Išnaudok galimybę įgyti naujų įgūdžių ir pakeisti savo karjerą!

Pasirink mokymosi programą ir žiūrėk vertingų įžvalgų kupinus aukščiausio lygio kursus

Kodėl verta tapti duomenų mokslo specialistu ir kaip tai padaryti?

Harvardo verslo mokykla duomenų mokslą vadina „seksualiausia XXI a. profesija“. Gebėjimas valdyti didžiuosius duomenis (angl. big data) ir daryti vertingas įžvalgas šiandien jiems leidžia išties daug užsidirbti. Pastaraisiais metais pastebima gerokai pasiūlą viršijanti kvalifikuotų duomenų mokslo specialistų paklausa. Kodėl? Nes šioms nelengvoms pareigoms reikalingos daugelio disciplinų žinios bei patirtis. Kaip tapti duomenų mokslo specialistu? Čiupk mūsų sukurtą ir tau prieš akis ištiestą duomenų mokslininko maršruto žemėlapį - sužinok, ko reikės, kad užsitikrintum puikiai apmokamas pareigas!

A data scientist must be capable of using advanced analytics technologies, machine learning and predictive modeling to go beyond statistical analysis and to identify patterns, trends, and relationships in sets of data. BitDegree encourages you to improve your skill-set immediately! Use our roadmap with plenty of data science related courses, and raise your value to hit your dream career.

Nauda tau

Aiški kursų plano struktūra

A carefully tailored list of courses for best experience developing your skills, including only the essentials and skipping the usual college surpluses.

Mokykis iš patyrusių lektorių

Laiko patikrintais įrankiais sustiprink savo įgūdžius ir naudokit proga įgyti praktinės patirties sprendžiant realistiškas užduotis.

Gauk svajonių darbą

Papildyk savo CV, užsitikrink galimybę gauti savo svajonių darbą ir puikų atlyginimą. Kandidatuok į pareigas bet kuriame pasaulio kampelyje!

Gauk įgūdžių visam gyvenimui

Net jei įpusėjęs kelią sustosi – jau būsi įgijęs įgūdžių, kuriuos galėsi pritaikyti daugelyje kitų sričių.

Duomenų mokslo absolventai dirba:

Duomenų mokslo specialistų atlyginimai pasaulinėje rinkoje

Vidutinė metinė alga

$74,400

  • JAV $117,000
  • Australija $102,000
  • Japonija $83,000
  • Kanada $78,000
  • Norvegija $70,000
  • Šveicarija $70,000
  • Vokietija $59,000
  • Nyderlandai $57,000
  • JK $55,000
  • Prancūzija $52,000

Šioje schemoje matote vidutinius metinius duomenų mokslo specialisto atlyginimus skirtingų šalių rinkose. Sėkmei pasiekti reikės daugelio įgūdžių, bet juos sukaupus, ateis ir pinigai. Tikrai būsi jų vertas! Nors mes sujungėme „Glassdoor“, „Indeed“, „Ziprecruiter“ ir kitų patikimų šaltinių teikiamus duomenis, jie gali ženkliai skirtis dėl darbo rinkos pokyčių ir tavo profesinės patirties.

Gauk savo svajonių darbą

Paklausa – milžiniška!

There are thousands of Data scientist openings for qualified specialists. Build your expertise in the core fields that will add to your resume and help you become a data scientist. Get a solid foundation by learning statistics, linear algebra, general development and coding languages, data manipulation, machine learning and other important skills.

Tavo mokymo programa

Daniel Mandachi 10 paskaitos
Duomenų mokslas verslui

Learn the fundamentals of using data science for business, create data analytics strategy and back up your problem-solving practices with data analysis.

Peržiūrėk mokymosi programas
Jerry Linch 44 paskaitos
Perkąsk statistikos pagrindus

The course is designed to cover all topics needed to ace the AP Statistics exam, very suitable for a junior data scientists.

Peržiūrėk mokymosi programas
Duke University 4 paskaitos
Statistika su R

Learn skills for data scientist by studying key statistical concepts and techniques like exploratory data analysis, correlation, regression, and inference.

Peržiūrėk mokymosi programas
Math Fortress 14 paskaitos
Algebros pradmenys

Build a better understanding of variables, grouping symbols, equations, how to turn words into symbols and sentences into equations.

