Data Scientist (Дата Сайнтист) — это программист, который анализирует большие массивы данных, чтобы обнаружить в них закономерности, тенденции и отклонения от нормы. Такие исследования помогают ему делать прогнозы, находить узкие места в бизнес-процессах и тем самым увеличивать прибыль компании. А еще специалист оформляет презентации и наглядно объясняет руководству, какое стратегическое решение следует принять.
В статье расскажем, какие навыки и личные качества нужны дата сайентисту, сколько он зарабатывает, и где обучают профессии. А еще ответим на часто задаваемые вопросы тех, кто хочет попробовать свои силы в Data Science.
Оглавление
- Кто такой Data Scientist
- Что должен знать и уметь дата сайентист
- Плюсы и минусы профессии
- Как стать Data Scientist
- Как выглядит рабочий день Data Scientist
- Карьера и уровень зарплаты
- Ответы на вопросы
Кто такой Data Scientist
Data Science в переводе с английского языка означает «наука о данных». Соответственно, Data Scientist — это «ученый по данным». Специалист действительно занимается исследовательской деятельностью, но для решения практических задач — он собирает информацию, обрабатывает ее и применяет для оптимизации бизнес-процессов.
Работа дата сайентиста выглядит так:
- он пытается понять суть задачи и подходящий метод исследования;
- думает, какая информация понадобится для ее решения;
- пишет программу для считывания и обработки сведений;
- рисует диаграммы и показывает итоги исследования начальству;
- подсказывает, какое бизнес-решение будет правильным.
Обрабатываемые данные могут быть любыми — текст, таблицы, документы, фотографии, звук, видео.
Примеры задач, которые выполняет аналитик:
- создать модель для предсказания вероятности развития сердечно-сосудистых заболеваний у пациентов на основе их медицинских показателей;
- придумать рекомендательную систему, которая будет подбирать пользователям соцсетей музыку в зависимости от их предпочтений.
Какие знания и умения нужны дата сайентисту
Наука о данных — дисциплина на стыке информационных технологий, математики и теории статистики. Поэтому специалист должен обладать следующими профессиональными навыками (hard skills):
- применять технологии Machine Learning и глубокого обучения, фреймворки Scikit-Learn, Keras, Pytorch, TensorFlow;
- работать в Google Collab;
- знать софт для презентации итогов исследования — Power BI, Tableau;
- писать и отлаживать скрипты на ЯП Python и (или) R;
- владеть инструментами обработки данных — Kafka, Hive, Spark, Hadoop;
- составлять запросы на SQL и NoSQL, чтобы извлекать информацию из базы данных;
- владеть сложными математическими методами;
- разбираться в сфере деятельности работодателя.
Помимо уверенных «жестких» навыков айтишнику понадобятся определенные soft skills — черты характера, которые помогают справляться с непростой работой.
Дата сайентист должен обладать развитыми коммуникативными навыками, быть дотошным, усидчивым и внимательным к деталям.
Плюсы и минусы профессии
Прежде чем выбирать карьеру в области Data Science, важно рассмотреть все аспекты этой профессии. Работа с данными имеет свои преимущества и недостатки, которые могут повлиять на ваше решение:
| Плюсы | Минусы |
|---|---|
| Конкурентные зарплаты и высокий спрос на рынке труда — эксперты востребованы в различных сферах (финансы, здравоохранение, маркетинг, технологии) | Высокие требования к кандидатам — надо хорошо владеть математикой, статистикой, программированием, инструментами ML |
| Разнообразие поручений — анализ информации, построение моделей ИИ, создание презентаций | Серьезные времязатраты на предобработку данных — часто приходится иметь дело с недостаточно полной, неточной и плохо структурированной информацией |
| Постоянное обучение и профессиональный рост за счет быстрого развития технологий | Высокая конкуренция среди кандидатов, которые претендуют на топовые должности в крупных компаниях |
| Влияние на процессы — результаты работы могут принести ощутимые выгоды для бизнеса и его клиентов | Необходимость переводить сложные технические результаты на понятный для бизнеса язык |
| Возможность удаленной занятости и гибкого графика, работа над проектами из разных областей и регионов | Эмоциональное выгорание, сидячий образ жизни, сложности с поиском баланса между работой и жизнью |
Как вступить в ряды Data Scientists
Дата сайентист — это по сути математик-программист. Если вы уже умеете кодить и обладаете глубокими познаниями в области линейной алгебры и матанализа, освоить DS будет несложно. В противном случае, учиться придется долго и упорно.
