. Однако потратив время на подготовку и освоение необходимых навыков, можно рассчитывать на зарплату от 100-150 тыс. уже в статусе джуна.

Если AI, ML, нейросети, аналитика — ваша тема, и вы уже задумались о профессиях, ждем в нашем тг-канале.

Вместе с экспертами Kursfinder я проанализировала более 60 предложений, чтобы составить рейтинг из 50 курсов по аналитике данных. В статье они распределены по подборкам для удобства навигации: в начале я собрала 10 самых лучших, по моему мнению, программ обучения. Далее идет дополнительный список, а в конце статьи вы найдете подборку бесплатного обучения. Полный список курсов по аналитике данных ищите в каталоге Kursfinder.

ТОП-10 лучших курсов по аналитике данных в 2026 году

1. Аналитик данных от Eduson Academy — лучшее обучение data analyst с личным куратором.
2. Профессия: Аналитик от ProductStar — отличное обучение профессии с помощью в трудоустройстве.
3. Аналитик данных от Skypro — самое быстрое обучение с азов.
4. Аналитика с 0: быстрый старт от ProductStar — лучшее обучение на аналитика данных с нуля.
5. Mini-MBA: Аналитик 2.0 от SF Education — лучший курс MBA по аналитике.
6. Программирование для анализа данных от Skypro — лучший курс по программированию для анализа данных.
7. Аналитик данных от SF Education — отличное повышение квалификации.
8. Аналитик данных с нуля от Нетологии — отличный вариант для отработки практики на реальных проектах.
9. Аналитик данных от Бруноям — живое общение с преподавателями.
10. Аналитик данных ISA от Skillfactory — возможность участия в стажировках.

Онлайн-обучение на аналитика данных может быть полезно новичкам, которые только начинают свой путь в этой области, и профессионалам, желающим расширить свои компетенции. Кроме того, программы могут быть интересны и тем, кто не планирует связывать свою карьеру с анализом данных, но хочет лучше понимать, как работают современные технологии и какие возможности они предоставляют.

Онлайн-курсы для аналитика данных

1. Аналитик данных | Eduson Academy

На программе от Eduson Academy студенты изучат методы сбора, обработки и анализа данных, а также научатся создавать дашборды для визуализации результатов. Они освоят SQL и NoSQL для работы с базами данных и познакомятся с инструментами, такими как Python, R и Tableau. Курс также поможет им решать бизнес-задачи, развивая критическое мышление и коммуникативные навыки.

• Стоимость: 136 464 рубля
• Длительность: 6 месяцев
• Формат обучения: видеолекции, скринкасты, тренажеры, тесты
• Сертификат: удостоверение о повышении квалификации + диплом

Кому подойдет:

• новичкам с нуля.

Преимущества:

• постоянная помощь от личного куратора;
• можно выбрать свой график обучения;
• содействие в поиске работы;
• первые уроки предоставляются бесплатно.

Недостатки:

• техническая поддержка отвечает с задержками.

Программа обучения:

• Анализ проблемы для принятия решения
• Системный подход в управлении
• Процесс анализа в компании
• Создание консолидированных таблиц
• Оптимизация процессов и повышение эффективности

Ознакомиться с полной программой >>>

2. Профессия: Аналитик | ProductStar

Освоите основы анализа данных. Научитесь изучать потенциальных клиентов, рынок и конкурентов, а также выявлять перспективы развития мобильных приложений. Познакомитесь с методами оптимизации процессов и применением технологий машинного обучения. Вы научитесь понимать смысл информации, используя математические методы. Сможете анализировать бизнес-процессы и представлять данные в виде удобных и информативных дашбордов.

• Стоимость: от 112 752 рублей
• Длительность: 10 месяцев
• Формат обучения: видеоуроки, вебинары, домашняя работа
• Сертификат: есть

Кому подойдет:

• новичкам с нуля.

Преимущества:

• крупные проекты для портфолио;
• без навыков кодинга;
• рассрочка без процентов;
• три мини-программы в подарок;
• стажировки в партнерских компаниях.

Недостатки:

• в первом тарифе нет доступа к смежным курсам.

Программа обучения:

• Цели и методы работы специалиста по анализу данных
• Место и функции аналитика в коллективе
• Разбивка показателей: система метрик и их структура
• Анализ метрик и работа с индивидуальными показателями
• Основные математические операции и алгоритмы
• Модификация, интеграция и исключение информации

Ознакомиться с полной программой >>>

3. Аналитик данных | Sky Pro

Программа обучает собирать и анализировать данные для нахождения ценных инсайтов и принятия обоснованных решений. Вы освоите инструменты и методы статистического анализа, машинного обучения и визуализации данных. Научитесь применять эти навыки для решения бизнес-задач, таких как прогнозирование и оптимизация. Познакомитесь с популярными инструментами, такими как Python, R и Tableau, и научитесь создавать отчеты и презентации для представления результатов.

• Стоимость: 178 956 рублей
• Длительность: 12 месяцев
• Формат обучения: вебинары, домашняя работа, тестирования
• Сертификат: удостоверение о повышении квалификации или диплом

Кому подойдет:

• новичкам с нуля.

Преимущества:

• множество способов оплатить обучение;
• проводятся регулярные групповые занятия;
• предусмотрены индивидуальные встречи с преподавателем;
• оплата производится через месяц.

Недостатки:

• ограниченное количество мест на программу.

Программа обучения:

• Работа с ячейками и таблицами в Excel
• Применение базовых формул в Excel
• Основные экономические индикаторы
• Чем отличаются разные типы расходов
• Как работают логические операторы
• Ключевые виды хранилищ информации

Ознакомиться с полной программой >>>

4. Аналитика с 0: быстрый старт | ProductStar

Программа обучает основам аналитики, сбору и анализу данных, работе с инструментами аналитики, статистике, машинному обучению, Data Science и визуализации данных. Участники узнают, как применять аналитику в бизнесе, работать с большими данными и базами данных. Освоите базовые показатели IT-продуктов и научитесь создавать их иерархию. Ментор контролирует ваш прогресс и помогает успешно пройти испытательный срок при приеме на работу.

• Стоимость: 59 232 рубля
• Длительность: 2 месяца
• Формат обучения: видеоуроки, вебинары, домашняя работа
• Сертификат: есть

Кому подойдет:

• новичкам с нуля.

Преимущества:

• рассрочка без процентов;
• три мини-программы в подарок;
• комфортный темп работы;
• стажировки в партнерских компаниях.

Недостатки:

• маловато времени для обучения.

Программа обучения:

• Цели специалиста по анализу данных
• Инструменты для работы
• Образ идеального аналитика
• Как формулировать корректные вопросы
• Что представляет собой HADI
• Как функционирует HADI
• Все стадии процесса дизайн-мышления
• Как оптимизировать работу с метриками

Ознакомиться с полной программой >>>

5. Mini-MBA: Аналитик 2.0 | SF Education

Курс обучает анализу данных и принятию обоснованных решений. Вы освоите методы сбора, обработки и визуализации данных, научитесь работать с большими массивами и разрабатывать стратегии. Курс поможет вам выявлять проблемные места в бизнес-процессах, оптимизировать работу компаний и управлять рисками. Вы научитесь представлять данные наглядно и эффективно работать в команде.

• Стоимость: 166 248 рублей
• Длительность: 9 месяцев
• Формат обучения: видеоуроки, практика, домашняя работа
• Сертификат: диплом

Кому подойдет:

• новичкам с нуля;
• начинающим специалистам.

Преимущества:

• три дня обучения бесплатно;
• курс в подарок;
• экономия до 75%;
• помощь с устройством на работу.

Недостатки:

• иногда происходят технические сбои.

Программа обучения:

• Основные умения работы в Excel
• Углубленные навыки работы в Excel
• Разработка программ на языке Python
• Выступления для специалистов
• Знакомство с основами бизнес-анализа
• Работа с разработчиками
• Освоение основ финансового учета и анализа

Ознакомиться с полной программой >>>

6. Программирование для анализа данных | Skypro

На программе вы освоите основные языки программирования: Python, SQL и R. Научитесь обрабатывать и анализировать большие массивы данных, используя библиотеки и фреймворки для ускорения разработки. Получите навыки решения практических задач, таких как прогнозирование и классификация. Освоите создание отчетов и презентаций для визуализации результатов анализа.

• Стоимость: 169 596 рублей
• Длительность: по запросу
• Формат обучения: вебинары, домашняя работа, тестирования
• Сертификат: удостоверение о повышении квалификации или диплом

Кому подойдет:

• новичкам с нуля.

Преимущества:

• множество способов оплатить обучение;
• проводятся регулярные групповые занятия;
• предусмотрены индивидуальные встречи с преподавателем;
• оплата производится через месяц.

Недостатки:

• не указана длительность обучения.

Программа обучения:

• Знакомство с программированием
• Основы работы с Python
• Графики и визуализация данных
• Основы работы с Big Data
• Работа с Hadoop и Spark
• Классификация и регрессия
• Кластеризация и нейронные сети
• Работа с NoSQL базами данных

Ознакомиться с полной программой >>>

7. Аналитик данных | SF Education

Занятия обучают основам анализа данных и работе с большими объемами информации. Вы научитесь собирать, обрабатывать данные, работать с базами данных и SQL, анализировать данные с помощью Python и Power BI, строить математические модели и прогнозировать результаты. Курс включает работу с реальными кейсами, что помогает создать портфолио для поиска работы.

• Стоимость: 83 184 рубля
• Длительность: 4 месяца
• Формат обучения: видеоуроки, практика, домашняя работа
• Сертификат: диплом

Кому подойдет:

• продолжающим специалистам.

Преимущества:

• три дня обучения бесплатно;
• курс в подарок;
• экономия до 75%;
• помощь с устройством на работу.

Недостатки:

• не для новичков.

Программа обучения:

• Основы работы с Excel
• Углубленные знания и умения в Excel
• Работа с информацией в Power Query
• Разработка программ на Python
• Основы математики
• Модуль по развитию карьеры
• Навыки межличностного общения

Ознакомиться с полной программой >>>

8. Аналитик данных с нуля | Нетология

На программе учат собирать, обрабатывать и визуализировать данные, работать с базами данных и SQL/NoSQL, разрабатывать алгоритмы и прогнозировать события. Студенты научатся автоматизировать процессы, интерпретировать результаты анализа и работать с популярными инструментами, такими как Python, R, Tableau и Power BI. Курс готовит к карьере в анализе данных или к продолжению обучения на более продвинутых программах.

• Стоимость: от 99 000 рублей
• Длительность: от 6 месяцев
• Формат обучения: видео лекции, практические задания, теория, домашние задания, итоговые проекты
• Сертификат: диплом о профессиональной переподготовке

Кому подойдет:

• новичкам с нуля.

Преимущества:

• крутые дополнительные материалы;
• техническая поддержка высокого уровня;
• удобное мобильное приложение;
• уведомления о сроках выполнения задач;
• возможность возврата денежных средств.

Недостатки:

• скидка скоро закончится.

Программа обучения:

• Знакомство с Google Таблицами
• Продвинутые возможности Google Таблиц
• Как работает аналитическое мышление
• Основы статистического анализа
• Усовершенствованное представление данных
• Python как средство для анализа данных
• Машинное обучение в повседневной жизни

Ознакомиться с полной программой >>>

9. Аналитик данных | Бруноям

Студенты научатся собирать, обрабатывать и анализировать большие объемы данных, визуализировать результаты с помощью инструментов, таких как Python, R и SQL, создавать дашборды и отчеты для их представления, а также автоматизировать рутинные задачи. Они получат навыки интерпретации данных в различных предметных областях, таких как бизнес, медицина и финансы, и научатся эффективно коммуницировать результаты анализа.

• Стоимость: 29 900 рублей
• Длительность: 4 месяца
• Формат обучения: видео уроки, дополнительные материалы, чат с личным наставником
• Сертификат: есть

Кому подойдет:

• новичкам;
• специалистам смежных профессий.

Преимущества:

• теория без излишней академичности;
• большое количество практических заданий;
• интуитивно понятный интерфейс платформы;
• возможность оформить рассрочку на выгодных условиях.

Недостатки:

• в группе более 10 человек.

Программа обучения:

• Определение и рассмотрение темы
• Разногласия в понимании целей
• Стандартные задачи Data Analyst
• Инструменты и платформы для работы
• Взаимодействие с другими отраслями
• Реальные сценарии и образцы
• Обзор ключевых хранилищ информации

Ознакомиться с полной программой >>>

10. Аналитик данных ISA | Skillfactory

Программа обучает работе с большими данными, статистике, машинному обучению, Data Science и Data Engineering. Вы научитесь собирать и обрабатывать данные, применять алгоритмы для прогнозирования и классификации, создавать нейронные сети, работать с распределенными вычислениями и визуализировать данные. Курс также включает изучение основ Data Science и Data Engineering для старта карьеры в этих областях.

• Стоимость: от 185 076 рублей
• Длительность: 14 месяцев
• Формат обучения: тренажеры, тесты, видеоуроки, онлайн-митапы и проекты
• Сертификат: диплом о профессиональной переподготовке установленного образца

Кому подойдет:

• новичкам с нуля.

Преимущества:

• обучение под контролем экспертов;
• поддержка от коллектива специалистов;
• предоставление учебных материалов;
• обучение в рамках организации.

Недостатки:

• кому-то программа может показаться слишком долгой.

Программа обучения:

• Анализ бизнес-моделей и методов анализа данных
• Логические задания для интервью
• Работа с аналитическими документами
• Углубление знаний на примерах из практики
• Метрики, связанные с продуктами и маркетингом
• Пирамида метрик и анализ экономики на уровне юнитов

Ознакомиться с полной программой >>>

Еще 21 дополнительных курсов аналитики данных

Дополнительные программы помогут вам углубить понимание основных концепций и методов, а также освоить новые инструменты и техники.

• Аналитика данных с МФТИ от Нетологии. На программе вы изучите основы анализа данных и получите необходимые навыки для работы с большими объемами информации. Обучение идет с акцентом на практику.
• Аналитик данных Яндекс Практикум. На конкретных примерах вы сможете понять, чем занимаются специалисты по анализу данных, узнаете, какие навыки вы получите в процессе обучения, и выполните свои первые практические упражнения.
• Финансы и анализ данных от Нетологии. Освойте программу высшего образования в дистанционном формате, делая акцент на практической составляющей.
• Аналитик данных от Хекслета. Освойте ключевые показатели деятельности компаний и научитесь самостоятельно их рассчитывать, применяя SQL и Google Sheets. Проведите когортный анализ и составьте прогноз, представив данные в виде графиков с помощью Superset и Python.
• Введение в Data Science от Skillbox. Вы сможете примерить на себя роль дата-инженера, аналитика и эксперта в области машинного обучения.
• Аналитик данных от OTUS. Научитесь эффективно анализировать данные: изучите требования, освойте статистику и работу с инструментами бизнес-аналитики.
• Аналитик данных от Международной Школы Профессий. Станьте специалистом по анализу данных: работайте с системами управления базами данных, создавайте отчеты и визуализируйте данные в Power BI, изучите Python для работы с базами данных.
• Python, BI и BigData от ProductStar. Освойте искусство анализа данных с использованием Python, и вы станете незаменимым специалистом в любой цифровой компании.
• Менеджмент AI- и BigData-продуктов от ProductStar. Освойте искусство разработки продуктов на основе больших данных и научитесь использовать искусственный интеллект.
• Data Analyst от Skillbox. Вы будете проводить анализ, представлять данные в наглядном виде и создавать интерактивные панели управления в системах бизнес-аналитики.
• Data Analyst от Skillfactory. Вы получите надежную базу для развития в профессии аналитика данных: научитесь аналитически мыслить и освоите основные инструменты.
• Статистические методы анализа данных от «Специалист». Вы освоите методы ввода и обработки информации в программе SPSS Statistics, а также получите начальные знания о статистическом анализе данных и ключевых подходах прикладной статистики.
• Инженер-экономист в сфере экономики и анализа данных от Профессионального стандарта. Программа даст вам возможность получить востребованную и хорошо оплачиваемую профессию инженера-экономиста в области экономики и анализа данных.
• Big Data от Профессиональный стандарт. Программа даст вам возможность получить знания и навыки, которые позволят вам стать специалистом в области обработки больших объемов информации и работы с Интернетом вещей.
• Библиотеки Python для Data Science: Numpy, Matplotlib, Scikit-learn от GeekBrains. Познакомьтесь с базовыми принципами и определитесь, что вам ближе: разработка алгоритмов для машинного обучения или анализ данных.
• Онлайн магистратура "Науки о Данных" от Skillfactory. Станьте обладателем диплома магистра по направлению «Наука о данных» от МФТИ. Получите практические навыки, работая над реальными проектами.
• Математика для анализа данных от Нетологии. Школа поможет специалистам в области анализа данных разобраться в математических принципах: научиться выявлять закономерности в больших объемах информации и делать достоверные предсказания.
• Excel для работы от Skypro. Научитесь эффективно работать с таблицами, что позволит вам повысить производительность и получать доход от работы на фрилансе.
• Математика для анализа данных от Яндекс Практикум. Программа поможет восполнить пробелы в знаниях статистики, разобраться в контексте использования статистических тестов и освоить способы визуализации больших объемов информации.
• Аналитик BI c 0 до PRO от IQBI. Вы освоите способы получения доступа к информационным ресурсам, обработки и анализа данных, а также научитесь создавать интерактивные дашборды в Power BI.
• Математика для анализа данных плюс от Яндекс Практикум. Углубленный курс для тех, кто уже освоил базовую программу «Математика для анализа данных».

Еще 5 курсов по SQL для анализа данных

Курсы по SQL для анализа данных помогут вам освоить основы работы с базами данных и научиться писать простые запросы.

• Обработка и анализ данных в SQL от SF Education. Для всех, кто желает освоить работу с таблицами, разработку запросов и анализ данных, в SF Education создана программа обучения SQL с нуля.
• SQL и получение данных от Нетологии. Вы научитесь пользоваться одним из ключевых инструментов для работы с данными и их анализа. Сможете выполнять аналитические задания и расширите свои перспективы для профессионального роста и развития.
• SQL для анализа данных от Skypro. Освойте профессию, и вы можете трудиться из дома, самостоятельно определяя график работы, и получать доход, используя свои аналитические способности.
• SQL с 0 для анализа данных от ProductStar. Вам предстоит работать с массивами информации и находить в них закономерности, используя для этого SQL, Python и другие средства.
• Онлайн-курс SQL для анализа данных от Бруноям. За два месяца вы сможете освоить SQL для работы с данными: вы научитесь составлять запросы, извлекать необходимые сведения и анализировать их без привлечения разработчиков.

Еще 3 курсов по Python для анализа данных

С помощью программ по Python для анализа данных вы научитесь работать с библиотеками, такими как NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn и другими, а также освоите основы машинного обучения и Data Science.

• Python для анализа данных от Нетологии. Вы научитесь пользоваться главным инструментом для обработки данных и применения методов машинного обучения. Освойте работу с информацией на всех стадиях: от сбора, обработки и анализа до представления в наглядном виде.
• Python для анализа данных от Яндекс Практикум. В течение трех месяцев вы сможете овладеть актуальным инструментом для анализа и обработки информации.
• Python Аналитик данных от EasyUM. Получите новую специальность всего за пять месяцев. Научитесь работать с данными и извлекать из них выгоду для бизнеса.

Бесплатные курсы аналитики данных

Станьте профессионалом и откройте для себя новые возможности в карьере. Бесплатные курсы по аналитике данных помогут вам освоить основы и начать применять полученные знания на практике.

1. Аналитик данных: первые шаги для погружения в профессию — Eduson Academy

В процессе обучения вы не только получите базовые знания в области анализа данных, но и сможете применить их на практике, используя специализированные онлайн-симуляторы.

Главное о курсе:

• длительность — две недели;
• подойдет любому уровню.

2. Основы анализа данных и Python — Яндекс Практикум

Школа поможет освоить азы, познакомим с языком программирования Python и определим, насколько вам подходит работа с данными.

Главное о курсе:

• четыре кейса по работе;
• подойдет людям без опыта.

3. Введение в аналитику данных — Хекслет

Вы освоите базовые принципы и способы анализа информации, а также научитесь применять инструменты для ее обработки и наглядного представления результатов.

Главное о курсе:

• самостоятельное изучение;
• неограниченный доступ к теории.

4. Какую профессию выбрать в анализе данных — Яндекс Практикум

Вы узнаете о различных типах аналитиков и их обязанностях, а также о том, к чему следует быть готовым и на какой доход можно рассчитывать. Это поможет вам принять решение о выборе профессии, которая вам подходит.

Главное о курсе:

• информация о разных профессиях;
• длительность — два часа.

5. Python для начинающих аналитиков — Skypro: онлайн-университет

Канал опубликовал уроки по анализу данных с использованием Python от Skypro в открытом доступе, чтобы вы могли самостоятельно изучить этот инструмент.

Главное о курсе:

• девять уроков;
• для аналитиков.

6. Курс по Data Analytics — Школа itProger / Программирование

В процессе обучения вы освоите навыки работы в области анализа данных и научитесь применять различные библиотеки для обработки информации.

Главное о курсе:

• основы работы;
• вводная часть по анализу.

7. Анализ данных в R — Stepik

Участники освоят базовые принципы программирования на языке R, что даст им возможность оперативно и результативно справляться с разнообразными задачами, связанными с обработкой информации.

Главное о курсе:

• 19 уроков;
• 26 тестов;
• 50 интерактивных задач.

8. Анализ данных. Введение в Python — VK Team

Задача программы — дать слушателям представление о том, как устроен анализ данных, какие инструменты используются, с какими проблемами и методами работы сталкивается специалист в этой области.

Главное о курсе:

• длительность — два часа;
• базовые инструменты при работе с данными.

9. Анализ данных просто и доступно — Stepik

В процессе решения практических заданий участники смогут освоить базовые принципы машинного обучения в интересной и понятной форме.

Главное о курсе:

• 108 уроков;
• 36 тестов.

10. Основы статистики — Stepik

В рамках программы слушатели познакомятся с ключевыми концепциями и подходами математической статистики.

Главное о курсе:

• 29 уроков;
• 105 тестов.

11. Все, что нужно знать о профессии аналитика данных — faces & cases

Татьяна поделилась тем, что ее больше всего мотивирует в работе и как можно объяснить суть этой профессии даже пожилому человеку.

Главное о курсе:

• введение в профессию;
• роль аналитика в команде и в жизни.

Профессии, связанные с аналитикой данных

• Data Scientist — специалист, который занимается анализом больших объемов данных с помощью алгоритмов машинного обучения и статистики. Он может работать с различными типами данных и решать разнообразные задачи.
• Бизнес-аналитик — профессионал, который анализирует бизнес-процессы компании и предлагает решения для оптимизации этих процессов. Он может использовать данные для выявления тенденций, определения слабых мест и разработки стратегий развития.
• Аналитик данных — специалист, который анализирует данные, чтобы выявить закономерности, тенденции и тренды. Он может работать с разными типами данных (например, с текстовыми, графическими, аудио- и видеоданными) и использовать различные методы анализа (например, статистические, машинное обучение, глубокое обучение).
• Системный аналитик — профессионал, который занимается анализом информационных систем компании. Он может разрабатывать требования к новым системам, оптимизировать существующие системы и обеспечивать их бесперебойную работу.
• Аналитик социальных медиа — специалист, который анализирует данные из социальных медиа для выявления трендов, интересов аудитории и эффективности рекламных кампаний.
• Аналитик маркетинговых данных — профессионал, который использует данные для анализа эффективности маркетинговых кампаний и определения наиболее эффективных каналов продвижения.
• Аналитик интернет-трафика — специалист, который анализирует данные интернет-трафика для выявления тенденций, определения популярных сайтов и разработки стратегий продвижения.
• Аналитик Big Data — профессионал, который работает с большими объемами данных и использует специальные инструменты и технологии для их анализа.
• Аналитик информационной безопасности — специалист, который анализирует данные о безопасности информационных систем компании и разрабатывает меры по их защите.
• Аналитик продуктов — профессионал, который анализирует данные о продуктах компании и определяет их сильные и слабые стороны. Он может разрабатывать стратегии развития продуктов и оптимизировать их характеристики.

Как долго учиться?

Срок обучения может варьироваться в зависимости от выбранного формата обучения, интенсивности занятий и начального уровня знаний.

Если вы выбираете очное обучение в вузе, то это может занять от четырех до шести лет для получения степени бакалавра и дополнительно полтора-два с половиной года для получения степени магистра. Однако, помимо теоретических знаний, важно также получить практические навыки работы с инструментами и методами анализа данных.

Если вы предпочитаете более короткие сроки обучения, можно рассмотреть онлайн-курсы или краткосрочные программы профессиональной переподготовки. Они могут длиться от нескольких месяцев до года или более, в зависимости от интенсивности занятий и выбранной программы.

Требования и необходимые навыки

Требования и навыки могут варьироваться в зависимости от конкретной компании и проекта, но, как правило, включают в себя следующее:

• Знание основ статистики и математики: специалист должен понимать и применять статистические методы для анализа данных, такие как среднее, медиана, мода, дисперсия, ковариация, корреляция, регрессионный анализ и другие.
• Умение работать с базами данных и системами управления данными (СУБД): профессионал должен знать, как хранить, извлекать и обрабатывать данные из различных источников.
• Навыки программирования: знание языков программирования, таких как Python, R, SQL, может быть полезным для автоматизации задач и обработки данных.
• Понимание алгоритмов и структур данных: работник должен знать, как работают алгоритмы и структуры данных, чтобы эффективно обрабатывать и анализировать большие объемы данных.
• Умение работать с инструментами для анализа данных: знание таких инструментов, как Tableau, Power BI, Excel, Google Data Studio, может быть полезным для визуализации данных и создания отчетов.
• Понимание бизнес-процессов: специалист должен понимать, как бизнес-процессы работают и как данные могут быть использованы для улучшения этих процессов.
• Аналитическое мышление: способность анализировать данные и выявлять тенденции и закономерности может быть полезной для выявления проблем и возможностей.
• Умение работать с большими объемами данных: аналитик должен уметь обрабатывать и анализировать большие объемы данных, чтобы выявить скрытые закономерности и тенденции.
• Умение работать с облачными сервисами: знание облачных сервисов, таких как Google Cloud Platform, Amazon Web Services, может быть полезным для хранения и обработки данных.
• Знание методов машинного обучения: понимание методов машинного обучения может быть полезным для создания моделей и прогнозирования будущих событий.
• Знание основ информационной безопасности: понимание принципов информационной безопасности может быть полезным для защиты данных и предотвращения несанкционированного доступа.

Уровень заработной платы

Размер заработной платы определяется уровнем квалификации и местом работы. В столице, например, для начинающих специалистов диапазон дохода составляет от 60 000 до 180 000 рублей в месяц, для специалистов среднего уровня — от 200 000 до 300 000 рублей, а для опытных работников — до 400 000 рублей.

Чтобы получить актуальную информацию о вакансиях и зарплатах, рекомендуется обратиться к специализированным ресурсам, таким как hh.ru. На этих сайтах вы сможете найти предложения от прямых работодателей с указанием требований и условий оплаты труда.

Заключение

Курсы аналитика данных помогают освоить основы статистики, машинного обучения и других методов анализа, а также научиться работать с популярными инструментами и библиотеками. Это может быть полезно профессионалам, а также новичкам, которые только начинают свой путь в анализе данных. Для того чтобы стать успешным кандидатом, необходимо постоянно совершенствовать свои знания, следить за тенденциями в области и быть готовым к постоянному обучению.

Подборки по схожим темам:

1. Лучшие курсы по созданию сайтов
2. Лучшие курсы веб-разработчика
3. Лучшие курсы HTML и CSS
4. Лучшие курсы по языкам программирования

В случае, если вы заметили в списке неактуальную информацию или хотите добавить в него проверенную программу или учебное заведение, пожалуйста, дайте мне знать в комментариях.

IoT, искусственный интеллект и облачные решения развиваются каждый день. Объёмы информации, с которой необходимо работать, только растут. А значит, появляется новая задача — научиться работать с информацией для прогнозирования всех возможных изменений и увеличения продаж.

Сегодня рассмотрим 5 главных Big Data решений, которые стоит изучить каждому, кто хочет развивать себя и свой проект.

Apache Kafka

Apache Kafka называют «почтальоном» в мире IT. Это система-брокер для потоковой передачи данных с открытым исходным кодом.

Проект разработан инженерами LinkedIn в 2010 году при поддержке фонда Apache Software Foundation. Kafka предназначена для работы с данными в реальном времени. При этом сохраняется высокая скорость передачи при минимальных задержках — и это одна из причин, почему распределённую систему так любят.

Apache Kafka используют 80% компаний из списка Fortune 100: например, с технологией работают 10 из 10 компаний в сфере производства и страхования.

Система используется для создания конвейеров потоковых данных и приложений потоковой аналитики. Kafka хороша тем, что обеспечивает бесперебойную доставку сообщений.

Пример кода на Python с использованием библиотеки kafka-python для отправки и получения информации:

Ещё один плюс системы — простая масштабируемость без потери производительности, сколько бы источников одновременно ни обрабатывалось. Это особенно важно для компаний, которые собирают и анализируют информацию сразу из нескольких источников.

А ещё Kafka хороша тем, что автоматически сохраняет все данные на сервере — если что-то сломается или перестанет работать, сообщения все равно сохранятся.

Kafka часто используется для:

• Системы мониторинга приложений для оперативной реакции на изменение данных о системе;
• Аналитики действий пользователей;
• Обработки данных от подключенных устройств для контроля состояния оборудования.

Apache Spark

Apache Spark — фреймворк для обработки больших данных. Платформа популярна благодаря своей высокой производительности и гибкости.

В 2025 году Spark продолжает оставаться одной из главных технологий в обработке данных. Особенно когда речь идёт об интеграции данных с ML и аналитикой.

Одна из особенностей Apache Spark — способность быстро обрабатывать большие массивы данных с помощью использования памяти для хранения промежуточных вычислений. Например, задачи, которые занимают часы в Hadoop MapReduce, в Spark можно выполнить за несколько минут.

