Кто такой Data Scientist, сколько зарабатывает, как им стать?

Data Scientist — специалист, занимающийся обработкой большого массива данных, который сегодня востребован в разных областях.

Из статьи вы узнаете — в чём заключается суть работы и какой уровень заработка у данного сотрудника, а также на каких курсах можно овладеть этой профессией.

Кто такой Data Scientist и чем он занимается?

Data Scientist — эксперт, обладающий навыками ставить и решать нестандартные технические задачи, анализируя и обрабатывая большие объёмы информации.

Его работа заключается в сборе, тестировании, обработке и анализе данных с помощью кода.

Профессиональный Data Scientist должен:

хорошо разбираться в статистическом анализе;
иметь опыт в построении математических задач;
обладать умением одновременной работы с большим объёмом информации и находить устойчивые взаимосвязи;
владеть языками программирования SAS, R или Python;

свободно ориентироваться в информационных базах MySQL и Postgres;
уметь визуализировать сведения с помощью технических способов и составлять отчётность;
иметь хорошие знания по математике, линейной алгебре, теории вероятности;
иметь представление о Hadoop and MapReduce.

К примеру, такой специалист изучив спрос на конкретную продукцию, может прогнозировать продажи на следующий год.

Несмотря на разные направления деятельности, все Дата-сайентисты занимаются практически одним и тем же:

осуществляют массовый сбор и обработку информации, применяя методы науки о данных (Data Science);
работают с языками программирования: SAS, R и Python;
ищут закономерности и связи;
составляют прогнозы;
разрабатывают и программируют модель машинного обучения и внедряют её.

За счет этого они могут предсказывать: как будет вести себя пользователь в сети, какой будет курс валют и какие погодные условия ожидают и т.д

Где могут работать?

Дата-сайентисты востребованы везде, где имеется большой поток данных. Так как используются универсальные методы работы, то это может быть бизнес, стартапы и научные учреждения. К примеру, в научной сфере они вносят существенный вклад в новые открытия.

Если компания крупная, то без Data Scientista не обойтись. Он проведёт анализ данных карт лояльности, анализ поведения пользователей в сети, спрогнозирует рекламную политику компании, спрос, модель закупок и многое, многое другое.

В стартапах Дата-сайентисты оказывают помощь в разработке технологических процессов, которые помогут вывести бизнес на новую ступень. Так, TikTok для рекомендации контента использует машинное оборудование, а MSQRD является технологией, позволяющие распознавать лицо и искусственный интеллект.

Плюсы профессии:

высокая заработная плата;
реальное влияние на развитие бизнеса и его доходность;
высокая профессиональная востребованность — хороших специалистов недостаточно.

Минусы:

непредсказуемость результатов — невозможно сразу сказать, насколько эффективной будет модель, пока не начата работа с ней, поэтому требуется терпение;
профессия нелёгкая, требуется постоянно учиться.

Сколько зарабатывает?

Данный специалист, даже новичок, зарабатывает значительно больше, чем средний человек в России.

Средний доход Data Scientista в США — $91 тыс. в год — это зависит от квалификации сотрудника. В России заработок в среднем колеблется от 60–70 тысяч рублей в месяц у начинающих, и составляет 220 тысяч и больше у продвинутого специалиста.

Естественно, что данная цифра усреднённая, зависит от компании и опыты работника.

Такие профессионалы часто требуются в банках, где выплачивают белую зарплату и предоставляют официальный отпуск. Есть компании, у которых данная вакансия удалённая, поэтому вне зависимости где вы живёте, работать можете в московской компании.

Вы хотите быть Data Scientist'om?

В настоящее время наиболее подходящий момент для желающих войти в профессию, так как конкуренция пока не высокая.

Какими качествами должен обладать Дата-сайентист, помимо логики и математического склада ума:

Коммуникабельностью — предстоит частое общение с командой, потребуется вести презентации, представлять результаты клиентам.
Критическим мышлением — уметь задавать множество разных вопросов и отыскивать оптимальные закономерности.
Любознательностью — требуется разбираться как в данной сфере, так и в бизнесе, иначе вы не сможете помогать компании расти и развиваться.

Кто может стать Data Scientistom?

Работа Дата-сайентиста основана на искусственном интеллекте, нейросетях и на больших данных. Поэтому она подходит тем:

кому нравится проводить анализ и систематизировать данные, а также, кто интересуется передовыми технологиями;
кто хочет заниматься наукой на принципиально новом уровне;
кто обладает опытом в простых разработках, есть желание осваивать новые инструменты и участвовать в масштабных проектах;
кто хочет освоить перспективную профессию и больше зарабатывать.

Как строиться карьера?

Как и во всей IT-отрасли, карьерный рост Дата-сайентиста состоит из нескольких этапов:

Джуниор (специалист по математическому моделированию) - находится на начальном этапе, нуждается в помощи, детальном обучении, занимается выдачей аналитических запросов и написанием кодов, проведением стандартной обработки и составлением сводных таблиц.
Мидл (дата-аналитик) — специалист такого уровня решает стандартные задачи, основное занятие: анализ геоданных, машинное обучение и алгоритмы.
Синьор (руководитель направления) — опытный специалист, в кейсе которого есть готовые проекты. Сам решает любую сложную бизнес-задачу. Может вести одновременно несколько проектов.

Квалифицированный Дата-сайентист в силах сам управлять Data-проектами.

Как стать Data Scientistom?

Все приходящие в Data Science, условно делятся на четыре группы:

имеющие профобразование, хотя в университетах практически нет данных курсов;
обладающие техническими и научными специальностями, ищущие наиболее продвинутую и высокооплачиваемую работу;
уставшие от скучного и монотонного труда в плане программирования, и ищущие более интересные направления;
начинающие с нуля — они должны обладать самодисциплиной и интересом к большим данным, в этом случае они станут хорошими специалистами.

Где освоить профессию Data Scientista?

Начинать овладевать профессией рекомендовано с прохождения курсов, а затем принимать участие в различных мероприятиях, связанных с этой областью.

Курсы, способные помочь вам освоить профессию:

1. Skillbox — курсы рекомендованы как для новичков в программировании и аналитике, так и для тех, кто настроен усовершенствовать свои навыки. Начальная базовая подготовка 6 месяцев (бесплатно) — вы получите вводные знания о профессии, изучите основы аналитики и статистики. В дальнейшем можно выбрать один из трёх направлений специализации — Machine Learning, Data Engineer и Data Analyst. В процессе обучения каждый студент имеет личного наставника, есть закрытый чат, в нём доступно общение. После окончания обучения выдаётся диплом.

2. Нетология — программа длится 9 месяцев, и помимо теории включает 218 часов практики по написанию моделей, предназначенных для продвижения бизнеса. Вы обретёте навыки машинного зрения и анализирования текстов. Школа позволит повысить квалификацию специалистам IT.

3. Skillfactory — данный онлайн-курс рекомендован для новичков, срок его 24 месяца. За это время вы познакомитесь с нуля с основами машинного обучения, с нейросетями и информационными архивами. Есть также курсы-тренажеры.

4. Geekbrains — 18-ти месячные курсы позволят изучить профессию. Вы узнаете всё об технологиях машинного обучения и научитесь решать бизнес-задачи. Формы обучения разные: как групповые с квалифицированным преподавателем, так и онлайн-лекции и вебинары.

Table of Contents