Но многое зависит от ваших амбиций. Топовые компании часто требуют магистерский диплом по профилю, а менее известные предприятия охотно нанимают выпускников онлайн-курсов. А еще можно устроиться стажером, получить опыт и перейти к работодателю, с которым выгоднее сотрудничать.
Пять вариантов, как получить профессию:
- Поступить в вуз. Специальность можно получить в 165 университетах России — по данным агрегатора учебных заведений postupi.online.
- Окончить магистратуру. Этот вариант подойдет, если ранее вы получили диплом бакалавра по другой специальности и (или) хотите выгодно отстроиться от претендентов на должность дата сайентиста в ведущей компании.
- Пройти программу ДПО. Выбирайте образовательный портал, у которого имеется государственная аккредитация.
- Записаться на курсы. Поступайте в онлайн-школу с большим количеством компаний-партнеров — так будет шанс пройти стажировку и подписать договор. Но лучше рассматривать такие программы как способ «попробовать» себя в роли дата сайентиста и собрать портфолио.
- Разобраться самостоятельно. Это самый сложный путь — придется изучить большое количество дисциплин без помощи наставника и поддержки единомышленников. Еще один минус — большое количество устаревшей информации в интернете.
Пошаговый план входа в аналитику данных от «Нетологии»
Эксперты онлайн-школы Netology.ru разработали инструкцию для тех, кто хочет заняться аналитикой данных, но еще не определился с направлением. Получить пошаговый план можно бесплатно — достаточно указать адрес электронной почты.
Методичка поможет:
- понять разницу между дата сайентистом, дата-инженером и дата-аналитиком;
- разобраться, с чего начать, и какие скиллы нужны на старте карьеры;
- найти бесплатные материалы для самостоятельного обучения;
- наработать портфолио и составить резюме;
- сформировать реалистичные ожидания от зарплат джуниор-специалистов.
Освойте профессию Data Scientist с GeekBrains
Обеспечьте себе плавный вход в сферу анализа данных, определитесь со специализацией, овладейте самыми важными скиллами и инструментарием, решите больше пятидесяти практических задач. Получите год английского языка, курс по 20 нейросетям и помощь карьерного центра — в подарок.
Стоимость: 4684 ₽ в месяц
Длительность: 9 месяцев
Как проходят занятия: прямые эфиры, записи лекций, семинары с практическими заданиями, материалы онлайн-библиотеки, модули по развитию soft skills, проверка домашних заданий преподавателями
Чему научитесь:
- основы написания скриптов;
- операционные системы;
- БД и SQL;
- принципы тестирования;
- системный анализ;
- контроль версий;
- матанализ и информатика;
- визуализация и презентация больших данных;
- искусственный интеллект.
- Продолжительность: 9 месяцев
- Формат: Живые вебинары, Видеоуроки
- Уровень сложности: Для новичков
Data Scientist — специалист, занимающийся анализом и обработкой объемов данных с использованием современных методов и инструментов. Профессия открывает большие перспективы для карьерного роста и п...
Освойте науку о данных с Eduson Academy
Учитесь по удобному графику, совмещайте занятия с делами и работой. Это уроки для энтузиастов, которые погружаются в DS с нуля и хотят плавно двигаться от простого к сложному по принципу «узнал — сразу применил на практике». Первые модули — ознакомительные, бесплатные.
Сколько стоит: 5583 ₽ в месяц
Продолжительность: 9 месяцев
Форма обучения: видеолекции, тренажеры, скринкасты
Какие знания получите:
- введение в специальность;
- кодинг и написание инструкций на Python;
- командная строка Linux;
- математическая статистика;
- бизнес-аналитика;
- PostgreSQL;
- Machine Learning;
- построение прогнозов;
- системы контейнеризации.
- Продолжительность: 9 месяцев
- Количество уроков: 215
- Формат: Видеоуроки, Консультации
- Уровень сложности: Для новичков
Профессия Data Scientist является перспективной и высокооплачиваемой в IT-индустрии. Эти специалисты работают с большими объемами данных, анализируют их и используют полученные результаты для сост...
Изучите Python для Data Science со SkillFactory
Это подробная двухгодичная программа, в которой основное внимание уделяется кодингу на Python. Вы приобретете уверенные навыки работы с данными и примете участие в реальных проектах — создадите модели распознавания жестов и отсортируете изображения для тренировки ИИ.
