Профессия Data Scientist: кто это такой, уровень зарплаты и где пройти обучение
Глобальный рынок данных растет вместе с объемом информации, которую генерируют миллионы пользователей. Важность данных, их анализ и использование для улучшения бизнес-идеи — основа профессии Data Scientist.
Содержание
- Описание профессии Data scientist
- Чем занимается Data scientist
- Работа Data Scientist
- Особенности профессии Data Scientist
- Востребованность Data scientist
- Зарплата Data scientist
- Карьерные перспективы
- Плюсы и минусы профессии Data Scientist
- Как стать Data Scientist
- Обучение на Data Scientist
- Интересные факты о профессии
- Заключение
Рассмотрим требования работодателей, перспективы в развитии и средний заработок в отрасли.
Описание профессии Data scientist
Data science — раздел информатики, изучающий проблемы анализа, обработки и представления данных в цифровой форме.
Cпециалист Data Scientist обрабатывает массивы данных, находит в них новые связи и закономерности, используя алгоритмы машинного обучения и строит модели. Эксперты получают высшее образование в области математики или статистики, умеют программировать на языке R или Python.
Чем занимается Data scientist
Задача состоит в том, чтобы помочь заказчику решить сложные вопросы, часто связанные с поиском инсайтов и оптимизацией бизнес-процессов. Эта роль рассматривается как часть ИТ или интегрируется вместе с компанией.
Профессия Data Science — прогрессивное направление в работе с искусственным интеллектом. Происходит оптимизация и внедрение информатики. Поиск новых решений к тем задачам, которые решали математики и статистики, становится эффективнее.
Посмотрите познавательное видео о том, кто такой Data Scientist — специалист по обработке данных.
Работа Data Scientist
- Для начала — сбор больших массивов данных, которые преобразуются в формат, удобный для восприятия;
- У Data Scientist в распоряжении команда помощников, например, Data Engineer и разработчики проекта;
- В качестве аналитических методов применяют машинное обучение, вероятностный анализ, прогностические модели;
- Применение реляционных баз данных SQL (здесь размещаются все корпоративные данные);
- Взаимодействие с Jupyter Notebook, для интерактивной разработки и представления проектов;
- Предварительный анализ. Построение графиков и изучение.
- Построение признакового описания. Рассчитывая и добавляя новые величины, расширяется признаковое описание модели.
Простое применение знаний специалиста на практике выглядит следующим образом:
Например, открывается вегетерианское кафе. Есть данные об общественном транспорте города, о расположении заведений и стоимости аренды в разных местах. Data scientist определит, где в городе не хватает вегетерианских кафе относительно пассажирских потоков.
Особенности профессии Data Scientist
Профессия Data Scientist становится популярна из-за развития сервисов, использующих технологии машинного обучения и системы искусственного интеллекта на базе нейронных сетей. Эксперт по аналитическим данным обладает техническими навыками и преобразовывает «сырые» данные в информацию для бизнеса. Освоение Data Science начинается с основ — изучения математики, линейной алгебры и статистики.
В любой бизнес-структуре специалист по аналитике умеет:
- Анализировать результаты применения алгоритмов обработки данных, применяя математические знания;
- Программировать на языке Python, освоив все нюансы синтаксиса;
- Разбираться с моделями и алгоритмаи машинного обучения.
Востребованность Data scientist
В работе над проектом происходит тесное взаимодействие между деловой и технической стороной. Data Scientist помогает компаниям принимать правильные решения, сэкономить бюджет, автоматизировать повседневные задачи.
Место работы
Профессия Data scientist выходит на стабильный уровень продуктивности, специалист в этой области работает и для маленьких амбициозных компаний, и для корпораций. Data Scientist трудятся в небольшой команде над отдельными задачами или в составе ИТ-подразделения.
Data Scientist востребован и может работать в:
- ИТ-сфере;
- Крупных торговых сетях;
- СМИ;
- Финансовых компаниях;
- Телекомпаниях;
- Страховании;
- Строительство, сдача, покупка недвижимости;
- Юриспруденции;
- Логистике;
- Государственных структурах;
- Добывающей промышленности;
- Сельском хозяйстве.
Зарплата Data scientist
Навыки Data Scientist помогает компании понять преимущества и недостатки, а затем воспользоваться этими знаниями и предоставить оптимизированные услуги для клиентов.
Информации о зарплатах предоставлены порталами:
- hh.ru — информация о зарплатах, публикация вакансии, резюме.
- Superjob — технологии для подбора персонала и поиска работы.
Карьерные перспективы
В ближайшие несколько лет профессия Data Science будет находиться в стадии активного роста. Профессионал развивается в горизонтальном и вертикальном направлении: переход в любую отрасль аналитики (промышленность, медицина и прочие) или становится главой отдела Team Lead.
В таблице перечислим знания, которые потребуются специалистам уровней Junior, Middle, Senior (Team Lead).
Junior:
- Python — основы, структуры данных и понимание REST;
- Понимание Git, SQL;
- Линейная алгебра, теория вероятности, статистика, матанализ;
- Модели и алгоритмы в Machine Learning и Deep Learning; библиотеки и фреймворки.