Пример кода на Python с использованием PySpark для обработки данных:

Здесь выполняются 5 этапов работы: выгрузка данных из Spark сессии, создание самой сессии, загрузка данных из CSV-файла, фильтрация данных и отображение результата.

Apache Spark предоставляет инструменты для интеграции с библиотеками ML и аналитики. MLlib — библиотека машинного обучения, встроенная в Spark. С помощью нее можно проводить сложные анализы и создавать модели:

Здесь описано 5 основных действий при создании модели линейной регрессии: импорт данных с сайта, подготовка данных для обучения, разделение данных на обучающие и тестовые, создание и обучение моделей регрессии и тестовая оценка модели.

Snowflake

Snowflake — это DaaS (Desktop as a Service) решение для работы с данными. Платформа помогает с хранением, обработкой и аналитикой данных — и всё это в одном облачном решении.

С помощью Snowflake можно решать одновременно несколько задач, связанных с большими данными, обеспечивая при этом высокую производительность и масштабируемость. Все пользователи платформы могут легко загружать, хранить и управлять данными в облаке без физической инфраструктуры. А это неплохо экономит деньги.

Главный принцип работы Snowflake можно объяснить так: это система, которая предоставляет виртуальные «рабочие столы», где можно хранить и работать с любой загруженной информацией. А ещё данными можно обмениваться с любым количеством пользователей в реальном времени через Snowflake Data Share.

С помощью безопасного подключения к Data Lake можно извлекать неограниченное количество данных из любых источников и потом их анализировать с помощью других инструментов. Это важно для аналитики и принятия стратегических решений в компании.

Ключевое преимущество Snowflake в гибкости. Система сама увеличивает и уменьшает мощность вычислительных ресурсов без прерывания работы. Фактически это динамическая система, которая сама подстраивается под объёмы данных. При этом, количество запросов в обработке не ограничено.

С помощью Snowflake можно выполнять сложные аналитические запросы в несколько кликов. Пример использования Snowflake для анализа больших данных:

Здесь описано 4 этапа: подключение к Snowflake, загрузка данных из облака, выполнение запроса и отображение результата.

Delta Lake

Delta Lake — это фреймворк для хранения данных, с помощью которого можно создавать архитектуру Lakehouse. Платформа работает с 12 движками (в том числе с Snowflake, Spark и Google BigQuery) для Scala, Java, Rust и Python.

Традиционные хранилища данных имеют много ограничений, которые мешают управлению и анализу больших массивов информации:

• У обычных хранилищ данных нет единого источника истины, что гарантирует несогласованность данных;
• Традиционные системы не справятся с большими объёмами потоковых данных;
• Для того, чтобы масштабировать обычные системы, нужно потратить много времени и денег. Это дни доработок.

Delta Lake решает эти проблемы с помощью собственной архитектуры на базе Apache Spark. О плюсах Apache Spark мы говорили выше, если коротко: бесперебойное получение информации вне зависимости от объёма данных.

Кроме того, Delta Lake работает и с ACID-транзакциями (транзакции, для выполнения которых важны 4 главных требования: атомарность, согласованность, изолированность, долговечность — АСИД / ACID). А это значит, что данные будут «целыми» и будут передаваться даже при высоких нагрузках.

С помощью Delta Lake можно управлять данными в гибридных средах — средах с разными источниками информации и интеграцией различных типов данных.

Ещё к плюсам решения можно отнести:

• Поддержку разных форматов данных (Parquet, JSON);
• Возможность работы как на локальных серверах, так и в облаке;
• Оптимизацию чтения и записи благодаря архитектуре Apache Spark.

Пример кода на Python с использованием Delta Lake для чтения и записи данных:

Здесь описано 6 этапов работы: импорт Spark-сессии, создание сессии, чтение данных из таблицы, выполнение преобразования данных, запись преобразованной информации в таблицу и завершение Spark-сессии.

Google BigQuery

Google BigQuery — сервис для анализа больших данных на базе SQL. Одно из главных преимуществ BigQuery — возможность обрабатывать большие объёмы практически в реальном времени.

Например, BigQuery можно использовать для анализа поведения пользователей на сайтах, обработки потоков данных, IoT и оптимизации цепочек поставок программного обеспечения (SSP).

Систему можно интегрировать с любыми решениями экосистемы GCP, например, Google Data Studio для визуализации или TensorFlow для машинного обучения.

Ещё один плюс BigQuery — уникальная архитектура, где предусмотрено разделение хранения данных и вычислительных функций. А значит, пользователь платформы платит только за те ресурсы, которыми он фактически пользуется.

В системе можно хранить до 10 гибибайтов (GiB) данных и запускать до 1 тебибайта (TiB) запросов в месяц на бесплатном тарифе. При этом масштабировать систему данных можно без необходимости «ручной» работы. И всё это на базе SQL.

Пример использования Google BigQuery для вывода и анализа данных о продажах:

Советы по изучению технологий

Большие данные требуют от специалистов постоянного обучения и адаптации к новым инструментам и методам. Здесь мы расскажем, как изучать технологии больших данных, какие ресурсы использовать и на что важно обращать внимание.

Ресурсы для обучения

• Один из лучших способов изучить новую технологию — обратиться к официальной документации. Например, для Apache Spark или Google BigQuery документация поможет не только понять принцип работы решений в теории, но и на практике.
• Курсов по Big Data становится всё больше и больше. Помним о том, что не всем понравились зарубежные курсы по программированию, поэтому советуем российские 🙂 МИПО, Яндекс.Практикум, ProductStar — все они предлагают хорошие курсы в направлении Data Science.
• Ещё один эффективный способ освоить Big Data — практика. Участвуйте в конкурсах и тематических мероприятиях или работайте над собственными проектами.

Советы для успешного освоения новых инструментов

• Не пытайтесь объять необъятное. А «необъятное» — это именно про Big Data. Сфокусируйтесь на одной технологии и изучайте её шаг за шагом.
• Общайтесь с другими специалистами для обмена опытом и решения задач. Для этого есть тематические форумы, группы в соцсетях. Да и просто нетворкинг сам по себе хорош.
• После каждого пройденного модуля обучения делайте заметки о том, что вы узнали и как это можно применить на практике.
• Постоянно практикуйтесь в небольших проектах или решайте разовые задачи по аналитике данных.

Изучение ИИ, облачных вычислений, блокчейна, IoT и новых платформ по типу Snowflake или Delta Lake поможет вам освоиться в биг дате и проводить такую аналитику данных, которая поможет бизнесу решать стратегические задачи, а вам — больше зарабатывать. Направление очень прибыльное и относительно российского рынка новое, так что, освоив 5 главных решений, вы точно будете востребованы на рынке труда! 😉

Правильный выбор профессии в IT-отрасли напрямую влияет на ваши финансовые, карьерные и жизненные перспективы. При этом тренды меняются каждый год — определиться с направлением становится все сложнее.

Мы тщательно изучили тенденции IT-индустрии 2025 года и выяснили, какие специалисты зарабатывают больше всех, стоит ли айтишникам менять специализацию и как будет меняться рынок в ближайшем будущем.

Рынок IT в России: текущее состояние и перспективы

Спрос на айтишников в России остается высоким на протяжении уже нескольких лет. Более того, дефицит кадров постоянно растет. По данным газеты Известия, в середине 2024 года потребность в IT-специалистах выросла вдвое по сравнению с 2023-м. Дефицит айтишников объясняется не только технологическим ростом во всех сферах жизни, но и массовым оттоком специалистов из России в 2022 году.

Мы выяснили, что средний рост зарплат за прошедший 2024 год составил 18%. Медианные зарплаты в IT выросли в 2024 году до 151 тыс. руб. в месяц. Максимальный рост зарплат наблюдался у разработчиков 1С — он увеличился на 46%. Доходы существенно повысились и у системных аналитиков.

При этом зарплата в ИТ-сфере зависит от региона. В Москве средний показатель в отрасли составляет 200 тыс. руб., в Санкт-Петербурге — 165 тыс., в регионах — 135 тыс.

Необходимо уточнить, что данные по медианным зарплатам и их повышению касаются в основном квалифицированных и опытных специалистов: айтишники такого уровня наиболее востребованы. На одну вакансию для сеньоров приходится 1,2 активных резюме. При этом среди джуниоров конкуренция гораздо выше — 16 резюме на вакансию. У мидлов показатель составляет 6 резюме на одно место.

Указанная выше медианная зарплата в 151 тыс. руб. касается айтишников с опытом работы от 3 лет и выше. У новичков без опыта показатели более скромные — 42 тыс. руб. Специалистам с опытом до 3 лет предлагают до 100-120 тыс. руб.

Какие специальности наиболее востребованы среди работодателей:

• Разработчики всех направлений, в том числе в сфере ИИ;
• DevOps-инженеры — айтишники, отвечающие за сборку, настройку и развертывание ПО;
• Инженеры машинного обучения;
• Системные администраторы и специалисты техподдержки;
• Дата-сайентисты — специалисты по работе с данными, работающие на стыке машинного обучения, программирования и математики;
• Аналитики различного профиля;
• Специалисты по кибербезопасности.

Эксперты отмечают также рост зарплатных ожиданий сотрудников, особенно среди мидлов и сеньоров. Опытные айтишники отлично знают о ситуации на рынке и рассчитывают на более выгодные условия. Средние размеры желаемой зарплаты — от 200 тыс. руб. и выше, при этом данные разнятся в зависимости от региона.

Далее мы рассмотрим ИТ-профессии, в которых специалисты могут рассчитывать на самые высокие зарплаты.

Какие специалисты зарабатывают больше всех

Список наиболее востребованных и высокооплачиваемых профессий постоянно меняется на рекрутинговых ресурсах и сайтах вакансий. Спрос зависит от мировых трендов в отрасли, ситуации в экономике и сезонных тенденций. Рейтинг самых высокооплачиваемых ИТ-профессий 2025 года основан на открытой информации с порталов hh.ru и Работа.ру.

Разработчик

В разработке заняты специалисты, которые создают с нуля ПО для проектов различного масштаба и профиля — от приложений для мобильных устройств до автоматизированных систем управления промышленными предприятиями.

Помимо ИТ-компаний, разработчики нужны в банках, электронной коммерции, медицине, маркетинге, на производстве и многих других отраслях. Фронтенд-, бэкенд-, фулстек- и другие программисты разрабатывают мессенджеры, корпоративные приложения, игры, визуальные редакторы, системы безопасности.

Зарплата в этой профессии зависит от опыта специалиста, его способностей и желания расти. При этом нельзя ставить знак равенства между программистом и разработчиком. Оба умеют писать код, но первый не всегда способен создать полноценный продукт. Разработчик отвечает за работу всего проекта. Он создает архитектуру, тестирует решения и отвечает за отладку ПО. Его задача — сделать готовый продукт, который соответствует техническому заданию.

Медианная зарплата разработчиков в России — 184 тыс. руб. В зависимости от опыта и специализации этот показатель сдвигается в обе стороны. Разрабы уровня сеньор, занятые в сложных проектах для бизнеса, получают 400 тыс. и более.

Внутри направления наиболее востребованы архитекторы ПО, которые получают от 380 тыс., разработчики мобильных приложений — 217 тыс., бэкенды и разработчики баз данных — по 200 тыс.

Что касается языков программирования, то наиболее высоко оплачиваются разработчики на Objective-С (средняя зарплата 342 тыс. руб.), Elixir (312 тыс.), Scala (300 тыс.).

DevOps-инженер

Задача специалиста DevOps — автоматизировать и поддерживать процессы разработки, проверки и развертывания кода. Инженеры отвечают за взаимодействие между программистами, чтобы повышать качество продуктов.

Внутри этого направления есть узкие специалисты, например, платформенные инженеры, которые занимаются обслуживанием серверов и развертыванием инфраструктуры, инженеры по безопасности.

Методология DevOps направлена на эффективное взаимодействие программистов, тестировщиков и других специалистов ИТ-отдела. Инженер отвечает за внедрение принципов DevOps в работу компании и стремится к полной автоматизации всех рутинных процессов. Он также отвечает за обновление продукта и его корректную работу.

Мидлы в этой отрасли могут рассчитывать на зарплату около 250 тыс. руб., сеньоры — от 350 и выше.

Аналитик

В ИТ аналитик собирает данные, выявляет проблемы, потребности и на их основании предлагает эффективные решения. Это посредник между клиентами и разработчиками, который формулирует креативную идею или концепцию. Реализацией этих идей занимаются уже программисты.

Аналитик выявляет закономерности и тенденции, взаимодействует с инструментами визуализации, делает отчеты и формулирует рекомендации, которые помогают бизнесу принимать эффективные решения.

IT-аналитики нужны во многих сферах — в маркетинге, финансах, здравоохранении, электронной коммерции. Есть системные, продуктовые, бизнес-аналитики и более узкие специалисты с ценными навыками.

Ожидается, что аналитики в 2025 году станут самыми востребованными специалистами в IT. Их средняя зарплата составляет 160 тыс. руб. Мидлы получают до 250 тыс., сеньоры — 300-350 тыс.

Дата-сайентист

Долгое время Data Science считалась профессией будущего, но сегодня это будущее уже наступило. Специалист тоже работает с данными, как и аналитик, но при этом фокусируется на разработке алгоритмов для машинного обучения и создания моделей стратегического развития компании.

Дата-сайентист мыслит критически, способен выявлять скрытые закономерности и предлагать нестандартные способы решения задач. Сотрудник работает в связке с IT-инженерами, участвует в создании прототипов и архитектуры управления экосистемами.

Одно из направлений работы — использование нейросетей, которые помогают компании анализировать данные, делать выводы, моделировать стратегии развития и принимать правильные решения.

Для работы в Data Science требуются знания в математических науках: линейной алгебре, статистике и теории вероятности, матанализе. Кроме того, дата-сайентист должен знать языки программирования и уметь обращаться с библиотеками.

Зарплата специалистов мидл-уровня в этой отрасли — от 280 тыс. руб. Сеньоры получают до 700 тыс.

AI-разработчик

AI Developer — специалист по машинному обучению, созданию и внедрению систем ИИ. Он разрабатывает алгоритмы и интегрирует ИИ-решения в рабочие процессы и действующее ПО.

Сегодня ИИ активно внедряется в различные отрасли, включая медицину, производство, финансы, образование, маркетинг и дизайн. Системы AI распознают речь, анализируют и интерпретируют данные, делают выводы, создают изображения, тексты, инфографику. Спрос на разработчиков ИИ с каждым годом увеличивается на 20-40%.

AI Developer разбирается в математике, статистике, знает языки программирования, знаком с фреймворками, созданными для работы с нейросетями, имеет навыки работы с Big Data (большими данными).

Разработчики AI-продуктов уровня милд получает около 200 тыс. руб., сеньоры, создающие продукты для крупного бизнеса могут рассчитывать на зарплату от 500 тыс. и выше.

Продуктовый менеджер

Специалист отвечает за продукт от разработки концепции до выхода на рынок. Это могут быть приложения, веб-сервисы, девайсы, ПО различного назначения. Задача менеджера — сделать продукт интересным аудитории и прибыльным для компании.

Чтобы успешно развиваться в этом направлении, нужно обладать множеством различных навыков, разбираться в аналитике, дизайне, маркетинге и отчасти в разработке. Продакт-менеджер не только оформляет идею, но и выгодно продает её, причем сначала руководству компании, а затем пользователю.

Специалист проводит исследование запросов аудитории, анализирует продукты конкурентов, генерирует идеи и тестирует гипотезы. Свои концепции продакт упаковывает в эффектные презентации, поэтому в список навыков входит умение структурировать и визуализировать информацию. Специалист отвечает также за бюджет и окупаемость продукта, развивает его после выпуска.

В 2025 году зарплата продакт-менеджера продвинутого уровня — 250-450 тыс. руб. Новички могут рассчитывать на 90-100 тыс., мидлы — на 150-200 тыс.

Специалист по кибербезопасности

Задача такого сотрудника — защищать информационные системы, личные и корпоративные данные, сети и сервера от внешних угроз, утечек и несанкционированного доступа. Специалист по кибербезопасности предотвращает финансовые, репутационные и юридические потери организации.

В услугах таких сотрудников нуждаются банки, онлайн-магазины, предприятия, государственные и частные структуры, имеющие дело с финансами и данными, то есть почти все корпоративные организации.

В этой сфере есть разные направления — можно стать белым хакером, то есть атакующим специалистом, проверяющим системы на прочность, создателем программы с архитектурой, в которую крайне сложно проникнуть, и т.д.

Чтобы стать специалистом по информационной безопасности, нужны глубокие знания в сфере сетевой архитектуры, криптографии и других отраслях IT, умение анализировать риски и адаптироваться к постоянным изменениям в цифровой среде.

Медианная зарплата в этой отрасли — 130 тыс. руб., однако опытные безопасники в крупных компаниях получают от 400 тыс. и выше.

Чего ожидать по зарплатам в IT в ближайшем будущем

Недостаток ИТ-сферы в сотрудниках касается в первую очередь сеньоров и тимлидов — специалистов такого уровня крайне мало на рынке труда. Они либо уже разобраны крупными компаниями, либо работают на себя.

Наблюдается также дефицит мидлов с опытом работы не менее 3 лет. Свободных айтишников такого уровня тоже немного. С джунами готовы работать немногие компании — их нужно обучать, оснащать и при этом платить зарплату.

Но у работодателей нет другого выхода — они будут вынуждены нанимать молодых и неопытных, растить собственные кадры, поскольку других кандидатов на должности найти гораздо сложней. Будет расти и средний уровень зарплат, но в первую очередь, для мидлов и сеньоров.

Однако и айтишникам придется развиваться, поскольку средства автоматизации возьмут на себя часть задач, которыми раньше занимались рядовые программисты и тестировщики. Теперь более востребованными будут сотрудники, которые обладают навыками разработки, владеют современными инструментами и техниками.

Сегодня я расскажу, как мы смогли общими усилиями минимизировать риски возникновения багов в хранении данных. Мы поговорим о том, почему в целом важно следить за качеством данных, как быстро найти и исправить ошибки в хранилище на 1 Pb и почему это поможет сохранить бизнесу деньги.

Как и где хранятся данные в Авито и почему их так много

Начнем с контекста: вот так выглядит стек технологий, которые мы используем для построения DWH.

В нем есть хранилища ClickHouse и Vertica. Сейчас мы данные из Vertica переносим в Trino — почему, рассказывали в этом видео.

Для хранилищ мы создаем разные сервисы, которые помогают искать данные и управлять ими. Сервисы мы пишем на golang и Python, данные вытягиваем из kafka, для front-end используем react. Как вы поняли, мы в DWH команде любим программировать.

Про стек в целом я рассказываю просто для того, чтобы было понятно, как именно устроены наши процессы. Если у вас все организовано по другому — ничего страшного, потому что сейчас это роли не играет. Проблемы с данными могут возникнуть в Vertica, в GreenPlum, в BigQuery и даже в Excel. Наша задача — разобраться в причинах и найти универсальное решение для любого хранилища.

Порядок в данных важен для любого бизнеса, который принимает решение на их основе. Например, компания может понять, что пора расширять географию поставок или оценить потребности клиентов. Если в хранилище данных царит хаос, бизнес упустит выгоду или будет долго принимать решение, а следовательно, потеряет деньги.

Когда мы поняли, что нужно создать продуманную систему исправления багов

Сначала мы внедряли какие-то новые решения, чтобы улучшить работу с данными, но со временем поняли, что их недостаточно. Для начала разберемся, как было организовано хранение данных в Авито.

После очисток и дедупликаций только в Vertica у нас хранится 1 Pb данных. Сначала данные загружаются в детальный слой. Для него мы используем Anchor Modeling — это шестая нормальная форма. На картинке ниже покажу, в чем ее суть.

В тот момент, когда они загружаются в наше хранилище, мы получаем шесть табличек, потому что каждый атрибут в Anchor Modeling должен укладываться в свою отдельную таблицу детальнее можно прочитать в этой статье. По этой причине в детальном слое таблиц у нас очень много — несколько десятков тысяч. Наши аналитики строят витрины данных, а на них — другие витрины данных и так далее. Делают они это для того, чтобы было удобно работать с таким количеством информации.

Есть DDS-слой и существуют витрины данных, которые зависят и от себя же, и от DDS-слоя. Таких витрин у нас больше 2,5 тысяч и над тем, чтобы все данные в них посчитались, работает 17-20 воркеров.

Каждая витрина — это SQL-файл, в котором есть три блока:

• Шапка. В ней хранится мета-информация — название, владелец, что является первичным ключом, как считать и так далее.
• DDL-таблица. Название DDL-витрины, куда мы будем create table.
• SQL-выражение для заполнения витрин. SQL-запросы от одного до бесконечности, которые загрузили в DDL-таблицу.

До какого-то момента все витрины в Авито вручную создавали data-инженеры. Процесс было удобно контролировать, но в то же время он был «бутылочным горлышком» в поставках: специалистов не так много, а бизнес растет. Поскольку вместе с этим растет количество аналитиков и запросов, мы пошли в сторону self-service. Тогда мы обложили витрины метриками, чтобы при публикации запускались тесты. Все функционировало отлично, но количество витрин резко увеличилось. Подробнее про витрины данных в Авито рассказывал Илья Салманов.

Сейчас в Авито работает около 300 аналитиков, которые занимаются витринами. В какой-то момент они читают их содержимое и могут возникать вопросы, например как исправить ошибки, почему сохранились не те данные и так далее. В этом случае аналитики приходят к нам, как к владельцам хранилища, и просят разобраться. Чем больше времени прошло с момента сохранения неверных данных, тем сложнее найти источник проблемы.

Чтобы быстрее реагировать на такие ситуации и в целом свести их к минимуму, мы ввели чекеры двух видов, которые автоматически запускаются при расчете любой витрины. Базовые проверяют наличие пустых строк и дублей по первичным ключам. Если есть проблемы, alert уходит нужному получателю. Бизнесовые чекеры помогают аналитикам быстро создавать проверку на бизнес-условия. Например, если бы у Авито были склады, то это позволило бы нам избежать условной ситуации, когда мы продали больше товаров, чем есть в наличии.

Чекеры помогли нам оперативно получать информацию об ошибках, но в какой-то момент стало сложно отслеживать и быстро фиксить их из-за большого объема. Количество витрин с каждым месяцем росло, при этом, мы тогда еще не определили зоны ответственности и не знали, кто и за что должен отвечать. Например, у нас был формальный оунер витрины, но не было понимания, что это действительно он должен исправлять баг.

Но на этом этапе мы поняли, что пора организовать процесс по другому и стали искать свои «слабые места».

Почему важно помнить, что не все ошибки в данных одинаковые и систематизировать их

В результате проб и ошибок мы выделили для себя несколько важных моментов, которые помогли улучшить весь рабочий процесс:

1. Все ошибки разные. Важно понимать, какие из них более срочные, чтобы решать их быстрее. Например, если совсем нет данных — это очень плохо. Если стрельнул чекер и просигналил, что две строки из миллиарда задублированы — это не всегда страшно.

Еще нужно помнить, что когда витрина загружается в хранилище, она проходит тесты. На следующий день состав данных может поменяться и джоины, которые были эффективны вчера, уже не эффективны. Владельцу нужно исправить это, чтобы поставка данных не задерживалась.

2. У всех витрин разный уровень важности. Вот, какие мы выделили:

Критичные. Витрины, на которых строится аналитика всей компании. Например, от них зависит половина хранилища или это отчеты с огромным количеством просмотров.

Важные. Например, это витрины, которые охватывают целую вертикаль. В Авито вертикалью считаются разделы — «Авто», «Недвижимость» и так далее. Просмотров у дашбордов, построенных на этих витринах, поменьше.

Стандартные. На эти витрины смотрит только несколько команд и собираются метрики.

Неважные. Например, я создал витрину и начал копить данные, чтобы использовать их в этом материале. Кроме меня ими никто пользоваться не будет, поэтому если вылезет баг, никто не обратит на него внимание.

С теорией мы разобрались — разметили витрины и баги в них по важности. Осталось самое главное — превратить все это в отлаженный рабочий процесс.

Как мы внедрили Zero Bug Policy и почему аналитики сначала с нами не согласились

Суть Zero Bug Policy заключается как раз сортировке багов, о которой я говорил выше. На какие-то из багов надо реагировать моментально, а на какие-то можно вообще забить.

Мы сделали матрицу, где указали ошибки, расставили приоритеты, например Р0 — самая критичная, Р4 — фигня. Тогда предполагалось, что исправлять баги будут ответственные за витрины аналитики.

В итоге через долгие переговоры пришли к более лайтовому решению и внесли важные дополнения в матрицу.

В первую очередь договорились, что если ошибка уровня Р0, то в помощь аналитикам выделяется data quality-инженер. Так мы пришли к взаимопониманию — ни одна из команд не окажется брошенной наедине с большим количеством багов. Кстати, на практике получилось так, что мы бегаем за аналитиками, которые показали большой уровень ответсвенности, и предлагаем свою помощь. Ребята, если вы это читаете, вы можете обращаться к нам!

Когда мы определились, что и как делать, перешли на стадию запуска и столкнулись с новыми сложностями.

Как мы нашли ответственных за витрины и актуализировали их

Вот так выглядит наш интерфейс по поиску витрин и их изучению.

В нем можно посмотреть, кто отвечает за каждую витрину. В этот момент выяснилось, что большинство ответственных за витрины сотрудников уволились, перевелись в другие отделы.

На следующем этапе начались еще и технические сложности. Оказалось, что даже если нашелся компетентный человек, который может взять на себя роль ответственного, просто вписать его имя в систему нельзя.

Для внесения изменений в витрине нужно сделать pull request в Git, после этого запускаются тесты, а минут через 20 начинают вылезать ошибки. В итоге пришлось воткнуть в систему опцию быстрой замены ответственного. А еще сделали полезный вывод — списки сотрудников, отвечающих за витрины, надо периодически проверять. Например, если человек уволился, то логично его витрину сразу перевесить на нового ответственного.

Еще мы поняли, что нужно вовремя актуализировать важность витрины, потому что от этого зависит скорость реагирования на баги. Бизнес может довольно быстро масштабироваться и потребности в аналитике, а значит и в определенных витринах, меняются. Этот процесс тоже нужно сделать автоматическим, потому что вручную контролировать такое количество данных сложно, и доверие к системе может пропасть, если что-то пойдет не так.

Почему важно трекать процесс исправления багов

Если у вас есть бесконечное количество посуды, то ее можно не мыть, а просто ставить в раковину после использования и в какой-то момент у вас станет очень грязно. В целом, можно сказать, что мы обнаружили у себя в системе «грязную посуду». Это были некритичные баги, которые глобально не влияли на работу всей платформы, но тем не менее, их нужно было устранить.

Из-за накопленного бэклога воодушевление у команды упало почти до нуля, а ведь нас всего три человека. Нужно было не только разобраться с багами, но и выстроить работу так, чтобы эта ситуация не повторялась в будущем.

Когда из огромной кучи мусора вытаскиваешь истинные проблемы, то не замечаешь, как ты наносишь пользу. Очень важно этот момент отслеживать и трекать. Команда будет мотивироваться, если увидит, как список проблем уменьшается. Кстати, стейкхолдерам, которые выделяют на это деньги, такие отчеты тоже нужно показывать.

У построения треков есть несколько нюансов. Вести список багов можно в Google или Яндекс-таблицах или, например в Jira. У меня есть ощущение, что Jira слишком тяжеловесная, чтобы быстро создавать в ней новые таски. Таблицы в свою очередь могут теряться или множиться с невероятной скоростью, что тоже неудобно.

Поэтому мы пошли третьим путем: создали свою простую систему и интегрировали ее с нашим Mattermost — служебным мессенджером. На этой основе мы начали строить свою аналитику: следили, как быстро мы разгребаем баги, где есть пробелы по SLA и так далее.

Там же мы смотрели метрику, чтобы понять, где есть повторы багов. Плохо, если один и тот же критичный баг прилетает несколько дней подряд. Со временем заметили, что стало лучше, в первую очередь потому, что мы сразу же бежали к коллегам-аналитикам и быстро все чинили.

Постепенно мы разобрались со всеми накопившимися багами, актуализировали витрины и теперь работаем только с новыми задачами. На это потребовалось пол года и три инженера.

Как выглядит рабочий процесс сейчас. Спойлер: все работает автоматически

Каждое утро в наш мессенджер приходит список проблемных витрин, где указан уровень бага, ответственные и так далее.

Раньше мы вручную создавали в системе запись, теперь это происходит автоматически.

Пользователю в публичный чат уходит уведомление, что есть ошибка. Дальше обсуждаем, кто и как это будет чинить. Затем, собственно, исправляем ошибку.

Допустим, на исправление ушло два дня. После этого нужно пересчитать данные «в прошлое», потому что мы с плохим кодом жили эти два дня и лили неправильные данные в хранилище. Сейчас процесс довольно простой: заходим в нашу систему по управлению данными, открываем калькулятор, выбираем витрину и дату, за которую делаем пересчет. Указываем, надо ли по зависимостям делать пересчет вниз или нет и все.

Несколько важных выводов, которые мы сделали в процессе работы

• Прежде, чем бороться с багами в данных, оцените текущие масштабы. Если у вас десять витрин и прилетает один баг в неделю, то все, о чем я говорил выше, вам пока не нужно. Но если бизнес растет, начните с внедрения метрик. Так вы будете знать, например какой ущерб наносится, как быстро вы реагируете на это. Это те моменты, которые в будущем придется прокачивать, и чем раньше вы соберете информацию, тем проще будет разбираться потом.
• Расставьте приоритеты по багам и витринам. Возможно у вас будет своя система, не такая, как в Авито. Но в любом случае есть смысл из сотни витрин выбрать те, что используются каждый день, и те, которые лежат до востребования.
• Согласуйте свои ожидания от запуска. Убедитесь, что ответственные сотрудники знают, что и как им нужно делать, а еще лучше, пропишите это в KPI.
• Измеряйте полученные результаты. Создайте метрики и корректируйте их по мере необходимости, чтобы рабочий процесс не буксовал и команда видела свои результаты в понятных графиках или списках.

