Всё о профессии Data Scientist

В эпоху цифровой революции данные стали одним из самых ценных ресурсов. В этой статье мы рассмотрим роль Data Scientist, его основные задачи и влияние на современный мир.

Содержание

• Data Scientist — кто это?
• Чем занимается дата сайентист?
• Что должен знать и уметь Data Scientist?
• Востребованность и зарплата 
• Плюсы и минусы профессии
• Чем Data Scientist отличается от Data Analyst?

Data Scientist — кто это?

Data Scientist — это профессионал, который использует научные методы, алгоритмы и инструменты для извлечения информации и знаний из данных. Их основная цель — анализировать большие и сложные наборы данных для выявления закономерностей, тенденций и ценной информации, которая может быть использована для принятия заключений в работе на основе данных и решения реальных проблем.

Аналитики обладают разнообразным набором навыков для работы, включая экспертизу в статистике, математике, программировании, обработке данных. Они часто работают с языками программирования, такими как Python или R, и используют в работе библиотеки и фреймворки, специально разработанные для анализа данных и machine learning.

Стать data scientist можно на онлайн курсах:

• «Стань дата-сайентистом и получи работу за рубежом» от Mathshub
• «Data Scientist» от Eduson Academy
• «Профессия: Data-Scientist с гарантией трудоустройства» от ProductStar
• «Data Scientist: с нуля до middle» от Нетологии

Сейчас мы дарим 10 000 ₽ на обучение в любой из школ-партнёров. При покупке через tutortop вы также получите курсы стоимостью 20 000 ₽ абсолютно бесплатно. 

Чем занимается дата сайентист?

Основные обязанности в работе дата сайентиста данных могут включать:

1. Очистка и предварительная обработка данных. Перед анализом часто надо очистить и подготовить нужные базы данных, устранить отсутствующие значения, выбросы и несоответствия, чтобы перейти на следующий этап работы.
2. Исследовательский анализ данных (EDA). Это включает использование различных статистических и визуальных методов для понимания характеристик данных, их закономерностей и распределений.
3. Машинное обучение. Специалисты создают и применяют модели машинного обучения для прогнозирования результатов, классификации данных, кластеризации подобных элементов или рекомендации персонализированного контента.
4. Визуализация данных. Представление результатов и выводов визуальным и понятным образом имеет важное значение для эффективного общения с заинтересованными сторонами.
5. Бизнес-аналитика. Программисты данных тесно сотрудничают с бизнес-партнерами, чтобы понять их потребности и создать действенные выводы из данных. Узнать больше о бизнес-аналитике можно на онлайн-курсах.
6. Эксперименты и тестирование A/B. Они могут разрабатывать эксперименты для проверки гипотез и оценки воздействия изменений или вмешательств.
7. Безопасность данных и конфиденциальность. Аналитикам необходимо думать об этических вопросах данных, проблемами конфиденциальности и обеспечением соответствия соответствующим правилам и нормативам.

Наука о данных играет значительную роль в различных отраслях, таких как финансы, здравоохранение, маркетинг, электронная коммерция. Она помогает организациям оптимизировать процессы, улучшать взаимодействие с клиентами и получать конкурентное преимущество через стратегии, основанные на данных. Такие аналитики сотрудничают с другими командами, такими как инженеры по обработке данных, бизнес-аналитики, чтобы эффективно использовать данные для достижения успеха организации.

Что должен знать и уметь Data Scientist?

Data scientist надо обладать разнообразным набором способностей и уметь выполнять задачи, связанные с анализом, машинным обучением и решением проблем. Вот некоторые основные области знаний и способности, которыми необходимо обладать:

1. Языки программирования. Отличное владение языками программирования, такими как Python или R, является необходимым для анализа данных и создания моделей. Понимание SQL для запросов к базам также является полезным.

Прокачайте навыки программирования на курсах по Python, языку R, SQL.

2. Статистический анализ. Прочное понимание статистических методов и концепций важно для вывода правильных заключений из данных, проведения проверки гипотез и точных прогнозов.
3. Математика. Надёжное математическое образование, включая линейную алгебру, исчисление, теорию вероятностей и статистику, необходимо для разработки и понимания алгоритмов машинного обучения в работе. 

Собрали лучшие онлайн-курсы по математике для Data Science.

4. Обработка и очистка. Специалисты должны быть в состоянии обрабатывать типы данных, очищать и предварительно обрабатывать их, чтобы подготовить для анализа.
5. Машинное обучение. Глубокое понимание алгоритмов и техник машинного обучения, включая обучение с учителем и без учителя, регрессию, классификацию, кластеризацию и обучение.
6. Визуализация данных. Способность создавать значимые и понятные визуализации для передачи результатов анализа заинтересованным сторонам.
7. Технологии анализа big data. Знание инструментов и фреймворков для анализа больших данных, таких как Hadoop, Spark или платформы для распределённых вычислений.
8. Знание предметной сферы. Понимание конкретной предметной области, в которой работает программист (например, финансы, здравоохранение, маркетинг), важно для выявления соответствующих проблем и создания действенных выводов.
9. Экспериментальное планирование и тестирование A/B. Навыки разработки экспериментов и проведения тестов A/B для оценки воздействия изменений и определения эффективности новых функций или стратегий.
10. Этика и конфиденциальность. Знание этических аспектов использования данных, регулирования конфиденциальности и обеспечение ответственной обработки данных.
11. Инструменты и библиотеки. Знакомство с библиотеками и инструментами для науки о данных, такими как Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow или PyTorch.
12. Интеграция. Возможность объединять данные из различных источников и извлекать значимые выводы из разнообразных наборов данных.
13. Коммуникация и сотрудничество. Эффективная коммуникация необходима для взаимодействия с членами команды, понимания потребностей бизнеса и представления результатов заинтересованным сторонам. Прокачайте свои навыки на курсах по soft skills.
14. Постоянное обучение. Сфера науки о данных постоянно развивается, поэтому надо стремиться к постоянному обучению, чтобы быть в курсе последних технологий и методов.
15. Управление проектами. Способность управлять проектами в науке о данных, устанавливать реалистичные сроки и предоставлять результаты в заданных рамках.

