Data Scientist - что это за профессия и чем занимается специалист

Data Scientist - что за профессия? Это специализация, в рамках которой человек собирает информацию и анализирует ее. На основе полученных данных создает машинную модель, запуск которой оптимизирует рабочий процесс. Конечная цель - увеличить капитал компании. Название профессии переводится как работа с большими данными.

Чем занимается Data Scientist специалист

Востребованность профессии объясняется тем, что специалист по Data Scientist необходим для развития многих отраслей от промышленного сектора до рейтелерской группы.

Иными словами, это профессионал, который образует связующее звено между клиентом и компанией, которая предоставляет услуги любого спектра. В обязанности специалиста входит:

• Сформулировать бизнес-требования так, чтобы задача была понятна любому сотруднику компании.

• Собрать данные для решения задача.

• Проанализировать полученную информацию.

• Спроектировать модель машинного обучения.

• Проверить результативность работы.

Специалист Data Scientist знает множество различных алгоритмов и выбирает конкретный для решения индивидуальной задачи. Разработкой голосовых помощников, созданием чат-ботов для фирм или публичной личности, переводом текстовых данных на машинную модель занимаются сайнтисты.

А еще они пишут алгоритмы, которые можно использовать для настройки поисковых систем. Различные программы по распознаванию лиц – также проекты, работы которых корректируют сайнтисты.

Например, специалист может выполнять такие действия:

• изучить кредитную историю банка и дать рекомендации владельцу финансового учреждения о дальнейших действиях;
• помочь транспортной компании выстроить оптимальный маршрут;
• разрабатывать поисковые системы, искусственный интеллект и боты;
• выявлять причины поломок на производстве;
• сориентировать компанию, есть ли смысл открывать новое отделение;
• оценить вероятность выпадения страхового случая для компании;
• помочь в определении диагноза;
• спрогнозировать успешность урожая;
• выстроить генетические карты;
• выявить коррупционные сделки.

Например, датасаентист в службе такси помогает настроить маршрут, спрогнозировать наиболее прибыльное время поездок.

Что нужно знать

Спектр знаний сотрудника широкий. Специалист собирает информацию, анализирует и визуализирует данные для создания модели. Для этого необходимо разбираться в следующих направлениях:

• информатика;
• IT;
• машинное обучение;
• математика;
• статистика;
• разработка ПО;
• основы бизнеса.

Профессия data scientist предполагает проведение A/B-тестирования. Важно знать все функции таблиц Excel и владение английским языком такого уровня, чтобы свободно читать техническую литературу. Специалист часто проводит презентации, для которых важны ораторские способности и умение коммуницировать. Профессия подойдет людям с аналитическим складом ума.

Существуют определенные инструменты, которые необходимо досконально знать:

• библиотеки: Matplotlib, Pandas, NumPy, Plotly, Scikit-learn;
• Git;
• data engineering;
• Python

Бизнес продолжает активно развиваться и привлекать инновационные технологии и трендовые методики для успешного продвижения. Потребность в Data Scientist лишь увеличивается.

Работать можно в различных сферах:

• частных компаниях;

• научных организациях;

• стартапах.

Специалист тесно сотрудничает с другими коллегами в компании: маркетологами, логистами, HR, юристами.

Читайте также: Кто такой фронтенд разработчик и как им стать

Плюсы и минусы профессии

Специалист Data Scientist – это востребованная профессия. К преимуществам относят:

• высокую оплату труда;

• возможность дистанционной работы;

• создание собственных проектов.

К недостаткам можно отнести сидячий образ жизни. Сайентист должен постоянно находиться в развитии, стремиться к самосовершенствованию. Крупные проекты занимают много времени, но уровень заработной платы оправдывает любые неудобства.

Что делают специалисты по Data Science

На рынке труда внедрена градация, которая позволяет понять уровень знаний специалиста:

1. Junior (человек только начинает работать в выбранном направлении и имеет опыт не более 1 года);

2. Middle (стаж работы – от 1 до 3 лет);

3. Senior (от 3 лет и выше).

В зависимости от опыта работы к специалисту выдвигают различные требования. Обязанности Junior Data Science следующие:

• Понимать особенного машинного обучения.
• Знать основные алгоритмы и уметь внедрять их в проекты.
• При ведении рабочего проекта использовать языки программирования (минимальный набор – Python и SQL).

