Поговорим про сходства и отличия этих профессий с точки зрения ежедневных рабочих задач и про ключевые навыки для каждой из них. Разберёмся, кому стоит идти в эти направления, как будет проходить обучение и какие ждут перспективы трудоустройства Чтобы не пропустить трансляцию, подписывайтесь на нашего тг бота
мы пришлем напоминание Мы на связи: Сайт
ВКонтакте
https://vk.com/yandex.practicum 00:00 Процесс обучения на Яндекс Практикуме 01:50 Приветствие и знакомство со спикерами 04:30 План вебинара 05:42 Чем отличаются аналитики данных от специалистов Data science 08:08 Пример работы аналитика и Data Scientist 10:39 Общие навыки для специалистов 11:27 Грамотность в работе с данными 16:25 Математическая статистика 21:31 Язык запросов SQL 25:18 Визуализация данных 27:08 Язык программирования Python 32:49 Проекты: ключевые навыки 35:00 Софт-скиллз аналитика данных и специалистов Data science 38:58 Ответы на вопросы 42:38 Взаимодействие с командой 45:33 Что ждёт начинающего специалиста 51:41 Вопросы перед началом обучения 58:97 Карьерная лестница 01:03:46 Проекты представленные на курсе 01:09:06 Ситуация на рынке труда 01:17:52 Разница в зарплатах 01:25:13 Барьеры при трудоустройстве 01:38:10 Из чего состоит трудоустройство 01:42:14 Команда, которая сопровождает студентов 01:49:18 Программы обучения DA и DS 01:55:20 Ответы на вопросы 01:58:58 Схема принятия решения об обучении 02:03:39 Различия в контенте между специальностями 02:06:56 Ответы на вопросы 02:13:16 Заключение