Предыдущая статья: Архивная репликация в PostgreSQL: пошаговая инструкция

Разработчики выбирают Python для аналитики данных и машинного обучения из-за его гибкости, универсальности, низкого порога входа и силы комьюнити. Он позволяет интегрироваться с практически любой технологией, а также поддерживает мощные библиотеки, такие как Pandas, NumPy и Scikit-Learn. А еще язык постоянно развивается — не так давно разработчики выкатили новую версию 3.13, в которой сильно улучшилась производительность. Ниже рассказываем о топовых фреймворках и библиотеках, которые будут популярны в 2025 году.

Библиотеки для сложных вычислений

NumPy и SciPy

NumPy стала основой для большинства других библиотек, включая TensorFlow и PyTorch. Он используется для работы с массивами и числовыми данными. В машинном обучении почти каждый проект основан на эффективных математических функциях NumPy и точных операциях с массивами. И в плане векторов и многопоточности эта библиотека незаменима — на ней все держится.

Например, NVIDIA разрабатывает CUDA — платформу параллельных вычислений и модель программирования для работы на графических процессорах NVIDIA. CUDA Array Interface стандартизирует формат передачи массивов GPU между библиотеками без копирования данных. Так, CuPy реализует массивы NumPy на GPU NVIDIA с использованием CUDA, а Numba компилирует Python-код для GPU с прямой поддержкой массивов NumPy. Apache MXNet использует NDArray — аналог NumPy для GPU, ускоряющий работу моделей глубокого обучения. Это к слову о том, что NumPy уже стала стандартом.

Поверх NumPy можно использовать SciPy — она расширяет способности базовой модели для статистики и моделирования.

Pandas

Pandas — еще один базовый инструмент для работы с данными в Python, который остается в топе благодаря производительности (Панды отлично справляются с огромным количеством данных). Она, кстати, тоже используется поверх NumPy.

Возможно, в будущем мы увидим улучшение поддержки многопоточности и оптимизацию для работы с большими наборами данных — это сделает библиотеку ещё актуальнее.

Панды используют для подготовки данных во многих проектах — от финансового анализа до биоинформатики. Например, в здравоохранении с помощью Pandas анализируют электронные медицинские записи и прогнозируют эпидемии.

Dask

Dask используется для распределённых вычислений и параллельной обработки больших массивов данных. Он является топовым дополнением к Pandas в случаях, когда объемы данных превышают возможности оперативной памяти. В будущем всё больше компаний будут применять связку Pandas + Dask, чтобы масштабировать свои аналитические системы.

JAX

Новая селебрити в вычислениях от Google! JAX активно набирает популярность за счет своей способности ускорять численные расчеты и различать собственные функции Python и NumPy. Ожидается, что к 2025 году JAX будет активно применяться для статистического моделирования и разработки новых алгоритмов.

Топовые фреймворки для Machine и Deep Learning

TensorFlow — базовая база

TensorFlow от Google остается основным инструментом в машинном обучении благодаря своей мощной экосистеме, включающей компоненты для обучения, развертывания и мониторинга моделей. Сейчас он выделяется улучшенной интеграцией с облачными платформами (особенно с Google Cloud) и поддержкой edge-устройств — это упрощает развертывание моделей в разных средах.

Так, TensorFlow Lite позволяет запускать модели на мобильных устройствах, IoT-устройствах и микроконтроллерах — инструмент используют в приложениях для распознавания речи и обработки изображений в реальном времени, в том числе и на смартфонах. А в TensorFlow Extended (TFX) есть фичи для построения масштабируемых пайплайнов, таких как автоматическая настройка моделей (TensorFlow Model Analysis) и эффективное развертывание (TensorFlow Serving). Это особенно полезно для продакшн-сред.

PyTorch

PyTorch стал любимчиком в среде разработчиков из-за удобства динамических вычислительных графов и pythonic-подхода, что упрощает отладку и разработку. PyTorch известен тем, что предоставляет две из самых высокоуровневых функций — тензорные вычисления с мощным графическим ускорением и поддержку построения глубоких нейронных сетей на ленточной системе autograd.

Keras

Сейчас Keras максимально интегрирован с TensorFlow, поэтому порог входа в машинное и глубокое обучение становится все ниже. Его высокоуровневый API позволяет разработчикам создавать прототипы сложных нейронных сетей с минимальным количеством кода, сохраняя при этом возможность выполнять операции более низкого уровня.

Scikit-learn

Scikit-learn сохраняет статус универсального инструмента для классического машинного обучения. Простота использования, стабильный API и широкая документация делают его максимально подходящим для задач от классификации до сложных пайплайнов, с акцентом на интеграцию с фреймворками глубокого обучения. В последних обновлениях улучшилась поддержка многопоточности и ускорений на основе Cython, а значит, работа с большим наборами данных идет быстрее.

FastAI

Фреймворк основан на PyTorch и продолжает демократизировать глубокое обучение. Действительно инновационный трендовый инструмент, особенно в области компьютерного зрения и NLP-задач.

PyCharet

Эта low-code библиотека превратилась в большое комплексное решение для автоматизации задач AutoML. Подходит для тестирования гипотез или базовых моделей, которые можно улучшать по мере необходимости, а еще крута в прототипировании.

Ray

Это унифицированный фреймворк для распределенных вычислений. То, что нужно в машинном обучении.

Библиотеки для визуализации данных

Matplotlib

Основная библиотека для создания статических графиков. Отлично подходит для базовой визуализации, такой как линейные графики, столбчатые диаграммы, гистограммы и так далее.

Seaborn

Построена поверх Matplotlib и предлагает более стильные и готовые к использованию графики. Удобна для работы с табличными данными (например, из pandas DataFrame).

Подходит для визуализации распределений, тепловых карт, корреляций.

Plotly

Интерактивная библиотека, поддерживающая 2D и 3D-графики. Удобна для создания сложных визуализаций, которые можно использовать в веб-приложениях. Поддерживает интеграцию с Jupyter Notebook.

Bokeh

Еще одна интерактивная библиотека, подходящая для работы с большими наборами данных. Отлично работает с динамическими и веб-графиками.

Altair

Легкая и интуитивная библиотека, построенная на основе декларативных спецификаций. Удобна для быстрого создания сложных интерактивных графиков.

Yellowbrick

Расширяет возможности scikit-learn для визуализации моделей, метрик и диагностик. Включает визуализацию обучения, важности признаков и другие функции.

Mayavi

Для 3D-графики, особенно в научных и технических приложениях. Подходит для визуализации поверхностей, полей данных.

TensorBoard

Инструмент от Google для визуализации экспериментов TensorFlow. Удобен для анализа потерь, градиентов и обучения.

Библиотеки для NLP

Hugging Face Transformers

Библиотека Transformers произвела революцию в обработке естественного языка, сделав современные модели доступными для всех. Здесь и BERT, и GPT — в общем, благодаря ей внедрение инновационных технологий стало доступно как никогда.

NLTK и spaCy

NLTK предоставляет комплексные образовательные ресурсы и исследовательскую платформу, а spaCy фокусируется на производительности. Если применять их вместе, то библиотеки закроют весь пул потребностей в NLP — от академических исследований до промышленного применения.

Библиотеки для работы с медицинскими данными

Да-да, биотехнологии сейчас как никогда в тренде. И Python в них, можно сказать, впереди планеты всей. С помощью библиотек и фреймворков исследователи и разработчики могут анализировать сигналы мозга, строить прогнозы для пациентов и использовать AI для улучшения медицинской диагностики. Ниже — о них.

MNE

MNE — это незаменимый инструмент для работы с сигналами мозга, такими как магнитоэнцефалография (MEG) и электроэнцефалография (EEG). Он позволяет не только обрабатывать, но и визуализировать сложные временные ряды. Анализ данных мозга стал проще: загружаем файл, настраиваем фильтры и видим всё в наглядных графиках. Отличный выбор для нейрофизиологов и исследователей.

Nilearn

Nilearn делает анализ данных нейровизуализации, таких как fMRI, доступным даже для новичков. Построение тепловых карт активности мозга, изучение соединений и интеграция с машинным обучением через scikit-learn — всё это в одной библиотеке. Инструмент помогает мостить путь от простого анализа до сложных моделей ИИ.

MONAI

Если нужно внедрить глубокое обучение в медицинскую визуализацию, то MONAI — ваш выбор. Построенная на базе PyTorch, эта библиотека идеально подходит для задач сегментации и классификации медицинских изображений. Поддержка форматов DICOM и NIfTI и совместимость с ускорением на GPU делают её незаменимой для медицинских исследований и стартапов.

NiBabel

Когда нужно работать с нейровизуализационными данными и понимать все эти сложные форматы (NIfTI, MINC, Analyze), на помощь приходит NiBabel. Она помогает легко конвертировать и анализировать данные перед дальнейшей обработкой в Nilearn или MNE. Простота использования и мощный функционал — за это её любят исследователи.

Lifelines

Клинические исследования и прогнозирование событий, например, рецидивов или смертности, невозможны без анализа выживаемости. Lifelines предоставляет мощные инструменты для построения каплан-майеровских графиков и моделей Кокса. Простота синтаксиса и визуализация наглядных графиков делают её популярной среди медиков и биостатистиков.

Python в сфере Data Science популярен не просто так. Его применяют в реальных задачах — от анализа поведения пользователей до прогнозирования эпидемий. Инструменты Python делают сложные задачи проще и помогают бизнесу, науке и технологиям развиваться быстрее.

Коротко про Python

Python — это язык программирования, известный своей простотой и читаемостью кода. Он популярен благодаря мощным библиотекам (Pandas, NumPy и Matplotlib), которые помогают эффективно обрабатывать данные, выполнять сложные вычисления и визуализировать результаты. Ещё Python используется для машинного обучения — с помощью библиотек Scikit-learn и TensorFlow.

Коротко про SQL

SQL— стандартный язык управления базами данных. Он используется для извлечения данных из баз данных по типу MySQL, PostgreSQL или SQLite. Знание SQL необходимо для работы с большими объёмами уже структурированных данных — от простых до сложных запросов.

Как эти инструменты дополняют друг друга

Python и SQL часто используются совместно в анализе данных. SQL применяется на начальном этапе работы для извлечения нужных датасетов из баз данных. Так специалисты получают доступ к необходимым данным без необходимости выгрузки больших массивов информации вручную.

Как только данные извлечены с помощью SQL, на помощь приходит Python. С его помощью можно легко преобразовать «сырые» данные в удобный формат для более глубокого анализа. Библиотеки помогают буквально очистить данные от шумов и пропущенных значений, проводить детальный анализ с использованием статистических методов или алгоритмов ML.

Почему Python стал стандартом для анализа данных

• Простота и хорошая читаемость. Python интуитивно понятен и лёгок в освоении, потому подходит для начинающих аналитиков данных.
• Самые разные библиотеки. NumPy, Pandas и Matplotlib позволяют проводить сложные вычисления и визуализацию данных практически без усилий.
• Сообщество и поддержка. Большое сообщество разработчиков поддерживает и развивает язык. А значит, существует много ресурсов для обучения, форумов поддержки и готовых решений для рядовых задач анализа данных.
• Универсальность. Python используется не только для анализа данных, но и в веб-разработке, научных исследованиях, ML и многом другом. Потому этот язык — универсальный инструмент для решения самых разных задач.

NumPy — библиотека для работы с многомерными массивами чисел, матрицами и выполнения высокоуровневых математических функций. Основной объект NumPy — это массив (numpy array). Библиотека позволяет выполнять операции над массивами целиком без использования циклов for, а это ускоряет работу.

Pandas даёт возможность работать с высокоуровневыми структурами (Series и DataFrame) для удобного хранения и работы. DataFrame — двумерная таблица с метками строк и столбцов, похожая на таблицы SQL или Excel. В Pandas легко фильтровать данные и группировать их по выбранным критериям.

Matplotlib — это основная библиотека для создания статических визуализаций. В библиотеке можно работать над визуализацией данных от простых линейных графиков до сложных диаграмм. Matplotlib легко интегрировать с другими инструментами Python (та же Pandas), а значит, можно создавать графики на основе уже обработанных данных.

SQL в управлении и извлечении данных из баз

Одной из ключевых фишек SQL является возможность извлечения нужных наборов данных на основании заданных критериев — особенно важно для аналитиков, которым нужно «вытащить» информацию из больших массивов данных. А ещё с помощью SQL можно проводить агрегации, сортировки и фильтрации. Так легко подготовить данные для дальнейшего анализа и/или визуализации.

В SQL много команд для работы с данными:

• SELECT используется для выборки данных из одной или нескольких таблиц с указанием конкретных столбцов и условий;
• WHERE для указания условий фильтрации записей в тандеме с SELECT. С помощью WHERE можно ограничивать результаты запроса только теми данными, которые соответствуют заданным критериям.
• JOIN используется для объединения строк из двух или более таблиц на основе логической связи. С помощью JOIN можно комбинировать данные из разных источников в одном запросе;
• GROUP BY применяется для группировки строк по указанным столбцам. Поможет при подсчёте среднего значения или суммы;
• ORDER BY помогает сортировать результаты запроса по одному или нескольким столбцам как в возрастающем (ASC), так и убывающем (DESC) порядке.

Что изучать первым?

Оба языка имеют свои особенности и применяются для самых разных задач в работе с данными. В первую очередь нужно понять, какой из языков изучать первым. И это зависит от ваших задач и целей.

При выборе между Python и SQL стоит учитывать:

• Цели. Если ваша цель — научиться строить модели для ML или проводить глубокий анализ данных с визуализацией, лучше начать именно с Python. Если же ваша цель — извлечение и обработка больших объёмов данных из баз данных, разумнее будет начать с SQL.
• Структуру данных. Если вы планируете работать преимущественно таблицами, то на первых порах лучше уйти в освоение SQL.
• Глубину анализа. Для более сложных аналитических задач, требующих написания алгоритмов или автоматизации процессов обработки данных, подойдёт Python благодаря большому количество библиотек, доступных для работы.

Если вы решили начать с Python:

1. Изучите основы языка — переменные, условные операторы, циклы и функции;
2. Узнайте больше о ключевых библиотеках для анализа данных — Pandas (для работы с таблицами), NumPy (для числовых операций) и Matplotlib (для визуализации);
3. Пробуйте реализовать простые проекты и задачи по анализу реальных данных для закрепления теории: это могут быть и простые задачи по анализу продаж, и проекты по аналитике данных покупателей. Главное здесь — это пробовать и закреплять теорию на практике!

Если вы решили начать с SQL:

1. Освойте основные команды SELECT, INSERT, UPDATE и DELETE;
2. Научитесь использовать WHERE для фильтрации результатов запросов и ORDER BY для их сортировки;
3. Изучите функции COUNT(), SUM(), AVG() и другие функции для создания сводки информации;
4. Изучите основы JOIN-операций для объединения нескольких таблиц на основе общих полей.

Python + SQL

Совместное использование Python и SQL — по-настоящему сильный инструмент для аналитики, который позволяет объединить возможности программирования и работы с базами данных.

SQL идеально подходит для извлечения данных из таблиц, а Python хорош своей гибкостью в обработке и анализе полученных с помощью SQL данных. Ещё Python используют для написания скриптов, которые выполняют SQL-запросы к базе данных. Так можно легко автоматизировать процесс извлечения данных и дальнейшей обработки их в Python.

Используйте библиотеку Pandas для взаимодействия с базами данных через системы по типу SQLAlchemy и другими ORM. SQLAlchemy — популярная библиотека, которая даёт пользователям набор высокоуровневых интерфейсов для работы с базами данных в Python. Она поддерживает разные системы управления баз данными и помогает взаимодействовать с ними более эффективно.

Разбор кейса использования Python и SQL для решения реальной задачи аналитики

Дано: компания занимается e-commerce и стремится улучшить свою маркетинговую стратегию на основе анализа покупательских данных. Цель: определение сегментов пользователей, которые приносят наибольший доход, и выявление факторов, влияющих на их поведение.

Шаг 1 — сбор данных

Здесь используем SQL для извлечения данных из базы компании. Например, таблицы с информацией о клиентах и их транзакциях могут выглядеть так:

Здесь мы объединяем таблицы customers и transactions, получая полную информацию о каждой покупке.

Шаг 2 — анализ данных

После извлечения данных с помощью SQL, используем Python для их анализа. Здесь пригодятся библиотеки Pandas и Matplotlib для обработки и визуализации информации:

Загрузка данных из SQL-запроса в DataFrame Pandas:

Группировка по пользователям и расчёт общего дохода:

Визуализация распределения дохода по пользователям:

Здесь мы видим распределение доходов по пользователям и определяем ключевые сегменты клиентов.

Шаг 3 — прогнозирование и стратегия

Используя библиотеки Python для машинного обучения (например, Scikit-learn), можно создать модель прогнозирования вероятности дополнительных покупок или ухода клиента:

Подготовка данных для модели — признаки и целевая переменная:

Разделение на обучающую и тестовую выборки:

Обучение модели классификации:

Оценка точности модели на тестовых данных:

Так мы можем определить вероятных «ушедших» клиентов, равно как и тех, кто может совершить повторную покупку.

Ресурсы для обучения

Сейчас на рынке онлайн-обучения доступно великое множество онлайн-курсов, книг и других материалов, способных помочь как начинающим, так и опытным специалистам.

Онлайн-курсы:

1. Coursera — например, курс «Python for Everybody» от университета Мичигана поможет изучить основы программирования на Python с акцентом на работу с данными;
2. В edX можно найти курсы по SQL от университетов Гарвард или MIT. Курс «Introduction to SQL» поможет освоить базовые принципы работы с базами данных;
3. DataCamp специализируется на обучении работе с данными и предлагает интерактивные курсы по Python и SQL.

Книги:

1. «Python для анализа данных» Уэса МакКинни подходит для тех, кто хочет освоить Python именно в контексте анализа данных;
2. 9-ое издание «SQL для чайников» Аллена Тейлора — простое введение в мир SQL поможет новичкам быстро понять основы работы с базами данных;
3. «Изучаем Python» Марка Лутца — одно из самых популярных пособий для начинающих.

Ещё материалы:

1. YouTube-каналы. Например, на канале Corey Schafer есть много полезных и практических видео по Python;
2. Stack Overflow — хорошая площадка для поиска ответов на специфические вопросы по программированию;
3. Изучение официальной документации к языкам и библиотекам (например, юзер гайд по Pandas или алфавитный список вопрос по SQLite) поможет расширить знания.

В заключение

В современном мире аналитики данных владение и Python, и SQL одинаково важны и нужны для обработки и визуализации информации. Python поможет проанализировать большие объёмы неструктурированных данных с помощью библиотек по типу Pandas и NumPy, а SQL поможет извлечь информацию из таблиц.

Работая одновременно с Python и SQL, можно не только эффективно обрабатывать данные из разных источников, но и извлекать из них полезные выводы для принятия решений на основе сухих фактов: сколько заказов было сделано, сколько отменено, как ведут себя пользователи.

Начав изучение с одного языка и постепенно переходя к другому, вы только укрепите свои позиции как аналитик данных и сможете лучше и эффективнее работать.

1. Норман Бейтс («Психо»)

Почему Python?

Норман — сотрудник с раздвоением личности. Python для него как второй Норман: гибкий, мощный и позволяет быстро автоматизировать все, что только можно. Идеально подходит для человека, который ведет двойную жизнь и хочет держать все под контролем, не привлекая лишнего внимания.

Его путь в IT

Норман начинал как сисадмин в семейном мотеле "Бейтс". Ручное управление серверами быстро ему надоело — ну сколько можно делать одно и то же? Он начал писать скрипты на Python, автоматизируя бэкапы, мониторинг и деплой. Затем подсел на Docker и Kubernetes, завернул всю инфраструктуру в контейнеры и настроил CI/CD пайплайны.

Однажды Норман без уведомления команды внес критические изменения в продакшен-серверы ночью, когда никого не было на месте. Это привело к сбою системы на несколько часов. Когда коллеги попытались разобраться, он отрицал свою причастность, ссылаясь на проблемы с автоматизацией.

Но позже выяснилось, что он сделал это под влиянием своего "второго я", не осознавая последствий.

2. Майкл Майерс («Хэллоуин»)

Почему C?

Майкл — молчаливый и непробиваемый. C для него — идеальный язык: никаких лишних абстракций, полный контроль над железом. Ему не нужны навороты и фреймворки — только чистый код и абсолютная власть над системой.

Его путь в IT

С детства Майкл разбирал и собирал механизмы, пытаясь понять, как все работает изнутри. Начал с ассемблера, но перешел на C, когда понял, что так можно быть эффективнее, не теряя контроля. Работал над прошивками для микроконтроллеров, системами реального времени, где каждая миллисекунда на счету. Его код запускает медицинское оборудование и авионику — там, где ошибки не прощаются.

Однажды Майкл взялся за разработку критически важного модуля в одиночку, отказавшись от помощи и код-ревью. Когда модуль был интегрирован, система дала сбой, что привело к остановке производства.

Майкл любитель действовать в одиночку, игнорируя окружающих, на работе его нежелание сотрудничать может привести к серьезным проблемам.

3. Пеннивайз («Оно»)

Почему JavaScript?

Пеннивайз — мастер иллюзий и обмана. JavaScript для него — как волшебная палочка: можно творить что угодно и где угодно. Он любит удивлять пользователей неожиданными эффектами и нестандартными решениями. Вездесущность JS позволяет ему быть везде и сразу, играя с восприятием и ожиданиями.

Его путь в IT

Начал с создания веб-сайтов, которые завораживали и одновременно пугали пользователей своей необычностью. Быстро освоил все популярные фреймворки, переключаясь между React и Vue. Решил, что одной клиентской магии мало, и ушел в бэкенд.

Однажды Пеннивайз внедрил в продакшен нестабильную экспериментальную функцию без согласования. Пользователи были шокированы неожиданными изменениями интерфейса, что привело к массовому оттоку клиентов.

Раньше он появлялся и пугал детей, теперь на работе его неожиданные решения могут привести к убыткам компании и увольнению одним днем.

4. Гостфейс («Крик»)

Почему Ruby?

Гостфейс обожает интриги и игры разума. Ruby, по его мнению, идеально подходит для хакинга. Ему нравится быть на шаг впереди и всегда оставаться в тени. Ruby дает ему возможность быстро писать скрипты для поиска уязвимостей и эксплойтов.

Его путь в IT

Сначала был обычным админом, но быстро заскучал без адреналина. Погрузился в мир кибербезопасности, специализируясь на пентестах и социальной инженерии. Может украсить пароль у кого угодно, используя социальную инженерию и хитрость. В компании он тот, кто проводит внутренние проверки безопасности, и никто не знает, когда ждать следующего сюрприза.

На прошлой неделе Гостфейс решил проверить бдительность коллег и организовал фишинговую атаку внутри компании без предупреждения руководства. Это вызвало панику и недоверие среди сотрудников. Но лучше так, чем терроризировать жертв звонками, хотя...

5. Кожаное лицо («Техасская резня бензопилой»)

Почему C++?

Кожаное лицо любит работать с железом напрямую. C++ дает ему мощь и гибкость, позволяя писать эффективный код для микроконтроллеров. Он ценит контроль над памятью и возможность выжать максимум из ресурсов. Для него код — это инструмент, как и бензопила, которым он мастерски владеет.

Его путь в IT

С юных лет мастерил устройства из подручных материалов. Когда открыл для себя программирование микроконтроллеров, понял, что это его стихия. Создает прошивки для IoT-устройств, умных гаджетов и даже для самодельных девайсов. Его разработки надежны и устойчивы к любым условиям — будь то жара Техаса или суровая зима.

Коллеги знают: если нужно что-то спаять, запрограммировать и заставить работать — это к нему. Хотя он не особо разговорчив и может показаться грубоватым.

Во время стресса из-за сжатых сроков Кожаное лицо повредил дорогостоящее оборудование в лаборатории, пытаясь "улучшить" его без согласования.

6. Акула («Челюсти»)

Почему Go?

Акула — воплощение скорости и эффективности. Go для нее — идеальный инструмент для создания высокопроизводительных сервисов. Простота синтаксиса и мощные возможности конкурентности позволяют ей строить системы, которые не тонут под нагрузкой. Go — это язык для хищников, которые не терпят рутинных задач.

Ее путь в IT

Начинала с Java, но быстро поняла, что Go лучше подходит для ее целей. Стала экспертом в микросервисной архитектуре, разворачивая кластеры, способные обрабатывать миллионы запросов в секунду. Ее код оптимизирован на все 100%, как и она сама в погоне за добычей.

Коллеги уважают ее за способность быстро решать сложные задачи и держать систему на плаву. Но однажды в попытках улучшить производительность, Акула самостоятельно изменила настройки кластера, что привело к потере данных. Ей сложно перестроиться от бесконтрольных атак, поэтому на работе ее агрессивные действия могут причинить ущерб. Будьте осторожны.

7. Существа из «Тихое место»

Почему Rust?

Существа ценят тишину и надежность. Rust дает им безопасность и высокую производительность, предотвращая ошибки еще на этапе компиляции. Они создают системы, которые работают без сбоев и не требуют вмешательства — все тихо и гладко. Rust — идеальный язык для тех, кто предпочитает оставаться в тени, обеспечивая стабильность.

Их путь в IT

Начали как системные администраторы, но быстро поняли, что могут сделать больше. Освоили Rust для разработки внутренних инструментов и сервисов мониторинга. Настроили инфраструктуру так, что пользователи даже не подозревают о ее существовании — все работает как по маслу, без лишнего шума.

Недавно их чрезмерная реакция на мелкие проблемы привела к полной остановке системы. Маленький баг был воспринят как критическая угроза, и они отключили сервисы для "предотвращения катастрофы". Помните, они нападают на любой звук, на работе их гиперчувствительность может нанести вред.

8. Сара Фир («Улица страха»)

Почему Kotlin?

Сара видит то, что скрыто от других. Kotlin дает ей мощь и гибкость для создания масштабируемых приложений. Он современный и лаконичный, позволяющий писать чистый и понятный код. В сочетании с ML она строит модели, которые могут предсказывать будущее.

Ее путь в IT

Начинала как аналитик данных, копаясь в цифрах и выявляя закономерности. Освоила Kotlin, чтобы писать эффективные приложения для обработки больших данных. Руководит командой Data Science, создавая алгоритмы, которые помогают компании быть на шаг впереди конкурентов.

Убежденная в своей правоте, Сара обновила новую модель без тестирования. Это привело к неверным прогнозам и финансовым потерям. Стоит сказать CTO, что на работе ее уверенность может обернуться против компании.

9. Джейсон Вурхиз («Пятница, 13-е»)

Почему Java?

Джейсон — вечный, как сама Java. Java для него — символ стабильности и надежности. Он ценит проверенные временем технологии и масштабируемость, которую предоставляет язык. Его код такой же прочный, как и он сам, выдерживает любые нагрузки и атаки.

Его путь в IT

Начал с разработки для банков и крупных корпораций, где ошибка может стоить миллионов. Специализируется на системах, где отказоустойчивость и безопасность на первом месте. С помощью Spring и Hibernate строит архитектуры, которые работают годами без сбоев.

Было и такое, что Джейсон отказался от обновления технологий и продолжал использовать устаревшие версии, что сделало систему уязвимой для атак. Уверенность в стабильных решениях — это хорошо, но на работе его сопротивление изменениям может навредить безопасности компании.

Вот такие айтишные персонажи могли бы получиться из наших любимых хоррор-злодеев! У каждого свой уникальный стиль, подход к работе и, конечно же, свой любимый язык программирования.

Длякого эта программа?

Мы ищем молодых специалистов, заинтересованных в аналитике, работе с данными, машинном обучении и программировании, чтобы раскрыть их потенциал в Data Science. На этапе отбора ты сможешь выбрать одну из 5 команд, к которой присоединишься, чтобы разрабатывать модели, выполнять аналитические запросы, строить витрины данных – и все это на реальных проектах банка. Ценными знаниями поделятся наставники Газпромбанка, которые помогут найти путь к профессиональным вершинам. Верим, что твое уверенное владение Python и SQL помогут легко встроиться в команду и вместе строить цифровой банк будущего!

Условияна стажировке:

— Продолжительность 9 месяцев

— 67 000 р. gross в месяц

— ДМС и корпоративные скидки

— Удаленный или гибридный формат работы

— Программа наставничества

— Карьерные перспективы: 85% участников GPB.Level Up: Data Science прошлого года перешли в штат

Мыждем тебя, если ты:

— Готов работать full-time (40 часов в неделю)

— Студент старших курсов, магистрант, аспирант или выпускник вуза

— Любишь учиться, стремишься к достижению результатов и хочешь развиваться вместе с Газпромбанком!

Стань частью нового поколения Газпромбанка!

Реклама АО “Газпромбанк”, LjN8K7nvx

Так, один из ключевых этапов любого ML-проекта – разметка данных. Эта операция занимает около 25% времени всего цикла реализации Data Science-решения. Меня зовут Полина Богданова, я Бизнес-аналитик в компании Embedika и сегодня я расскажу, что из себя представляет разметка данных и как грамотно выстроить этот процесс. Подробно разберу область NLP — технология машинного обучения, которая позволяет ИИ интерпретировать и понимать человеческий язык.

Как происходит разметка текста

Data labeling (разметка данных) — это качественное преобразование данных путем добавления метатегов в текст документов, что позволяет AI понять контекст и в последующем эффективно задавать и выполнять те или иные сценарии. Это один из ключевых этапов любого ML-проекта, так как от качества разметки зависит конечный результат.

Разметку данных принято рассматривать с позиции «ученик и учитель», где ученик — это сама модель, а учитель — специалист. На этапе обучения происходит обработка информации и добавление метатегов, что позволяет искусственному интеллекту ориентироваться в эталонных примерах и понимать, чем один отличается от другого.

Далее идет верификация качества разметки — специалисты сравнивают полученные показатели работы ИИ-модели с эталонными. Такая проверка помогает выявить и исправить ошибки системы, что впоследствии позволяет получить более точные результаты.

Методы разметки

Обучение «с учителем» можно разделить на две большие категории: с использованием активного обучения и без его него.

