Data Scientist – это профессия, которая появилась относительно недавно. Такой специалист сможет без проблем отыскать себе работу в любой сфере деятельности человека: от торговли до астрофизики. Ему предстоит постоянно иметь дело с большими данными.
Далее предстоит изучить соответствующую профессию более подробно. Необходимо выяснить, кто такой Data Scientist, чем он занимается, а также рассмотреть его преимущества и недостатки. Нужно дополнительно выяснить спектр необходимых знаний и навыков для погружения в должностные обязанности. Эта информация поможет понять, стоит ли начинать осваивать профессию Data Science.
Определение
Дата-сайентист – это специалист по большим данным. Он будет создавать разнообразные инструменты для решения разнообразных бизнес-задач. Такой человек анализирует данные и задействует в своей работе навыки построения моделей машинного обучения. Data Scientist – специалист, трудящийся на стыке нескольких областей знаний:
- программирования;
- статистики;
- машинного обучения.
Суть работы в рассматриваемой профессии заключается в использовании существующих алгоритмов для анализа данных, а также в их дальнейшем применении для решения различных задач бизнеса.
Такой специалист пригодится в любой сфере деятельности и индустрии – от промышленности до стриминговых сервисов. В ритейле он анализирует данные о поведении покупателей в магазине, формирует модель оптимального ценообразования, что приводит к увеличению среднего чека.
Должностные обязанности
Data Scientist – человек, в должностные обязанности которого входят следующие задачи:
- Пояснение требований к бизнес-задачам с последующим переводом в математическую плоскость.
- Подготовка данных для решения поставленной задачи. Необходимо выяснить, откуда их взять, как обработать для перевода информации в доступный для дальнейшей обработки формат.
- Анализ и структурирование данных.
- Формирование моделей машинного обучения для решения поставленной изначально задачи.
- Проверка получившейся модели на исправность работы. Специалист должен внедрить ее на пользовательском наборе или организовать A/B-тестирование.
Соответствующий список может зацикливаться и возвращаться к пункту сбора данных или обучения модели, если ранее используемая концепция не работает или не дает желаемых результатов.
Где работать
Рассматриваемый специалист может без проблем отыскать себе работу практически в любой сфере деятельности. Чаще всего он встречается в таких направлениях как:
- Бизнес. Здесь можно податься в любое его направление. Дата-сайентист создает алгоритмы, позволяющие прогнозировать спрос на предоставляемые услуги и продаваемые товары. А какие-то методы помогут выяснить, стоит ли открыть новое направление. Это основная сфера, в которой ценятся изучаемые специалисты.
- Банковское дело.
- Транспорт. Программы, написанные изучаемым специалистом, помогают выстраивать оптимальные маршруты.
- IT-сфера. Здесь Data Scientist может выполнять самые разные задачи. Примером является разработка ботов, а также поисковых алгоритмов и систем искусственного интеллекта.
- Производство. Написанные приложения помогают прогнозировать сбои оборудования, а также дефекты производимой продукции. Это лишь один из примеров использования Data Science в производственной сфере.
- Страховое дело. Проверка страхового случая – задача рассматриваемого специалиста.
- Медицина. В этой сфере появляются разнообразные приборы, которые умеют автоматически ставить диагноз на основании представленных данных. Написать приложение для этого – задача Data Scientist.
- Сельское хозяйство.
- Биоинформатика и современные генетические исследования. Приложения, написанные рассматриваемым специалистом, умеют строить генетические карты и определять вид организмов.
- Физические исследования.
- Метеорология. Тут приложения помогают формировать прогноз погоды.
Это неполный список сфер, в которых Data Science будет полезна. Рассматриваемый специалист пригодится везде, где нужно составлять прогнозы, совершать сделки, оценивать риски.
Отличие от аналитика
Data Scientists часто путают с аналитиками данных. Это связано с тем, что их должностные обязанности очень похожи. Оба специалиста будут работать с большими массивами данных и применять их в самых разных сферах деятельности, но отличия между этими «должностями» все равно есть.
Аналитик данных ставит перед собой одну задачу: провести статистический анализ, чтобы ответить на вопросы или решить те или иные проблемы. Он собирает информацию, выявляет закономерности и формирует отчеты. На основании последних руководители проектов или бизнеса будут принимать стратегические решения.
Специалист по Data Science – это человек, который не только анализирует и визуализирует данные, но и строит разнообразные модели на их основе. Для этого нужны знания машинного обучения и глубокого обучения. Обычный аналитик данных ими не обладает.
Отличие от ML-менеджера
Профессия «Дата-сайентист» также напоминает еще одно направление – ML-менеджмент. ML-инженер отвечает за продолжение работы специалиста по Data Science, если его модели продемонстрировали хорошие результаты.
Рассматриваемый сотрудник будет анализировать данные, строить модели и тестировать их самостоятельно. ML-менеджер автоматизирует работу полученных моделей, следит за их стабильным и качественным функционированием, устраняет возникающие ошибки. Если точность выстроенных алгоритмов снижается, инженер разбирается в причинах. А после – переобучает модели.
Преимущества и недостатки
Data Scientist работает практически во всех сферах деятельности человека. Эта профессия имеет свои собственные преимущества и недостатки.
