Пишу, в первую очередь, для своей дочери, которая увидела предложение от Сбера в мобильном приложении Сбера по покупке акций Сбера и рекламное обещание заработка на этом, и задала мне простой вопрос – «почему бы не купить и не заработать?». Поэтому, когда будете комментировать, пожалуйста, учтите, что это будет читать молодая девушка, которая ничего не знает о трейдинге и инвестициях. Также данный пост будет полезен всем тем, кто просто интересуется, но ничего еще не знает про реалии трейдинга.

Я не буду касаться экзотических видов торговли и инструментов (алго- и высокочастотный роботрейдинг, опционы, депозитарные расписки, арбитраж и др.), а лишь классические виды торговли и инструменты. Это не учебное пособие и не советы про трейдинг, а просто краткий ликбез для общего понимания.

Сразу отмечу мою личную позицию – я настоятельно никому не рекомендую связываться с любой разновидностью трейдинга без фундаментальной подготовки. Даже простое инвестиционное «купить и держать» требует некой базовой подготовки инвестора к реалиям, и далеко не каждый образованный финансовый консультант способен обеспечить безопасность и эффективность инвестирования своего клиента. Думать надо всегда своей головой!

Data Science — обширная область знаний на стыке аналитики, статистики, математики, программирования и машинного обучения. Специалисты в этой сфере работают с данными — они их хранят, обрабатывают, анализируют, находят закономерности и используют для прогнозирования. Результаты труда используются для решения самого широкого круга задач — от повышения розничных продаж до анализа ДНК по результатам лабораторных тестов.

С Data Science в ИТ связан ряд профессий. Наиболее востребованные из них — дата-сайентист, дата-аналитик, инженер данных и ML-инженер (специалист по машинному обучению). Узнаем, чем занимаются представители этих профессий, сколько зарабатывают и каковы их перспективы на современном рынке труда.