Junior не должен самостоятельно проектировать алгоритм, но обязан подготовить для этого все данные. Специалист еще не может без помощи поставить задачу, но знает все существующие алгоритмы для ее решения.

Middle в своем портфолио имеет опыт реализации минимум 3 проектов. Задачи специалиста среднего уровня:

• Оптимизировать рабочий процесс.
• Использовать языки программирования при работе над проектами.
• Проводить эксперименты.
• Самостоятельно вести проекты без помощи коллег более высокого ранга.
• Применять инструменты внедрения.
• Проводить A/B-тестирование.

У Middle нет никаких проблем с выполнением стандартных задач. Помощь может понадобиться в нетипичных ситуациях, оригинальных проектах.

Senior Data Science – специалист, который самостоятельно разработал минимум 5 проектов с нулевой точки и до реализации в компании. Задачи следующие:

• Стажировать или помогать в работе новым сотрудникам.
• Самостоятельно вести проекты на всех стадиях работы: с нуля и создания модели.
• Давать экспертную оценку готовым проектам.

Простыми словами конечная задача специалиста – построение модели – последовательности действий для достижения конченой цели. Для этого необходимо обработать большой объем информации, найти в данных определенные закономерности и на их основе создать модель.

Что делает data scientist зависит также от выбранной специализации. Специализация по обработке данных – это большой раздел, в котором можно выбрать узкий профиль:

• визуализация данных;
• машинное обучение;
• обработка данных.

Senior должен понимать процесс работы на каждом этапе, но можно специализироваться на одном из направлений.

Сколько зарабатывает специалист по Data Science?

На уровень средней заработной платы по любому направлению влияет регион проживания, опты работы. Средняя зарплата примерно такая:

• Junior: 40 – 80 тысяч;

• Middle: 100 – 250 тысяч;

• Senior: 250 тысяч и выше.

Указать максимальный доход для Senior сложно. Он может достигать 500 тысяч рублей в месяц и выше. Зарплата зависит от престижности компании и сложности проекта.

Специалист работает в определённой последовательности. Невозможно выполнять одновременно несколько заданий или менять очередность действий.

Обзор рынка труда: перспективы, зарплаты, вакансии

Специалист данного направления нужен в компании с любыми задачами и штабом сотрудников, поэтому спрос на data scientist возрастает с каждым годом.

Крупные компании часто открывают такие должности. В подобных фирмах требуется целая команда сотрудников, которые выполняют различные задачи. Сохраняется тенденция популярности профессии на ближайшие десятилетия. Правильно построенная модель позволяет значительно увеличить прибыль любой компании.

Специализированные сайты и приложения облегчают поиск вакансий. Достаточно:

• ввести название профессии;
• ознакомиться с предложенными вакансиями;
• оставить заявку.

Для заявки важно грамотно составить резюме и желательно загрузить в портфолио готовые работы. В этом плане особенно для новичков помогает обучение в специализированных онлайн-школах с аккредитацией. Ученики выполняют домашние задания, которые становятся работами для портфолио соискателя. Преподаватели или кураторы онлайн-школ рекомендуют, как заполнить резюме для привлечения внимания работодателя.

Обзор рынка труда продемонстрировал высокий спрос на эту и на другие IT-профессии.

Компания публикуют перечень требований, которые выставляют для соискателей. Например, Data Scientist в Сбербанке должен уметь:

Не все компании предпочитают указывать заработную плату, которую могут предложить:

Название вакансий также разнообразное:

• Data Science Engineer;

• преподаватель по Data Science;

• аналитик данных в Data Science или Data Office;

• инженер-исследователь (Data Science NLP).

В строку поиска достаточно ввести Data Science.

Уровень заработных плат соответствует данным, опубликованным на различных порталах. Диапазон широкий – от 40 тысяч рублей до 500 тысяч. Причина – за разный уровень подготовки специалист получает различную зарплату. При опыте работы более 3 лет можно рассчитывать на высокие гонорары:

Найти работу несложно в первую очередь из-за того, что пока специалистов не так много, как надо для успешного развития компаний. Полученные прогнозы от Data Science достаточно точные. Использованные алгоритмы машинного внедрения помогают эффективно решать поставленные задачи и увеличивать оборот фирмы.

