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. Рассмотрим требования работодателей, перспективы в развитии и средний заработок в отрасли.
Data scientist, описание профессии
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 и с какими данными работает
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.
Читайте так же: Профессия Python-разработчик — уровень зарплаты и на каких курсах можно пройти обучение.
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.
Как на практике выглядит 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 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
Большие данные позволяют организациям сокращать издержки практически без изменения схемы работы. Компании получают дополнительное преимущество на рынке, используя собранные данные, а data scientist рабочее место.
В работе над проектом происходит тесное взаимодействие между деловой и технической стороной. Data Scientist помогает компаниям принимать правильные решения, сэкономить бюджет, автоматизировать повседневные задачи.
Лидеры по внедрению data scientist и применение массивов данных:
| Финансовый сектор | Создание собственных отделов разработки в оценке кредитоспособности, безопасности |
| Телекоммуникации | Сбор и анализ данных препятствует оттоку пользователей |
| Страхование | Расчет тарифов для отдельно взятого клиента, машинное обучение для выявления случаев необоснованного завышения стоимости оказанной медицинской помощи, формирование перечня услуг по медицинским страховым полисам |
| Строительство, сдача, покупка недвижимости | Данные используются для прогнозирования спроса на объекты и оценки рисков |
| Юриспруденция | Автоматизация процессов обработки документов, создание интеллектуальной системы проверки трудовых договоров |
| Логистика | Планирование маршрутов и рентабельность перевозок |
| Государственные структуры | Повышение эффективности работы и качество оказываемых услуг |
| Добывающая промышленность | Автоматизация оценки эффективности разработки местонахождения, отслеживание состояния обурудования |
| Сельское хозяйство | Data science поможет сельхозпроизводителям предсказать неурожай или переизбыток продукции на складах |
Уровень зарплаты в россии и зарубежом
Навыки Data Scientist помогает компании понять преимущества и недостатки, а затем воспользоваться этими знаниями и предоставить оптимизированные услуги для клиентов.
По данным рекрутинг-сервиса HeadHunter на 2021 г. зарплата дата-сайентиста начинается от 60 000 руб. и доходит до 200 000 руб., а в некоторых предложениях до 500 000 руб.
В США младший специалист зарабатывает 10 000 долларов в месяц, а старший от 14 000 долларов в месяц.
Карьерные перспективы
Data Scientist работает с математическими моделями, поэтому основная база знаний высшая математика, теория вероятностей и матстатистика. Если джуниор попадает в сферу Data Science без подготовки, то в первую очередь внимание уделяется необходимому математическому базису.
В ближайшие несколько лет сфера 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. |
На начальном этапе важно учится минимизировать цикл: (идея- прототип- результат- тест- вывод). Такое решение позволит создать библиотеку собственных прототипов, которые в дальнейшем применяют на практике и предотвращают появление дальнейших ошибок.
Новичкам советуют завести портфолио и участвовать в проектах с действующими данными, соревнованиях Kaggle, делиться успехами на GitHub.
Место работы
Профессия Data Science 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.
Преимущества и недостатки
Data Scientist специальность, которая меняется быстрыми темпами и имеет достоинства и недостатки.
Плюсы професии:
- 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 получить профессию
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.
Личностные характеристики
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.
Где пройти 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.
Помогают приобрести знания узконаправленные онлайн курсы Data Scientist, изучение технической литературы, поддержка менторов.
| Университет | Особенности онлайн-курса Data Scientist |
|---|---|
| Skillbox | Вы станете специалистом по анализу данных, алгоритмам машинного обучения и нейросетям |
| Geekbrains | Поможем построить карьеру в Data Science с нуля |
| SkillFactory | Обучение профессии Data Science с нуля |
| Нетология | Научитесь преобразовывать сырые данные в полезную информацию для принятия стратегических решений |
| Udemy | Профкурс по аналитике для социально-экономических направлений |
Составление учебного плана и концентрация на понимании главных принципов основа для начинающих, готовых разобраться в массивах данных Data Science.
Сколько занимает обучение
Для попадания на уровень джуниора, достаточно базовых знаний машинного обучения, математического аппарата и программирования. От уровней мидл и сеньор требуется умение настраивать параметры, которые влияют на качество результата.
Читайте так же: Профессия java-разработчик: где получить образование, особенности, зарплата
Скорость получения знаний зависит от начального уровня, стремления обучаться и комъюнити, готовое подсказать в нестандартной ситуации.
Пара фактов 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.
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.