Кто такой Data Scientist и как им стать

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

1. Кто такой Data Scientist
2. Что должен знать и уметь дата сайентист
3. Плюсы и минусы профессии
4. Как стать Data Scientist
5. Как выглядит рабочий день Data Scientist
6. Карьера и уровень зарплаты
7. 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:

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:

1. Поступить в вуз. Специальность можно получить в 165 университетах России — по данным агрегатора учебных заведений postupi.online.
2. 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.
3. Пройти программу ДПО. Выбирайте образовательный портал, у которого имеется государственная аккредитация.
4. 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.
5. 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.

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.

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).

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.

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.

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.

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:

1. 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.
2. Проводит разметку и классификацию демографических данных, сведений о транзакциях и кредитных историях.
3. 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.
4. К середине дня опытный специалист успевает сформировать data frame — таблицу со всеми необходимыми сведениями для исследования.
5. 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:

1. 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.
2. Джуниор — начинающий специалист. Трудится под неусыпным контролем старших коллег, выполняет простые поручения (проводит очистку данных, ищет недочеты, создает таблицы).
3. Мидл — дата сайентист с уверенными навыками работы с данными. Программирует на Python, знает математику, придумывает алгоритмы, тестирует гипотезы, занимается ML и помогает новичкам.
4. 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