«Кажется, ML — это не моё». Рассказываем, как попасть в Data индустрию без нейросетей

Кажется, без машинного обучения сегодня в data-индустрию не попасть. Везде говорят о нейросетях, генеративном AI и глубоких моделях. Но вам просто хотется работать с данными — искать закономерности, анализировать таблицы, строить графики и помогать бизнесу принимать решения. Без магии и чёрных ящиков.

Хорошая новость: такие задачи есть. И для них не нужно знать ML. В индустрии много ролей, где важнее другое: умение думать, считать, визуализировать и доносить смыслы.

Не хочешь нейросети — становись аналитиком

Если вы не хотите писать код для обучения моделей — это не помеха. Карьеру можно строить и без этого. Мир данных держится на аналитиках.

На тех, кто:

• собирает и очищает данные;

• формулирует правильные вопросы;

• превращает цифры в выводы;

• говорит о сложном простыми словами.

Аналитик — это мост между данными и бизнесом. Он нужен в любой команде, где принимают решения. Никакого ML — только голова, таблицы и логика.

Какие навыки нужны, если заниматься данными без ML

Если хотите работать с данными без нейросетей, начните с базового набора:

• SQL — язык, на котором общаются с базами данных. Обязателен.

• Excel или Google Sheets — не шутка. Это мощные инструменты для быстрой и наглядной аналитики.

• Визуализация данных — умение делать понятные дашборды. За это платят.

• Критическое мышление и понимание бизнеса — без них вы просто перекладываете цифры из одного отчёта в другой.

Курсы, с которых стоит начать

А теперь главное: что учить, чтобы всё это освоить. Ниже — подборка курсов, которые помогут войти в профессию без погружения в машинное обучение.

1. Google Data Analytics

Этот курс — идеальный старт, если хотите войти в профессию аналитика данных без технической подготовки. В нём нет глубокого ML, но есть всё, что нужно, чтобы начать разбираться в данных, как профессионал: от базового понимания аналитики до SQL, визуализации и критического мышления.

Почему рекомендуем

Это самая понятная и доступная дорого в data — без кода и нейросетей. Курс поможет понять, что такое аналитика в реальных компаниях и как строится работа с данными с нуля.

Что внутри:

• 8 модулей, разработанных специалистами Google;

• работа с данными, SQL, визуализация, создание презентаций;

• реальные практики, симуляции и кейсы;

• финальный проект, который можно положить в портфолио.

Если вы не знаете с чего начать — начните с этого курса. Он помогает не только научиться, но и поверить, что этот путь для вас.

Пройти курс

2. Основы Excel для анализа данных

Многие недооценивают Excel. А зря. Это один из главных инструментов аналитика. Особенно если вы пока не готовы к SQL или BI-платформам. Этот курс научит не просто «делать таблицы», а анализировать данные, используя фильтрацию, pivot-таблицы и визуализацию.

Почему рекомендуем

Потому что Excel — это входной билет в мир данных для многих. Особенно в небольших компаниях, стартапах и даже крупных корпорациях.

Что внутри:

• пошаговое освоение Excel (подойдёт даже тем, кто с ним почти не работал);

• работа с датасетами, очистка, обработка, визуализация;

• финальный проект на реальных данных.

Хотите работать с данными, но пока боитесь сложных инструментов? Начните с Excel, чтобы быстро почувствовать уверенность.

Пройти курс

3. Визуализация данных в Tableau

Данные — это не только таблицы, но и истории. Если хотите научиться делать из цифр отчёты и дашборды, от которых не отвести глаз, этот курс для вас. Тут нет ML, но есть мощные навыки, которые нужны каждому аналитику.

Почему рекомендуем

Потому что умение делать визуализации — это способ влиять на бизнес. Без этого данные не работают.

Что внутри:

• 5 курсов, включая Capstone-проект;

• практика на реальных кейсах (бизнес, медиа);

• основы Tableau и сторителлинга с данными;

• итоговый проект с дашбордом для вымышленной компании.

Если хотите, чтобы ваша аналитика влияла на решения — научитесь её визуализировать.

Пройти курс

4. MySQL for Data Analytics and Business Intelligence

SQL — язык, без которого в data делать нечего. Этот курс подойдёт тем, кто хочет получить фундаментальные навыки работы с базами данных и научиться вытаскивать нужные цифры без лишней магии.

Почему рекомендуем

Потому что SQL — это база. И если вы его не знаете, будет тяжело даже в простом дашборде.

Что внутри:

• SQL с нуля до продвинутого уровня (в том числе сложные join’ы, подзапросы, агрегаты);

• реальный проект на базе с большими объёмами данных;

• упор на бизнес-задачи и BI.

Если хотите разбираться в данных по-настоящему — без SQL никуда.

Пройти курс

Что в итоге

Машинное обучение — конечно, круто. Но это не единственный путь в мир данных. Есть и другое направление — осознанное, прикладное, где важнее понять бизнес, чем натянуть на цифры модель. Тут требуются аналитики, а не инженеры. И если вам ближе Excel, SQL и умение делать выводы — добро пожаловать в мир данных, где нейросети необязательны.

AI — не конкурент. Собрали курсы, которые помогут прокачать soft skills и стать незаменимым

По теме

AI — не конкурент. Собрали курсы, которые помогут прокачать soft skills и стать незаменимым

GPT-4 vs человеческий UX: разбираемся, зачем AI дизайнерам

По теме

GPT-4 vs человеческий UX: разбираемся, зачем AI дизайнерам

devby 17 лет!

Вспоминаем наш (и ваш) переходный возраст и делимся виш-листом