С применением активного обучения

Данный тип обучения начинается с этапа разметки данных. В документе с помощью тегов/меток (метки - более распространенное слово) размечаются необходимые формулировки. Например, для классического договора нужно определить: стороны договора, услуги, которые будут оказываться в рамках договора, сроки, стоимость.

Далее модели показывают некоторое количество размеченных документов и учитель позволяет алгоритму самостоятельно обрабатывать информацию и находить те фрагменты, которые соответствуют первому этапу обучения. На этом этапе алгоритм «уточняет» у человека корректность выделения данных. Если система допускает много ошибок, необходимо дополнительно разметить примеры, которые будут эталонными образцами. Обычно цикл обновления повторяется, пока число правильных ответов не достигнет 90%.

Без применения активного обучения (ручная)

В ручном методе вся разметка осуществляется человеком, в частности, разметчиками данных и экспертами. Первые выполняют разметку, вторые — проверяют ее качество. Экспертами могут выступать как специалисты из направления ML, так и сотрудники из области, для которой создается ИИ-решение.

Задача эксперта заключается в валидации результата работы разметчиков: специалист смотрит, правильно ли выделены именованные сущности и границы, везде ли проставлены тэги и классы. Далее эксперт сам исправляет найденные недочеты или отправляет их на доработку разметчикам. Эти циклы работы разметчика и эксперта продолжаются, пока не будут подтверждены качественными показателей обучения.

Автоматическая разметка

Такой метод разметки похож на активное обучение — разметчик сам подготавливает часть документов и передает их модели для дальнейшей работы. Однако главное отличие автоматического подхода — разметчик и эксперт будут оценивать уже итоговый результат работы модели и корректировать при необходимости. При таком подходе к разметке на первичном этапе используются малые объемы данных. Так, специалисты задействуются только на финальном этапе, что помогает сократить расходы на ручную работу.

Подготовка перед разметкой

Определение конечного результата

Перед тем, как приступить к разметке, необходимо определить, какую бизнес-задачу будет решать разрабатываемое ИИ-решение. Важно держать в голове проект целиком и четко обозначить желаемый результат, так как работа в неправильном направлении приведет к потере времени и ресурсов.

Сбор данных

На данном этапе определяется, на какой информации будет обучаться ИИ. Решение вытекает из бизнес-требований: если у компании есть особая специфика или терминология, то лучше запрашивать их внутренние корпоративные документы и привлекать консультанта со стороны заказчика, который проверит правильность разметки. Также важно качество исходных данных, для разметки не подойдут неразборчивые сканы.

Более того, нельзя забывать про NDA и обезличивание документов. Чтобы избежать раскрытия чувствительной информации (данные о клиентах, внутренней структуре организации, финансовых показателях), стоит предварительно ее обезличить.

Анализ документов

Далее эксперты внимательно изучают примеры документов, определяют, что нужно разметить, и составляют необходимые классы и тэги. Например, медицинская организация планирует упростить извлечение ключевых сущностей: возраст, пол пациента, его реакция на лечение. Тогда классы «возраст» и «пол» будут выделены по одному уникальному тэгу. А класс «реакция на лечение» будет включать множество подклассов: показатели артериального давления, температура тела, содержание эритроцитов в крови и другие.

Подготовка инструкции

Для специалистов, которые будут заниматься разметкой данных, необходимо подготовить инструкцию. Чтобы она получилась качественной, важно выделить как можно больше паттернов — показать, как могут выглядеть разные форматы данных и что с ними делать. Инструкция указывает, какая информация требует разметки и в каком виде она должна быть передана ML-специалистам.

Информирование команды

На этом этапе следует оповестить специалистов о предстоящей работе, выделить ответственных, провести онбординг и разослать уже подготовленную инструкцию.

Оценка качества разметки

Важно, чтобы итоговый результат соответствовал паттернам, указанным в инструкции. Стоит исключить грязную разметку (пропущены точки, захвачена нумерация) и неточную (в одном случае сущность размечена, а в другом — нет), это будет снижать качество результатов работы модели. Экспертам стоит контролировать процесс разметки и проверять промежуточные результаты, чтобы исправлять ошибки и неточности.

Для оценки качества разметки, можно использовать разные метрики:

• Точность (Accuracy). Определяет, насколько точно модель распознает именованные сущности в тексте.

Формула: Accuracy = Количество правильно найденных токенов сущностей/Общее количество токенов сущностей

Пример: Если 10 имен было распознано как 10 имен, а 10 адресов как 10 адресов, то Accuracy = 100%.

• Полнота (Recall). Метрика показывает долю верно определенных моделью фрагментов текста среди фрагментов текста, которые относятся к сущности согласно эталонной разметке.

Формула: Recall = Количество правильно обнаруженных токенов сущностей/ Общее количество истинных токенов сущностей.

Пример: Эта метрика показывает насколько успешно модель найдет 10 адресов и 10 имен. Если модель не обнаружила 5 имен и 5 адресов, хотя они были, то Recall — 50%.

• Точность (Precision). Показывает долю верно определенных фрагментов текста среди всех частей текста, которые модель определила как рассматриваемую сущность.

Формула: Precision = Количество правильно обнаруженных токенов сущностей/Общее количество предсказанных токенов сущностей.

• Баланс (F1-score). Гармоническое среднее между метриками Precision и Recall позволяет получить более сбалансированный показатель качества.

Формула: F1-score =2* (Presicion * Recall/Presicion + Recall)

Если на выходе модель выдает нерелевантные данные, то важно выявить причину расхождения заданных параметров с результатом. Проблема не всегда в данных или разметке. Возможно, ML-специалисты не выстроили все необходимые параметры.

Мы в своей практике используем внутренний софт, в котором есть детальные реестры с размеченными фрагментами. Реестр позволяет оперативно произвести корректировку разметки, если она некачественная, без обращения к исходному документу.

Какие специалисты могут заниматься разметкой данных?

Как таковой профессии «разметчик данных» нет, этим при желании может заниматься любой. Например, чтобы разметить юридические документы можно привлечь студентов юридических ВУЗов, колледжей или уже практикующих специалистов, у которых есть время и желание взять подработку. Также разметкой могут заниматься люди, непогруженные в отрасль, если подготовить хорошую инструкцию, то с этой задачей сможет справиться любой.

При привлечении собственных сотрудников, фрилансеров и специализированных аутсорс компаний есть собственные плюсы и минусы.

Внутренние сотрудники

Плюсы:

• Контроль качества;
• Соблюдение конфиденциальности;
• Заинтересованность в результате.

Минусы:

• Дороже, чем привлеченные специалисты;
• Другие задачи встают на стоп;
• Трудности масштабирования.

Фрилансеры

Плюсы

• Экономия времени и внутренних ресурсов;
• Выстраивания коммуникации напрямую с исполнителем;
• Возможность масштабирования (привлечение нескольких специалистов на фрилансе).

Минусы:

• Несогласованность действий между участниками разметки.
• Отсутствие экспертности в профильных сферах.

Аутсорс компании

Плюсы:

• Экономия времени и внутренних ресурсов.
• Возможность масштабирования.
• Доступ к экспертам (если их нет внутри компании).
• Возможность установить фиксированную стоимость за количество документов и доработки.

Минусы:

• Непрозрачность процесса.
• Форс-мажоры на стороне аутсорс-компании.
• Трудно повлиять на качество результата.

Чек-лист — что нужно учесть при разметке данных:

1. Определите бизнес-цели, четко обозначьте, что заказчик ждет на выходе;
2. Выявите необходимый объем документов для разметки (больше=дороже, но качественнее);
3. Подготовьте данные для разметке, убедитесь в их качестве;
4. Определите подход (ручная или автоматическая разметка);
5. Сформулируйте понятную задачу для команды разметки и создайте четкую инструкцию ;
6. Важно помнить, что время разметки напрямую зависит от объемов и качества составленной инструкции.
7. При необходимости повторите цикл разметки.

Основные мысли в видео:

1. Спрос на специалистов по данным растет, и ожидается, что к 2032 году их число увеличится на 35% согласно Бюро статистики труда США.
2. Даниэль представляет пошаговое руководство по становлению профессиональным специалистом по данным и оставляет полезные ссылки в описании видео.
3. Наука о данных заключается в анализе сырых данных с помощью статистики и машинного обучения для поиска ответов на вопросы.
4. Специалисты по данным занимаются созданием баз данных, проведением онлайн-экспериментов и созданием систем машинного обучения для помощи бизнесу в принятии решений.
5. Первый шаг на пути к профессии – изучение математики, включая линейную алгебру, вероятность и статистику, а также основы программирования, особенно Python и его библиотеки.
6. Второй шаг – изучение предварительной обработки и исследования данных, включая визуализацию данных, инженерию данных и разработку информационных панелей.
7. Третий шаг – освоение машинного обучения и искусственного интеллекта, включая обучение с учителем, без учителя и глубокое обучение.
8. Для профессионального роста в области науки о данных необходимо постоянно совершенствовать навыки, участвовать в проектах, отслеживать прогресс и получать сертификаты.
9. Даниэль советует принимать участие в конкурсах, взаимодействовать с сообществом специалистов по данным и получать сертификацию для повышения квалификации.

Ниже — перевод ролика.

Последнее время растет потребность в специалистах по обработке данных. Согласно данным Бюро трудовой статистики США, занятость специалистов по обработке данных вырастет на 35% к 2032 году.

И это намного быстрее, чем большинство других профессий. Меня зовут Даниэль, и сегодня у меня для вас план по обучению на пути к профессиональному специалисту по обработке данных. Кстати, все связанные ссылки я оставил в описании ниже.

После просмотра этого видео не забудьте посмотреть их. Давайте приступим.

Что такое data science

Хорошо, прежде чем говорить о шагах, которые вам нужно будет предпринять, чтобы стать специалистом по обработке данных, позвольте мне ответить на несколько вопросов. Что такое data science? И что именно делают специалисты по обработке данных? Простыми словами, data science – это анализ сырых данных.

И использование статистики и трюков машинного обучения для извлечения информации из этих данных. В основном это означает использование данных для поиска ответов на ваши вопросы. Так что работу специалистов по обработке данных можно описать следующим образом. Они настраивают мощную базу данных для серьезного анализа.

Они проводят онлайн-эксперименты и используют другие комплексные методы для обеспечения роста. Они создают системы машинного обучения и персонализируют данные, чтобы помочь бизнесу принимать умные решения. По сути, в мире технологий data science – это настройка вещей, тестирование, использование машинного обучения для принятия решений и создание полезных продуктов на основе данных. Итак, теперь, когда мы все знаем, что такое data science, пришло время поговорить о нашей основной теме.

План обучения по data science. Ребята, data science – это огромная сложная область. Она включает множество поддисциплин, таких как обработка естественного языка, машинное обучение, анализ данных, инженерия данных, бизнес-аналитика, облачные вычисления и многие другие. Поэтому прежде чем вы начнете изучать необходимые навыки, выберите направление, в котором вы будете двигаться.

Потому что различные области data science потребуют разных наборов навыков.

Изучение основ

И ваш первый шаг на этом пути – изучение основ. К этим основам относится математика, да, вы не сможете далеко продвинуться в data science, если не знаете некоторые продвинутые математические концепции.

И вот некоторые важные вещи, которые вам нужно будет освоить.

Линейная алгебра

Когда вы погружаетесь в анализ главных компонент для упрощения ваших данных, будьте готовы использовать линейную алгебру. И если вы работаете с нейронными сетями, вам придется использовать линейную алгебру для настройки и управления сетью. Честно говоря, большинство моделей полагаются на вычисления линейной алгебры.

Вероятность

Изучите концепции, такие как совместная, условная и маргинальная вероятность. И когда речь идет о оценке вероятности, изучение данных, поиске закономерностей или выявлении выбросов, распределения вероятности очень пригодятся.

Статистика

Статистика дает вам простой способ подытожить, изучить и продемонстрировать данные различными способами. Поэтому понимание различных статистических методов – это большой плюс в data science.

Изучите типы статистики, такие как описательная и инферентная статистика. И как только вы уверены, что ваше знание математики достаточно, переходите к следующему основному концепту – программированию.

Программирование в data science

Программирование – это ключевой шаг в мире data science. Вам нужно освоить основы кодирования и компьютерные навыки для практически всего в data science.

Чтобы начать программировать в data science, выберите язык, такой как Python, SQL, Scala, Java или R. Однако, ребята, Python – самый распространенный выбор среди специалистов по обработке данных. Знание этого языка поможет вам обрабатывать огромные объемы данных, быстро создавать прототипы и выполнять множество других крутых вещей. И вот некоторые концепции программирования, о которых нужно знать.

Структуры данных

Вам придется ознакомиться с такими вещами, как массивы, связанные списки, стеки, очереди, хэш-таблицы, деревья, кучи, графы и схемы. Эти структуры могут обрабатывать огромные объемы данных и выполнять все виды задач, такие как обработка и управление данными без сбоев.

Структуры управления

Структуры управления – это как дорожные знаки для вашей программы. Они помогают решить, как будет происходить движение.

У вас есть такие варианты, как оператор switch case, циклы while, do while и другие. И как только вы уверены в основах программирования на Python, пришло время узнать о самых популярных библиотеках и инструментах Python.

Библиотеки Python

Конечно, для специалистов по обработке данных. Я говорю о библиотеке NumPy, библиотеке Pandas, библиотеке Matplotlib, Scikit-learn и Seaborn.

Эти инструменты значительно упростят ваши задачи по обработке данных и визуализации данных. Как только вы освоите все эти основы, пришло время перейти к следующему шагу.

Исследование и предварительная обработка данных

Ребята, прежде чем мы продолжим, я стараюсь делать образовательный контент в увлекательной форме.

Предобработка данных превращает всю полученную сырую информацию в полезные данные, которые вы позже можете проанализировать или изучить. Исследование данных похоже на первоначальную работу детектива в анализе данных. Вы используете графики и статистику, чтобы понять такие вещи, как размер данных, сколько их, и насколько они точны. На этом этапе самые важные концепции для изучения – это исследовательский анализ данных.

EDA похоже на поиск сокровищ. В ваших данных он помогает найти скрытые тенденции и закономерности. И если вы новичок, вы можете начать с базовых наборов данных из библиотек типа Scikit-learn, Seaborn или Altair.

Как только вы освоитесь, вы сможете перейти к более сложным вещам.

Визуализация данных

В EDA вы используете визуальные элементы, такие как гистограммы, столбчатые диаграммы, ящики с усами и графики плотности, чтобы изучить данные.

Для выполнения этих задач удобны инструменты Python, такие как Matplotlib, Seaborn и Plotly.

Инженерия данных

Инженерия данных – это создание надежной системы данных для специалистов по данным. Они настраивают конвейеры, чтобы убедиться, что данные имеют правильную структуру для анализа.

Хотя это не является обязательным для специалистов по данным, владение инженерией данных является значительным преимуществом, если вы стремитесь к работе специалистом по данным.

Сбор и очистка данных

Сбор данных означает сбор всей информации, которая вам нужна для анализа. И для этого вы можете получать данные из мест типа баз данных, веб-сайтов или API.

В Python библиотека pandas предлагает инструменты для этого, делая процесс простым. После сбора данных следующим шагом является обработка данных или их очистка. Это означает их очистку, организацию и создание новых функций. Библиотеки Pandas и NumPy предоставляют функции и методы, которые упрощают обработку данных. Разработка панелей управления, будь то в Excel или с использованием инструментов типа Power BI и Tableau, основная идея заключается в создании визуальных сводок данных. Эти панели управления помогают менеджерам принимать умные решения на основе четкой информации. На этом этапе я также рекомендую изучить такие темы, как обработка отсутствующих данных, масштабирование и нормализация данных. И после этого вы будете готовы перейти к следующему шагу, который заключается в…

Машинное обучение и искусственный интеллект

Как только вы освоитесь в упомянутых ранее концепциях, пришло время погрузиться в мир алгоритмов машинного обучения.

И вот что вам нужно знать.

Обучение с учителем

Эти алгоритмы изучают закономерности, когда у вас есть конкретная целевая переменная. Сюда входят техники типа регрессии и классификации. Вам нужно изучить популярные алгоритмы машинного обучения, такие как линейная регрессия, логистическая регрессия, деревья решений, случайный лес, XGBoost, наивный Байес и другие.

Обучение без учителя

Когда нет целевой переменной, в игру вступают алгоритмы без учителя.

Изучите методы типа кластеризации k-средних и ассоциативного анализа. Глубокое обучение, ребята, это изысканная часть машинного обучения, которая использует нейронные сети. Они, в основном, математические методы, вдохновленные человеческим мозгом. Глубокое обучение позволяет специалистам по данным работать с сложными данными, такими как изображения и тексты.

И для этого вам следует понимать концепции типа искусственных нейронных сетей, сверточных нейронных сетей, долгосрочной краткосрочной памяти, автокодировщиков и других. Да, все это вам нужно знать, если вы хотите устроиться на работу в области науки о данных. Итак, как вы можете видеть, друзья мои, наука о данных – это не просто одна вещь. Это огромное сочетание статистики, математики, программирования и решения проблем. Это умение умно работать с данными, видеть вещи с уникальной перспективы и приводить данные в порядок.

В двух словах, это все о захвате, очистке и организации данных умным образом. Но если вы тщательно спланируете свои учебные шаги и будете последовательно работать, то, как и любой человек, вы сможете абсолютно достичь своих целей и стать специалистом по данным. Но если вы хотите стать профессионалом в области науки о данных, следующим шагом для вас будет…

Становление профессионалом в области науки о данных

Итак, как специалист по данным, вам нужно постоянно совершенствовать свои навыки.

И, конечно, быть в курсе последних обновлений. И люди, так же как и программирование, наука о данных – это непрерывное стремление к улучшению. Поэтому у меня есть несколько советов, как вы можете это сделать. Решайте сложные проекты. Как только вы освоитесь с основами, пришло время применить их в реальных проектах.

Это означает развертывание ваших моделей машинного обучения или глубокого обучения в виде веб-приложений на облачном сервере. Ставьте себя на путь вызова, работая с более крупными наборами данных.

Работа с такими большими данными повышает вашу уверенность и навыки в обработке данных. Эти сложные задачи готовят вас к реальным проектам по науке о данных. Отслеживайте свой прогресс. По мере изучения каждого раздела важно отслеживать свой прогресс. После завершения темы попробуйте выполнить соответствующие упражнения или задания.

Пока вы не обнаружите, что выполняете их легко. Также не забывайте повторять концепции, которые вы уже изучили. Совершенствуйте свои навыки. Ребята, как и в любой технической работе, включая науку о данных, всегда есть место для роста. И вот как вы можете улучшить свои навыки. Участие в соревнованиях, взаимодействие с сообществом науки о данных и получение необходимых сертификатов.

Ребята, вам нужны некоторые баллы доверия, чтобы продемонстрировать свой потенциал потенциальным работодателям. И для этого пройдите продвинутые курсы, предлагаемые университетами и компаниями, чтобы получить сертификаты. Прежде чем записаться на какой-либо курс или программу сертификации, проведите небольшое исследование. Обязательно прочитайте отзывы о курсах и инструкциях, прежде чем погрузиться в них. Некоторые из них могут действительно помочь вам на пути к становлению научным сотрудником по данным. Вот почему я разместил ссылки ниже в описании. На лучшие курсы и программы сертификации, которые я знаю. Не стесняйтесь посмотреть их.

О чём Дэниель говорит в ролике:

1. Данные играют ключевую роль в современном мире, и вокруг них строятся важные решения и планы.
2. Три основные профессии, связанные с данными, это: data scientist (специалист по данным), data analyst (аналитик данных) и data engineer (инженер по данным).
3. Data scientist использует статистику, машинное обучение и навыки программирования для анализа сложных данных, выявления тенденций и прогнозирования будущего.
4. Чтобы стать data scientist, необходимо овладеть продвинутой статистикой, машинным обучением и обработкой данных.
5. Data analyst собирает, очищает и анализирует данные, помогая бизнесу принимать обоснованные решения, и может начать карьеру с входного уровня.
6. Для работы data analyst важны знания в области статистики, умение работать с данными, моделирование и составление отчетов.
7. Data engineer отвечает за создание и управление системами, которые используют data scientists и analysts, обеспечивая сбор, хранение и анализ данных.
8. Для карьеры data engineer требуются технические навыки, знание API, понимание работы с данными и поддержание инфраструктуры данных.
9. Все три роли связаны с обработкой данных и их использованием, но каждая имеет свои уникальные задачи и навыки.
10. Эти профессии востребованы во многих отраслях, включая здравоохранение, технологии, электронную коммерцию и финансы.
11. Data scientists требуются более глубокие знания программирования и статистики, в то время как data analysts больше ориентированы на математику и бизнес, а data engineers – на компьютерные науки и инженерию.
12. Выбор между этими профессиями зависит от личных навыков и интересов, и важно обладать аналитическими способностями и умением решать проблемы.
13. Коммуникативные навыки также критичны для представления результатов анализа руководству.
14. Существует множество онлайн-ресурсов и курсов для обучения data science, data analytics и data engineering.
15. Заработная плата специалистов по данным в США варьируется: data analysts зарабатывают более $120,000 в год, data scientists – до $190,000, а data engineers – около $190,000, при этом фрилансеры в этих областях имеют различные ставки в час.

Ниже — транскрибированный перевод ролика на русском языке.

Хорошо, давайте поговорим о чем-то важном – о данных. В современном мире все вращается вокруг них.

Любое умное решение или план сводится к цифрам. В настоящее время существуют три основных профессии, связанные с данными – data scientist, data analyst и data engineer. Но в чем их различия и какие навыки нужны, чтобы стать одним из них? Меня зовут Даниэль, и сегодня мы собираемся погрузиться в каждую из этих профессий и выяснить, что делает их уникальными? И если вы хотите узнать больше о этих профессиях и навыках, которые они включают, я оставил несколько полезных ссылок в описании.

Не стесняйтесь посмотреть их после просмотра этого видео. Ладно, люди, приступим. Data scientist против data analyst против data engineer. Кто они? Чаще всего я замечаю, что люди не очень уверены, в чем заключаются эти профессии. Некоторые даже думают, что они все одинаковые.

Но это не так, ребята. Поэтому прежде чем сравнивать эти три роли, давайте что-то проясним. Что это за профессии и какие задачи они включают?

Data scientists

Эта профессия занимается изучением сложных цифровых данных, расшифровкой их сложностей. Они используют статистику, машинное обучение и навыки программирования, чтобы понять, что данные пытаются нам сообщить. Это похоже на решение головоломок в данных, выявление тенденций и прогнозирование будущих событий.

Теперь вы можете спросить, что мне нужно, чтобы получить эту роль? Ну, подумайте о том, чтобы получить опыт и овладеть навыками, такими как продвинутая статистика, машинное обучение и обработка данных. Основные задачи для этой роли обычно включают очистку беспорядочных данных, работу с моделями машинного обучения, выявление тенденций в данных, делание прогнозов и докладывание о своих открытиях своему руководству. Хорошо, теперь давайте посмотрим на data analysts. Ребята, если вы планируете работать с данными и хотите начать с начального уровня, data analyst – это ваш выбор.

Data analysts

Data analysts собирают, очищают и анализируют данные, чтобы помочь бизнесу принимать умные решения. Представьте их как рассказчиков, которые превращают данные в понятные отчеты и красивые визуализации. И если вы хотите стать data analyst, вам нужно всего лишь бакалаврский диплом и хорошее понимание статистики. Но на самом деле, ребята, сегодня формальное образование не является обязательным. Потому что важнее ваши навыки. Просто убедитесь, что у вас есть некоторые знания о работе с данными, моделировании и отчетности.

И вы в порядке. Понимание бизнес-аспектов было бы большим плюсом. Вот что обычно делают data analysts. Сбор данных из разных источников. Очистка и организация данных.

Анализ данных для выявления тенденций. Создание отчетов и визуализаций и деление своих результатов с другими. Наконец, давайте поговорим о data engineers.

Data engineers

Data engineer настраивает и управляет системами для data scientists и analysts.

Они являются архитекторами за кулисами. Они убеждаются, что данные собираются, хранятся и анализируются без сбоев. Их работа включает создание и управление потоками данных, обеспечение безопасного и эффективного хранения данных. Так что, чтобы стать data engineer, у вас обычно есть два варианта. Получить степень магистра в области данных, получить опыт работы и вырасти из data analyst. Некоторые ключевые навыки, которые вам понадобятся, это хорошее техническое понимание, умение создавать и использовать API и понимание потоков данных и обеспечение их бесперебойной работы.

Задачи data engineering обычно включают управление потоками данных, обеспечение безопасного и организованного хранения данных, обеспечение качества данных и поддержание инфраструктуры данных. Так что, ребята, как вы видите, некоторые повседневные задачи, которые выполняют эти профессионалы, похожи. Конечно, есть определенное пересечение.

Нет сюрприза. Все эти роли связаны с работой с данными и деланием их полезными. Еще одна важная вещь, которую я хотел бы добавить, это то, что эти роли востребованы во многих отраслях. Например, сферы, такие как здравоохранение, технологии, электронная коммерция и финансы, нуждаются в компетентных data scientists, analysts и engineers. Ладно, теперь вы знаете, чем занимаются data scientists, data analysts и data engineers.

Навыки для всех трёх профессий

Теперь давайте ближе рассмотрим эти роли, чтобы увидеть, какие навыки им нужны для работы. Data scientists и data analysts имеют много общих навыков, но data scientists углубляются глубже. Они могут создавать базы данных и объединять информацию из различных источников.

Ребята, важно помнить, что в отличие от data analysts, data scientists нужны продвинутые навыки программирования, им нужно хорошо понимать языки программирования, такие как Python, C++ или Java, плюс некоторая экспертиза в SQL. Другие навыки data scientists включают машинное обучение и глубокое обучение, data mining, Apache Spark, Apache Hive, Apache Peak и Hadoop, визуализацию данных и бизнес-аналитику. Data analysts.

Вот суть, ребята. Аналитики данных приходят из самых разных сфер. Традиционно аналитик данных может иметь степень в математике или информатике, но в наши дни они могут приходить из любой области, которая имеет дело с цифрами, включая бизнес или естественные науки, поэтому становление аналитиком данных не строго привязано к определенному образованию, это скорее о ваших навыках работы с данными и их интерпретации, поэтому если вы планируете стать аналитиком данных, вам может захотеться изучить навыки, такие как хранение данных, базовое программирование, скриптование и статистика, базы данных и SQL, Excel и инструменты визуализации данных.

Ладно, люди, а теперь давайте поговорим о навыках, необходимых для становления инженером данных. Инженеры данных. Они похожи на архитекторов и хранителей мира данных. Их основная работа связана со системами баз данных. Исходя из этого, их набор навыков включает продвинутое программирование, хранение данных и ELT, глубокие знания систем баз данных, Hadoop, MapReduce, Hive, поток данных и архитектуру данных с созданием конвейеров. Я знаю, друзья, до сих пор мы видели много сходств между этими тремя профессиями. Но теперь давайте поговорим о том, что делает их уникальными.

В чём отличия между специалистами

Различия. Хорошо, давайте разберем различия между учеными по данным, аналитиками данных и инженерами данных. Ученые по данным похожи на решателей проблем в мире данных. Они погружаются в сложные вопросы и используют данные для прогнозирования. Аналитики данных – это детективы данных. Они собирают, очищают и анализируют данные, чтобы помочь бизнесу принимать более умные решения. Инженеры данных – это технические строители. Они создают и поддерживают системы, которыми пользуются ученые по данным и аналитики для работы с данными.

В дополнение к этому, есть некоторые дополнительные детали. Ученые по данным склонны к статистике и машинному обучению. Аналитики склонны к математике и бизнесу. А инженеры имеют крепкий фундамент в информатике и инженерии.

Итак, как вы можете видеть, друзья, у каждой роли есть свои суперспособности в мире данных. Как выбрать? Хорошо, эти работы имеют много общего. Они все имеют дело с данными и цифрами. Но вы можете спросить, какую из них выбрать? Ну, друзья, выбор правильной роли зависит от ваших навыков и интересов. Если вы любите использовать данные для решения проблем и прогнозирования, выбирайте ученого по данным. Если вам нравится копаться в данных, чтобы помочь бизнесу принимать умные решения, выбирайте аналитика данных. Для тех, кто любит идею создания и поддержания систем данных, выбор – инженер данных. Тем не менее, не забывайте, друзья, что независимо от выбора, сильные аналитические и проблемные навыки играют важную роль. И, конечно, не забывайте о своих навыках коммуникации.

Потому что умение объяснять и представлять свои результаты руководству критично. Сегодня существует множество ресурсов онлайн для изучения науки о данных, анализа или инженерии. И существует множество курсов и программ сертификации, которые могут предложить ценные знания. Я рассмотрел многие из них на своем канале, так что не стесняйтесь заглянуть. Кроме того, я сделал три отдельных видеоролика о путях в науку о данных, аналитику данных и инженерию данных.

Разница в зарплатах

Вы также можете найти их на моем канале. Ладно, а теперь давайте поговорим о деньгах. Если мы посмотрим на данные, предоставленные Indeed, опытные внутренние аналитики данных в Соединенных Штатах могут зарабатывать более 120 000 долларов в год. Ученый по данным может зарабатывать до 190 000 долларов в год. И инженер данных зарабатывает примерно столько же, сколько ученый по данным, около 190 000 долларов.

Теперь, если речь идет о фрилансерах, аналитики данных могут зарабатывать от 36 до 45 долларов в час. Фрилансеры-ученые по данным зарабатывают от 25 до 50 долларов в час. И зарплата фрилансеров-инженеров данных составляет около 48-64 долларов в час.

Итак, как вы видите, друзья, ученые по данным и инженеры данных обычно зарабатывают больше, чем аналитики данных. Это потому, что им требуются более серьезные технические навыки. Ладно, люди, это завершает наше сравнение между аналитиком данных, ученым по данным и инженером данных. Не стесняйтесь делиться своими мыслями в комментариях. И если вы хотите улучшить свои навыки в области анализа данных, науки о данных или инженерии данных, я подготовил для вас лучшие ресурсы.

https://www.youtube.com/@Daniel-Dan.

