Нужен ли диплом для работы в Data Science?

Какое образование помогает в IT-карьере и ценится работодателями

Привет! Это школа karpov.courses, и сегодня поговорим о высшем образовании в Data Science.

Одна из наших новых программ — совместная магистратура с факультетом компьютерных наук Высшей школой экономики, выпускники которой получают дипломы гособразца. Какую ценность имеет диплом на сегодняшнем рынке, возможен ли карьерный рост без него? Давайте разбираться.

Что будет в статье:

Как начать работать в Data Science
Преимущества и недостатки высшего образования
Плюсы объединения вуза и онлайн-школы
Перспективы после окончания совместной магистерской программы

До начала работы нужно получить знания и набраться опыта в решении рабочих задач. Вот как это можно сделать.

Закончить онлайн-курс и получить востребованные навыки на современном рынке. Поэтому хорошо, если школа специально берёт в преподаватели специалистов из ведущих tech-компаний в отрасли, чтобы можно было давать на занятиях актуальные знания.
Выучиться самостоятельно: разобрать много материала и суметь выделить нужное среди больших объёмов информации. Такой путь подходит не каждому: требуется много времени и дисциплины. Онлайн-образование закрывает эту боль, потому что мы уже собрали всю необходимую информацию за вас.Но получить работу с самообразованием будет сложнее, пока не появится релевантный опыт, резюме и портфолио.
Отучиться на профильной программе в вузе — в бакалавриате или в магистратуре. Исследования показывают, что выпускникам вузов проще найти работу.

У образования в вузах есть несколько сильных плюсов.

Нетворкинг. Студенты знакомятся друг с другом, преподавателями и ассистентами. После выпуска эти связи могут помочь быстрее найти работу или исследовательские проекты.

Развитие soft skills. Высшее образование способствует развитию критического мышления, дисциплины и умения выстраивать коммуникацию с разными людьми. Для работодателей это ценные качества.
Фундаментальные знания, которые направлены на глубокое понимание дисциплин. Прикладной подход онлайн-школ учит решать часто встречающиеся задачи из реальной жизни: искать ответы здесь и сейчас. А фундаментальные знания помогают глубже понять, как что устроено, смотреть шире на проблему и находить нетипичные решения.

Но есть и минусы:

Выбор учреждения связан с качеством образования и будущими карьерными перспективами. Недостаточно просто выбрать профильную программу — важно и то, где учился человек. Высокий рейтинг университета говорит о сильном преподавательском составе, современных дисциплинах и серьёзном отборе студентов. Поэтому обучение в престижном вузе для работодателя — сигнал надёжности кандидата. Ещё выпускникам таких университетов согласны платить больше по сравнению с другими учебными заведениями: у закончивших ведущие вузы специалистов зарплата в среднем на 37% выше, чем у выпускников вузов других категорий.

Программы университетов медленно подстраиваются под актуальные потребности бизнеса. Изменить учебный план в вузе сложнее и дольше, чем обновить уроки на платформе. Поэтому онлайн-образование быстрее внедряет нужные на рынке знания.

Вместе с Высшей школой экономики мы решили взять плюсы высшего образования, а минусы компенсировать сильными сторонами онлайн-курсов.

В итоге получилась совместная магистерская программа по аналитике больших данных.

Программа совмещает мощную теоретическую базу и актуальные для сегодняшнего рынка навыки. Академический и научный опыт ВШЭ сочетается со знаниями экспертов и руководителей из топовых ML-компаний. Так студенты изучают Data Science сразу с двух сторон.

За фундаментальные дисциплины: математический анализ, линейную алгебру и статистику — отвечает факультет компьютерных наук ВШЭ.

За прикладные навыки, которые нужны для работы в бизнесе, — программирование на Python, машинное обучение, инженерия данных — ответственна школа karpov.courses.

Диплом. НИУ ВШЭ занимает первое место в рейтингах российских университетов Forbes и HeadHunter. Поэтому диплом по направлению «Прикладная математика и информатика» с приложением на английском языке делает выпускника хорошим техническим специалистом в глазах работодателя в России и за рубежом.

Готовые проекты в портфолио. Сделанные во время обучения работы можно положить в портфолио и показать при отклике на вакансию.

Обучение вокруг практики. Студенты будут разбирать примеры задач из разных сфер реального бизнеса: маркетинг, ритейл, медиа, приложения для знакомств, такси-сервисы.

Все традиционные привилегии студента сохраняются, начиная с отсрочки от армии до скидок в музеи.

Возможность начать работать после первого года обучения. После первого года студенты заложат фундамент работы с данными и смогут претендовать на роль junior-специалиста.

Во второй год студент проходит более продвинутые дисциплины и подробнее изучает смежные направления: машинное обучение, хранение и обработку больших данных, теорию и практику онлайн-экспериментов.

После второго этапа студент поднимется до уровня middle. Это позволит быстрее вырасти в должности и зарплате на месте работы.

После магистратуры ВШЭ — karpov.courses студент становится аналитиком: специалистом, который работает с данными и помогает принимать решения на их основе. Выпускникам подойдут любые вакансии, которые включают слово «аналитик»: аналитик данных, бизнес-аналитик, BI-аналитик.

Мы включили в совместную программу разделы для продвинутых аналитиков. Студенту будет полезно постараться узнать как можно больше, потому что в будущем эти знания помогут карьерному росту.

На каждом уровне сотрудник компании решает определённый набор задач. Разница между уровнями — это и есть рост специалиста. Когда специалист может взяться за новые задачи или решает проблему команды, нескольких команд или отдела, он показывает, что может перевыполнить свои текущие обязанности и готов к повышению.

Специалист растёт, когда берётся за новые и более сложные задачи

Аналитик данных уровня middle должен знать, как выйти за пределы применения стандартных инструментов. Поэтому один из способов сделать больше текущих обязанностей — научиться смотреть дальше уже усвоенных методов аналитики и обучиться новым навыкам: ML, инженерии данных, работе с базами данных.

Опытного специалиста отличает широкий кругозор и багаж знаний, из которого можно вовремя вынуть подходящий инструмент.

У аналитика данных достаточно знаний из смежных областей, чтобы при желании добрать скилов и переключиться на другую специальность. Например, заняться машинным обучением или стать инженером данных. Поэтому аналитика — лучший старт, чтобы освоиться в Data Science, попробовать себя в разных проектах и определиться с наиболее близкой сферой.

Совместные программы университетов с онлайн-образованием дают возможность разным студентам вместе двигаться к одной цели.

Для образования от такого партнёрства тоже много плюсов, от крепкой базы знаний и до возможности отработать свои навыки на реальном бизнес-кейсе.

Если вы тоже думаете о карьере в Data Science, магистратура Высшей школы экономики и karpov.courses «Аналитика больших данных» — хорошее место для начала этого пути:

Аналитика больших данных