Иногда не нужно полностью переучиваться. Достаточно выбрать направление, которое поможет решать задачи в текущей работе.
📣 Продуктовому маркетологу SQL помогает работать с клиентскими данными, считать retention и проводить RFM-сегментацию.
📊 Продакт-менеджеру или руководителю BI позволяет собрать показатели в дашборд, следить за продуктом и KPI.
📍 Разработчику алгоритмы и структуры данных помогают оптимизировать код и готовиться к техническим собеседованиям.
💡 Продуктовым и дата-аналитикам, дата-сайентистам прикладная статистика нужна для проверки гипотез, A/B-тестирования и анализа взаимосвязей в данных.
💬 Дата-сайентистам, ML-инженерам и исследователям, работающим с данными, математика помогает понимать и обоснованно выбирать методы и модели.
📚 Дата-сайентистам, ML-инженерам и разработчикам ML-решений машинное обучение позволяет решать задачи классификации, регрессии и кластеризации.
📊 ML-инженерам, специалистам по компьютерному зрению и NLP глубинное обучение нужно для работы с нейронными сетями, изображениями и текстами.
Мы собрали 7 отдельных курсов по этим направлениям на одной странице. Можно выбрать один под задачи своей профессии, а не осваивать всю аналитику и Data Science сразу ⬇️