Kaggle — самая известная в мире платформа для специалистов по Data Science. Она выросла в комьюнити, которое объединило в себе опытных и начинающих исследователей в области анализа данных и машинного обучения.

Платформа была запущена в апреле 2010 года как площадка для проведения соревнований по машинному обучению, но сегодня это уже целая экосистема с более чем 16 млн зарегистрированных пользователей. Сейчас на Kaggle можно проходить курсы по AI, пользоваться облачными ресурсами для решения задач, общаться со специалистами по всему миру, искать работу и, конечно же, участвовать в соревнованиях. В 2017 году Google купила платформу Kaggle, усилив позиции в сообществе исследователей по искусственному интеллекту, а также в борьбе за лучших специалистов на рынке.

Основное предназначение платформы в том, что на ней проводятся различные хакатоны и соревнования от крупных компаний, таких как Google, Amazon, Facebook, Microsoft, Baidu и других, по результатам которых участники получают очки и формируется мировой рейтинг лучших профессионалов в области машинного обучения.

В среднем одно соревнование идёт два-три месяца, в течение которых участники могут загружать свои решения в систему.

Всего на платформе проведено уже более 300 соревнований. Каждое представляет собой актуальную задачу машинного обучения от компании, например, решение задачи кредитного скоринга — необходимо обучить систему принимать решения по кредитным заявкам банка на основе данных клиента (возраст, пол, образование, стаж работы, анкетные данные и других). Или, например, обучить модель компьютерного зрения, которая распознаёт одинаковые достопримечательности на различных фотографиях. Или как можно точнее предсказать цену продажи объектов недвижимости по их описанию и фото.

В каждой из задач есть определённая метрика, по которой оценивается точность решения и формируется лидерборд участников. Качество решений участников проверяется на закрытом наборе данных — это гарантирует максимально честную оценку.

Также каждое соревнование имеет призовой фонд, в среднем это 30-50 тысяч долларов, но были и несколько соревнований с призовыми в 1.2 млн и 1.5 млн долларов. То есть можно успешно решить соревнование, купить себе яхту и отправиться в кругосветное путешествие. Но, конечно, никто не решает соревнования только ради денег, это скорее приятный бонус.

Составляющие успеха на Kaggle

Хороший бэкграунд

Я учился в физико-математическом лицее 131 в Казани. В школе увлекался олимпиадами по математике и физике, а летом выезжал на смены в летние физмат школы. Мне в какой-то степени повезло, что у меня появилась такая сильная техническая база.

В таких точных науках, как математика, физика и программирование, короткая и однозначная цепочка обратной связи. Ты решил задачку и моментально понимаешь, что молодец. Тебя не должен оценивать кто-то извне, как в гуманитарных науках, художке или музыке. Плюс достаточно легко перейти с одного уровня сложности на следующий. Думаю, этим мне и нравится математика, поэтому после окончания школы я с большим удовольствием преподавал её в Физтех-школе в группах для школьников. Было приятно видеть, как ребята учатся решать всё более сложные задачи и получают удовольствие от этого процесса. Уже в аспирантуре я узнал, что это называется зоной ближайшего развития.

После лицея поступил на факультет Робототехники и Комплексной Автоматизации МГТУ им. Н. Э. Баумана, который закончил с отличием. Но думаю, всё-таки кругозор в IT хорошенько меня ударил на двухгодичной программе Технопарка от Mail.Ru Group. Это дополнительная программа обучения для студентов Бауманки по направлению веб-разработки, где молодые заряженные специалисты компании читают лекции по разным предметам: углублённое программирование на C/С++, алгоритмы и структуры данных, разработка веб-сервисов, мобильная разработка, безопасность интернет-приложений, тестирование, управление проектом и другим.

Преподаватели были действительно очень крутыми. Например, по безопасности Ярослав Рабоволюк, CIO Mail.Ru Group, мог на занятии открыть любой сайт, рассказать обо всех его уязвимостях и как с ними работать. Самым ценным опытом были групповые проекты на трех-четырех человек после каждого предмета. Это позволило реализовать достаточно много интересных практических проектов и научиться работать в команде. Сейчас аналогичные программы обучения от VK (ранее Mail.Ru Group) запущены в ведущих технических университетах: МФТИ, МГУ, МИФИ и ИТМО.

На последнем курсе магистратуры встал вопрос выбора задачи для диссертации. Посмотрев онлайн-лекции по анализу данных от ШАДа (Школы анализа данных от Яндекса) в 2012 году, наткнулся на задачу кредитного скоринга в банках, которой и решил заниматься в рамках дипломной работы и в аспирантуре.

Дальше всё было как в тумане: прошёл чуть ли не все курсы по машинному обучению на Coursera. На одном финальном проекте было решение задачи на Kaggle по предсказанию победителя онлайн-игры Dota 2. Я неплохо справился с задачей, занял 39-е место по точности решения из 810 участников курса. Впервые узнал о Kaggle и ощутил, что это довольно увлекательно — соревноваться с другими участниками со всего мира в точности решения.

Меня уже было не остановить. Постепенно я набирался опыта на Kaggle-соревнованиях, программировал свои наработки по различным задачам на табличных данных, текстах и картинках. Суммарно я решил около 80+ задач. Самое успешное соревнование было по сегментации данных на изображениях (необходимо было автоматизировать процесс идентификации ядер клеток, что позволит проводить более эффективное тестирование лекарств, сокращая 10 лет, которые требуются для выхода каждого нового препарата на рынок), во время которого я валялся дома со сломанной ногой (во время прыжка с парашютом не раскрылся парашют) и мог уделить много времени задаче на Kaggle.

Думаю, в первую очередь сильный бэкграунд по математике и программированию помогал мне в дальнейшем быстро погружаться в различные задачи машинного обучения, разбираться в подходах решения, необходимых алгоритмах. Это не исчерпывающий список, поэтому хотел бы выделить ещё некоторые основные моменты.

Удовольствие от процесса

Главным фактором успеха на Kaggle, конечно, считаю то, что я получал удовольствие от участия в соревнованиях. Мне действительно было интересно заниматься решением новых и сложных задач.

Помню, на хакатоне в Сан-Франциско, мы с командой заняли пятое место среди квалифицированных команд. Второе место заняла команда из Google Brain (одно из исследовательских подразделений Google), это была группа из пяти китайцев. После хакатона мне удалось немного пообщаться с ребятами. В конце беседы я уточнил у них, собираются ли они на афтерпати хакатона в бар неподалёку. На что мне ответили, что не пойдут, а планируют разобрать командой своё финальное решение и решения победителей.

Думаю, именно благодаря такому подходу эти ребята и оказались выше нас по результатам. «Вот это уровень интереса!», — подумал я и убежал на афтерпати 🙂

Достаточное количество времени

Каждое соревнование имеет дедлайн, одно соревнование в среднем проходит 2-3 месяца.

В день можно отправить до пяти сабмитов. Если какой-то день вы пропускаете, то теряете возможность протестировать свои решения и идеи. Поэтому, как только у меня выдавалась свободная минута, я программировал, старался побыстрее протестировать и как можно чаще отправлять свои решения. Параллельно идут несколько соревнований, то есть вам необходимо решать несколько задач одновременно на определённых отрезках времени.

Уходило на это по несколько часов в день, два-три точно. В выходные я тратил больше времени. Обычно мой день выглядел так: до вечера был на работе, приходил домой, открывал Kaggle и решал соревнования. Порой я не замечал хода времени, мне искренне нравилось находить новые подходы и улучшать свои текущие решения. В последние дни соревнований я увлекался и засиживался до самого дедлайна — до 3 ночи (11:59 PM UTC). Конечно, я не решал всё, что публикуется на платформе, но думаю, большую часть в этот период всё-таки решил. Я брал ноутбук с собой в отпуск и старался находить время и на Kaggle. Мне понадобилось около 2-3 лет, чтобы подняться до 68-го места.

Командная работа

Большую часть соревнований выигрывают команды. И немудрено: когда несколько участников объединяют свои идеи, финальное решение будет более качественным и точным.

К тому же вы можете чему-то научиться у своих тиммейтов, понять их идеи, узнать, какими инструментами они пользуются и как организуют свою работу над проектом.

В этом я не сильно преуспел, только 5 из 87 (6%) соревнований я решал в командах. Думаю, если бы я чаще объединялся с другими участниками, результаты были бы выше.

Вычислительное железо

Все задачи на Kaggle вычислительно сложные. Платформа предоставляет мощности, но для быстрой проверки гипотез и идей их бывает недостаточно. Понимая, что без своего девбокса соревноваться за высокие места намного сложнее, я купил сервер с четырьмя видеокартами NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti 11Gb, 64 ядрами и оперативной памятью на 128 ГБ за 300 000 рублей. И думаю, это было одним из самых удачных вложений в моей жизни. Сервер позволял относительно дёшево, минуя аренду облачных сервисов, делать вычисления, усиленно нагревать квартиру летом и зимой и относительно быстро обучать модели. Но мне все равно было сложно конкурировать с участниками из больших ИТ-корпораций, у которых в компаниях были вычислительные ресурсы в десятки, а то и сотни раз мощнее.

Сегодня Kaggle старается делать соревнования доступнее для участников, у которых нет возможности доступа к большим вычислительным ресурсам. Главный критерий — решения должны запускаться в Kaggle Kernels. Поэтому для таких облачных вычислений будет достаточно обычного ноутбука.

Упорство и целеустремлённость

Когда решения выстреливают, ты поднимаешься на лидерборде участников соревнования, занимаешь призовые места, это сильно мотивирует.

Но стоит помнить, что в анализе данных или машинном обучении много неудач. Ты постоянно тестируешь различные идеи решений, и не все из них приводят к результату. Помню, как в одном из соревнований от Zillow по предсказанию цены продажи недвижимости по описанию и фото, которое длилось целый год, участвовала команда, которая тратила на аренду облачных серверов около 10 тысяч долларов в месяц, и в конце не заняла призового места.

Главное здесь — не опускать руки, если что-то не получается, продолжать набираться опыта и находить новые решения.

Ключевые выводы

Считаю, что успех в построении AI карьеры обеспечивает следующая комбинация:

1. фундаментальное образование в области математики, физики или компьютерных наук;
2. хорошие навыки программирования (Python);
3. умение работать с базами данных (SQL);
4. знание AI, традиционных алгоритмов ML, CV, NLP, RL.

В Data Science решения создаются на Python. У языка простой синтаксис, который легко изучить, даже если раньше вы на нем не писали. Особенно если у вас есть опыт разработки на других более низкоуровневых языках: C, C++. Также важно владеть различными инструментами по работе с данными. Ключевым здесь является язык SQL и особенности баз данных (Oracle, Postgres и др).

Плюсом будут знания конкретной предметной области. Если вы разбираетесь в финансах, вам будет проще решать, например, задачу кредитного скоринга. В дальнейшем это поможет ориентироваться и в понимании бизнеса.

Что даёт Kaggle

Разнообразный и уникальный опыт

Уникальность платформы Kaggle в том, что у вас появляется возможность решить наиболее актуальные задачи крупных компаний. Например, во время новогодних каникул я смог весьма неплохо решить соревнование от Baidu по 6D позиционированию автомобилей по фотографиям, сделанным с камер беспилотников. Получил серебро и приглашение в VK (ранее Mail.Ru Group) на митап, чтобы рассказать о своём решении.

Или, например, решал задачи по распознаванию рака на медицинских снимках, кораблей на спутниковых снимках и много других.

В итоге ты становишься специалистом в области беспилотного транспорта, распознавания медицинских изображений, спутниковых снимков, вопросно-ответных систем и множества других направлений AI.

На Kaggle можно решать задачи кредитного скоринга для крупного банка и параллельно помогать физикам-исследователям CERN найти траекторию движения частиц в адронном коллайдере, предсказывать победителя в Dota 2 и вместе с океанологами определять вид китов по фотографиям плавников. Вы можете построить оптимальный маршрут для Санта-Клауса, чтобы тот раздал как можно больше подарков. Или, например, я впервые узнал, что позиционирование объектов в задачах беспилотного транспорта происходит по 6 координатам (Х, Y, Z и углы поворота по трём осям). Это безграничное поле для развития и возможностей по обучению.

На KaggleDays в Дубай перед нами однажды стояла задача от полиции Дубая спрогнозировать на карте города районы, где могут произойти преступления. Нам выдали исторические данные по разным происшествиям (кражи, хищения, криптоинциденты): координаты, время и дату. А также статистику по погодным условиям, температуре, окружению в городе. Нужно было построить модель, которая будет прогнозировать области и время с потенциальными преступлениями.

Когда на работе вам попадётся похожая задача, вы сразу понимаете, какие алгоритмы использовать и какую модель построить. Сейчас, когда я сталкиваюсь с задачами на изображениях и видео, или работаю с текстами, или с табличными данными — намного быстрее понимаю, какие подходы применимы в решении этих задач и как создать более качественное решение, и в короткие сроки могу собрать MVP благодаря опыту, который получил на Kaggle.

Связи и потенциальных работодателей

Kaggle — огромное комьюнити людей со схожими ценностями, я бы сказал с одним ДНК.

Благодаря успешному выступлению на платформе, в один день я получил приглашение от Google на ежегодную конференцию Google Next19 в Сан-Франциско, где параллельно с конференцией проходил хакатон KaggleDays. В одной команде со мной были вице-президент технологической компании в Калифорнии и аспирант UCLA. Мы прогнозировали, пройдёт ли деталь автомобиля краш-тест на заводе. Среди квалифицировавшихся команд, участвовавших в хакатоне, заняли пятое место.

На конференции можно было вживую увидеть выступление Сундара Пичаи или, например, лично познакомиться с Винтоном Серфом, вице-президентом компании Google, одним из создателей интернета, участником группы DARPA. Удивительно, конечно, какая открытая культура общения на таких ИТ-мероприятиях мирового уровня. Афтерпати конференции проходил на огромном стадионе Oracle Park (домашняя арена команды San Francisco Giants) с выступлением Гвен Стефани.

Высокий рейтинг на платформе помогает легко устанавливать контакты со многими известными участниками Kaggle, у вас появляется огромное количество друзей по всему миру. Люди сразу понимают, что вы «свой» и вам можно доверять.

Если вы находитесь даже в топ-200 или топ-300 рейтинга на Kaggle, вам начинают регулярно поступать предложения о работе от крупных технологических компаний и амбициозных стартапов. Например, знаю, что большая концентрация людей с высоким рейтингом на платформе работают в NVIDIA или успешном стартапе H2O.ai.

В России при трудоустройстве в любую ИТ-компанию по ML и DS направлениям рейтинг Kaggle будет несомненным плюсом. Если вас собеседует опытный специалист, будьте уверены, он по достоинству оценит ваши навыки, полученные на Kaggle.

Подытожим

Чтобы достичь успеха на Kaggle, нужно уверенно владеть математикой и программированием, уметь себя дисциплинировать и не сдаваться при неудачах, а также много и упорно решать сложные задачи, не теряя мотивацию. Важно получать удовольствие от этого процесса. Не стесняться обмениваться опытом с другими специалистами — так вы не только получите ответ на свой вопрос, но и обзаведётесь полезными связями. Со многими ребятами с Kaggle мы общаемся и сегодня.

В итоге вы получите практический опыт, который сможете применить в своей работе, добавить в резюме, и, возможно, именно он поможет вам найти работу мечты.

Какие типы машинного обучения бывают и чем они друг от друга отличаются

Есть четыре типа машинного обучения:

• с учителем;
• без учителя;
• с подкреплением;
• с частичным привлечением учителя.

Они отличаются наборами данных, на которых модель обучается. Понять разницу между типами машинного обучения можно через аналогию. В комнате стоят стулья, столы, шкафы, мы ставим задачу определить, где что. При обучении с учителем мы показываем модели: это стул, а это — стол или шкаф. То есть датасет размеченный, информация о данных известна, мы точно знаем, какой результат хотим от них получить. За счет разметки модель понимает, как выглядят предметы, запоминает разные типы.

При обучении без учителя мы просто запускаем модель в большую комнату, и она самостоятельно изучает, какие объекты в ней есть. Спустя время она без наших подсказок понимает, какой объект перед ней находится. Данные не структурированы, о них практически ничего не известно, нет задачи получить конкретный результат. Мы хотим извлечь из данных новую информацию и увидеть в них закономерности.

При обучении с частичным привлечением учителя мы запускаем модель в комнату и выборочно называем ей некоторые предметы. Ей предстоит самостоятельно изучить большую часть объектов и понять, как они называются.

При обучении с подкреплением мы запускаем модель в темное помещение. Она взаимодействует со средой (environment), собирает сведения о ней. В роли «разметки» здесь выступает награда (reward). Это сигнал, насколько хорошо алгоритм справляется с поставленной ему задачей. Например, за каждый найденный стул вы получаете +1, а за каждый удар в стену вам прилетает -1. Она выдаётся после каждого шага взаимодействия со средой.

Для каких задач используют обучение без учителя

Выделяют четыре большие группы: кластеризацию, поиск аномалий, поиск ассоциаций и уменьшение размерности. Рассмотрим каждую подробнее и разберем, какие для них нужны алгоритмы.

Кластеризация

Это задача разделения данных на кластеры по общим признакам.

Классический пример — сегментация пользователей приложения банка. Например, пользователи часто покупают товары в спортивных магазинах. Можно выделить их в отдельную группу, используя транзакции как признак. А можно посмотреть, как часто пользователи заходят в приложение, сформировав из них «временные кластеры».

Другой пример — классификация клиентских обращений. По признакам, которые выделит модель, можно кластеризовать обращения клиентов на разные группы: жалобы, благодарности и просьбы о помощи.

Алгоритмов для этого класса задач много, рассмотрим четыре самых популярных.

Алгоритм k-средних (k-means)

Буква k в названии отвечает за количество выделенных центроидов — точек, которые формируют вокруг себя кластер. Удобнее, если они совпадают с точками выборки данных, но необязательно.

К примеру, возьмем значение k, равное 5. Дальше для каждой точки датасета посчитаем расстояние до каждого из пяти кластеров. Наименьшее расстояние от точки до центроида позволит модели предположить, что объект принадлежит к этому кластеру.

Это итеративный метод, так как после формирования кластеров координаты центроида должны быть пересчитаны, так как центральный элемент кластера может измениться после добавления элементов. Центроид может сместиться, поэтому в следующих итерациях алгоритма мы будем пересчитывать центры кластеров до тех пор, пока координаты центроида не перестанут меняться. Так, он будет представлять усредненное описание всех параметров кластера.

Чтобы оценить качество работы алгоритма, мы используем метрику WCSS (within-cluster sum of squares) — cумму квадратов внутрикластерных расстояний до центра кластера. Основная идея, лежащая в основе k-means, заключается как раз в определении таких кластеров, чтобы отклонения внутри минимальны.

У алгоритма есть ограничение: чаще всего мы не знаем, сколько кластеров предполагается. Можно последовательно брать разные k: 3, 5, 7, 9 и так далее — и строить график в координатах WCSS(k). По нему мы можем понять, какое k оптимальнее взять для задачи. До точки k = 3 наблюдается быстрое уменьшение отклонения, но потом скорость падения снижается, откуда мы делаем вывод, что k = 3 было точкой оптимума.

Иерархическая кластеризация

Изначально количество кластеров совпадает с количеством объектов, то есть каждый объект данных представляет собой кластер. Похожие кластеры объединяются по повторяющимся признакам.

Алгоритм последовательно объединяет меньшие кластеры в большие — это агломеративная иерархия. Либо наоборот — дробит один большой кластер на меньшие — это разделяющая иерархия.

Определить похожесть можно с помощью метрик евклидова расстояния. Они бывают разные: манхэттенское расстояние; расстояние Чебышева; степенное расстояние.

dbscan

В алгоритме есть два гиперпараметра: максимальное расстояние между точками и минимальное количество точек в окрестности. Мы задаем количество соседей внутри определенного радиуса, чтобы выделить их в кластер.

dbscan также справляется с задачей детекции аномалий (о которой поговорим ниже). Так как у нас сохраняется количество соседей в радиусе, то могут оставаться «одинокие» точки, которые туда не попадают. Они являются либо выбросом, либо аномалией.

Алгоритм гауссовой смеси

В наборе данных выделяются гауссовы распределения, каждое из которых представляет собой единый кластер. Алгоритм используется в случае, когда наши данные имеют мультимодальное распределение, то есть имеют несколько «горбов».

Поиск ассоциаций

В этой задаче модель ищет взаимосвязи между существующими объектами.

Классический пример — взаимосвязь продуктов в корзине покупателя. Например, к молоку и яйцам рекомендательная система магазина может посоветовать взять муку. Чтобы получить такой «совет», нужно проанализировать, какие комбинации продуктов встречаются чаще всего.

Алгоритм Apriori

Он находит самые частые комбинации, и модель создает правила ассоциативности: когда встречаются два продукта, к ним присоединяется третий.

Для работы с алгоритмом нужно знать такие понятия.

• Support. Показывает минимальный порог встречаемости элемента, чтобы считаться частым.
• Confidence. Как часто выделенные взаимосвязи встречаются во всех объектах во всем датасете.
• Lift. Зависимость между объектами.
• Conviction. Как часто утверждается, что товары связаны, хотя на самом деле взаимосвязи нет.

Уменьшение размерности

Данные могут быть слишком взаимосвязаны между собой. В таком случае можно снизить размерность, заменив два признака на один. Особенно это актуально в больших данных, когда нужно сократить датасет и обработать меньшее количество данных.

Для этой задачи используется алгоритм PCA. Собственно, он как раз и «жертвует» каким-то некритичным количеством информации, подбирая новый признак, который будет включать в себя свойства обоих изначальных признаков.

Поиск аномалий и выбросов данных

Пример задачи — антифрод в банке. Модель должна определять мошеннические транзакции среди обычных и правильно на них реагировать.

При обучении с учителем не получится показать модели такую транзакцию сразу, потому что мы не знаем, как она выглядит. И, соответственно, у алгоритма этого знания тоже не будет. Поэтому когда модель встретится с фродом, то, скорее всего, либо не сможет его задетектировать, либо правильно интерпретировать.

При обучении без учителя модель может определять выбросы и аномалии. Аномалия — это принципиально новые данные, которых ещё не было в выборке, они возникают в реальном времени. Выброс — значение, редко встречающееся в наших данных.

Изолированный лес

В его основе лежит модель классического алгоритма ML — дерева. Случайным образом задаем предикат, если объект датасета под него подходит, он уходит по этой ветви дерева. Объекты, которые не прошли глубже по веткам, а остались на глубине первого или второго уровня можно считать выбросами. Они «изолировались».

Какие есть ограничения у обучения без учителя

Во-первых, результаты не всегда интерпретируемы. Не каждому квалифицированному специалисту под силу объяснить выделившиеся закономерности.

Во-вторых, модель может ошибаться и выдавать не те корреляции, которые мы ожидали. В примере из начала статьи про комнату со стульями и столами модель может, например, выделить кластеры не по принадлежности к сущности (столы, стулья и т.д.), а по цвету: красные столы, стулья, шкафы. Да, это тоже может быть верно, у них действительно есть схожее свойство, но нам это было не нужно.

В таком случае, кстати, придется прибегнуть либо к обучению с подкреплением, либо к частичной разметке данных, чтобы хотя бы в какой-то степени показать модели, на что ей ориентироваться.

Когда же лучше использовать обучение без учителя

Метод обучения без учителя хорошо справляется с неразмеченными данными.

Разметка данных — это достаточно дорогой процесс. При большом количестве данных нужно нанимать асессоров, которые подготовят данные для обучения с учителем. Есть сервисы, где можно отдать данные специалистам на разметку, но за это нужно будет заплатить, подготовить тесты, по которым люди будут работать. И в конце оценить качество разметки. Если мы не хотим тратить на это ресурсы и время, то лучше использовать обучение без учителя.

Про проблему веб-приложений с машинным обучением

Модель – это какой-то исполняемый код, которому можно отдать данные в определенном формате (подать на вход) и получить ответ (получить выход). Как правило, это массивы чисел: массивы numpy, тензоры, спарс-массивы и другие.

Пользователям вашей модели недостаточно знания о том, какой массив им нужно отдать вашей модели машинного обучения. Им нужен интерфейс взаимодействия с ней: сайт, телеграм-бот, мобильное приложение.

В больших компаниях есть ресурсы для создания таких интерфейсов, их оптимизации и поддержки. Но также есть много небольших компаний и просто исследователей, которым нужно создавать этот интерфейс самостоятельно. Мой пет-проект должен, если не избавить, то сильно упростить этот процесс.

Библиотека, про которую я пишу, создает веб-приложение с API для модели машинного обучения. Я назвал ее mlup. Чтобы запустить ваше веб-приложение, нужна только модель.

В связи с тем, что основные ЯП в машинном обучении — Python и C++, я написал библиотеку на Python. Хочу в будущем сделать реализацию на С++. Название mlup было уже занято в pypi, поэтому я загрузил библиотеку под названием pymlup.

Установить библиотеку на Python можно через pip: pip install pymlup.

Про решение

Как пользоваться

Самый простой вариант — запустить веб-приложение со всеми стандартными настройками:

Эта команда создаст и запустит сервис c API, в котором можно вызывать предсказание вашей модели. Сам сервис запустится на 8009 порту. Вы можете открыть документацию API и потестировать ваш сервис в ней по адресу http://localhost:8009/docs.

Вы можете написать свой конфигурационный файл в yaml/json формате и запускать из него:

Или сгенерировать код веб-приложения в Python-файл. Созданное приложение можно дорабатывать собственным кодом и запускать любым удобным способом:

Также можно использовать все возможности из кода, импортируя библиотеку mlup и создавая объект mlup.UP.

EmptyModel ничего не возвращает, когда ее просишь что-то предсказать. Это просто заглушка, которая используется для внутренних целей и для пустой инициализации.

Каждая модель машинного обучения занимает какой-то объем памяти, поэтому ее загрузка в память должна быть явной. А без загрузки модели в память невозможен ее анализ и создание веб-приложения. Когда вы создаете объект mlup.UP, ничего в память не грузится. Для загрузки модели и ее анализа нужно вызывать метод up.ml.load().

Код up.run_web_app(daemon=True) запускает веб-приложение. Под капотом используется FastAPI.

Архитектуры веб-приложения

На момент написания статьи, в mlup есть три архитектуры веб-приложения:

1. Прямое использование модели (directly_to_predict)
2. Очередь и воркер (worker_and_queue)
3. Батчинг данных из запросов (batching)

Архитектура веб-приложения: прямое использование модели

Самая простая и очевидная на первый взгляд архитектура. Для каждого запроса пользователя вызывается предсказание модели.

Модели машинного обучения, во время предсказания, выполняют CPU bound операции. Каждый запрос пользователя будет запускать предсказание модели независимо от других. Получается параллельные предсказания. В таком случае ресурсы потребляемые моделью будут множится для каждого запроса и могут закончится. Приложение зависнет.

Но эта архитектура самая быстрая для предсказания. Она подходит для случаев: когда у вас маленькая модель, быстрая модель, мало запросов к ней.

Архитектура: очередь и воркер

Когда у вас недостаточно ресурсов для запуска несколько параллельных предсказаний модели, вы можете обеспечить доступ к модели через очередь. Тогда ваша модель машинного обучения будет выполнять только 1 предсказание (CPU bound операцию) в момент времени. И все запросы пользователей будут обработаны в том порядке, в котором пришли.

Эта архитектура поддерживает долгие предсказания (long predict) – когда ваша модель машинного обучения вычисляет ответ дольше, чем клиент может ждать. Клиент может отправить запрос на предсказание, получить в ответе predict_id (uuid) и вернутся за ответом позже.

Архитектура веб-приложения: батчинг данных из запросов

Доступ к модели через очередь не всегда бывает эффективным. Архитектура батчинга данных из запросов обеспечивает такой же доступ к модели через очередь, как архитектура очередь и воркер. Но в модель попадают на предсказание уже не один запрос в момент времени, а несколько.

Воркер с моделью читает очередь запросов, пока не наберет определенное число данных для предсказания (батч). Собранную пачку данных из нескольких запросов отправляет в модель, а результаты раскладывает в хранилище результатов по ключу predict_id. В случае mlup, все это происходит в памяти, без привлечения сторонних хранилищ.

Эту архитектуру можно использовать, когда пропускная способность вашей модели машинного обучения предсказуема. Нет никакого смысла использовать архитектуру батчинга данных из запросов, если ваша модель может предсказывать одновременно только для маленького количества объектов.

Какую архитектуру выбирать, зависит от многих факторов: модели, ожидаемой нагрузки, количества ресурсов. Но эта тема заслуживает отдельной статьи.

Более подробно про весь процесс запуска и работы доступных архитектур веб-приложения написано в документации:

Кастомизация

Если стандартных алгоритмов mlup вам недостаточно, вы можете создавать свои. Все возможные кастомизации процесса загрузки и работы можно написать самостоятельно и подключать как модули. Например, вы можете реализовать собственную архитектуру веб-приложения с моделью и подключить ее в файле конфигурации, указав путь для импорта вашего кода.

Если API веб-интерфейс, созданный mlup, вам не подходит, вы можете создать любой другой интерфейс. Вам нужно просто загрузить вашу модель с помощью mlup и использовать ее. Обращаться к модели, как к черному ящику, через метод mlup.UP.predict, используя привычные Python-типы и не думая о внутренних преобразованиях данных в формат модели машинного обучения и ее работе.

Чтобы не дублировать документацию, не стану останавливаться на всех возможных вариантах использования фреймворка и всех конфигурациях. Про это подробно я написал в документации.

Про производство

Я написал десятки сервисов, в которых использовались модели машинного обучения. Это были как простые приложения с одной моделью, так и более сложные приложения, в которых модели были лишь кусочком бэкенда. И все они загружались и работали по одному сценарию:

1. Загрузка модели в память.
2. Инициализация модели и ресурсов под нее (GPU).
3. Запуск интерфейса взаимодействия с моделью.
4. Принятие запроса к модели от клиента.
5. Преобразование данных от пользователя в формат модели.
6. Вызов модели с преобразованными данными и ожидание ответа от нее.
7. Преобразование ответа модели в формат понятный пользователю.
8. Ответ пользователю.

