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

Профессия data scientist: кто и как приходит в эту сферу
Mark Nazh / Shutterstock

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.

Попробуйте свои силы

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 ИССЛЕДОВАНИЕ РЫНКА АНАЛИТИКОВ 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 Entry Level Data Scientist Salary составляет 68 054 доллара в год. После вычета всех налогов это более 4000 долларов в месяц.

Что должен уметь data scientist

Что должен уметь data scientist
studioloco / Shutterstock

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 Специалисты по Data Science: основные навыки и спрос работодателей , 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.

Освойте профессию будущего

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.