Хочу быть Data Scientist или прокачаться в этой сфере, что делать

Сегодня Data Science - очень трендовая тема, ведь любая компания собирает данные, поэтому за последнее время к этой сфере особенно возрос интерес. Однако, чтобы стать Data Scientist нужны так или иначе знания в этой области.
Какие есть варианты?

🏛ВУЗЫ
⁃ Факультет компьютерных наук в Высшей Школе Экономики
⁃ Факультет инноваций и высоких технологий в МФТИ
⁃ Магистерская программа «Большие Данные» на факультете ВМиК МГУ
⁃ Магистерская программа по большим данным в СПБГУ

Однако вузы занимают достаточно продолжительное время обучения, что и является в данном случае минусом, и не всегда ясно, насколько это обучение может быть полезно.

💡НЕКОММЕРЧЕСКИЕ КУРСЫ ДОПОЛНИТЕЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ
Это специальные учебные центры, которые создаются компаниями специально для увеличения кадров на рынке. Однако, чтобы поступить на эти курсы, необходимо сдать определенные экзамены.
Самые известные:
⁃ Школа Анализа Данных «Яндекса» (Срок обучения - 2 года)
⁃ Техносфера Mail.RU и факультета ВМиК МГУ (Срок обучения - 2 года)
⁃ Технопарк Mail.Ru и МГТУ им. Баумана (Срок обучения - 2 года)
⁃ Центр компьютерных наук или Computer Science Center (Срок обучения - 2 года)

⚙️КОММЕРЧЕСКИЕ КУРСЫ
Здесь уже значительно более короткие сроки обучения.
⁃ Курс «Специалист по большим данным» от «Лаборатории Новых Профессий»
⁃ «Школа данных Билайна»
⁃ Изучение профессии Data Scientist при Нетологии (формат онлайн-вебинаров
и очных лекций)

🖥ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ
Большинство онлайн-курсов англоязычные, однако за последнее время число русскоязычных значительно увеличилось.
Можно выделить:
⁃ Специализация «Машинное обучение и анализ данных» на Coursera
⁃ «Введение в машинное обучение на Coursera»
⁃ «Анализ данных в R» на Stepic
⁃ Курс Эндрю Ына

Помимо курсов есть также митапы, Data Science - тусовки, например, DS-завтраки, конференции и различные интересные лекции и вебинары. Этих мероприятий бесплатные и на них может прийти любой желающий.

Конечно же выбирать вам, что лучше лично для вас, в том числе учитывая все финансовые и временные моменты.

Очень важно отметить, что сегодня сфера аналитики и больших данных не стоит на месте, поэтому постоянно открываются новые возможности, появляются новые курсы и также компании вводят новые должности, которых до этого не было. Так что необходимо всегда обновлять свои знания в данной сфере.

Удачи 💫