К сильным сторонам выбранного направления можно отнести следующие моменты:
- Востребованность на рынке труда. С поиском работы у Data Scientist проблем никогда не будет.
- Достойная оплата труда. Рассматриваемое направление деятельности не только востребовано, но и хорошо оплачивается. Это одна из самых «прибыльных» профессий в IT.
- Возможность работы со свободным графиком или удаленно. Данная особенность присуща практически всем IT-профессиям. Сидеть постоянно в офисе не придется.
- Перспективы развития и карьерного роста. Data-Scientist – это профессия, которая часто требует творческого подхода. Здесь есть поле для дальнейшего развития и перехода к ML-инженерии или другим более сложным направлениям.
- Возможность саморазвития.
- Влияние на успех бизнеса или производства.
Слабые стороны у профессии тоже есть. К ним можно отнести:
- Непредсказуемость результатов. Точно сказать, будет ли та или иная модель максимально эффективна, не получится до начала ее использования. Иногда приходится начинать работу с самого начала по несколько раз.
- Высокий уровень ответственности. От работы Data Scientist часто зависит успех всего бизнеса или нового продукта.
- Сидячая работа. Данная особенность характерна для большинства IT-профессий. Сидячий образ жизни может привести к определенным проблемам здоровья.
- Повышенный уровень стресса. Он связан с высоким уровнем ответственности.
- Высокий порог входа в профессию. Придется знать очень много в IT, чтобы развиваться в Data Science.
Если грамотно подойти к подготовке по вливанию в рассматриваемую профессию и ответственно относиться к должностным обязанностям, можно избавиться практически от всех недостатков выбранного направления деятельности.
Знания и навыки для профессии
Чем занимается дата-сайентист, понятно. Для выполнения соответствующих должностных обязанностей человеку потребуется определенный багаж знаний и навыков. А именно:
- Знать математику и машинное обучение. Также предстоит изучить основы математической статистики и анализа информации.
- Разобраться в программировании на Python.
- Уметь работать с SQL и СУБД.
- Знания специфики бизнеса и доменных областей.
- Английский язык. Необходим для чтения технической литературы.
- Уметь работать с инструментами обработки больших данных. Начать необходимо с Hadoop Mapreduce и Apache Spark.
- Знания в области разработки программного обеспечения. Желательно хорошо освоить не только Python, но и C++/Java.
Это профессиональные технические навыки, которые помогут не просто «стартовать» в Data Science, но и развиваться в этом направлении. Проще всего перейти сюда из математики и программирования.
Личностные качества
Дата-сайентист должен обладать определенными личностными качествами:
- усидчивость;
- целеустремленность;
- стрессоустойчивость;
- ответственность;
- развитое логическое мышление;
- наличие аналитических навыков;
- умение выполнять на протяжении долгого времени монотонную работу;
- коммуникабельность;
- инициативность;
- заинтересованность в развитии бизнеса/промышленности;
- умение грамотно формулировать мысли и идеи, а также представлять их обществу.
Большинство этих личностных качеств присущи практически всем IT-профессиям. Если же человека интересует только зарплата Data Scientist, добиться успеха в выбранном направлении у него вряд ли получится.
Сколько зарабатывает специалист
Какие задачи решает рассматриваемый специалист, понятно. Как и то, что его должностные обязанности подразумевают повышенный уровень стресса и ответственности. Перед тем как осваивать соответствующую специальность, необходимо понять, насколько хорошо она будет оплачиваться.
Data Science – направление востребованное. У него высокий порог вхождения (знать и уметь для освоения профессии придется очень много), что не может пройти бесследно для зарплаты. Многое зависит от ступени развития специалиста, а также от компании, в которой он работает. Средние зарплаты в Data Science составляют:
- около 100 000 рублей – junior;
- более 290 000 рублей – middle;
- от 700 000 рублей – senior.
В Москве и Санкт-Петербурге Data Scientist получит больше, в небольших регионах и маленьких компаниях – меньше. Средняя зарплата рассматриваемого специалиста за пределами столицы составляет около 180 000 рублей.
Как обучиться
Дата-сайентист – специалист, чьи труды будут хорошо оплачиваться не только в России, но и в других странах. Обучиться на него можно несколькими способами:
- Поступить в ВУЗ. Некоторые университеты предлагают данное направление или смежные. Примером может послужить бизнес-аналитика и программирование. Это долгий и достаточно дорогостоящий вариант. В конце обучения студент получит диплом государственного образца. Он поможет при дальнейшем трудоустройстве.
- Отдать предпочтение самообучению. Отличный подход для людей с развитым самообладанием. Все материалы по Data Science придется искать и изучать самостоятельно. Недостаток здесь всего один – отсутствие документального подтверждения приобретенных знаний. Вместо него можно сконцентрироваться на практике и собрать портфолио. Срок обучения здесь зависит от личностных особенностей каждого отдельно взятого человека.
Что за профессия Data-Scientist, понятно. Если хочется быстрее освоить ее, можно отдать предпочтение дистанционным компьютерным курсам. Они рассчитаны на срок от нескольких месяцев до года и позволяют получить любую IT-специальность. В конце обучения каждому учащемуся будет выдан электронный сертификат, подтверждающий приобретенные знания и навыки.
Хотите освоить современную IT-специальность? Огромный выбор курсов по востребованным IT-направлениям есть в Otus!