Peržiūrėk mokymosi programas
UTAustinX 15 paskaitos
Linijinė algebra: nuo pradmenų iki priešakinės linijos

An in-depth course where you’ll learn to link linear algebra to matrix software development

Peržiūrėk mokymosi programas
Tableau 19 paskaitos
Duomenų vizualizacija

Learn Tableau Prep and Tableau Desktop to prepare, analyze, and show your data so that others can comprehend.

Peržiūrėk mokymosi programas
University of California 4 paskaitos
Duomenų vizualizacija verslui su Tableau

Follow the best practices to combine, assess the data and learn to represent them for your intended audience with Tableau.e

Peržiūrėk mokymosi programas
Jerome Juska, Ph.D. 18 paskaitos
Integruota rinkodaros komunikacija

An opportunity to learn soft skills for presenting your ideas and projects in a manner that will be compelling and clear to your audience.

Peržiūrėk mokymosi programas
Aravindhan Dhayalan 23 paskaitos
Kaip naudotis Git komandomis

Learn the essentials of GIT commands for DevOps and get the skills using state of the art version control system.

Peržiūrėk mokymosi programas
Steve Byrnes 4 paskaitos
Versijų valdymas su Git

Build a strong conceptual understanding of the Git version control system to manage team files for small and large projects.

Peržiūrėk mokymosi programas
Up Degree 120 paskaitos
Duomenų mokslo kursas: R

A comprehensive data science course that will help you tackle a must-have skill for any data scientist today.

Peržiūrėk mokymosi programas
BitDegree Foundation VSI © 97 paskaitos
Python Dictionary, Python For Loop & Much More

This Python tutorial will take you from the basics until you can use the unique Python syntax on your own.

Peržiūrėk mokymosi programas
Khan Academy 20 paskaitos
Querying and managing data with SQL

SQL is the number one programming language with a particular purpose for managing data. Learn SQL for storing, querying and manipulating data.

Peržiūrėk mokymosi programas
Jazeb Akram 26 paskaitos
SQL ir svarbiausios duomenų bazių savokos

Cover all major SQL concepts and learn to write a query from scratch in a short time as part of a data scientist training.

Peržiūrėk mokymosi programas
Een jeen 15 paskaitos
Database design using ER modelling and Normalization technique

Learn the basic concepts and definitions and then practice building an ER model and turn it into a physical database design for any application.

Peržiūrėk mokymosi programas
GTx 15 paskaitos
Duomenų bazių sistemos, sąvokos ir dizainas

Learn the database concepts, techniques, and tools to develop a database application to be used in a real-world environment.

Peržiūrėk mokymosi programas
V2 Maestros, LLC 15 paskaitos
Build Big Data Pipelines w/ Hadoop, Flume, Pig, MangoDB

Learn to build big data pipelines using multiple technologies to solve real business problems.

Peržiūrėk mokymosi programas
Katharine Jarmul 32 paskaitos
Building Data Pipelines with Python

Learn the architecture basics and variety of the most popular frameworks and tools to build data pipelines and automate workflows with Python 3 in your data scientist’s daily practice.

Peržiūrėk mokymosi programas
Arizona State University 4 paskaitos
Distributed Database Systems

Address the components of distributed database systems, and get skills working with their architectures, storage & indexing, query processing, and other vital topics.

Peržiūrėk mokymosi programas
Jamie Fry 18 paskaitos
Master course preparing and cleaning data with Tableau Prep 2018

Learn the basic concepts and create data flows with Tableau Prep to practice with its functionality in your pilot project.

Peržiūrėk mokymosi programas
Johns Hopkins University 4 paskaitos
Getting and Cleaning data

You’ll find out how to obtain data from various sources and in various formats, and then how to make them tidy for further processing.

Peržiūrėk mokymosi programas
Don Hussey 21 paskaitos
Verslo analitika: darbas su tikrais atvejais

A course for business analysts to learn the methodology with techniques for system analysis and modeling for business purposes.

Peržiūrėk mokymosi programas
Naga Rakesh Chinta 10 paskaitos
Perprask mašininio mokymosi algoritmus

A course on machine learning algorithms showing the benefits to data scientists.

Peržiūrėk mokymosi programas
Google Cloud Training 6 paskaitos
Feature Engineering

Learn to transform features to use them optimally in your machine learning models with greater accuracy.

Peržiūrėk mokymosi programas
Soledad Galli 85 paskaitos
Feature engineering for Machine Learning

Make use of a rich compilation of various techniques used for feature transformation to extract the most predictive power out of raw datasets.

Peržiūrėk mokymosi programas
Johns Hopkins University 4 paskaitos
Praktinis mašininis mokymas

A good portion of this course will be dealing with cross-validation to learn evaluate models.