Стоимость: 5990 ₽ (базовый), 8890 ₽ (оптимальный) или 19 390 ₽ в месяц (VIP)
Сколько учиться: 2 года
Что включает программа: короткие видео, текстовые материалы, тренажеры, тестирования, проекты, хакатоны, два бонусных модуля — Deep Learning и дата-инжиниринг
Какие навыки освоите:
- написание несложных программ;
- библиотеки Matplotlib, Seaborn, Plotly;
- Structured Query Language;
- Exploratory Data Analysis;
- математические науки;
- профориентация (треки разработчик машинного обучения, CV- и NLP-специалист).
- Продолжительность: 24 месяца
- Формат: Видеоуроки
- Уровень сложности: Для новичков
Годовой курс обучающего проекта SkillFactory по Data Science, позволяющий с нуля получить профессию специалиста по машинному обучению. Профессионалов этой области постоянно ищут ведущие корпор...
Станьте дата сайентистом со Skillbox
Определитесь с направлением — выберите дата-инженерию, обучение нейросетей или аналитику данных. Поучаствуете в нескольких реальных проектах — предскажете отток аудитории в социальной сети для музыкантов, проверите мобильное приложение, поработаете с сервисом аренды автомобилей и проведете свободное исследование.
Сколько стоит: 9000 ₽ (тариф базовый), 8335 ₽ (оптимальный) или 10 265 ₽ в месяц (расширенный)
Как долго учиться: 1 год
Как проходят занятия: записи видео, задания для самостоятельной практики, консультации с преподавателями
Чему научитесь:
- математические науки;
- EDA;
- тренировка и внедрение ИИ;
- product- и marketing-аналитика;
- кодинг;
- «Эксель»;
- машинное обучение или анализ данных.
- Продолжительность: 2 года
- Формат: Живые вебинары, Видеоуроки, PDF-пособие/книга
- Уровень сложности: Для новичков
Курс «Профессия Data Scientist PRO» от Skillbox подойдёт вам, если вы хотите освоить новую профессию, уже работаете аналитиком или программистом и хотите усовершенствовать навыки. Главн...
Освойте ключевые навыки Data Scientist с SF Education
Изучите математический аппарат для тренировки нейросетей и проведения бизнес-анализа. Начните кодить на «Питоне» и доставать сведения из баз данных. Получите практические навыки, которых будет достаточно, чтобы начать карьеру.
Стоимость: 28 875 ₽ или 1203 ₽ в месяц
Длительность: 4 месяца
Форма обучения: видео с теорией, вебинары, кейсы, закрепление знаний на простых задачах, симулятор для кода, общение в закрытом чате, поддержка преподавателей
Какие знания получите:
- программирование на языке «Пайтон»;
- https-запросы через модуль request (API);
- матанализ и другие математические дисциплины;
- очистка, нормализация, выборка первичной информации;
- корпоративные финансы.
- Продолжительность: 4 месяца
- Формат: Живые вебинары, Видеоуроки
- Уровень сложности: Для новичков
Data Science – это не просто новое модное слово в мире IT-технологий. Это наука о данных, которая изменит мир. Она уже его меняет, и если вы понимаете это, и решили реализовать свой потенциал ...
Изучите Data Science с нуля в Skillfactory
Полный гайд для новичков с возможностью участвовать в соревнованиях и хакатонах. Освоите профессиональные навыки и софт скиллы для старта карьеры, упакуете портфолио с восемью кейсами и напишете дипломную работу под руководством ментора. Получите шанс на трудоустройство.
Сколько стоит: 4190 ₽ (базовый), 6010 ₽ (оптимальный) или 12 600 ₽ в месяц (VIP)
Продолжительность: 13,5 месяцев
Что включает программа: видео, тренажеры, сквозные проекты, тесты, онлайн-митапы
Какие навыки освоите:
- написание кода на Python, библиотеки;
- анализ, визуализация, очистка данных;
- подгрузка информации из разных источников;
- теория Machine Learning;
- математические науки;
- глубокое обучение, инженерия данных.
- Продолжительность: 13,5 месяцев
- Уровень сложности: Для новичков
Специалисты Data Science нужны во всех сферах бизнеса: от маркетинга и продаж до разработки продуктов, от финансов до управленческих решений. Только за последнюю неделю на HH.ru открылось более 500 ва...