В большинстве случаев мне приходилось создавать приложение для каждого сценария заново. Даже если они были однотипные и создавались через Ctrl+C, Ctrl+V. Однажды я захотел консолидировать создаваемые мной приложения в одно, работу которого можно настраивать.

Я планировал сделать MVP за месяц. Это было наивно! Впрочем, я же программист: проваливать дедлайны — часть моей профессии. По часику в день я за месяц собрал приложение с разными архитектурами. Начал создавать разные модели машинного обучения, чтобы протестировать мой код. И тут меня осенило! Data Science специалисты не любят использовать библиотеки для разных задач, которые можно импортировать в свои исследования. А также в 1–2 строчки кода решать свои проблемы: сделать красивый график из массивов данных, красивый прогресс бар для обучения, обучить модель машинного обучения и другие.

Я понял, что созданное мной приложение неудобное для использования. Для его использования нужно клонировать Github-репозиторий, что-то прописывать в конфигурационный файл, собирать докер. Это все сложно и не подходит для главной цели — упростить создание веб-приложения с моделью. Было решено: обернуть написанный сервис в библиотеку. И на это ушло еще пару месяцев. Еще месяц я писал документацию, все оформлял и заливал в интернет.

В итоге я получил фреймворк для создания любого интерфейса взаимодействия с моделью с собственной реализацией веб-приложения. Мне нравится, что получилось сделать взаимодействие с фреймворком удобным и привычным для всех ролей, участвующих в создании приложения с моделью машинного обучения:

1. Для Data Science специалиста можно использовать как библиотеку. В том числе запускать веб-приложение, тестировать его и сохранять в файл проверенный конфиг для будущего приложения.
2. Для программиста можно использовать из bash или прямо из кода. Можно брать созданное Data Science специалистом приложение с настройками для его модели и навешивать свою инфраструктуру.
3. Для DevOps-специалиста — это привычная работа с конфигами приложений и bash-командами для запусков процессов и приложений.

Я очень надеюсь, что предлагаемый фреймворком mlup формат создания приложений будет удобным для всех участников этого процесса.

Какие планы

Я хочу добавить несколько модулей в коробку, поддерживающих популярные площадки по хранению моделей. Также улучшить валидацию входящих данных и доработать саму документацию.

Но самая желанная идея — добавить реализацию на C++, которая будет использовать тот же конфиг. Но не все модули из Python реализации можно реализовать в C++. Например, работу с Pickle моделями. Но если вам нужно C++ приложение с моделью машинного обучения, значит вы, скорее всего, знаете, что делаете, и можете сохранить вашу модель в нужном формате.

Спасибо, что дочитали эту статью до конца. Буду рад любой обратной связи, особенно на GitHub.

Ссылки

1. Github — https://github.com/nxexox/pymlup
2. Документация — https://mlup.org

И что это такое — графы?

Графы — это абстракция, которую используют для выявления связей между сущностями: множество вершин и множество рёбер, которые их соединяют. Впервые теорию графов применил Леонард Эйлер для решения задачи о Кёнигсбергских мостах. Нужно было найти такой маршрут, чтобы пройти по всем семи сооружениям только один раз и вернуться в исходную точку. С помощью теории графов Эйлер доказал, что это невозможно.

А они вообще востребованы?

Способов анализа структурированных данных становится недостаточно, чтобы делать глубокие предсказания. Если для расчёта спроса и предложения товаров хватит классических методов вроде статистических функций, то для рекомендаций этих товаров можно применять больше действенных методов, в том числе и графы. Поэтому их используют чаще, нежели лет пять назад.

Компании вроде Uber, Google, Pinterest переходят на графы, мотивируя это тем, что производительность таких методов выше, по сравнению с другими современными ИИ-архитектурами. А по прогнозам Gartner к 2025 году графы будут использоваться в 80% инноваций в области данных и аналитики по сравнению с 10% в 2021 году.

Стоит оговориться: графы всё ещё достаточно узкопрофильное направление и используют их не повсеместно. Но дополнительный скил точно не будет лишним — появится больше сфер, в которых можно работать.

И какие задачи можно решать графами?

Графы помогают работать с нелинейными данными, которые сложно структурировать в табличный формат и выгоднее представлять в виде связей между объектами — то есть между вершинами через рёбра. Тогда получается сетка, похожая на карту дорог.

Графы и нейронные сети на их основе используют, например, в биологии. С их помощью биологические сущности (белки, РНК, химические соединения) можно представить в виде «сетки», определить, как они связаны между собой, предсказать новые взаимодействия между ними или свойства.

Здесь можно почитать про графовые методы в биологии.

Рекомендовать товар или друзей

В Газпромбанке есть граф для выявления групп людей со схожими интересами. Он помогает идентифицировать паттерн поведения клиентов, исходя из которого мы предполагаем, какие приложения будут им наиболее полезны. Например, ведут они активный образ жизни, занимаются спортом — значит, порекомендуем похожие спортивные товары.

Схожая механика используется в социальных сетях и дейтинговых приложениях — для рекомендаций друзей и хранения данных, которые генерируют пользователи.

Можно обойтись и без графов: самостоятельно придумать критерии и прописать алгоритм, который будет высчитывать количество взаимодействий между людьми. Но это долго, дорого, ресурсозатратно и есть риск упустить что-то важное, но неочевидное. Графы же позволяют использовать данные сами по себе, любое взаимодействие уже даёт информацию, которую можно анализировать и потенциально применить для решения задач.

Выявлять мошенничество

Можно построить цепочку транзакционной активности: человек А перевёл деньги человеку B, а тот — человеку C. Если в этой схеме появляется лицо, которое занесено в чёрный список, то мы идентифицируем её как фрод. То есть если в длинной цепочке переводов один из узлов замечен в мошенничестве, то стоит обратить на неё пристальное внимание.

Зачастую мошенники, когда берут кредиты и хотят оформить банкротство, чтобы их не платить, используют разные адреса, номера телефонов, паспортные данные. Или меняют их незначительно, чтобы исправления не были заметны сразу. И то, и то можно назвать подозрительной активностью.

Сложно самостоятельно просчитать наперёд и учесть в алгоритмах, что у человека сегодня одни паспортные данные, а завтра другие. Для графа это не нужно прописывать: он проскорит и зафиксирует людей с такой подозрительной активностью самостоятельно.

Строить маршруты

С помощью графа можно найти самый короткий и быстрый маршрут из точки А в точку B. Он будет учитывать не только длину дорог, но и поможет предсказать, где и когда трафик меньше.

Ранжировать информацию по достоверности

В Google графы использовали для ранжирования веб-страниц. Чтобы самый полезный сайт поставить на первое место, придумали алгоритм PageRank.

Каждый сайт был узлом, а ссылки на другие сайты внутри — связями. За счёт этого сайт, который ссылался на более достоверные источники, оказывался выше. Например, если одна из страниц ссылалась на сайт правительства Соединённых Штатов, а другая — на жёлтую прессу, вторая уходила вниз в поисковой выдаче.

Сейчас используют и другие алгоритмы, тот же GPT, но в начале 2000-х Google выстрелил благодаря графам, которые качественнее определяли «авторитетность».

Хранить взаимосвязи между сущностями

Ещё одна важная предметная область, где применяются графы — графы знаний. Это семантическая структура, в которой хранится информация о разных сущностях и взаимосвязях между ними. Вершиной‎ графа может быть как абстрактное понятие (например, концепция), так и материальный объект (например, предмет или человек).

На основе графов знаний работают, например, голосовые помощники — Alexa от Amazon.

Так могут выглядеть взаимосвязи в графах знаний:

Звучит интересно. А сложно их учить?

Действительно, графы — универсальный и многогранный инструмент, который используется для решения самых разных задач. Держать в голове весь их функционал довольно сложно. Для начала достаточно понимать, что из себя представляют графы и в каких предметных областях они применяются. А далее изучать конкретные алгоритмы и инструменты в зависимости от задачи.

Где можно узнать о них подробнее?

• ТГ-канал про графы: @sberlogawithgraphs
• Курс Стэнфордского университета
• Книга «Введение в теорию графов» Р. Уилсона
• Книга про графовые нейронные сети: Graph Representation Learning. William L. Hamilton

Но заранее спроектировать и настроить их «на века» невозможно. В процессе работы всегда появляются новые источники сбора данных или специфичные требования к ним, которые часто приходится обрабатывать вручную. Поэтому мы настроили и оптимизировали разработку загрузок.

Мы пользуемся Airflow как единой системой запуска задач

В нашем банке есть собственная платформа больших данных — DataFactory. Я уже больше года занимаюсь тем, что создаю загрузчики внешних данных для неё. До того, как я пришёл в Газпромбанк, этот процесс был неоптимизирован. Часть информации обрабатывалась Java-загрузчиками, часть — написанными на голом Python.

Сейчас мы используем Apache Airflow как оркестратор ETL-процессов, а сами процессы пишем на Python. Airflow оперирует DAG — направленным ациклическим графом, в котором описываются правила работы задач внутри одной загрузки данных. Такое решение, например, позволяет нам запускать задачи параллельно внутри кластера Kubernetes — в котором за выполнение каждой задачи отвечает отдельный k8s POD.

В основном, у загрузчиков схожие правила работы. Но для каждого требуется определенные настройки, которые в виде JSON описаны в наборе конфигурационных параметров и хранятся в Airflow Variables. Например, можно указать глубину сбора данных (в днях) и другие параметры, влияющие на выполнение DAG.

Иногда процесс нужно запускать с произвольной конфигурацией. Чаще всего на стадии финальной отладки и активного тестирования работы. Раньше в такой ситуации мы меняли значения в Airflow Variables, а затем возвращали их обратно, когда загрузчик завершал работу. Случалось, что мы забывали вернуть измененные параметры обратно, а потом искали причину некорректной работы DAG. В конце концов мы задумались, как можно легко менять значения важных переменных внутри существующего кода. И придумали!

Способы изменить конфигурацию

Встроенный редактор

В UI Apache Airflow есть свой редактор JSON. Можно залезть внутрь Airflow Variable и изменить значения там. Но такой подход не очень подойдёт, если вы хотите разово выполнить загрузку со специфическими параметрами. Airflow Variable содержит постоянные значения, которые, как правило, прописываются раз и навсегда. Когда вы что-то там меняете, то после завершения разового запуска DAG вам нужно не забыть вернуть измененные параметры обратно.

Запуск с параметрами

Apache Airflow может запустить DAG со специфическими параметрами.

Они прописываются вручную в виде нового JSON. В ходе работы загрузчика каждая задача получает доступ к этим значениям и корректирует своё поведение.

Такой способ позволяет оперативно вмешаться в работу процесса. Например, если внезапно окажется, что в DataFactory отсутствуют значения за неделю, мы можем разово повлиять на определенный параметр DAG и указать сбор данных глубиной в семь дней. Нюанс в том, что запуск с ручной конфигурацией нужно обработать в коде отдельно.

Хардкод

Этот способ самый радикальный, но рабочий. Можно отдельно прописать константы или переменные, которые необходимо использовать для специфического запуска DAG. Но это крайне неудобно: приходится вшивать много информации в код, а затем убирать.

Наш способ оптимизации запуска DAG

Итак, есть три способа передать DAG параметры: с помощью Airflow Variable, вручную через w/ config и напрямую, указав в коде значения. Наша цель — просто и удобно извне влиять на важные для загрузчика значения. При запуске очередной задачи DAG:

• сначала посмотреть, указан ли параметр при ручном запуске;
• если нет — то попытаться найти его значение в Airflow Variable;
• иначе присвоить значение из заданных в коде значений по умолчанию.

При выполнении функции внутри работающей задачи DAG функция vars_from() сначала проверяет, был ли DAG запущен с помощью w/ config. После чего пытается найти, заданы ли ключи «count_on_page» и/или «date_from» внутри JSONа, переданного через w/ config. Если да — передаёт соответствующие значения переменным count_on_page и date_from в коде задачи.

Если в словаре w/ config искомых ключей нет, то производится попытка поиска значений ключей «count_on_page» и/или «date_from» внутри JSON из соответствующей DAG Airflow Variable.

На тот случай, если необходимых значений нигде нет, в аргументах функции vars_from() мы указали значения по умолчанию. В нашем примере это 50 и 1d, взятые из констант POLLS_COUNT_ON_PAGE и POLLS_DATE_FROM_DEFAULT.

Как работает vars_from()

Функция имеет одну внешнюю зависимость: для её реализации необходима библиотека sorcery. Она предоставляет объекту информацию, откуда его вызывают. В терминах библиотеки такой объект называется «заклинанием» (spell) и инициализируется следующим образом:

Кортеж *defaults — аналог *args, а декоратор spell помещает в нулевой элемент кортежа *defaults ссылку на frame-объект функции vars_from(). Так мы можем задать значения локальных переменных, стоящих слева от вызова функции.

Обработка ключа

На всякий случай проверка вхождения ключей реализована тремя способами: по строгому соответствию с названием переменной, по её интерпретации camel case и через псевдоним.

Здесь псевдоним маршрутизирует значение из ключа sql_injection_report_mail в переменную recipients:

Если ключ есть и в ручной конфигурации, и в базе Airflow Variable, приоритет будет отдаваться переменной, которая записана стилем snake case:

Несмотря на то что в ручном запуске есть сущность «sql injection report mail», её значение будет взято из Airflow Variable.

Ещё пример, чуть более сложный:

Теперь настройка DAG для новых задач — не проблема

Загрузчики извлекают много информации из разных мест. Мы берем данные из готовых CSV-файлов, архивов, вложений почтовых ящиков, файлы из SAMBA-папок. Проникаем в REST API за полезными JSON и XML — в общем, работаем со всей информацией, которая требуется бизнес-подразделениям банка и которую разрешает собирать наш Департамент информационной безопасности.

Решение, которое мы разработали, позволяет удобнее корректировать работу DAG, не внося изменений в код загрузчиков.

Эта статья — мой опыт освоения Data Science в GeekBrains. Я постараюсь познакомить вас с особенностями не только дистанционного образования, но и со специфическими плюсами и проблемами именно этого факультета.

Перед поступлением я уже знала основы Python и JavaScript, подрабатывала созданием несложных статических сайтов на фрилансе и игралась с ML-библиотеками. Мне явно не хватало навыка вывода моделей в продакшен, однако у текущего работодателя потребность в ML точно была.

Список предметов ниже вторит роадмапу дата-сайентиста, и если вам интересно познакомиться с набором технологий для этой профессии в 2023 году, посмотрите мою статью.

Подготовительный этап

После заключения договора и внесения оплаты, энтузиазм разгорелся еще сильнее: хотелось скорее освежить уже известные предметы, и вкопаться поглубже в ML-инструментарий. Перед стартом программы предусмотрели стадию самоподготовки, и накидать себе в закладки бесплатных курсов я смогла быстро. Выбрала следующие:

• основы математики, программирования;
• основы Python;
• вводный курс по Git;
• вводный курс студента: приятная сердцу забота, набор коротких видеороликов, помогающих освоиться с интерфейсом сайта.

Совет первый: как бы ни хотелось «проглотить» большой объем материала в начале, не тратьте на него весь заряд. Мотивация понадобится позже. Возможно, энергию мне стоило приберечь до появления тяжелых предметов.

Чтобы избежать такого, я советую:

• в случае трудного курса подстегивать интерес с помощью подъемных факультативных занятий;
• давать себе не думать ни о чем во время отдыха;
• брать «академический отпуск», если чувствуете подступающее выгорание.

Мне помогал психотерапевт, доносил, что отдыхать надо. Это норма для психики, не стоит себя корить за отдых.

I четверть

В первой четверти нас ожидала насыщенная программа:

• Linux. Рабочая станция;
• Основы реляционных баз данных. MySQL;
• Библиотеки Python для Data Science: numpy, matplotlib, scikit-learn;
• Теория вероятностей и математическая статистика.

Нам даже устроили встречу с деканом факультета. И митап неплохо мотривировал — за счет чувства наставничества.

Мы начали чатом на 27 человек в Telegram (факультет собирал нас вместе сам), а выпустилось только двое. Так что вопрос поддержания мотивации невероятно важен.

Присутствие заинтересованных в твоем прогрессе людей стимулирует регулярно посещать живые уроки, а не ограничиваться записями. Онлайн-школы знают об этой психологической особенности, и потому предоставляют наставников, прошедших курс ранее, или позволяют задавать вопросы учителям в чате.

Совет второй: если не нашли подходящего ментора в университете, попробуйте найти его среди блогеров, хакатонщиков, преподавателей. Некоторые из них при росте от миддла и выше сами нуждаются в повторении материала, так что будут рады учить вас бесплатно. Когда случился переход на самостоятельное обучение, мне стоило найти ментора.

II четверть

«Отвал» однокурсников начался в это время и продолжался вплоть до конца. Причин уходить у людей было множество: сложность, соотношение «цена-качество», поверхностная помощь карьерного центра, внешние причины. Люди начали уходить с начала второй четверти, у меня в это время такие мысли еще не возникали благодаря менторам. Но когда в такое-то время нас перевели на обучение по записям, я тоже задумалась.

Программа выглядела таким образом:

• линейная алгебра;
• алгоритмы анализа данных;
• библиотеки Python для Data Science: продолжение.

Огромные темы разделяют на несколько модулей, и это хорошо. Напоминает декомпозицию проекта на спринты. Темы, в свою очередь, делят на уроки длиной 1-1,5 часа.

Для тех, кто боится не справиться с заданиями: попав в больницу с переломом, я выпросила у одногруппника две домашки. Мы с одногруппниками достаточно поддерживали друг друга.

III четверть

Программа была такой:

• Методы сбора и обработки данных из Интернета. По сути, здесь мы учились парсить сайты: beautifulsoup4, selenium. Интересная особенность – знакомство с Docker. Кто писал пауков для «сопротивляющихся» порталов вроде Авито, знает, что при слишком высокой частоте обращений IP может попасть в бан. Предотвратить такое позволяет Docker. Контейнер на купленном сервере дает возможность быстро возобновить сбор данных в случае блокировки VPS.
• Введение в математический анализ.

В этот период уже наступило привыкание к уровню сложности, и потому лабораторные были закрыты без особых проблем.

Совет третий: не пугайтесь математики и тервера. Преподаватели знают, как это трудно, и потому дают возможность сдать ДЗ без перенапряжения.

IV-VI четверти

В это время желание учиться держалось примерно на одном уровне, и потому разбивать на отдельные разделы не стану. Программа в это время была такой:

• Машинное обучение в бизнесе;
• Рекомендательные системы;

• Нейронные сети;
• PyTorch;

• Обработка естественного языка;
• Глубокое обучение в компьютерном зрении.

Сюрпризом стала возможность не делать домашние задания вообще. И получать при этом зачеты. Зная о трудности заданий, преподаватели прикрепляли (!) готовую домашку к файлам урока. Это, конечно, откровенный взлом системы и не стимулирует осваивать код самостоятельно. Большую часть заданий мы с напарником выполняли сами, обращаясь к ГДЗ лишь при крупных затыках.

Совет четвертый: списывайте только в том случае, если душевных ресурсов учиться самостоятельно больше нет. На собеседованиях я сто раз пожалела о своих пропусках: интервьюеры на технических собеседованиях натыкались на пробелы в моих познаниях.

Мне довелось обучаться в GeekBrains, и программа растянулась на шесть четвертей (почти два года) вместо полутора: в компании за это время произошло немало перестановок, даже смена руководства.

Последний совет

На курсы ML / DL лучше приходить с опытом в Python уровня Junior+. Прежде чем выложить за GeekBrains 150+ тыс. руб., я прошла бесплатный интенсив EPAM длиной в четыре месяца, и не смогла пройти финальное собеседование в эту компанию, ибо усваивать такие объемы в столь сжатый срок было трудно.

Очень надеюсь, что вы сможете продраться через негатив в отзывах на выбранный вами университет, и спасти сокровенное желание учиться. Как и в других сферах жизни, мне помогала способность обустраиваться, подбирать подъемный уровень нагрузки. Выбрав путь дата-сайентиста, вы обеспечите себе беспрерывное обучение с разной степенью стресса и хороший доход.

Что такое Data Office

Есть три основных значения:

1. Функция работы с данными внутри компании. Цель — привести данные в тот вид, который позволит на их основе принимать и монетизировать управленческие решения.
2. Обособленное подразделение, работающее с данными. В российском секторе пока что присутствует в крупном и отчасти в среднем бизнесе. Процесс перехода небольших компаний на облачные решения, SaaS и PaaS-платформы, которые предоставляли подобный сервис, замедлился из-за ухода многих международных игроков.
3. Интерфейс доступа к накопленным данным. Проще говоря, информация: какие данные у компании есть, где применяются, как устроены процессы их обработки и так далее — всё, что обычно называют Data Governance.

Перспективы развития Data Office

Согласно прогнозу Gartner, в ближайшее время Data Office станет «критически важной функцией, сравнимой с ИТ, бизнес-операциями, HR и финансами в 75% крупных компаний».

Сейчас функция работы с данными есть у всех топовых игроков российского технологического бизнеса, ритейла, телекома; постепенно она охватывает и средний бизнес. Так что поле для применения талантов действительно широкое.

Универсальности Data Office добавляет модульная структура: не нужен Data Lake — можно обойтись без него, не требуется Data Governance — аналогично. В каждой компании Data Office будет таким, каким его хочет видеть бизнес.

Структура Data Office

Работа с данными состоит из нескольких блоков, которыми занимаются разные специалисты: таким образом, прийти к этой работе можно из множества областей. Для примера возьмём типичный набор блоков, из которых состоит Data Office в крупной компании.

Методологический

Отвечает за то, как правильно считать показатели, которые мы хотим извлекать из данных, какие данные брать, из каких систем — по сути, это фундамент работы Data Office. Благодаря ему создаётся single point of truth — единое понимание накопленных данных и методология расчёта показателей для аналитики.

Всем знакома такая вещь, как выручка — но оказывается, взгляды на то, что считать выручкой, у подразделений одной компании сильно разнятся: одни рассматривают РСБУ, другие МСФО, одни с учётом сопоставимости с предыдущими периодами, другие без и так далее.Между тем есть совет директоров, CEO, CFO и, конечно, их не устраивает ситуация, когда у них 25 разных выручек. Им нужно получить какую-то достоверную точку отсчёта. Здесь и возникает та самая регламентирующая функция Data Office, которая обеспечивает договорённость со всеми игроками и генерирует правильные точки входа в данные.

В основном в этом блоке работают бизнес-аналитики и владельцы продуктов/процессов/сервисов. От них требуют хорошего знания бизнес-процессов, их моделирования и реинжиниринга. Кроме того, очень важны коммуникативные навыки, знание нотаций моделирования бизнес-процессов.

Технический

Зона ответственности — построение систем хранения и обработки данных внутри компании, включая весь спектр интеграции, систему управления мастер-данными (MDM), разработку прикладных сервисов доступа к данным. И здесь задействован целый кластер ролей: архитекторы, бизнес- и системные аналитики, разработчики, тестировщики, администраторы, DevOps. Их общая цель — получить мощное и надёжное хранилище.

Для хорошей работы нужна служба эксплуатации и поддержки этого хранилища. В этой же службе могут быть и DBA — администраторы баз данных, которые следят за работоспособностью и производительностью базы данных, занимаются её техническим обслуживанием, мониторят загрузку хранилища и разбирают инциденты.

Часто технические команды становятся хорошими инкубаторами для роста: в них вместе работают и junior, и middle, и senior-специалисты. Конечно, никто не доверит джуну задачи по сборке ядра хранилища, но ему и без этого будет чем заняться.

Технический стек зависит от целевого стека компании, но он всегда включает знание SQL, 1–2 наиболее распространённых языка программирования (часто Python и Java), Git, Jira + Confluence, навыки работы с наиболее распространёнными системами ETL и оркестрации. Почти всегда требуются технический английский и навыки работы с технической документацией.

Взаимодействие с бизнесом или Data Stewards

Эти специалисты помогают бизнесу ориентироваться в накопленных данных, подсказывают уже существующие решения, чтобы не создавать новый велосипед, обучают пользователей работе с данными. Для работы стюардом необходимо хорошо понимать бизнес и знать его потребности, а также ориентироваться в данных компании и уметь пользоваться инструментарием Data Office.

Визуализация данных

Вряд ли кого-то делает счастливым сам факт обладания 100 терабайтами табличек — нужны люди, которые будут ими пользоваться, а для этого данные придётся преобразовать в более удобный вид. Этим занимаются BI-разработчики, создающие BI-дашборды — инструменты, позволяющие бизнесу пользоваться накопленными данными.

Финальный этап многих дата-проектов — удобная, простая для понимания, интерактивная бизнес-отчетность. Нередко за парой страниц с графиками, гистограммами и визуализациями стоят тысячи часов работы специалистов Data Office.

Data Science

Дата-сайентисты не просто реализуют инструменты доступа к данным, но и извлекают из них непосредственную пользу, в основном через сборку моделей: предиктивных, прогностических, аналитических и так далее. Это основной способ конвертировать накопленные данные в прибыль компании. Предсказание оттока клиентов или сотрудников, определение наиболее выгодной стратегии работы с клиентом, разработка новых программных продуктов — всё это сфера ответственности DS.

Для работы в этом стеке нужны хорошая математическая подготовка, знание матанализа, статистики, линейной алгебры. Но главнее — готовность учиться практическим инструментам и искать их прикладное применение.

Анализ данных

Аналитики могут быть не внутри отдела Data Office, а в бизнес-подразделениях. Именно эти специалисты отвечают на вопрос, почему случилось то, что случилось (выросли продажи, упала прибыль и так далее). Если это хорошие дата-аналитики, они отвечают ещё и на вопрос, что с нами будет, если мы поступим так-то и так-то, и помогают руководству сформулировать правильные управленческие решения.

Для такой прогностической работы нужно понимать закономерности бизнес-процессов и уметь пользоваться математическими инструментами, как и в Data Science.

Насколько реализуема подобная структура Data Office? На самом деле, многие российские компании этот путь уже прошли: если взять, например, банковский сектор, телеком или крупный ретейл, все топовые игроки имеют аналогичную структуру у себя.

Функционал Dаta Office на примере «Ростелекома»

Ключевые признаки работы в Data Office — высокий уровень ответственности и разнообразие задач. Например, в нашей компании эта структура выполняет следующие функции:

• Предоставляет отчётность для бизнеса и поддерживает эту отчётность. Звучит как-то скучно и по-бухгалтерски, но, на самом деле, это крайне важная для бизнеса функция: невозможно управлять тем, что ты не можешь измерить.
• Проводит всю подготовительную работу для Data Science. Сюда входят сборка данных, подготовка датасетов, их разметка, контроль качества и так далее.
• Является точкой входа для аналитиков данных. Им Data Office предоставляет возможность получить инфраструктуру и данные, на которых они могут разворачивать и проверять свои гипотезы.
• Обслуживает портал Data Office rt.ru. Этот портал позволяет клиентам от бизнеса легко и просто находить нужные отчёты, показатели, метрики и получать доступ к BI-дашбордам. Очень удобно, особенно когда у компании несколько тысяч продуктовых отчётов — как в нашем случае.
• Взаимодействие с Self Service-командами. Так называются компактные гибкие команды, готовые быстро закрывать потребности бизнеса: выводить быстрые релизы, обеспечивать небольшой Time To Market и небольшую стоимость владения этой функцией. Date Office предоставляет Self Service-командам данные, серверные мощности, ну и в целом обеспечивает их инфраструктурой, методологией, инструментами.

Ключевые сложности в работе Data Office

Все проблемы можно поделить на технические и нетехнические.

Технические проблемы:

• ограничения по инструментарию;
• ограничения с точки зрения регламента.

Они более просты: преодоление этих проблем в технической же области обычно и лежит. Где-то увеличение мощности «железа», где-то использование другого инструмента, где-то оптимизация и так далее.

Основные нетехнические проблемы:

• проблема постановки задач бизнесом;
• несовпадение языка бизнеса и систем-источников;
• вопрос устаревания данных.

Как справиться с этими проблемами? Не принимать требования от бизнеса! Ну а если серьёзно, простого и быстрого решения здесь быть не может — хотя бы потому, что бизнес и IT зачастую живут совершенно в разных измерениях.

И есть несколько практик, которые упрощают работу Data Office

• сделать хорошие и качественные шаблоны, по которым будут писаться требования, и научить бизнес работать с этими шаблонами;
• выделить product owners со стороны бизнеса;
• повысить уровень диджитализации бизнеса;
• создать проектный офис, который станет шлюзом между Data Office и хотелками от бизнеса;
• использовать Self Service-команды — это очень эффективный проводник требований, поскольку такие команды смотрят и в IT, и в бизнес, и понимают и тех, и других.

Что в итоге?

Работа в Data Office — хороший способ быстро прокачаться в профессии за счёт разнообразной деятельности и высокого уровня влияния на бизнес. В большинстве компаний специалисты этого подразделения не просто работают с массивом данных, а решают широкий круг внутренних задач бизнеса, в том числе и стратегических. Результативность Data Office напрямую влияет на бизнес-показатели компании.

В Data Office много направлений и много перспектив: с каждым днём данных становится всё больше, поэтому ценность этих специалистов растёт. Главные личностные качества для такой работы — ответственность за результат и проактивность, то есть качество «мне не всё равно». Без него будет сложно.

Эта работа подходит для молодых и амбициозных: 29 % CDO, опрошенных Gartner, младше 40 лет. Для реализации в Data Office пригодятся не только обширные знания и набор hard и soft skills, но и стрессоустойчивость: в процессе придётся решать много проблем.

А как считаете вы, прочитав эту статью: подходит ли вам работа в Data Office? И хотели бы вы работать там?

«Python. Большая книга примеров» Антона Марченко

Гайд от преподавателя МГУ, в котором есть часть основ для подготовки к собеседованию на позицию Junior Python Developer. Книга знакомит с основной терминологией языка на доступных примерах. В ней много иллюстраций и примеров. А код будет понятен новичкам.