Успешный специалист сочетает техническую экспертизу с пониманием и способностью применять выводы, основанные на данных, для решения реальных задач, что способствует принятию обоснованных фактов и успеху организации.

Востребованность и зарплата 

Карьера в сфере Data Science оказалась весьма привлекательной с точки зрения зарплаты и востребованности. В последние годы спрос на специалистов по Data Science в среднем значительно вырос, и этот тренд, вероятно, будет продолжаться в ближайшее будущее.

Зарплата может сильно варьироваться в зависимости от опыта, уровня квалификации, местоположения, вакансии, типа компании и отрасли компании. Однако в среднем, зарплата Data Scientist значительно превышает средние зарплаты в большинстве других профессий компании вне зависимости от опыта и уровня.

В начале карьеры data scientist может рассчитывать в среднем на небольшую зарплату, но с набором опыта заработная плата в среднем значительно возрастает. Как правило, самые опытные и высококвалифицированные программисты могут рассчитывать на очень привлекательную зарплату. Вот сколько зарабатывают data scientist в зависимости от разных вакансий: 

Джуниор ― от 70 000 рублей до 120 000 рублей в месяц.

Мидл ― от 197 000 рублей до 250 000 рублей в месяц.

Сеньор ― от 190 000 рублей до 300 000 рублей в месяц.

Спрос на специалистов охватывает отрасли компаний, такие как финансы, здравоохранение, розничная торговля, маркетинг, технологии и другие. Организации стремятся открывать вакансии и использовать данные для принятия более умных и обоснованных решений, что делает специалистов по Data Science крайне востребованными.

Специалисты по Data Science находятся в выгодном положении с точки зрения заработной платы и востребованности. Они играют ключевую роль в изменении подхода к бизнесу и помогают компаниям принимать обоснованные решения на основе данных.

Плюсы и минусы профессии 

Хотя Data Science представляет собой увлекательную и перспективную сферу, специалистам необходимо быть готовыми к сложностям и вызовам, связанным с работой с данными. Однако преимущества этой профессии обычно перевешивают недостатки, делая её одной из наиболее желанных карьерных направлений в современном мире.

Плюсы профессии

1. Высокий спрос на рынке труда. Специалисты по Data Science находятся в большом спросе во множестве отраслей, что обеспечивает хорошие возможности для карьерного роста и перспективы.
2. Отличная зарплата. Data Science является одной из самых высокооплачиваемых областей, что позволяет специалистам получать щедрую зарплату и бонусы.
3. Интеллектуальные вызовы. Работа с данными и создание сложных моделей machine learning представляют умственные вызовы и позволяют постоянно развиваться и улучшаться.
4. Возможность влиять на бизнес. Специалисты по Data Science играют важную роль в принятии решений, что позволяет им влиять на развитие бизнеса и достижение его целей.
5. Разнообразные области применения. Data Science применяется во множестве областей, от медицины и финансов до маркетинга и технологий, что даёт возможность работать в разнообразных отраслях.
6. Креативность. Работа с данными требует инновационного мышления и креативности при разработке новых моделей.
7. Большой объём доступной информации. Интернет и открытые источники данных предоставляют широкий доступ к множеству данных, которые можно использовать для исследований и анализа.

Минусы профессии

1. Высокие требования к образованию и навыкам. Data Science — сложная область, требующая сильных знаний в математике, статистике и программировании.
2. Большие объёмы. Работа с большими объёмами данных может быть трудоёмкой и требует мощных вычислительных ресурсов.
3. Неопределённость результатов. В некоторых случаях, несмотря на интенсивное исследование данных, результаты могут быть неоднозначными или непредсказуемыми.
4. Изменчивая технологическая среда. Быстрое развитие технологий и алгоритмов машинного обучения требует от специалистов по Data Science постоянного обучения и адаптации.
5. Конфиденциальность. Обработка и хранение больших объёмов данных может повлечь за собой проблемы с конфиденциальностью и безопасностью данных.
6. Сложность взаимодействия с неспециалистами. Передача результатов анализа данных и выводов заказчикам или неспециалистам может быть сложной задачей, требующей умения общаться на понятном языке.
7. Ограничения. В некоторых случаях, доступные данные могут быть неполными, некачественными или несоответствующими для решения конкретной задачи.

Чем Data Scientist отличается от Data Analyst?

Data Scientist и аналитик данных (Data Analyst) — это две различные роли, с разными задачами и навыками. Вот основные различия между ними.

Data Analyst

• Сосредотачивается на описательном анализе исторических данных.
• Создаёт визуализации и отчёты для представления данных.
• Работает с бизнес-командами для принятия заключений на основе данных.
• Использует инструменты, такие как Excel, SQL, Tableau для анализа.

Обратите внимание на курс «Бизнес-аналитик (Data Analyst)» от SF Education.

Data Scientist

• Сосредотачивается на прогнозирующем и предписывающем анализе с использованием передовых методов.
• Использует машинное обучение и искусственный интеллект для создания прогнозных моделей.
• Работает с большими объёмами данных и проектирует системы обработки.
• Владеет программированием (например, Python, R) и статистическим анализом.
• Может потребоваться специфические знания отрасли и продвинутые степени образования.