Data Scientist: кто это, чем занимается, зарплата специалистов
В мире современных технологий и больших данных Data Science или наука о данных стала одним из самых востребованных и быстро развивающихся направлений в научных исследованиях и в бизнесе. В статье мы рассмотрим, кто такой Data Scientist, какая зарплата ожидает специалистов в этой области, а также как стартовать в этой сфере.
Что будет в статье:
- Что такое Data Science?
- Что за профессия Data Scientist?
- Чем занимается специалист?
- Каковы результаты работы Data Scientist?
- С кем можно спутать Data Scientist?
- Где работает Data Scientists?
- Востребована ли профессия Data Scientists?
- Сколько зарабатывает Data Scientist?
- Что должен знать Data Scientist?
- Каковы плюсы и минусы профессии?
- 🔥Подборка крутых курсов по Data Science!
Что такое Data Science?
Data Science объединяет сразу несколько направлений: математику, статистику, программирование. Процесс работы включает в себя сбор, очистку, анализ и обработку информации создания прогнозов, нахождения закономерностей, подтверждения гипотез.
В бизнесе из больших данных (big data) о покупках и особенностях действий клиентов можно извлечь информацию для получения дополнительной прибыли, в науке, обрабатывая данные, например, об изменениях погоды можно составлять более точные прогнозы.
Что за профессия Data Scientist?
Data Scientist — профессия, которая включает в себя сбор, обработку, анализ данных с применением машинного обучения и алгоритмов.
Такой специалист выявляет закономерности и тренды в больших объемах информации, что позволяет предсказывать будущие события, оптимизировать бизнес-процессы.
Дата-сайентист обрабатывает неструктурированные данные и после анализа с применением различных математических моделей, делает выводы в нужных бизнесу или науке направлениях.
Чем конкретно занимается специалист?
Data Scientist решает ряд ключевых задач:
- Сбор и обработка данных. Дата-сайентист обрабатывает информацию из различных источников, избавляя их от ошибок и неточностей.
- Исследовательский анализ данных (EDA). Анализирует информацию, исследуя ее структуру, распределение, корреляции и выбросы (результаты, выделяющиеся на общем фоне).
- Машинное обучение. Data Scientist использует алгоритмы машинного обучения при создании моделей и прогнозов.
- Визуализация данных. Визуализирует итоги работы с данными через наглядные графики и диаграммы, упрощая понимание процессов для заказчика.
- Разработка стратегий и рекомендации. Предоставляет заказчикам стратегические рекомендации, используя результаты обработки больших данных.
Также работу Data Scientist можно представить в виде цепочки действий:
- специалист получает запрос от заказчика,
- подбирает подходящие методы машинного обучения, разрабатывает модель,
- определяет данные для анализа и критерии оценки,
- создает программный алгоритм и тренирует созданную модель,
- оценивает работу созданного алгоритма,
- помогает его внедрять, дорабатывает и изменяет, исходя из результатов реальной работы.
В любом случае такой сотрудник превращает «сырые» данные в продукт, полезный заказчику.
Бесплатные курсы и вебинары по Data Science!
⏩ Профессия Data Scientist от Skillbox
⏩ Профессии в аналитике: что выбрать от Нетологии
Реклама. ЧОУ ДПО «Образовательные технологии «Скилбокс (Коробка навыков)», ИНН 9704088880, erid: LdtCKQ4B1; ООО «Нетология», ИНН 7726464125, erid: LdtCKCxkP
Результаты работы
Работа Data Scientist позволяет компаниям оптимизировать процессы, улучшить продукты и услуги, предсказывать спрос на рынке и сокращать затраты. Его аналитические навыки помогают руководителям компании и другим заказчикам принимать стратегические решения, достигая конкурентных преимуществ.
В результате Data Scientist может, например, предсказывать тренды социальных сетей, поведение покупателей, определять наиболее перспективный контент или анализировать big data, делая открытия в науке.
Очень многие привычные инструменты и полезные решения создали именно дата-сайентисты: чат-боты, голосовые помощники, рекомендательные системы, которые подсказывают нам интересные фильмы, подходящую музыку или вероятных друзей в социальных сетях.
С кем можно спутать?
Data Scientist иногда можно спутать с другими профессионалами, такими как Data Analyst (аналитик данных), Data Engineer (инженер данных) и ML-инженер (инженер машинного обучения). Однако, у Data Scientist более широкий спектр обязанностей и более глубокие навыки в машинном обучении и анализе.