Вот роскошно раскомментированный пример создания анимированной диаграммы на Matplotlib:

Если честно, не ожидала от Matplotlib возможности анимироваться!

Если посмотреть требования к Junior Python Developer в вакансии, то окажется, что книга хорошо знакомит со следующими компетенциями:

• Алгоритмы и анализ сложности;
• Архитектура вычислительных систем;
• Компьютерные сети;
• Математическая логика и теория алгоритмов;
• Математический анализ;
• Методы реализации СУБД;
• Моделирование информационных процессов;
• Операционные системы;
• Основы программирования;
• Программная инженерия;
• Тестирование программного обеспечения;
• Технологии Интернет и веб-программирования

Кафедра автора Антона Леонардовича — сейсмология, так что опытным разработчикам материал тоже может быть интересен — как взгляд необычного для сферы профессионала.

«Python и Машинное обучение» Себастьяна Рашка

В книге раскрыты методологии, которые используются при решении популярных задач, будь то распознавание лиц на изображениях или предсказания цен. Вы познакомитесь с науками, которые позволили создать гибридную дисциплину — машинное обучение. И увидите, как строится типовой конвейер от данных до готовой модели.

Авторы освещают базис нейронных сетей (перцептроны, веса, оптимизация), и знакомят со «швейцарским ножом» ML-библиотекой scikit-learn. В следующих главах уже решаются классические проблемы Data Science: понижение размерности, подбор гиперпараметров и проч.

Особый интерес, на мой взгляд, представляет глава про встраивание модели в веб-приложение. Ведь когда-нибудь модель должна выйти в мир!

Книга стала бестселлером в США, недавно вышло третье издание. В продолжение темы Рашка предлагает «сиквел» — «Машинное обучение с PyTorch и Scikit-learn».

Читатели пишут, что это необходимый минимум по предмету, без излишеств и чрезмерных усложнений, материалы даже используются на курсах колледжей. Однако без предварительной подготовки во вторую часть про Глубокое обучение лучше не заходить. В целом этот раздел читать проще тем, кто уже практикует.

Не все может быть понятно, но она позволит свыкнуться с основной терминологией с помощью всевозможных кейсов.

«Машинное обучение без лишних слов» Андрея Буркова

Издание описывает основные алгоритмы машинного обучения и обещает познакомить с основами всего за 100 страниц. Прекрасно ещё и то, что репозиторий с кодом можно клонировать с GitHub (ссылка) — а скрипты внутри запустить. От других изданий эту книгу отличает то, что она доступно и дозировано объясняет высшую математику.

С “Машинным обучением без лишних слов” вы вспомните операции над матрицами и производные с минимальным количеством боли.

Прилагать многоэтажный сниппет не буду, но покажу, какие концепции автор решил раскрыть: здесь и градиентный спуск (Gradient Descent), и ядерный трюк (Kernel Trick), и недо-/переобучение (Under/Overfitting):

И, например, в четвертой главе эксперт рассказывает о видах регрессии. И на графике ниже показывает, как для нее подбирается лучшая функция с помощью градиентного спуска:

“Книга Андрея, фантастическим образом устраняя всё лишнее, идёт на полной скорости прямо к цели с самой первой страницы”.

Книга известна за рубежом, ведь Андрей Бурков релоцировался в Канаду и работает в Gartner. Кроме того, у неё есть сайт (themlbook.com) с кучей положительных отзывов и рекомендациями профессионалов.

Из любопытного: в первой главе представлен интересный философский раздел, который не встретить в других учебниках — «Когда следует применять Машинное обучение»:

• когда задача является слишком сложной для учета всех условий;
• когда условия постоянно меняются;
• когда речь идет о задаче восприятия;
• когда это неизученное явление;
• когда задача имеет простую целевую функцию;
• когда это выгодно.

Это помогает плавно вникнуть в вопрос людям, которые только начали программировать.

В завершение хочу похвастаться своей книгой, тем более что она бесплатная.

«Машинное обучение доступным языком» Елены Капаца

Краткое руководство для новичков в машинном и глубоком обучении. Здесь вы найдете основные концепции и инструменты, примеры кода, подробно разъяснённые.

Главы — это последовательный рассказ о том, как подготовить данные клиентов банка и загрузить их в модель и понять, кого стоит «дожимать» средствами маркетинга, а кого нет.

Практиковаться во время чтения — это прекрасный способ учиться, так что я взяла реальный проект и перенесла его в книгу, перевела с «программистского» на русский. Выбрала банковскую сферу, потому что она всегда была богатой и проектов достаточно, чтобы разжевать самый тонкий нюанс в данных и в коде.

Поясняющих комментариев воистину много, вы сможете наглядно сравнить, как глубокое обучение «обгоняет» классическое машинное по эффективности. Например, в первой части я показываю работу Дерева решений. После предварительного преобразования датасета мы обучаем модель всего за пару строк и получаем исчерпывающий ответ: какого клиента прозванивать, а какого лучше не трогать:

На верхних уровнях видны названия параметров (доходность, длительность звонка и проч.). В целом становится понятно, как выглядит процесс отбора целей рекламной кампании

Вы можете бесплатно скачать материал на Литрес (ссылка).

Заключение

Книги — хороший способ дополнить образование. Но практика всё равно остаётся в приоритете. В случае с наукой о данных, когда необходимый объём знаний изначально большой и постоянно обновляется, печатными изданиями хочется скорее развлекаться время от времени.

Но всё же магия «толстого и умного справочника», стоящего на полке в силе: всегда приятно осознавать, какую сложную вещь можешь осилить.

Если вы любите читать, напишите в комментариях, какие книги по программированию оказали на вас наибольшее влияние и почему.

Зачем банку танцующие человечки

Data Science Dance создали в Департаменте анализа данных и моделирования, где происходит вся ML-магия. Для решения бизнес-задач команда применяет самые разные ML-модели и технологии искусственного интеллекта. Например, методы компьютерного зрения, которые специалисты Газпромбанка решили использовать, чтобы показать, где ещё оно может быть полезно и на что в принципе способно.

В Газпромбанке занимаются не только скорингом кредитов, но и развитием компьютерного зрения и речевых технологий, графами и гео. Data Science Dance — очередное доказательство этому. Запросы от бизнеса настолько амбициозны, что приходится быть на гребне волны новых библиотек и подходов. И мы с этим справляемся. Команда Data Science в Газпромбанке не самая большая по численности, но точно в лидерах по компетенциям и их применению к интересным задачам.

Специально для фестиваля ребята придумали необычный проект: человек рисует персонажа, танцует — и через пару минут в мессенджере получает через чат-бота видео, на котором нарисованный герой повторяет его движения. Реализация проекта потребовала целый набор ML-моделей и ряд сложных инженерных решений.

Как оживить картинку

Определившись с идеей, начали продумывать техническую составляющую.

«Чтобы человек мог получить готовое видео за несколько минут, нужно было пройти много стадий реализации проекта. И каждая из них предполагала своё решение: где-то это ML-модель, где-то — алгоритмы. Компьютерное зрение — очень обширная область. Это 2D, 3D, распознавание объектов, детекция, сегментация и многое другое. Мы понимали, что в нашем проекте придётся совместить несколько разнородных решений и заставить их работать вместе», — говорит управляющий директор Управления алгоритмов машинного обучения Газпромбанка Алексей Найденов.

Как выглядит алгоритм работы Data Science Dance

1. Анализ видео с танцем. На каждом кадре исходного видео модель ищет определённые элементы человеческого тела: голову, кисти рук, локти, колени и так далее. При этом сохраняется вся информация о том, как человек двигался на видео: махал руками и ногами, двигал головой, подпрыгивал, приседал или делал и то и другое одновременно. Следующая модель переносит обнаруженные точки из 2D-плоскости в 3D-пространство.
2. Анализ рисунка. Человек рисует персонажа, у которого тоже нужно найти скелет и определить местоположение частей тела. За это отвечает отдельная ML-модель.
3. Анимация. Здесь в дело вступают особые алгоритмы, которые соединяют скелеты нарисованного персонажа и танцующего человека, затем анимируют его, словно оживляя. Получается видео, на котором персонаж танцует точь-в-точь как автор рисунка.

В этом участвуют и вспомогательные алгоритмы. Например, когда на первом этапе модель выдаёт матрицу скелета человека с обозначением точек, её нужно преобразовать в скелетную структуру, которую понимают другие алгоритмы. За это отвечает отдельная модель.

Все модели в Data Science Dance опенсорсные, то есть их не пришлось писать с нуля.

«В компьютерном зрении много качественных опенсорсных решений. Чтобы сделать одну хорошую модель оценки местоположения скелета по видео, нужно снять кучу видео, вручную разметить их и обучить на этих данных модель. Это гигантская работа.Поэтому для широкого круга задач целесообразнее взять предобученную модель, адаптировать под конкретные нужды и быстро получить качественный результат», — объясняет Алексей.

Какие ML-модели мы использовали

Всего в продукте использовали три группы моделей:

1. AlphaPose. Получает представление о скелете человека в 2D-плоскости.
2. MotionBERT. Переносит 2D-точки в 3D-плоскость. Это помогает понять, как человек двигается в трёхмерном пространстве. Например, прыгает назад или вперёд.
3. Animated Drawings. Отвечает за оживление персонажа.

Сложнее всего было заставить всё это работать сообща, причём быстро и без сбоев. «Например, модель Animated Drawings появилась относительно недавно, в этом году. Многие в Data Science-сообществе заинтересовались ею, начали экспериментировать и анимировать свои рисунки. Но чтобы использовать произвольное видео с танцем, авторы модели предлагали использовать платное ПО для дизайнеров и аниматоров для захвата движения на видео. Это предполагало, что для каждой анимации необходимо проводить ряд ручных манипуляций, что точно не подходило для массового применения.

В комментариях к этой модели до сих пор много вопросов, как автоматизировать анимацию рисунков без стороннего ПО. Ведь при его использовании теряется вся прелесть технологий: процесс становится долгим и неудобным. А нам нужно было найти способ получать видео быстро. Мы нашли решение, но оно не стыковалось с другими моделями. У нас как будто было несколько частей пазла, которые нужно собрать в цельную картинку. Это сложная инженерная задача», — объясняет главный аналитик-исследователь Управления алгоритмов машинного обучения Газпромбанка Игорь Дьяченко.

Ещё одно ограничение было очевидным и легко решаемым — оно касалось ресурсов. ML-модели требуют больших вычислительных затрат, а в Data Science Dance был целый набор моделей и алгоритмов, которые желательно запускать на графическом ускорителе. Чтобы посетителям не приходилось ждать видео часами, решили использовать отдельные облачные мощности.

На разработку проекта — от идеи до работающего решения — ушло два месяца. И конечно, чтобы он получился именно таким, каким его задумывали, без соблюдения некоторых условий не обошлось.

Танцы по правилам

ML-модели, на которых работает Data Science Dance, могут быть весьма капризными. Например, чтобы модель корректно распознавала скелет танцующего человека, в кадре должен быть только он. Если в объектив случайно попадёт другой человек или часть его тела, например, нога или рука, это собьёт алгоритмы с толку.

«Мы много тестировали продукт в офисе, дома и на улице. Конечно, мы понимали, что в кадре не должно быть других объектов, но удивительно, что при съёмках на улице алгоритмы замечали даже людей, которые были очень далеко. Мы сами их не видели, а модель фиксировала чью-то голову вдалеке и сбивалась», — вспоминает Игорь.

Поэтому при подготовке площадки Газпромбанка организаторы проследили, чтобы на идеальном фоне для танцев было достаточно места и никто посторонний в кадр не попадал.

Своих персонажей тоже нужно было рисовать определённым образом, но правила были несложными. «Чтобы всё получилось, рисунок должен быть человекоподобным. Неважно, дерево вы рисуете или милое животное — главное, чтобы у него были голова, ноги и руки. Один из посетителей, например, нарисовал Микки-Мауса, — говорит Алексей. — Цвета могут быть любые: сложности возникли только с розовым, потому что он бледный, а все другие цвета модель считывала отлично».

С танцами всё было проще. Чтобы алгоритмы сработали хорошо, достаточно было не поворачиваться к камере спиной. В остальном можно танцевать как угодно и даже прыгать.

Вот таким необычным способом проект Data Science Dance показал, что с помощью компьютерного зрения можно решать разные задачи, в том числе совершенно, казалось бы, небанковские.

Как компания-работодатель мы хотим рассказывать, какие направления и задачи у нас есть. Одно из главных наших преимуществ — стремительное развитие Data Science в банке. Через научно-развлекательные активности мы демонстрируем экспертизу на широкую публику. Это помогает не только привлекать опытных специалистов, но и мотивировать юных участников VK Fest к выбору перспективной профессии.

При этом похожие решения можно внедрять и в финтехе. Например, эти же технологии в отделении банков помогают оценивать нагрузку на специалистов в разное время дня или определяют, в удачном ли месте стоит банкомат. Возможно, в будущем в банковских приложениях нас будут встречать не только милые аватарки, но и анимированные персонажи, которых мы сможем нарисовать сами.

Вы наверняка слышали про разновидности дата-сайентистов:

• дата-инженеры (Data Engineer – DE);
• дата-аналитики (Data Analyst – DA);
• дата-сайентисты (Data Scientist – DS)

Не все сферы, упомянутые на роадмапе, критически важны для всех подвидов DS, потому я подписала, каким из них тот или иной блок необходим.

Программирование

На дворе 2023 год, а значит, Науке о данных уже пошел уже седьмой (!) десяток, и способов решать задачи появляется с каждым годом все больше. Пока перед студентами-новичками выбор ЯП не ставят ребром: учим Python, заигрываем с R и слышим название Golang. Однако впоследствии, когда вы исчерпаете возможности первого языка, то непременно начнете копать в сторону двух остальных.

Курс “Python-разработчик” поможет вам оперативно освоиться с базовыми понятиями ЯП.

Сбор и хранение данных

Следующая стадия развития дата-сайентиста – работа с данными. Поскольку информация в сфере Data Science – кровь индустрии, то здесь вы встретите неимоверное количество инструментов. Среди них главенствующее положение по праву занимают SQL-подобные базы данных. В моей практике уже случилось так, что приходится обращаться сразу с двумя диалектами SQL: MySQL и BigQuery.

Статистика и математика

Вы уже наверняка слышали про дебаты “Нужна ли математика программисту”. Для дата-сайентиста ответ однозначный: нужна, как и статистика. Надеюсь, облегчение вам принесет тот факт, что обе эти науки можно свести к глоссарию на 50 самых важных терминов, вроде среднего арифметического и выбросов. Текущая образовательная неуниверситетская индустрия в Data Science устроена таким образом, что необходимый минимум по математике вроде обращения с матрицами, интегралов и теоремы Байеса вам преподнесут как нечто необязательное и сложное. Словно можно несколько раз просмотреть, но не “страдать” вопросом глубже. На тех технических собеседованиях, что мне доводилось побывать, даже интервьюерам не особо хотелось залезать в дебри высшей математики, больше спрашивают о владении конкретным ПО.

Дата-инжиниринг

Излюбленная мною часть Data Science, прекрасная смесь программирования и общения с хранилищами данных. Представьте кейс: вы собираете данные о пользовательском поведении на Kafka, храните данные в SQL-подобной базе данных вроде ClickHouse, налаживаете ETL-процессы (extract, transform, load – “извлечь, преобразовать, загрузить”) с помощью Airflow. Airflow для воспроизводимости вы держите в контейнере Docker, которым управляете с помощью командной строки. Отчеты собираете в Google Looker.

Вся сфера – это как раз тот случай, когда вы избегаете недостатков науки о данных вроде необходимости знать тервер, необходимости расчищать данные, но при этом ваши навыки очень востребованы и прекрасно оплачиваются.

Машинное обучение

Для многих российских IT-компаний этой стадии достичь непросто, ибо ее предваряет уж очень затратная стадия обработки, да и кадров не хватает. Ну раз уж нам довелось попасть в “созревшую” для DS организацию, то наши усилия условно можно разделить на четыре вида. Для каждой такой группы задач приведу по конкретному примеру для наглядности:

• Обработка естественного языка: классификация разнородного массива обращений пользователей на входящей линии
• Компьютерное зрение: обработка событий камер видеонаблюдения
• Рекомендательные системы: выделение похожих на покупателей клиентов с целью “дожать” их средствами маркетинга
• Риск-аналитика: определение кредитного рейтинга

Бизнес-аналитика

Как вы, наверное, заметили, в диаграмме Исикавы важна последовательность. Не случайно раздел “Бизнес-аналитики” появляется ПОСЛЕ “Машинного обучения”. На мой взгляд, глубоко осваивать инструменты визуализации данных, дашбординга стоит только после того, как вы получили доступ к реальным данным. Ну разве что краткий курс по устройству Tableau пройти до выхода на позицию.

Глубокое обучение

Нередко эту часть авторы роадмапов выносят в отдельное место, ибо сфера молодая, но особо требовательная. В первые несколько лет этот раздел вызывал у меня стабильный стресс: понять, что хочет объяснить автор очередного туториала по PyTorch, было весьма затруднительно. Однако за последние пару лет ситуация резко изменилась: теперь большинство студентов знают, что такое ChatGPT, а это мощная реклама Deep Learning. Реальность приведет вас к таким проектам лишь тогда, когда вы почувствуете свободу с классическим ML. А пока – заигрывайте, щупайте на здоровье модные фреймворки.

Заключение

Хотелось бы верить, что изучив мою дорожну карту Data Science 2023, вы сократите время освоения новой профессии. Поначалу довольно непросто выбрать, каким именно дата-сайентистом вы хотите стать. В моем случае любовь к иностранным и родному языкам стали предпосылкой к углублению в NLP: в какой-то момент я просто осознала, что принесу обществу больше пользы, если буду использовать свои природные способности к лингвистике. Надеюсь, у вас поскорее теперь наступит такой поворотный момент.

Самое клевое в роадмапах для программистов: необязательно осваивать все перечисленное, чтобы продвинуться от Junior-специалиста к Middle и выше. Спрос на DS достаточно высок, чтобы ценили даже хорошо освоенную часть карты навыков.

Рекомендательные системы: какие бывают и какие мы используем в «Строках»

Рекомендательные системы — алгоритмы, которые анализируют обобщённые обезличенные данные о предпочтениях пользователей и, опираясь на большой объём накопленной информации, предлагают им услуги, контент или другие элементы, которые могут заинтересовать.

Рассмотрим методы фильтрации, которые используются для построения рекомендаций внутри «Строк».

Фильтрация по контенту (content-based filtering). Данный метод предлагает контент, который похож на те произведения, с которыми раньше взаимодействовал пользователь. Например, рекомендательная система видит, что уже прочёл пользователь, типизирует его предпочтения на основе контента и будет предлагать книги, которые похожи на то, что ему нравится.

Коллаборативная фильтрация (collaborative filtering). Метод коллаборативной фильтрации анализирует предпочтения множества пользователей, типизирует их и на основе сходства между пользователями (users) и товарами (items) строит рекомендации. Пользователи — это клиенты сервиса, товары — объекты, которые предлагает сервис (книги, аудиокниги, подкасты и пресса).

В «Строках» применяются гибридные рекомендательные системы, которые сочетают в себе оба метода фильтрации. Гибридный подход позволяет использовать преимущества коллаборативной фильтрации и фильтрации по контенту, тем самым повышая качество и соответствие рекомендаций потребностям читателей.

Рассмотрим на примерах.

User-to-item рекомендации

Такой вид рекомендаций можно найти в «Строках» на главной странице, а также на странице книг и аудиокниг в разделе «Специально для вас». Там представлены персональные рекомендации текстового и аудиоконтента, которые сформированы с учётом предпочтений и интересов пользователя.

Для построения качественных user-to-item рекомендаций требуется пользовательская история взаимодействия с контентом: прочтения или прослушивания книг, добавления понравившихся в «отложенное», а также доступная мета-информация о пользователе, например, его пол и возраст.

Чем больше пользователи взаимодействуют с контентом и сервисом, тем больше полезной информации о поведении и интересах получают рекомендательные системы.

Item-to-item рекомендации

На странице с описанием книги, подкаста или другого контента, в разделе «С этой книгой читают» пользователи получают рекомендации, которые основаны на фильтрации по контенту.

При построении item-to-item рекомендаций в «Строках» система формирует релевантные подборки, исходя из различных свойств самой книги, таких как жанры, авторы и название. Эта информация носит обобщённый характер, её сервис получает от партнёров-издателей, поэтому встречаются погрешности в данных, которые влияют на качество рекомендаций.

Кроме того, в «Строках» также используются системы кросс-рекомендаций с онлайн-кинотеатром KION. Пользователь получает item-to-item рекомендации фильмов, которые были сняты по книге, или похожие кино.

Как в «Строках» улучшают системы рекомендаций

Чтобы рекомендации в «Строках» были интересными и разнообразными, мы разработали алгоритм, с помощью которого пытаемся улучшить работу рекомендательных систем.

Формирование гипотезы

Сначала генерируется идея, которая поможет улучшить качество рекомендаций, — гипотеза. Например, чтобы сделать контент разнообразнее, добавим в систему правило: 75% подборки рекомендаций формируется из контента, который доступен для пользователя.

Обучение модели

Затем происходит обучение модели с внедрением необходимых изменений. Разработчик вносит правки в существующие алгоритмы и заново обучает модель на неизменном наборе данных.

В данном случае набор данных — это обезличенная информация о поведении пользователя внутри сервиса и о книгах. Если гипотеза касается изменения данных, сначала разработчики и дата-инженеры редактируют данные, а затем обучают модель.

Формирование рекомендаций

После обучения модели происходит прогнозирование рекомендаций для каждого пользователя, если мы говорим про user-to-item рекомендации. Если рекомендации вида item-to-item, то ожидаем подборки рекомендаций для книг.

Оценка офлайн-метрик качества рекомендаций

Внутри «Строк» мы ориентируемся на конверсию попадания рекомендаций из подборки в читалку или плеер пользователя. Этот показатель можно измерить только при запуске обновлённой рекомендательной системы на реальных пользователях.

Однако важным шагом перед запуском обновлённой рекомендательной системы в продуктивную среду является оценка офлайн-метрик качества, которые рассчитываются на исторических данных. Офлайн-метрики позволяют разработчику убедиться, что новые рекомендации корректны с точки зрения точности и полноты предсказаний. Но полностью доверять офлайн-метрикам не стоит, так как предугадать поведение и настроение пользователей в реальном времени рекомендательная система не может.

Чаще всего разработчики нашего сервиса ориентируются на следующие офлайн-метрики:

• Точность предсказаний. Интерпретируется как доля релевантных рекомендаций.
• Полнота предсказаний. Интерпретируется как доля релевантных объектов, попавших в рекомендации.
• Средняя точность по пользователям. Считается как средняя точность предсказаний для пользователя по всем релевантным позициям, далее полученное значение усредняется по всем пользователям.
• Новизна. Под новизной понимается доля новых для пользователя товаров среди рекомендованных.
• Разнообразие. Под разнообразием понимается степень сходства товаров внутри подборки рекомендаций.

Если значения офлайн-метрик качества новой рекомендательной системы выросли или не изменились, то можно переходить к следующему шагу тестирования рекомендаций. Но если разработчик замечает сильное ухудшение офлайн-метрик качества, то процесс внедрения рекомендательной системы в продуктивную среду останавливается. И разработчик разбирается, почему произошёл спад метрик. Затем вносит изменения в алгоритм, после чего снова проверяет офлайн-метрики качества.

Визуальный анализ рекомендаций

В отличие от классического машинного обучения, при разработке рекомендательных систем очень сложно заранее смоделировать поведение пользователя. Невозможно предугадать, будет ли пользователь взаимодействовать с релевантными товарами, у которых высокие оценки офлайн-метрик.

Поэтому, когда мы тестируем рекомендации от обновлённой модели, обязательно проводим визуальный анализ. Разработчик просматривает подборки, которые предлагает рекомендательная система, и оценивает, насколько качественно сделаны рекомендации.

При визуальном анализе выделяются яркие представители различных групп пользователей. Группы могут формироваться в зависимости от количества взаимодействий с книгами и собирательного образа типичного пользователя сервиса. Также могут формироваться кластеры в зависимости от жанров и авторов. Например, кластеры «любителей боевого фэнтези» и «ценителей классической литературы».

Оценка онлайн-метрик качества рекомендаций

Если метрики, которые посчитаны на исторических данных, остались неизменными или выросли, а визуальный анализ показал хорошие результаты, то можно запускать A/B-тестирование (так мы называем оценку онлайн-метрик качества рекомендаций). A/B-тестирование сможет честно оценить эффект от изменений, внедрённых в модель рекомендаций.

Сначала аналитик готовит А/B-тест к запуску на реальных пользователях. Первым шагом следует выбрать метрику, которую нужно оценить, и зафиксировать ожидаемый эффект для обеспечения достоверности и надёжности результатов теста. Внутри «Строк» целевая метрика — это конверсия попадания рекомендаций из подборки в читалку или плеер пользователя.

Затем аналитик подбирает статистический критерий в зависимости от данных, на которых проводится тестирование. Это мера статистической значимости, которая помогает определить, являются ли результаты теста надёжными, а не случайными.

Следующим шагом нужно поделить пользователей на группы. Главная задача здесь — распределить их поровну, чтобы гарантировать, что любые различия в результатах могут быть связаны с тестируемой рекомендательной системой, а не с другими факторами.

Далее проводится А/А-тест, где предполагается, что полученные на предыдущем шаге группы не имеют значимых отличий между собой.

Затем проводится оценка мощности А/B-теста. К одной из групп искусственно добавляется эффект, который планируется получить после внедрения новой модели в сервис, и рассчитывается время проведения А/B-теста на исторических данных.

После этих этапов A/B-тест запускается в продуктовой среде и продолжается необходимое количество времени, которое было заранее рассчитано на исторических данных.

После истечения рассчитанного времени результаты тестирования проверяются на статистическую значимость.

Внедрение обновлённой модели

Если результаты тестирования оказались статистически значимыми (А/B-тест признан успешным), обновлённую рекомендательную систему можно внедрять на всех пользователей сервиса.

Вместо заключения

Мы рассказали о том, какие виды рекомендаций представлены в онлайн-сервисе «Строки», а также кратко описали подходы, которые используем для их улучшения.

Возможно, у вас есть вопросы, как у пользователя сервиса «Строки», или вы сами работаете с рекомендательными системами и готовы поделиться опытом?

Добро пожаловать в комментарии!

Узнайте, как сделать из Python-скрипта исполняемый файл, какие инструменты использовать в Data Science и как настроить автопостинг в ВК.

Big Data / Data Science

• Экстренное шифрование данных
• Инструменты Дата-сайнтиста. Универсальная база
• Как из метрик Prometheus построить график Latency
• Dagster и Great Expectations: Интеграция без боли
• Книга «Python для data science»
• [ENG] What is the Minimum System Requirements for Data Science?
• [ENG] Data Science Roadmap with Free Study Material
• [ENG] Modern Data Stack: A Hands-on Guide with Airbyte, Snowflake, and dbt(data build tool)

AI и ML

• Тестируем на реальных кейсах Chatgpt Code Interpreter
• Семантическая сегментация на основе архитектуры U-Net и определение расстояния между объектами
• Первые шаги в импульсных нейронных сетях
• See and Tell: Сервис просмотра сериалов для слабовидящих
• Нейронные сети не могут обобщать периодические зависимости. Как это исправить?
• [ENG] Building a ChatGPT custom plugin for API Gateway
• [ENG] AI Team Collaboration with Azure ML Studio
• [ENG] Invoking OpenAI’s ChatGPT from 6 different programming languages
• [ENG] Creating a Better StackOverflow with ChatGPT

Веб / Django / Flask

• FVWA (Flask Vulnerable Web Application)
• Lock записей и шквал «пятисоток»: какие шишки мы набили на миграциях в Django и как вам этого избежать
• Полезные материалы и инструменты для погружения в Flask: выбор сотрудников Selectel
• [ENG] Multi-Role User Authentication in Django Rest Framework
• [ENG] Python, Flask: Railway.app deployment and Railway’s Nixpacks Docker image build tool.
• [ENG] Road-Map for Python Developers 
• [ENG] When plans go astray: my unsuccessful journey of migrating a large Django project to Mypy
• [ENG] Exploring Django’s Third-Party Packages: Top Libraries You Should Know

Скрипты, приложения и боты

• RabbitMQ Direct Reply-to. RPC поверх кролика без дополнительных очередей (пример на Python)
• Автопостинг ВК (VK) на python
• Как сделать из Python-скрипта исполняемый файл
• Встроенные фикстуры Pytest
• Развлечения с хеш-коллизиями
• [ENG] Writing a Transmission Control Protocol stack in Python

Развлекательный контент

• [Видео] опрос Stackoverflow / PEP 594 / PSF Board 2023 / релиз JupyterLab 4
• [Видео] Moscow Python Meetup №82. Максим Безруков. Виртуальное окружение по хардкору. Жизнь без pip
• [ENG] ChatGPT Vs Bard: Which is better for coding?

Нашли что-нибудь полезное и интересное для себя? Расскажите, какой раздел показался вам самым интересным, а каких статей не хватило, чтобы следующий дайджест получился ещё лучше.

Если дайджест вам понравился, посмотрите две предыдущие подборки:

А ещё присылайте в комментарии статьи и видео, которые ускользнули от нашего взгляда и не попали в дайджест. Поделитесь полезными материалами с другими читателями!

1. Вы скрупулёзно относитесь к мелочам

И кайфуете, когда видите очищенные данные и настроенные графики. И если в данных беспорядок, у вас возникает негодование и желание всё исправить.

2. Вы любите контроль и отчётность

От специалистов, которые работают с данными, всегда ожидают понятных результатов, а значит их нужно уметь собирать и презентовать. А также быть готовым к тому, что в любой момент у вас могут попросить отчёт — от этого никуда не деться.

3. Вам нравится научная деятельность

Ведь Machine Learning можно применять в разных областях.

