Кто такие data scientists и за что им платят 300 000 рублей в месяц
Чем занимается data scientist
Главная задача этого специалиста — сделать полезные практические выводы, располагая только набором данных и умея их анализировать.
Data scientist работает с большими данными — огромными массивами информации, которые получают из самых разных источников. Например:
- в промышленности — с датчиков внутри механизмов: они измеряют температуру, давление, скорость производства продукции;
- в интернете — по поведению пользователей: сколько человек посетили определённую страницу, сколько времени они здесь провели, на какие кнопки нажимали, по каким объявлениям переходили.
Располагая всеми эти данными, data scientist знает, как выстроить прогноз, и поможет принять верное решение: продавать акции или нет, запускать ли рекламу и если да, то какую, и так далее. Именно он способен оценить, насколько эффективно работает компания, что ей нужно улучшить, в каких направлениях выгоднее всего развиваться. Он подводит чёткую математическую основу под любое решение, проверяет гипотезы, подкрепляет выводы данными и находит связь между, казалось бы, совсем не связанными между собой событиями.
Кто и как приходит в эту сферу
Аналитика больших данных — достаточно молодая область. Первыми сюда пришли разработчики, которые запускали проекты в самых разных направлениях: от интернет‑маркетинга и промышленности до банков и финансовых систем.
Вместе с разработчиками пришли и представители бизнеса: аналитики, маркетологи, финансисты. А математики и статистики разработали эффективные алгоритмы анализа данных, которые реально запустить на не слишком мощных ПК.
Но с появлением простых инструментов для сбора и анализа больших данных, а также с ростом вычислительных мощностей дорога в data science открылась всем. Сегодня стать аналитиком больших данных с нуля, без технического бэкграунда, вполне реально. В курсе от Skillbox вы получите все необходимые знания и сможете применять их на практике. Понадобится полтора года — не так уж и много для овладения новой профессией.
А если у вас уже есть даже небольшой опыт в IT, будет ещё проще. На этом курсе вы улучшите навыки разработки на Python и R, освежите знания математики и статистики, прокачаете аналитическое мышление и научитесь решать реальные бизнес‑задачи с помощью ИИ и машинного обучения. Что особенно важно, в вашем портфолио появятся мощные проекты, которые помогут вам сменить направление и повысить доход.
Начинающим аналитикам курс Skillbox обеспечит прокачку технических скиллов. Вы научитесь ставить гипотезы и переводить их в эффективный код, обрабатывать массивы сырых данных, обучать машины и прогнозировать результаты. Это даст мощный толчок вашему карьерному росту.
Сколько зарабатывает специалист по анализу данных
Сейчас передовые компании собирают big data, зная, что любые траты на её анализ и на зарплату соответствующих специалистов оправданы. Ведь это поможет быстро найти и устранить проблемы, улучшить качество обслуживания, запустить новые перспективные проекты.
Поскольку это новая сфера, специалисты по data science — на вес золота. По итогам масштабного исследования зарплат аналитиков различных направлений в Москве оказалось, что самые высокие доходы, даже в начале карьерного пути, — именно у специалистов по data science. Даже при соответствующем опыте работы меньше года они в среднем зарабатывали не меньше 100 тысяч рублей. А при стаже от 3 до 6 лет в этой профессии зарплата в 300 тысяч рублей вполне реальна.
На действительно высокую оплату своего труда начинающий data scientist может рассчитывать и за границей. Так, средняя зарплата начинающего специалиста в этой сфере в США составляет 68 054 доллара в год. После вычета всех налогов это более 4000 долларов в месяц.
Что должен уметь data scientist
Ключевой навык — задавать правильные сложные вопросы. Чтобы овладеть им, специалист должен понимать боли и проблемы бизнеса, говорить с ним на одном языке, чтобы получать нужную информацию.
Каждый вопрос рождает несколько гипотез — выводов, которые можно проверить с помощью данных. Если вопрос сформулирован верно, data scientist сможет построить модель для проверки гипотезы и протестировать её, получить результаты и применить их в бизнесе.
Среди технических навыков на первое место выходит Python — мощный язык программирования с понятным и логичным синтаксисом. Чтобы разбираться в нём, не нужно быть опытным программистом или хотя бы «технарём». Достаточно уметь вызывать нужную функцию и задавать её параметры. Кроме того, для Python существует множество готовых модулей для работы с большими данными, создания моделей и глубокого обучения.
Аналитики Mail.ru и HeadHunter установили, что для начинающих специалистов по большим данным владение Python требуется в 54% вакансий. Для трети компаний важно умение кандидата работать с SQL, для 17% — data mining: навыки поиска и сбора сырых данных для последующего анализа. В 15% вакансий уделяют внимание математической статистике, в 14% — методам анализа данных.
Как всему этому научиться
Чтобы овладеть всем этим на уровне, достаточном для поиска работы, не придётся получать второе высшее образование: хватит и курса «Профессия Data Scientist» от Skillbox. С первого занятия вы будете постигать азы работы с Python, а позднее овладеете и языком R, который специально создавался для статистической обработки данных. Вы научитесь работать с несколькими Python‑библиотеками, освоите различные базы данных PostgreSQL, SQLite3 и MongoDB.
Аналитика больших данных неразрывно связана с машинным обучением и нейронными сетями. Поэтому в курс включены ещё и фреймворки для обучения нейросетей Tensorflow и Keras, а также множество практических задач по созданию моделей для компьютерного зрения и лингвистики.
По окончании курса вы также сможете строить дашборды и интерактивную графику, чтобы наглядно представить результаты работы. В финале вы реализуете собственный проект — построите рекомендательную систему, которую можно будет добавить в портфолио. И всё это — под руководством опытных наставников.
Таким образом, всего через полтора года вы будете знать и уметь гораздо больше, чем средний кандидат на позицию дата‑сайентиста. И даже сможете записать полтора года обучения на курсе в свой стаж работы с большими данными. А значит, уже на старте претендовать на более высокую зарплату.
Сколько стоит обучение
Дорогое обучение data science останавливает многих будущих специалистов, особенно сейчас, когда экономика нестабильна, а мир всё ещё борется с пандемией. Зато у Skillbox — антикризисные цены и оплата частями. До 31 августа вы можете записаться на курс «Профессия Data Scientist» со скидкой 40%, первые полгода учиться бесплатно, а после платить за своё обучение всего 4500 рублей в месяц.
Ещё один бонус для прошедших курс — два месяца изучения английского в школе EnglishDom. Интерактивные онлайн‑уроки помогут вам улучшить свой уровень — работодатели это оценят.
Профессия будет актуальна и через 15 лет — во всех направлениях бизнеса и в любой стране мира. Начать свой путь в ней вам тоже поможет Skillbox: по завершении 75% курса вы получите сопровождение личного карьерного консультанта, который поможет подготовиться к собеседованиям в компаниях — партнёрах этой образовательной платформы.