При вводе в поисковое поле приложения по поиску работу «Data Science» система показывает 440 вакансий:

Для примера. В 2020 году в день появлялось 300 вакансий. Большая часть вакансий была открыта для компаний из Москвы.

В 2023 году Москва остается лидером по поиску специалистов. Также сотрудники требуются в таких областях:

• Ростовская;
• Рязанская;
• Самарская;
• Свердловская;
• Томская;
• Тюменская;
• Ярославская;
• Нижегородская;
• Новосибирская;
• Краснодарский край.

После Москвы много вакансий опубликовано владельцами компаний из Санкт-Петербурга.

Эксперты Всемирного экономического форума в 2020 году пришли к единому мнению, что до 2025 года профессия будет считаться одной из самых востребованных. В 2023 году прогноз оправдывается.

Анализ рынка труда проводился на основе открытых данных с сайта-поисковика работы HeadHunter (hh.ru).

Смотрите также: Профессия backend-разработчик: что надо делать и сколько платят за это

Обучение профессии Data Science

Специалистов настолько не хватает, что современные компании вынуждены перекупать сотрудников у конкурентов, предлагая более высокую заработную плату. Многие фирмы сотрудничают с онлайн-школами и выступают партнерами обучения для появления новых кадров.

Курсы помогают освоить большой объем материала в кратчайшие сроки. Это объясняется несколькими факторами:

• Занятия проводят не просто лекторы с большим объемом теоретических знаний, а практики – специалисты в IT и Data Scientist из престижных компаний.

• Кураторы курсов ведут прямой диалог с работодателями, чтобы составлять программу занятий с учетом тех знаний, которые обязательно пригодятся новичку.

Такой эффективный подход позволяет стать востребованным специалистом любому желающему ученику по завершению прохождения курса.

Перед выбором конкретного курса важно определиться с конечной целью – кем именно человек хочет работать в будущем. Также важно оценить уровень знаний на текущий момент. Некоторые курсы ориентированы на новичков, а других – требуются определенные знания и навыки для понимания полученной информации. Найти курс под любые запросы несложно.

Занятия проходят в онлайн-режиме. Можно присутствовать лично во время урока или воспользоваться записью. Время занятий выбрано таким образом, чтобы работающим людям было удобно совмещать трудовую деятельность с освоением нового материала.

Еще одно преимущество курсов – открытые бесплатные занятия. Человеку могут предложить просмотреть лекцию или посмотреть, какие задания выполняют ученики онлайн-школы. Это позволяет претенденту понять, подходит ли ему стиль обучения и интересна ли в целом сама специальность.

Профессия Data Scientist от Skillbox

Данный курс создан для тех, кто не имеет никакого представления о профессии, но очень заинтересован в освоении. На обучение понадобится 5 месяцев (базовый этап). После обучающийся выбирает специализацию.

В ходе освоения материала необходимо разрабатывать проекты для возможности использования для портфолио. Курс разрабатывали сотрудники из ведущих компаний:

• Wildberries;
• Сбер;
• EPAM;
• ВТБ;
• Visa.

Определиться с выбором узкого направления в рамках обучения специальности Data Scientist можно в процессе прохождения курса. На выбор предложено 3 специализации.

Выпускники курса устраиваются работать в престижные компании. Так показывают опросы, проведенные после обучения.

Профессия Data Scientist

Длительность обучения – 16 месяцев. За это время ученикам предложат изучить видеолекции, выполнить практические работы. Выпускники получают диплом.

Преимущества курсов:

• помощь в трудоустройстве ли стажировке;

• 7 работ для портфолио;

• возврат денег, если курс не подходит.

Обучаться могут новички без тематических знаний. Можно пользоваться тренажером. Проходят встречи с экспертами и практикующими специалистами. Вебинары проходят в вечернее время, чтобы каждый ученик мог совмещать обучение с привычным образом жизни.

Курс Data Scientist Pro

Обучение рассчитано на новичков. Первый этап – введение, в ходе которого ученики получают базовые знания для продолжения изучения материала. Программисты и аналитики также могут пройти обучение.

Над курсом работали ведущие авторы и специалисты Data Scientist в рейтинговых компаниях. Базовый курс поможет сориентироваться в выборе дальнейшей специализации.