Peržiūrėk mokymosi programas
Caleb Stultz 43 paskaitos
Išsamus mašininio mokymo gidas

If you are super keen on building more intelligent apps using Machine Learning, this new foundational framework is one to take advantage of!

Peržiūrėk mokymosi programas
Georgia Tech 8 paskaitos
Machine learning for trading

Learn about the challenges of using machine learning in trading and how to use it in realistic situations.

Peržiūrėk mokymosi programas
National Research University Higher School of Economics 4 paskaitos
Introduction to Ensemble Methods

Learn about the main ensembling techniques and get practical experience with data modeling in various domains – in a competitive environment.

Peržiūrėk mokymosi programas
Lazy Programmer Inc. 42 paskaitos
Ensemble Machine Learning in Python: Random Forest, AdaBoost

Gain a deeper understanding of what happens under the hood with machine learning models.

Peržiūrėk mokymosi programas
Gopal Prasad Malakar 18 paskaitos
Principal Component Analysis (PCA) and Factor Analysis

Learn to take advantage of Principal Component Analysis at dimensionality reduction and reduce the complexity of variables.

Peržiūrėk mokymosi programas
IBM 4 paskaitos
Advanced Machine Learning and Signal Processing

This course includes a section on unsupervised machine learning and gives you data scientist skills and understanding to reduce dimensionality.

Peržiūrėk mokymosi programas
Minerva Singh 108 paskaitos
Data Science: Data Mining and Natural Language Processing in R

Learn to carry out pre-processing, visualization and machine learning tasks such as clustering, classification, and regression in R. You will be able to mine insights from text data to give yourself & your company a competitive edge.

Peržiūrėk mokymosi programas
deeplearning.ai 4 paskaitos
Neutral Networks and Deep Learning

Get an understanding of the major trends driving deep learning and be ready not only to build but also train and apply deep neural networks.

Peržiūrėk mokymosi programas
Learning path complete

Misija įgyvendinta

Mokysies iš šių ekspertų

instructor
Caleb Stultz

A developer and certified teacher who’s committed to excellence. Caleb has produced over 70 hours of content on iOS development, sharing his knowledge extensively!

instructor
Jazeb Akram

Jazeb is a Computer Scientist, a freelancer himself, so he knows what skills are needed for daily work. He assists others in boosting careers in the field of programming.

instructor
Naga Rakesh Chinta

Nuga – itin įvairiapusis specialistas, turintis patirties ir programavimo, ir marketingo srityse. Kad galėtų pasiūlyti kuo geriau praktiškai pritaikomą turinį, jis stengiasi dėstyti kuo sklandžiau ir tikslingiau, o į kursus įtraukti realių pavyzdžių.

instructor
Daniel Mandachi

Daniel focuses on creating quality courses that will ensure enjoyable learning. Having personal experience, he shares what it takes to become a good expert in the fields of business and finances.

instructor
Google Cloud mokymai

Google Cloud Training instructors team will walk you through solutions and practices that you’ll find easily applicable. Working on your projects, you’ll be contributing to public learning resources.

instructor
Teksaso universiteto Ostine dėstytojai

Maggie Myers and Robert van de Geijn – people from the world of science who have an enormous amount of experience in real projects and academic environment.

instructor
Biostatistikos mokslų daktaras

Prof. Brian Caffo, Assoc. Prof. Jeff Leek, and Assoc. Prof. Roger D. Peng formed a team to guide students’ effective learning professionally so you get tangible career benefits.

ir dar daugiau!

Mes parinkome tik išties patyrusius, savo sritį išmanančius ir tavo pasitikėjimo vertus ekspertus.

Using our Data Scientist roadmap, you should gain the essential skills and raise your value a great deal in the job market. However, the possibilities of learning are endless. Feel free to deepen your data scientist qualification even more choosing among a vast amount of courses on our platform that will suit your chosen craft.

Mokytis toliau

Parašyk atsiliepimą

BitDegree suteikia tau visą
mokymosi sistemą

Geriausiai tavo patirčiai – profesionalūs ekspertai

Mokykis iš tikrų savo sričių ekspertų, pasiryžusių pasidalyti savo žiniomis ir praktiniais patarimais.

Už baigtus kursus gauk pažymėjimą

Parodyk kiekvienam pasiteiravusiam, ko išmokai, ir papuošk savo kambario sienas pasiekimų įrodymais.