Когда я училась на кафедре астрономии, мы снимали объекты в космосе, чтобы определять их положение в пространстве. Делали три снимка, потом с помощью векторизации и логистической регрессии определяли объекты на изображении. При этом засекали время, когда снимки были сделаны, фиксировали координаты обсерватории. После вычисляли азимут и высоту, далее — склонение и прямое восхождение, плавно переходя к самим Кеплеровым элементам орбиты.

4. Вы и швец, и жнец, и на дуде игрец

В проектах я сама писала код, приходила к дата-инженерам с витринами для моделей. Процесс разработки проекта и его защита перед бизнесом полностью лежали на мне.

Какие задачи может выполнять Data Scientist

С помощью машинного обучения в направлениях Data Science можно выполнять не только научные, но и, естественно, более прикладные задачи.

Например, я строила модель, которая прогнозировала отток клиентов. Здесь есть хитрость: нужно предсказывать не сам отток, иначе будем констатировать факт, а «предотток» — месяц перед уходом человека. Это нужно, чтобы успеть что-то предложить клиенту и тем самым его удержать.

Сначала я проводила аналитику таргета совместно с бизнесом — определяла, какого клиента можно считать «отточным», так как у бизнеса много практики и знаний в их предметной области. Например, три месяца он не совершал никаких транзакций или не получал отчислений на карту.

После строила модель. На этом этапе дата-сайентисты пользуются готовыми пайплайнами. Если в компании уже есть похожие витрины данных, то можно взять их за образец, и сделать задачу достаточно быстро. Иногда бывают и нестандартные задачи, где готовые, разработанные командой пайплайны не подходят. Тогда нужно писать код с нуля и создавать для модели новые витрины данных.

Далее выводила модель в пром, и она прогнозировала вероятность оттока клиента в следующем месяце.

На основе этих данных бизнес отбирал тестовую и контрольную выборки и запускал кампанию. Результаты кампании тоже нужно было оценить, чтобы понять, какие метрики важны и отвечают за качество модели.

И, наконец, я представляла бизнесу все результаты кампании, метрики, аналитику, которую можно сделать на основе этих цифр. Например, подтвердилась альтернативная гипотеза или нет. На основе этих показателей бизнес корректирует свои стратегию и кампанию для улучшения дальнейших результатов.

5. Вы умеете договариваться

В Machine Learning недостаточно просто делать fit–predict. Ещё нужно отвечать на письма, проводить презентации, участвовать во встречах. На них не только обсуждают работу, договариваются о результатах, но и разруливают нештатные ситуации.

Иногда бывают ситуации, когда сделать что-то нужно срочно. Сказать: «Ну-ка быстро мне что-то сделайте», — можно, но, как показывает практика, не нужно, потому что вы только вызовете недовольство у коллег. Поэтому важно уметь находить компромиссы, так как спорные ситуации возникают очень часто.

Софт-скилы нужны всем в сфере: и дата-сайентистам, и аналитикам данных, и даже немного ML-инженерам. Их стоит развивать, если хотите расти выше до мидла и готовы брать на себя больше ответственности за людей и проекты.

Чем больше вы напрямую общаетесь с бизнесом, отвечаете на его запросы, тем чаще вас поощряют. К тому же вы не только развиваетесь, но и можете расти в зарплате.

Но главное, в любом деле должно оставаться желание в этом разбираться, пытаться докопаться до сути. Ответьте себе на вопросы, что вы любите делать, что вас радует. Если среди этих пунктов не найдутся программирование или математика, то стоит задуматься, действительно ли вам этого хочется, или это кто-то вам навязал, например, реклама.

А если всё-таки найдутся, то пробуйте. Развиться и стать специалистом можно в любом направлении Machine Learning, если не бояться учиться и совершать ошибки.

Узнайте, как взломать ChatGPT, как оптимизировать работу в Jupyter Notebook и как компилировать типизированный Python.

Big Data / Data Science

• Оптимизации работы Jupyter notebook при помощи параллельных вычислений (Библиотека Joblib)
• Анализировать данные — это как варить пиво. Почему дата-анализ и пивоварение — одно и то же с техноизнанки
• Как сэкономить свои нервы и деньги компании на перестроении структуры больших таблиц без простоя в PostgreSQL
• [ENG] How To Manage Environment For Data Science Project Using Conda
• [ENG] Unleashing the Potential of Random Forest Regression : A Python Implementation Guide with Hyperparameter Tuning
• [ENG] MLOps 101: A Beginner’s Guide to Understanding Machine Learning Model Operations
• [ENG] Demystifying the Data Product Lifecycle: From Inception to Retirement
• [ENG] Polars vs Pandas: A Brief Tale of Two DataFrame Libraries

AI и ML

• Фильтруй базар! Как мы параллельный русско-башкирский корпус чистили
• Кажется, вы больше не должны давать тестовые задания кандидатам на дом
• Как определить причины достижений и неудач футбольного клуба с помощью цифр
• Заметки про увеличение картинок нейронными сетями
• Взламывая ChatGPT: как мы участвовали в хакатоне по атакам на ИИ
• [ENG] Experiment Tracking and Hyperparameter Tuning with TensorBoard in PyTorch
• [ENG] Building a Vision Transformer from Scratch in PyTorch
• [ENG] All the things that Comprehend, Rekognition, Textract, Polly, Transcribe, and Others Do
• [ENG] Copy.deepcopy() vs clone() in Pytorch

Веб / Django / Flask

• Fastapi 0.100.0-beta1: ещё быстрее
• [ENG] Unlocking Performance: A Guide to Async Support in Django
• [ENG] Deploying a Flask Application on AWS EC2
• [ENG] Building an Infinite Website with Flask and OpenAI’s davinci-v3
• [ENG] Mastering Django CI/CD using GitHub Actions
• [ENG] Discovering PySeKT: Your Next Favorite Tech Stack

Скрипты, приложения и боты

• Как сделать Telegram-бота для проверки аптайма своего сервиса на Python (ч.1 мгновенные метрики)
• Как сделать Telegram-бота для проверки аптайма своего сервиса на Python (ч.2 алертинг)
• Простейший бот «на движке» WEB WhatsApp
• Как я написал конвертер 3D-моделей из подручных средств
• Messaging для чайников. Утилизируем все возможности RabbitMQ на Python
• Как можно компилировать типизированный Python
• Умный дом с голосовым ассистентом на минималках
• Типизация в Python. Работа с Mypy, PyCharm и SQLAlchemy 2.0
• [ENG] Reasoning about Streaming vs Batch with a Case Study from GitHub

Развлекательный контент

• [Видео] Python meetup (Online)
• [Видео] Обработка данных / Pandas 2.0

Нашли что-нибудь полезное и интересное для себя? Расскажите, какой раздел показался вам самым интересным, а каких статей не хватило, чтобы следующий дайджест получился ещё лучше.

Если дайджест вам понравился, посмотрите две предыдущие подборки:

А ещё присылайте в комментарии статьи и видео, которые ускользнули от нашего взгляда и не попали в дайджест. Поделитесь полезными материалами с другими читателями!

Узнайте, как готовить шаурму с помощью Python, как создать чатбот на основе ruT5, есть ли смысл в связке языков Python и C и какие есть AI-плагины для разработки на Python.

Big Data / Data Science

• PySpark для аналитика. Как выгружать данные с помощью toPandas и его альтернатив
• Применение Python для сбора и предобработки данных цифрового следа
• Форматы данных и файлов: руководство для архитекторов
• Почему для MLOps лучше выбирать Open Source, а не проприетарное ПО
• Как ускорить вывод ML-моделей в 4 раза, или Как может выглядеть экосистема МLOps в банке
• [ENG] Visualize Real-Time Data With Python, Dash, and RisingWave
• [ENG] 20 databases to pick in 2023 – simplified
• [ENG] Transform Your Data Like a Pro With dbt (Data Build Tool)
• [ENG] Polars vs Pandas: A Brief Tale of Two DataFrame Libraries
• [ENG] Data Visualization using Matplotlib and Seaborn

AI и ML

• Поиск объектов на изображении. Часть 1
• Заметки про увеличение картинок нейронными сетями
• Что под капотом у нейронной сети. Нейросеть c точки зрения математики и программирования
• cv3 — делаем OpenCV питоничным
• Роли ChatGPT, которые первыми начинают диалог с клиентом и добивается поставленной бизнес задачи
• Хороший, плохой, злой и… свободный? Сравниваем глуповатые, но усердные AI-плагины для разработки
• Сингулярность, в результате которой ИИ сам сделает себя умнее людей. GPT-4 играет в Minecraft и самообучается
• [ENG] 8 Crucial Lessons to Streamline Your Machine Learning Implementation
• [ENG] Build a SMS Bot that Answers questions over Docs with LangChain in Python

Веб / Django / Flask

• Роли ChatGPT, которые первыми начинают диалог с клиентом и добивается поставленной бизнес задачи
• AIsaacChat: ИИ чатбот на основе ruT5
• Парсинг, хранение и отображение логов 3-х разных агентов доставки электронной почты. MTA Log Parser
• [ENG] Django News – Django bugfix release 4.2.2
• [ENG] Django News – Python 3.7 to 3.12 updates
• [ENG] Testing in Django
• [ENG] 10 Django Packages Every Developer Must Install

Скрипты, приложения и боты

• Мой первый супероптимизатор
• Python3 + C, есть ли смысл?
• Shawarma as a service: как создать бота для заказа шавермы и оставить голодными лишь 1,1% коллег
• Сказ о том, как специалисты IT-поддержки скрипты писали…
• [ENG] I built 3 Apps using Spotify API and Python
• [ENG] Simple FriendList App In Pyhton Tkinter
• [ENG] Regular expressions and string manipulation in Python
• [ENG] pyaction 4.21.0 Released

Развлекательный контент

• [Видео] Типизация в Python
• [Видео] Python Language Summit 2023 / новости PyPI / Python 3.12 beta 1/ Diablo 4
• [Видео] Python: Ботоводство на AIOgram

Нашли что-нибудь полезное и интересное для себя? Расскажите, какой раздел показался вам самым интересным, а каких статей не хватило, чтобы следующий дайджест получился ещё лучше.

Если дайджест вам понравился, посмотрите две предыдущие подборки:

А ещё присылайте в комментарии статьи и видео, которые ускользнули от нашего взгляда и не попали в дайджест. Поделитесь полезными материалами с другими читателями!

Узнайте, как сгенерировать голос человека на Python, во сколько раз Mojo быстрее Python на самом деле и как обыгрывать противников в покер при помощи нейросетей.

Big Data / Data Science

• Кластеризация текста в PySpark
• Определение свободного парковочного места с помощью Computer Vision
• Что нам стоит диаграмму в Python построить: 5 вариантов привлекающей внимание визуализации данных и кое-что ещё
• Правильное подключение к БД: почему, зачем и как
• Все DETRы мира. Часть 1
• Что нового в SQLAlchemy 2.0?
• [ENG] Exploring Advanced and Modern Concepts in SQL with Practical Examples
• [ENG] My Favorite Free Courses to Learn Data Science in Depth

AI и ML

• Битва медведей: Pandas против Polars
• Реализация функции потерь в Python
• Использование компьютерного зрения для игры в покер
• Восстановить удаленную фотографию с флешки? Искусственный интеллект в помощь
• [ENG] Build your own YouTubeGPT using LangChain and OpenAI
• [ENG] Facebook Open-Sources Its Horizon AI Platform
• [ENG] How I built a Midjourney API
• [ENG] Semantic Search Using Vectors/Embeddings For Noobs
• [ENG] How to generate voices with Python?

Веб / Django / Flask

• Создаем блог на Django с опросами и тестами. Краткая инструкция. Часть 1
• Создаем блог на Django с опросами и тестами. Краткая инструкция. Часть 2
• Особенности асинхронности в Python
• Werkzeuger: раскручиваем arbitrary file read до RCE в веб-приложении на flask
• [ENG] How to create REST API using Django REST framework
• [ENG] WebSocket in Django
• [ENG] Deploying Your First Dockerized Django REST API on AWS Elastic Beanstalk: A Comprehensive Guide
• [ENG] A One Person Startup Tech Stack for Ninja Developers – Next.js, Django, Kubernetes, and GCP

Скрипты, приложения и боты

• Решаем задачу сетевого планирования с помощью Python
• FastAPI без db: Session
• Телеграм бот для CustDev’а на Aiogram
• Пишем на Python, как будто это Rust
• Propan — Python фреймворк для написания микросервисов с использованием брокеров сообщений
• Как заставить бэкендера писать фронтенд
• [ENG] Meet Omkar DevTools: Your Swiss Army Knife as a Ninja Developer
• [ENG] pyaction 4.20.0 Released
• [ENG] Binary Search in Python
• [ENG] Getting Started: Monitoring a FastAPI App with Grafana and Prometheus – A Step-by-Step Guide

Развлекательный контент

• [Видео] Собеседование Python 2023. Разбор базовых вопросов
• [Видео] Блиц по бэкенду: сравниваем Python и Java
• [Видео] [ENG] Mojo VS Python Speed Test
• [Видео] [ENG] How to Make Donkey Kong in Python!

Нашли что-нибудь полезное и интересное для себя? Расскажите, какой раздел показался вам самым интересным, а каких статей не хватило, чтобы следующий дайджест получился ещё лучше.

Если дайджест вам понравился, посмотрите две предыдущие подборки:

А ещё присылайте в комментарии статьи и видео, которые ускользнули от нашего взгляда и не попали в дайджест. Поделитесь полезными материалами с другими читателями!

Мы участвуем в большом количестве государственных цифровых проектов — сейчас их более 40, среди них цифровой рубль, биометрия, блокчейн-платформа и другие. Кроме этого, мы реализуем собственные уникальные проекты, связанные с импортозамещением в ИТ. Но мы не просто замещаем существующие решения, мы создаем новые технологии и инструменты. Сейчас перед нами стоит большое количество задач и нужны специалисты с компетенциями в точных науках, чтобы вывести страну на передовую технологического развития.

В банке можно найти проект любого уровня сложности и стремительно взлететь по карьерной лестнице. Для тех, кто только планирует начать карьеру, мы подготовили специальные программы. Они ориентированы на то, чтобы студенты и начинающие специалисты получили реальный опыт работы и прокачали свои hard и soft skills, что сделает их конкурентоспособными и востребованными работниками.

Мы с удовольствием приглашаем студентов и выпускников присоединиться к этим программам. Ребята, пользуйтесь этими возможностями, дерзайте! От вас зависит будущее нашей страны!

Какие программы ждут участников

Первой программой, запущенной в банке, является стажировка для студентов 3-4 курса GPB.Experience. У участников есть обширный выбор направлений: аналитика данных, риск-менеджмент, финансы, маркетинг, HR, юриспруденция и другие. Запуск уже в этом октябре!

В апреле 2023 стартовала программа развития молодых специалистов GPB.Level Up, предназначенная для студентов 4 курса бакалавриата, магистратуры и выпускников последних 2 лет. Направление этого сезона — Data Science. Третий поток, запланированный на сентябрь, будет посвящён информационной безопасности.

Начинающие IT-специалисты могут также пройти бесплатное обучение в школе GPB IT Factory. В августе 2022 такую возможность получили 70 человек, желающих развиваться в мобильной разработке. Авторы самых интересных проектов, разработанных во время учёбы, получили предложение о работе в Газпромбанке.

В июле же стартует новый набор! На этот раз по направлению Perl-разработки. Следите за анонсами, оставляйте заявки на участие и получите шанс присоединиться к нашей команде мечты!

Следующая программа, GPB.Inernship, представляет из себя онлайн кейс-чемпионат, заменяющий традиционную студенческую практику. Студенты решают реальный бизнес-кейс от подразделений Газпромбанка, который в финале защищают перед заказчиком. Все ребята получают сертификаты об участии и документы по закрытию практики, а команда-победитель — классный мерч и привилегию при прохождении отбора на стажировку.

Если вы или ваши знакомые хотят и готовы получить отличный старт на своем карьерном пути, то мы будем рады видеть вас на наших программах!

Узнайте, что такое PandasAI и почему он изменит Data Science, как написать Telegram-бота на Django и как сделать языковую модель на Python.

Big Data / Data Science

• Координатный квест: как найти координаты и расстояния без регистраций и смс
• Байесовский подход к АБ тестированию
• Data-driven рост с помощью науки о данных и машинного обучения
• Анализ таблиц сопряженности средствами Python. Часть 1. Визуализация
• PySpark для аналитика. Как правильно просить ресурсы и как понять, сколько нужно брать
• [ENG] Data-Oriented Programming in Python
• [ENG] Using pandas.cut() in Python for Data Analysis: Creating Number and Date Intervals
• [ENG] NumPy and Pandas: Essential Tools for Data Analysis and Manipulation
• [ENG] Scikit-Learn Code Snippets for Common Machine Learning Tasks: A Comprehensive Guide for Beginners

AI и ML

• Торговый робот с использованием нейросетей
• Делаем анализатор ников на новой FRED-T5. Тотальный разнос
• Бесплатные фронтенды к ChatGPT
• Обучение YOLOv5 на кастомном датасете
• [ENG] Open AI API with Docker
• [ENG] Building an AWS Well-Architected Chatbot with LangChain
• [ENG] ChatGPT, Made Private and Compliant!
• [ENG] Getting Started with LangChain: A Beginner’s Guide to Building LLM-Powered Applications
• [ENG] Pandas AI — The Future of Data Analysis
• [ENG] PandasAI: Super Simple Data Analysis with AI (Powered by OpenAI)

Веб / Django / Flask

• Telegram Django Bot за пару строк
• Как создать собственный кэшбэк-сервис
• [ENG] Setting Up Your Full-Stack Development Environment with Python, Django, and React
• [ENG] Authentication system using Python (Django) and SvelteKit
• [ENG] File upload using Django and HTML
• [ENG] HTMX within Django – Intro 2023
• [ENG] Django – Tips, tricks and packages – 2023
• [ENG] Redis as a Powerful Caching Solution for Django Web Applications

Скрипты, приложения и боты

• Python. Выражения в методах и индексаторах
• «Карманный синоптик за час». Пишем Telegram-бота для мониторинга погоды на Python
• Макет автоматизированного создания пользователей (ботов) в социальных сетях и имитации их активности
• Решаем криптарифмы с помощью алгебры и python
• [ENG] The PiCast: Connect a Raspberry Pi Pico W to an Anvil app
• [ENG] Art of Manually Crafting Packets (TCP/IP).
• [ENG] Doing much better than your .env file

Развлекательный контент

• [Видео] Изучаем иностранные языки с помощью Python и ChatGPT
• [Видео] Притворяемся языковой моделью: учимся генерировать текст на Python с помощью цепи Маркова
• [ENG] 50 Chat GPT Prompts Every Software Developer Should Know (Tested)

Нашли что-нибудь полезное и интересное для себя? Расскажите, какой раздел показался вам самым интересным, а каких статей не хватило, чтобы следующий дайджест получился ещё лучше.

Если дайджест вам понравился, посмотрите две предыдущие подборки:

А ещё присылайте в комментарии статьи и видео, которые ускользнули от нашего взгляда и не попали в дайджест. Поделитесь полезными материалами с другими читателями!

Бирки из костей и приходские книги

Люди собирали данные на протяжении всей истории. Так, в горах Лебомбо в Свазиленде была найдена кость бабуина, на которой имеется 29 зарубок. Возраст этого артефакта около 40 000 лет. Одна из версий, что эти насечки были чем-то вроде счётчика лунных фаз: то есть, по сути, одним из первых календарей. Были найдены и другие подобные предметы с зарубками, которые могли служить для расчётов запасов еды.

Более осязаемые следы работы с данными тянутся с середины XVII века. В 1640-х годах лондонский галантерейщик Джон Граунт, которого после стали называть «Колумбом статистики», собрал и изучил приходские книги рождений и смертей за несколько десятилетий и опубликовал наблюдения.

Так Граунт пытался предупредить вспышки бубонной чумы — а в итоге положил начало современной эпидемиологии. Он стал первым человеком, применившим анализ сводных данных для решения конкретной проблемы — собрал статистику смертности разных слоёв населения. И выяснил, что вспышки чумы, вопреки популярному тогда мнению, не связаны с движением планет или коронацией королей. А ещё он доказал, что женщины в среднем живут дольше мужчин и что большинство смертей приходится на первые годы жизни.

Ещё один учёный, немецкий физик Генрих Вильгельм Брандес, пытался решить проблему неурожая в Европе, который привёл к массовому голоду. Он предположил, что погодные изменения и последующий неурожай можно было предсказать. Чтобы доказать свою теорию, учёный собрал данные с метеостанций и к 1816 году нарисовал первую в истории карту погоды.

Ткацкие станки и шифровальщики

К началу XIX века набрала разгон индустриальная революция — ручной труд не успевал за прогрессом. Требовалось автоматизировать производство, а для этого закодировать станки.

Первая попытка такого программирования пришлась на 1725 год. Лионский ткач Базиль Бушон запустил ткацкий станок, которым управлял не человек, а зацикленная дырчатая бумажная лента: последовательность отверстий задавала последовательность движений челнока.

После Бушона над этой технологией трудились и другие исследователи. Постепенно бумажную ленту заменили жестяные и картонные таблички — их назвали перфокартами.

Популярность к ним пришла в 1805 году. Тогда Наполеон посетил ткацкую мастерскую Жозефа Жаккара, увидел, как станок сам ткёт узорчатое шёлковое полотно, — и распорядился сделать патент на изобретение общественным. Уже к 1812 году с помощью перфокарт во Франции работали 18 000 ткацких станков. После перфокарты стали использовать и в других отраслях промышленности.

В 1884 году американский инженер Герман Холлерит получил патент на табулятор — машину, способную считывать перфокарты и производить вычисления. С помощью этой техники в США провели перепись населения 1890 года. И новаторов ждал успех: предварительные результаты подсчитали в течение шести недель после переписи, а весь объём информации обработали в течение двух лет. Данные с формуляров набивали на перфокарты с помощью перфораторов. В табуляционную машину вводилась колода заранее подготовленных перфокарт, и далее всё происходило без вмешательства человека: считывание информации с перфокарт и проведение необходимых вычислительных операций.

В 1896 году Герман Холлерит открыл свою фирму по производству табуляторов. Через столетие весь мир узнал её как International Business Machines Corporation или IBM.

Вскоре появилась прародительница дискет и жёстких дисков — магнитная лента. В 1928 году немецкий инженер Фриц Пфлеймер запатентовал это изобретение: с помощью магнитов он записал информацию на тонкую бумагу, покрытую порошком оксида железа. Именно с Пфлеймера началась эра хорошо знакомых нам плёночных кассет для записи звука и видео.

Они быстро вытеснили цилиндры и диски для фонографов, граммофонов и патефонов: магнитные ленты были дешевле, вместительнее и долговечнее. По некоторым показателям ленты превосходят и современные накопители — поэтому их до сих пор используют в таких крупных дата-хранилищах как у Google и Европейского Центра ядерных исследований (CERN).

Во время Второй мировой войны военные остро нуждались в шифровке и дешифровке информации: с одной стороны, необходимо было координировать свои действия, скрывая это от врага, с другой — перехватывать секретные данные. Это спровоцировало разработку кардинально новых методов и инструментов для защиты данных.

Однако возможности обработки данных всё ещё были ограничены. Многие организации продолжали полагаться на ручной учёт и бумажные архивы до конца XX века.

Наука о данных

Следующий принципиально новый уровень работы с данными начался с появления ЭВМ в 40-е. А в 1948 году американский инженер и математик Клод Шеннон — позже его назвали «отцом информационного века» — ввёл понятия информации и бита как единицы измерения. Вскоре бит стал такой же базовой величиной, как дюйм или фунт.

Одним из первых инновациями воспользовалось то же Бюро переписи населения США — в итоге с ЭВМ обработка данных о переписи 1950 года заняла несколько месяцев. Это был настоящий прорыв.

Через несколько лет появились глобальные организации по работе с данными. В 1960-м — Международная федерация по обработке информации (IFIP). Она дала определение данным, назвав их «формальным представлением фактов или идей, которые можно передавать и которыми можно управлять каким-либо способом». В 1966 году Международный совет по науке открыл Комитет по данным для науки и техники (CODATA). С тех пор он разрабатывает стандарты для работы с информацией.

В 70-е британский учёный Эдгар Кодд разработал реляционную модель — она стала классикой структурирования данных и популярна до сих пор. Благодаря этой модели можно быстро находить связи в массивах данных: выполнять поиск по множествам таблиц с помощью одного запроса.

А американский математик Джон Тьюки предсказал, как будет эволюционировать работа с данными благодаря компьютерам — в 1977 году он опубликовал работу «Исследовательский анализ данных» и предложил одноимённую концепцию. Позже она легла в основу изучения больших данных.

И, наконец, появился официальный термин Data Science. Датский инноватор Петер Наур в своей книге «Краткий обзор компьютерных методов» 1974 года определил, что наука о данных изучает жизненный цикл цифровой информации — от возникновения до преобразования и использования в других областях знаний.

Соцсети, ИИ и Big Data

В конце XX века распространяется Интернет, появляются социальные сети и данные растут в геометрической прогрессии.

В нулевых научные организации, СМИ и корпорации начинают провозглашать Data Science как новую дисциплину — и говорить о необходимости её внедрения в бизнес-процессы. В 2006-м Томас Дэвенпорт, учёный, специализирующийся на аналитике и инновациях, заявляет, что теперь бизнес будет конкурировать за счёт умения собирать, анализировать данные — и прогнозировать на их основе.

В 2008 году Nature посвящает спецвыпуск журнала взрывному росту объёма информации и впервые использует словосочетание «большие данные» — так начинается формироваться концепция Big Data. А в 2012-м Harvard Business Review провозглашает: «дата сайентист — самая сексуальная профессия 21 века».

Сейчас мы генерируем данные постоянно: пока делаем покупки, ходим на медицинские осмотры и листаем ленты социальных сетей. Прогнозируется, что к 2024-му человечество нагенерирует около 150 зеттабайт данных. Это в 2,5 раза больше, чем в 2020-м. А значит, современных вычислительных мощностей скоро будет недостаточно — человечеству нужны кардинально новые технологии для хранения и обработки данных, такие как искусственный интеллект и квантовые вычисления.

Датацентричная организация

Газпромбанк развивается как датацентричная организация — это одно из направлений нашей стратегии. В банке мы используем как классические подходы для работы с данными, так и алгоритмы и модели собственной разработки. Мы также создаем новую инфраструктуру для хранения и обработки данных. О том, как мы автоматизировали обработку данных, можно прочитать в этой статье.

Недавно мы запустили программу cтажировок для старшекурсников, выпускников и начинающих специалистов по направлению Data Science и Machine Learning. О новых наборах объявим в нашем блоге, так что подписывайтесь и следите за новостями. А наши вакансии по всем направлениям можно посмотреть здесь.

Узнайте, как подключить AutoGPT к своему проекту, какие обновления затронули Django и как обучить GPT-4 новым данным.

Big Data / Data Science

• Как мы делали скоринг на микросервисной архитектуре руками не-программистов
• Сам себе Росстат
• Real-time аналитика в Учи.ру: как смотреть сложные метрики
• Новые горизонты в оценке рисков: как источники данных помогают создать точные модели
• EN DataHub: веб-песочница для тех, кто изучает SQL
• EN All Statistical Tests using Python: Mastering Statistics | Part — 1
• EN Getting Started with LangChain: A Beginner’s Guide to Building LLM-Powered Applications
• EN The Next Big Crisis for Data Teams
• EN The Best Learning Paths for AI and Data Leadership
• EN PandasGUI — The Ultimate Secret to Effortless Data Analysis
• EN Exploratory Data Analysis: The Ultimate Workflow

AI и ML

• Об инициации весов при обучении нейронных сетей. Личный опыт и рассуждения
• GPT-4 добавляем новые знания: Git репозиторий
• Google дала Bard возможность создавать код на 20 языках, включая C++, Go, Java, Javascript, Python, Typescript
• Пишем простой ML веб-сервис на FastAPI
• Создай своего ИИ-ассистента с помощью ChatGPT и Streamlit
• EN GPT4All: Running an Open-source ChatGPT Clone on Your Laptop
• EN How to Easily Install Auto-GPT: The Autonomous GPT-4 Everyone is Talking About
• EN Discover ThinkGPT: The Cutting-Edge Python Library that Transforms AI into a Powerful Thinking Machine

Веб / Django / Flask

• PyCharm Docker Django Debug
• Простая очередь задач в Django, подключение Kandinsky 2.1
• 403, 404 или 405. Разбираемся со статусами во ViewSet’ах DRF
• Связь Django и PostgreSQL внутри Docker
• Релиз Django LTS 4.2: обзор изменений и необходимости обновления
• EN Handling a Million Tasks in Django: Efficient Prioritization with Celery, Redis, and Flower
• EN The Road Less Traveled: Exploring the Advanced Features of Django
• EN Recommended stack for your Django Project

Скрипты, приложения и боты

• Как работает функция print в Python
• Ускоряем Python в сто раз при помощи менее чем ста строк на Rust
• Проверка GIL в python
• Создание DSL на Python с библиотекой textx
• 7 подходов к проверке атрибутов классов в Python
• Оптимизируем использование памяти в приложениях Python
• Сколько Надо Строк Кода Для Того Чтобы Подписать Артефакты?
• В репозитории PyPI внедрили опцию публикации пакетов без привязки к паролям и токенам API
• Как подключить платежную систему с Payments к Telegram
• EN 20 Python Concepts I Wish I Knew Way Earlier

Развлекательный контент

• Проверяем ветхозаветную историю происхождения человечества от Адама и Евы с помощью популяционной модели
• Видео Обучение подростков и взрослых Python в 2023 году / Программирование — вторая грамотность
• Видео  Live from PyCon 2023 – Talk Python #413
• Видео  Unpopular opinion! Python 3.11 is going to kill Go

Нашли что-нибудь полезное и интересное для себя? Расскажите, какой раздел показался вам самым интересным, а каких статей не хватило, чтобы следующий дайджест получился ещё лучше.

Если дайджест вам понравился, посмотрите две предыдущие подборки:

А ещё присылайте в комментарии статьи и видео, которые ускользнули от нашего взгляда и не попали в дайджест. Поделитесь полезными материалами с другими читателями! 😉