📊 Cтарт кар’єри в Data: з чого почати?
Дані — це сьогодення і майбутнє.
І так, їх треба не просто “помацати”, а опанувати.
Одразу чесно: легко не буде. Математика, логіка, терпіння — усе знадобиться. Але й віддача відповідна: реальні проєкти, затребувані навички й круті кар’єрні перспективи.
Якщо ти серйозно дивишся в бік Data — ось добірка, з якої варто починати 👇
Для розігріву
🎥 Кар’єра у Data Science: від базових понять до ML та AI
👉 https://campus.epam.ua/ua/event/166
Вебінар, де без пафосу та “води” пояснили, чому Data Science і ML — це не хайп, а інструменти, які змінюють індустрію ІТ.
Реальні кейси, ШІ, машинне навчання і головне — як початківцю заходити в Data з нуля, а не з фантазій.
👉 Перевір, чи знайомі тобі всі поняття, перелічені тут https://campus.epam.ua/ua/blog/555 (там же є підказки, де і що довчити, якщо щось з цього звучить, як заклинання чорних магів)
🔍Прокачуємо розуміння
Аналітика та візуалізація даних: коли інформація починає говорити
👉 https://campus.epam.ua/ua/blog/375
Про те, як “сирі” дані перетворюються на інсайти, за які бізнес каже “дякую” та хто такий Data Analytics & Visualization Engineer, що він реально робить і чому ця роль — мікс логіки, аналітики й креативу.
👉 https://campus.epam.ua/ua/blog/605 – ще більше про напрямки, ролі та те, де саме ти можеш себе знайти в Data.
👉 https://t.me/epamuniprogua/3029 – відповіді експерта на 8 найпопулярніших питань про старт кар’єри в Data, включно з хітом “А чи замінить ШІ DSE інженерів?”
💡Що вчити далі?
(Дисклеймер: SQL, Python, BI, візуалізація — базовий must-have для старту). Більше тут – https://t.me/epamuniprogua/3176
Шлях простий (але не легкий): “що це?” → “я розумію” → “я це роблю”
💬 Невелика, але важлива порада
Читати — ок. Практикувати — обовʼязково.
Дані починають працювати тільки тоді, коли ти змушуєш їх говорити графіками, цифрами й рішеннями.
👨💻 Чому Data — це справді круто:
✔️ Немає рутини — постійно нові задачі й виклики
✔️ Попит росте — компаніям потрібні люди, які розуміють дані
✔️ Навички універсальні: фінанси, маркетинг, геймдев, e-commerce
✔️ Купа напрямків: аналітика, інженерія, якість, інтеграції
📢 Хочеш стартувати або прокачуватися далі?
Чекаємо на курсі 🟢Data Analytics Engineering (https://epa.ms/t-5238) (реєстрація відкрита до 28 січня)
Та на постійно відкритій програмі в форматі самостійного навчання Data Software Engineering (https://epa.ms/t-5296). А також слідкуй за анонсами про набори на інші курси за напрямом Data.
Бо майбутнє, як не крути, за тими, хто вміє працювати з даними!