- Data Analyst визуализирует данные и создает отчеты. В бизнесе это помогает руководителям корректно определять стратегию движения и развития.
- Data Engineer занимается созданием и управлением инфраструктуры для хранения и обработки данных. Он работает с базами, готовит информацию для других специалистов.
- ML-инженер специализируется на разработке и внедрении моделей машинного обучения. Он упаковывает модели в функциональный продукт для внедрения в производство.
Место работы
Data Scientists могут работать в различных сферах, включая IT, финансы, здравоохранение, маркетинг и другие. Они также могут быть независимыми консультантами или исследователями.
Наиболее популярные сферы:
- Бизнес. Работа с big data помогает качественно улучшить обычный бизнес-анализ и маркетинг. С помощью Data Science разработка новых идей и прогнозирование происходят быстрее и практически в автоматическом режиме.
- Финансовый сектор. Data Scientists участвуют в разработке моделей скоринга (системы оценки заемщиков), которые принимают решения о выдаче кредитов.
- Метеорология. Современные прогнозы погоды основывают именно на анализе больших данных из разных источников.
- IT. В этой сфере применение data science наиболее разнообразно — от чат-ботов до нейросетей.
- Здравоохранение. Алгоритмы обработки больших данных можно использовать, например, для удаленной диагностики и постановки диагнозов.
- Логистика. Data Science дает возможность оптимизировать маршруты, минимизировать затраты на доставку.
- Сельское хозяйство. На основе big data можно прогнозировать урожайность, искать наиболее эффективные методики выращивания культур.
Перечисленными направлениями возможности Data Science не исчерпываются, анализ больших объемов данных может найти применение во всех сферах жизни. Так что сфера применения навыков дата-сайентистов будет только расширяться.
Востребованность и перспективы профессии
При этом востребованность Data Scientists растет ежегодно, количество предложений с 2016 года по 2018 выросло в два раза. И среди этих предложений намного больше вакансий для сотрудников с минимальным опытом — вариантов для соискателей, у которых опыт работы менее года, на 25% больше, чем для других IT-специальностей.
Объем данных, которые требуют обработки, растет непрерывно.
К 2025 году по прогнозам он увеличится в 3 раза, а заодно и рынок вакансий будет расти в среднем на 27% в год до 2027 года включительно
Но работа с данными нужна не только в IT. В предыдущем разделе мы уже указали, что Data Science востребована во множестве сфер, от здравоохранения до финансового сектора. И новые возможности появляются постоянно. Например, алгоритмы можно использовать в социальной сфере для создания виртуальных систем поддержки маломобильным гражданам.
Хотите узнать, как начать карьеру в аналитике?
👇
Приходите на вебинар Как начать карьеру в аналитике и Data Science от Нетологии!
Реклама. ООО «Нетология», ИНН 7726464125, erid: LdtCKCxkP
Сколько зарабатывает Data Scientist?
На заработную плату Data Scientist влияет уровень его знаний и навыков, проекты в портфолио и характеристики компании — регион, в котором находится, и размер бизнеса.
В московских компаниях специалист уровня джуниор может получать до 100 тысяч рублей в месяц. Middle-специалисты могут получать ежемесячно от 170 до 250 тысяч рублей. А для Head of Data Science с большим опытом работы и широким набором освоенных технологий доступен оклад от 300 тысяч рублей.
Средний уровень зарплат для новичков — от 70 тысяч рублей, для среднего уровня — от 100 тысяч, а для высококвалифицированных сотрудников зарплаты в России начинаются с 250 тысяч.
Но практика удаленной работы и особенности взаимодействия с данными позволяют трудоустроиться в любую компанию мира, если есть необходимые знания, опыт и свободное владение английским языком. За рубежом зарплаты Data Scientist могут быть еще выше.
Что должен знать Data Scientist?
Для успешной карьеры Data Scientist необходимо разбираться в статистике, математике, программировании и обработке данных. Гуманитариям будет сложно освоиться в профессии, технический склад ума и образование серьезно облегчают старт в Data Science.
В целом, список необходимых Data Scientist знаний выглядит так:
- математика на уровне понимания дифференциалов, производных и других понятий схожего уровня сложности;
- математическая статистика;
- программирование на языке Python, знание фреймворков;
- алгоритмы машинного обучения, причем не только теория, но и практика применения;
- работа с базами данных и знание SQL;
- применение инструментария для анализа big data: Apache Spark и Hadoop Mapreduce;
- создание готового продукта из моделей.