Middle:
- Знание методов дискретной математики, математической статистики;
- Работа с реляционными базами — Oracle, MySQL, PostgreSQ;
- Знание Python, включая стек библиотек для работы с машинным обучением;
- Базовые комманды для работы с файлами и процессами;
- Промышленный опыт в машинном обучении (Machine Learning): знание основных подходов к моделированию и обучению, статистики;
- Оценка качества и анализ массива данных, поиск дополнительных источников;
- Опыт работы с git, jira, confluence, openshift или аналогами;
- Английский язык на уровне Intermediate.
Team Lead/Senior Data Scientist:
- Знание РНР;
- Применение фремворков Yii2, Symfony и прочих;
- Владение Python, SQL, Numpy, Pandas, Sklearn и другими подобными инструментами;
- Понимание основ поисковой оптимизации;
- Знание MySQL или PostgreSQL и баз данных;
- Понимание UI/UX;
- jQuery, vue.js, React, Angular. Опыт сбора требования к DS-задаче;
- Умение быстро разбираться в новой бизнес-области;
- Опыт взаимодействия с заказчиком, в том числе защита предложенных решений, уточнение требований, управление рисками и ожиданиями.
Новичкам советуют завести портфолио и участвовать в проектах с действующими данными, соревнованиях Kaggle, делиться успехами на GitHub.
Плюсы и минусы профессии Data Scientist
Профессия Data Scientist — это специальность, которая меняется быстрыми темпами и имеет достоинства и недостатки.
Плюсы профессии Data Scientist:
- Развивающаяся отрасль, требующая новых знаний;
- Обширность применяемых навыков;
- Работа в компаниях международного уровня.
Минусы професии:
- Одинаковые требования работодателя к дата-сайентист, аналитику данных и инженеру;
- Понимание бизнес-структур и их механизмов;
- Знание иностранное языка.
Как стать Data Scientist
Обладание портфолио с публичным проявлением навыков Data Science увеличивает возможность найти проект для работы. В то время, как вы учитесь и развиваетесь, портфолио растет, обновляется и редактируется.
Какие знания нужны
По анализу запросов работадателей выделяются знания и требования, которые запрашивают у будущих Data Scientist:
- Математические знания;
- Основы языков программирования Python или R,
- Библиотек Pandas, Sklearn, NumPy, SciPy;
- Знание SQL;
- Систем визуализации данных Tableau, Metabase и Power BI;
- Machine learning и Deep learning;
- Английский уровня Intermediate.
Личные качества
Нетехнические навыки, которые пригодятся для достижения результата:
- Понимание сферы проекта;
- Общение с командой проекта и управленцами;
- Математический склад ума;
- Умение структурировать и интегрировать разнородные источники данных;
- Любопытство и интерес к новому.
Обучение на Data Scientist
Высшая математика, теория вероятностей, математическая и прикладная статистика — важный набор для специалиста по анализу Big Data. Необходима математическая подготовка или диплом бакалавра (магистра) университета по специальности математика, инженерия или информационные технологии.
Курсы Data Science
Помогают приобрести знания узконаправленные онлайн курсы Data Scientist, изучение технической литературы, поддержка менторов.
Университеты | Особенности курсов Data Scientist |
---|---|
Skillbox | Вы станете специалистом по анализу данных, алгоритмам машинного обучения и нейросетям |
Geekbrains | Помогут построить карьеру на курсах в Data Science с нуля. |
SkillFactory | Обучение профессии Data Science с нуля. |
Нетология | Научитесь преобразовывать сырые данные в полезную информацию для принятия стратегических решений. |
Otus | Научитесь решать задачи машинного обучения и нейронных сетей с нуля до Junior. |
Productstar | Освойте ключевые технологии, научитесь работать с большими данными, расширьте знания в аналитике. |
Brunoyam | Практический курс по Data Science, от основ Python, NumPy, SciPy, pandas до работы с нейронными сетями. |
Sky.pro | Аналитик данных. |
Составление учебного плана и концентрация на понимании главных принципов — основа для начинающих, готовых разобраться в массивах данных Data Science.
Интересные факты о профессии
- Harvard Business Review заявляет, что Data Scientist — одна из самых сексуальных профессий XXI века. Получить специалиста, который умеет работать с данными и решить поставленные бизнес-задачи, хотят многие процветающие компании.
- Количество требуемых кадров увеличивается, особенно это проявляется в США. Индия присоединяется к мировому движению, требующему грамотных аналитиков в разных областях. К 2025 году аналитический сектор Big Data в Индии, по оценкам, вырастет в восемь раз и достигнет 16 миллиардов долларов.
- Компании начинают больше работать над внутренним продвижением data science, поэтому возникают новые должности: инженер по машинному обучению — machine learning engineer, исследователь искусственного интеллекта — A.I. researcher.
- На Россию приходится меньше 2,29% глобального объема рынка data science решений. Потенциал развития Data scientist — сфера коммунальных служб, медицины и пищевой промышленности.
Заключение
Огонь, вода и медные трубы — знакомая концепция испытания человека на прочность. Джуниоры превращаются в сеньоров или руководителей отделов. Когда высшее звено не успокаивается на достигнутом, получает новую информацию, ищет решения советуется и не перестает учиться — таким становится идеальный мир data science.
Профессия действительно очень востребованная учитывая развитие информационных технологий. Нужно иметь аналитический склад ума, полностью погрузиться в свою работу, чтобы добиться успеха в данной сфере. Думаю, в скором времени будет побольше образовательных учреждений и организаций, где можно будет получить необходимый уровень знаний, навыков и опыта.