• ML Engineer;
• CV Engineer;
• NLP Engineer.

При раннем бронировании можно получить скидку. В онлайн-школе есть центр карьеры, сотрудники которого помогают ученикам создавать корректное резюме, оказывать поиск при выборе вакансий и эффективно проходить собеседования.

Курс «Специалист Data Science» от Geekbrains

Обучение длится 9 месяцев. В неделю необходимо уделить 12 недель для освоения материала. Ученикам предложено выбрать одну из специализаций: аналитика и специалист Data Science.

Программа построена таким образом, что новичок сможет успешно пройти обучение и работать по выбранной специализации. Курсы – возможность для человека из другой отрасли сменить профессию.

Выпускник онлайн-курса получает:

• шанс гарантированно пройти оплачиваемую стажировку;

• возможность трудоустройства;

• создание портфолио;

• государственная лицензия.

Во время обучения для учеников подготовлены лекции и семинары. В качестве бонуса учащиеся получают Soft Skills. Стажировка проходит в крупных компаниях.

Курс «Data Science: быстрый старт»

Лекции, записанные для учеников, открыты для пользования даже после завершения обучения. Учащиеся смотрят лекции, затем выполняют домашние работы. К каждому обучающемуся прикреплен личный ментор. В качестве домашних заданий запланировано выполнение проектов, которые станут частью портфолио. Акцент сделан именно на практику.

Цифровой сертификат станет доказательством прохождения курса. Начать обучение может человек, не имеющий специализированных знаний. Основы курса можно пройти за 2 месяца.

Ученики осваивают такие программы и языки программирования:

• Python;

• Machine Learning;

• Hadoop.

Для корпоративных клиентов – скидки. Такое правило онлайн-школы мотивирует развитие многих компаний.

Отзывы специалистов о работе Data Scientist

В США согласно данным бюро трудовой статистики к 2026 году востребованность профессии возрастет еще на 27.9%. Тенденция к росту также сохраняется и на территории России.

Специалисты оставляют положительные отзывы о работе Data Scientist. Все отмечают главное требование – постоянно обучаться новым языкам программирования или способам анализа данных, быть в курсе всех новинок в отрасли, уметь быстро адаптироваться под новые запросы.

Параллельно можно брать дополнительную работу. Спектр знаний Data Scientist настолько широкий, что можно проводить обучающие курсы, выступать на тематических семинарах или создавать IT-проекты. График работы у дата-специалиста не фиксированный. Рабочий день может начаться в 10 утра и закончиться в 8 вечера. Чаще всего сотрудник самостоятельно составляет план на день. График зависит от проекта, дедлайна выполнения работы. Важно и корпоративная этика компании, в которой трудоустроен человек.

Несколько отзывов о работе Data Scientist в:

• «Тинькофф». Есть возможность постоянно развиваться и обучаться чему-то новому. Для решения любой задачи необходимо хорошо знать математику и программирование. Все задания достаточно амбициозные. Перед выбором специальности важно понимать необходимость постоянного обучения.

• СберБанке. Из преимуществ можно отметить относительно фиксированный рабочий день и высокую заработную плату. Созданы хорошие условия для работы. Приветствуется прохождение дополнительных курсов для улучшения знаний.

• Частной компании. Долгое время работал на заводе. Решил сменить профессию. Родные были удивлены. Прошел курсы длительностью 3 месяцы. Не могу сказать, что за такой короткий период научился всему, но понял вектор дальнейшего направления. Работаю в частной компании. Преимущества – высокая зарплата, интересная работа и возможность постоянного развития.

Через несколько лет в сфере можно определиться с конкретной специализацией и постоянно самосовершенствоваться в выбранной профессии.

FAQ

Раздел ответов на самые частые вопросы помогает разобраться во всех нюансах получения профессии и дальнейшего трудоустройства.

Вывод

Профессия Data Science является в настоящее время одной из самых востребованных. По мнению экспертов, такая тенденция сохранится на ближайшие 10 лет. Для работы необходимо знать математику и информатику, языки программирования и инструменты, необходимые для сбора информации и дальнейшего анализа. Специальность можно получить с нуля на онлайн-курсах или в ВУЗах. Уровень заработной платы высокий.

Советуем прочитать: Full-stack разработчик – что за профессия и как ее получить