Как выглядит рабочий день Data Scientist
Представим специалиста, который сотрудничает с банком. Утро у него обычно начинается с планерки — в офисе или онлайн. Допустим, тимлид поручает сотруднику обработать большой массив данных, чтобы выявить клиентов, которые заинтересуются новым займом. Data Scientist:
- Собирает информацию из разных источников. Вытаскивает записи из баз данных банка с помощью языка запросов SQL. Затем пишет скрипт на Python, который парсит из интернета сведения о финансовом поведении людей.
- Проводит разметку и классификацию демографических данных, сведений о транзакциях и кредитных историях.
- Анализирует отзывы на форумах и в соцсетях и выявляет закономерности в предпочтениях людей. В ход идет Machine Learning — сотрудник формирует обучающую выборку и тренирует модель ИИ понимать оттенки позитива и негатива в постах VK.
- К середине дня опытный специалист успевает сформировать data frame — таблицу со всеми необходимыми сведениями для исследования.
- Следующий этап — EDA (разведочный анализ данных). Это процесс поиска закономерностей и различных отклонений от нормы с помощью нейронных сетей.
Выясняется, что на решение об оформлении кредита влияют уровень дохода, возраст и город проживания клиента. ИИ формирует численные значения для каждой характеристики. А чтобы выделить целевую аудиторию для нового банковского займа, специалист использует навыки математического анализа.
Задача решена — осталось сделать графики и диаграммы, чтобы рассказать руководству об итогах работы.
Карьера и уровень зарплаты
Data Scientist — айтишник. Как и все IT-специалисты, он проходит четыре этапа карьерного роста:
- Стажер — новичок, который нуждается в обучении на прикладных задачах. Вакансий для недавних выпускников слишком мало, поэтому лучше окончить стажировку и поскорее перейти на следующий уровень.
- Джуниор — начинающий специалист. Трудится под неусыпным контролем старших коллег, выполняет простые поручения (проводит очистку данных, ищет недочеты, создает таблицы).
- Мидл — дата сайентист с уверенными навыками работы с данными. Программирует на Python, знает математику, придумывает алгоритмы, тестирует гипотезы, занимается ML и помогает новичкам.
- Сеньор — опытный специалист, который занимается сразу несколькими проектами. На продвинутом уровне владеет теми же скиллами, что и мидл, а еще визуализирует данные и знает сложные фреймворки.
Зарплаты сотрудников напрямую зависят от грейда. Стажеры получают около 64 000 ₽, джуны — 112 000 ₽, мидлы — 216 000 ₽, сеньоры — 325 000 ₽. Средний доход тимлидов в российских компаниях — 390 000 ₽:
по данным «Хабр Карьеры» на момент написания статьи
Суммы могут быть и другими, в зависимости от бюджета нанимающей компании:
За границей зарплаты гораздо выше. Например, в США начинающий аналитик получает около $165 018 в год (7500 ₽/час) — по данным ZipRecruiter.
Ответы на вопросы
Востребованы ли Data Scientists в 2024 году?
Алгоритмы обучения ИИ совершенствуются, и прогнозы на их основе становятся точнее. Компании из разных сфер понимают, что анализ числовых данных помогает повысить уровень конкурентоспособности, — отсюда высокий спрос на специалистов и шестизначные оклады. Причем с каждым годом дата сайентистов нужно все больше. Сегодня наблюдается дефицит кадров.
Сложно ли получить профессию?
Науку о данных освоить непросто, если сравнивать с обычной разработкой. Трудоустроиться тоже нелегко — нужны опыт, портфолио проектов, желание постоянно учиться и актуализировать навыки. Но топовые онлайн-школы решают эту проблему — курсы ориентированы на практику, центры карьеры помогают со стажировкой.
Кому подойдет профессия Data Scientist?
Существует миф о том, что эта сфера — скучная и быстро приводит к выгоранию. На самом деле, некоторым людям просто не подходит работа с числами. Рекомендуем выбирать карьеру в дата сайнс, если:
- на текущей должности нет перспектив;
- имеется опыт программирования, есть желание освоить дополнительный набор инструментов и повысить уровень дохода;
- хочется заниматься исследовательской деятельностью;
- любите «наводить порядок» в хаотичных данных и изучать нейронные сети.
Фото для статьи: unsplash.com и icons8.ru
Редактор: Амина Супхонкулова
- 12.12.2024 20:04:16
- 732
- 0
Есть ли у вас опыт работы в Data Science или желание связать свою карьеру с этим направлением? Расскажите в комментариях.