Praktinės užduotys tikram mokymuisi

Gauk progą pritaikyti žinias praktiškai su kodo pavyzdžiais, praktinėmis užduotimis, mokymosi misijomis ir pan.

Sužaidybinti programavimo kursai

Jauskis dar labiau motyvuotas įgyti karjerai reikalingų įgūdžių - tau padės gausybė žaidimų elementų!

Nepaveikiamas pažymėjimas

Netrukus BitDegree galėsi gauti ir Blockchain technologija paremtą pažymėjimą, kurio neįmanoma padirbti ar paveikti.

Gauk savo svajonių darbą

Pagerink savo galimybę užsitikrinti išsvajotas pareigas: susikaupk ties tais įgūdžiais, kurių tau iš tikrųjų reikia.

Don’t miss the chance to develop into a Data Scientist and be in high demand anywhere on Earth!

Peržiūrėk mokymosi programas

D. U. K.

Companies employ Data Scientists to analyze and interpret complex digital data to get insights that assist in making better-informed business decisions. It’s a multiskill job where a statistician, a computer scientist, and a trend-spotter are combined into one human being. This human being stands one foot in the business and the other foot in the IT world. Regarding the intellectual and educational capacity that the Data Scientist position requires, it’s quite a heavy lift. However, even if you stop in the midway of learning the craft, you’ll have a bunch of skills that you can use in many different contexts — no loss in any way.

The specific roles and duties vary in each organization, but typically, the main things Data Scientists do are these:

  • Collecting large amounts of unstructured data and turning it to be more usable.
  • Solving business problems with data-driven techniques.
  • Developing data analysis algorithms with R, Python, SAS languages, for example.
  • Working on statistical tests, distributions, and drawing insights from big data.
  • Communicating and working together with colleagues from business and IT sides.
  • Visualizing insights so that non-IT business people could understand what data presents.

Šiandieniame pasaulyje įgūdžiai kur kas svarbesni nei aukštojo išsilavinimo diplomas. Sutinkame: įgytas bakalauro ar magistro laipsnis gali padėti išties tvirtus pamatus karjeros pradžiai, tačiau kiek metų truks studijos? Priklausomai nuo šalies, nuo ketverių iki šešerių – išties nemažai! Laimei, šiandien gali pasirinkti ir trumpesnį, tačiau ne mažiau efektyvų kelią: imkis struktūruotos mokymo programos ir perprask devynias konkrečias sritis, itin svarbias kiekvienam, trokštančiam tapti duomenų mokslo specialistu: statistiką, linijinę algebrą, programavimą, darbą su duomenų bazėmis, verslo analitiką, duomenų vizualizaciją ir inžineriją, mašininį mokymąsi bei minkštuosius įgūdžius. Internetiniai kursai suteikia lankstumą laiko atžvilgiu – be to, gali pasirinkti įgyti tik tų įgūdžių, kurie reikalingi būtent tau. Taip sutaupysi begalę laiko, kurį galėsi išnaudoti praktikai. Darbdaviai itin džiaugiasi talentais, sukaupusiais realios darbo patirties – nepamiršk teisingai pasirinkti prioritetų!

Like mentioned earlier, if you go down the traditional way – and there are reasons to do that – you’ll get the degree in 3 to 6 years, hopefully, getting enough opportunities to practice. Or you can choose only selected online courses, spend more time practicing, and you should be able to get the basic skills in under 18 months to be able to apply for junior positions. To become an expert, having the multidisciplinary nature of a data scientist’s work, it’s pretty much a lifelong learning case. Experienced data scientists in the US, Europe, and Asia report that 5 years is the average time it takes to become a good data scientist with knowledge and practical skills.

Typically, Data Scientist’s salary will depend on your experience and where your employer is located. It varies from an average annual salary of around $46,000 in the Netherlands to as much as $120,000 in the US. In the US market, the difference between an entry level Data Scientist and a senior specialist can be quite significant, $69,000 and $162,000 respectively. In Europe, those differences are smaller, and the average European Data Scientist earns around $53,500 per year.

With a healthy amount of patience, you need to prepare very well for the job. Not just the technical stuff, but also get ready to be a part of an organization where you’ll deal with colleagues. Before even applying for a position, have your portfolio ready (you might want to post your projects on GitHub). Develop a genuine interest in what Data Science professionals really do on a daily basis to get a better idea of what the job involves. Also, don’t forget that when somebody invites you for an interview, it means they need you as much as you need a job, so relax a bit and bring your best!