Кроме того, Data Scientist нужны и нетехнические знания. Английский язык должен быть на уровне Advanced Proficiency, чтобы была возможность чтения технической литературы. Также специалист по работе с данными должен понимать специфику сферы, в которой собирается работать,уметь выстраивать взаимодействие с коллегами и должен понимать принципы презентации результата своих действий.
Смотрите бесплатные уроки и вебинары по Data Science от Skillbox!
Реклама. ЧОУ ДПО «Образовательные технологии «Скилбокс (Коробка навыков)», ИНН 9704088880, erid: LdtCKQ4B1
Требования к джуниору, мидлу и сеньору
Список требований к позиции Junior Data Scientist, с которой начинается карьера, не очень велик:
- Специалист должен знать основы машинного обучения и статистики. Также он должен уметь работать основными алгоритмами и понимать сферы их использования.
- Опыт работы не нужен, но наличие учебных проектов в портфолио станет большим плюсом.
- Джуниор должен уверенно программировать на Python и базово знать SQL.
Требования к Middle Data Scientist более существенны:
- Нужны глубокие знания в математике.
- В портфолио мидл дата-сайентист должно быть два-три законченных проекта.
- Программирование на Python — на высоком уровне, включая понимание продуктивизации моделей и оптимизации работы.
- Нужно уметь работать с инструментарием внедрения и поддержки моделей машинного обучения: gitLFS, MLFlow, DVC, а также с A/B-тестированием. Необходимо и понимание особенностей выполнения экспериментов.
Кроме того, мидл должен быть самостоятельным специалистом, способным решать задачи целиком без вмешательства тимлида или с минимальным привлечением помощи.
Senior Data Scientist:
- Глубокие знания как в математике, так и в статистике.
- Портфолио — не менее пяти законченных проектов.
- Программирование: Python и SQL на самом высоком уровне.
- Сеньор должен быть экспертом в выбранной сфере деятельности.
- Специалист способен самостоятельно провести весь цикл работ: от формулирования задачи до вывода проекта в производство.
- Нужны навыки, которые позволят эффективно обучать и контролировать джуниоров и мидлов.
Плюсы и минусы профессии
Главным плюсом профессии Data Scientist, помимо разнообразных задач, является оказание серьезного влияния на стратегическое развитие бизнеса, которое позволяет приносить миллионы с помощью оптимизации и прогнозов. Если же вы занимаетесь работой с данными в науке, сельском хозяйстве, социальной сфере, то сможете улучшать жизни тысяч людей.
Кроме того, у дата-сайентистов очень высокие зарплаты, которые превышают оклады фронтенд и бэкенд-разработчиков. При этом профессия очень востребована, но есть существенный дефицит качественных специалистов.
Но для успешной работы в этой сфере необходимо постоянно развиваться, нельзя прекратить учиться и пользоваться только накопленным багажом знаний.
Также нужен особый склад ума, который позволит бесконечно работать с многочисленными гипотезами и продолжать проверки, даже если следуют постоянные неудачи.
Однако главный минус профессии в том, что заказчик, особенно в бизнесе, не до конца понимает, чем занимаются Data Scientist и как их эффективно использовать. В результате от специалистов требуют решения задач из других сфер: от обучения роботов до составления отчетов.
Итоги
Data Scientist создает математические алгоритмы, которые ищут закономерности в больших данных. Это позволяет делать прогнозы, проверять гипотезы, находить новые решения. Поэтому профессия востребована в любых отраслях и сферах, от мелких компаний до крупных корпораций, а также в науке.
У дата-сайентистов большие зарплаты и множество предложений о работе, но у профессии высокий порог входа — нужно знать математику, статистику, владеть программированием и множеством дополнительных инструментов, хорошо знать английский язык. Зато востребованность Data Scientists постоянно растет, так что эти инвестиции в себя точно не пропадут.
🔥Решили стать профи в Data Science?
Смотрите нашу подборку крутых курсов по Data Science!
Реклама. ЧОУ ДПО «Образовательные технологии «Скилбокс (Коробка навыков)», ООО «Нетология»
работаю как data scientist в сша, 3-4 работы, потом сижу и ничего ни дела, работа из дома. Зарплата в районе 180 тыс в год, оно того стоит.
16 674 300 руб в год?