Как стать Data Scientist: гайд для начинающих
При выборе перспективной профессии стоит обратить внимание на Data Scientist. Профессия появилась относительно недавно, но уже приобрела популярность и является одной из самых высокооплачиваемых в IT. Мы расскажем о том, кто такой специалист по данным – от профессиональных обязанностей до уровня оплаты труда Кстати, недавно центр профориентации ПрофГид разработал точный тест на профориентацию, который сам расскажет, какие профессии вам подходят, даст заключение о вашем типе личности и интеллекте.
Data Scientist, кто это и что делает?
Data Scientist, что за профессия, какие обязанности имеет этот специалист? Именно такой вопрос задают себе люди, которые начинают знакомство с популярной специализацией. Data Scientist – многозадачный человек, который объединяет в себе лучшие качества программиста, математика и аналитика. Основное направление его деятельности – работа со структурированными, полуструктурированными и неструктурированными большими данными (Big Data).
Он взаимодействует с данными, извлекая из них определенную информацию. Именно он устанавливает закономерности и осуществляет статистический анализ, результаты работы ложатся в основу научных исследований и бизнес-процессов. Специалист по анализу данных решает следующие задачи:
- коммуникация с заказчиком, постановка целей;
- подготовка данных, которые будут использоваться для анализа;
- создание и тренировка прогнозной модели машинного обучения;
- внедрение модели, последующее изменение под потребности заказчика.
С результатами работы этого специалиста мы взаимодействуем ежедневно: они лежат в основе сервисов, которые помогают подобрать музыку, фильмы или книги по интересам. Однако деятельность имеет более глобальное значение, ведь ее результаты используют в медицине, генетике, биологии и других научных областях, что позволяет разрабатывать новые схемы лечения, быстрее диагностировать заболевания и выявлять причины их развития. В сфере бизнеса прогнозные модели определяют уровень спроса на конкретное предложение или целесообразность масштабирования. Они помогают бороться с коррупцией, определять риск страховых случаев, составлять прогнозы погоды – сфера применения обширная.
Где может работать Data Scientist?
Специалисты востребованы в научно-исследовательских центрах, органах управления и контроля, банковском и агропромышленном секторе, сфере страхования и медицины, IT-корпорациях и других, где необходимо работать с большими данными.
Какие знания и навыки необходимо иметь?
Для работы в этой сфере необходимо обладать богатым запасом узких профессиональных знаний:
- машинное обучение, а также глубокое обучение;
- визуализация данных, SQL, Hadoop MapReduce;
- язык программирования Python (большим плюсом будет знание дополнительных языков, например, C#, SAS или R);
- математическая статистика;
- алгоритмы и структуры данных;
- базы данных MySQL и Postgres.
Мы перечислили основные знания, однако одно из самых главных требований заключается в том, что специалист должен иметь узкую специализацию. Например, он не сможет работать в сфере медицины или нефтегазовой промышленности, не имея ни малейшего опыта взаимодействия с этими направлениями.
Где учиться на Data Scientist?
Рассказывая о том, как стать Data Scientist, необходимо упомянуть о курсах. Они позволяют освоить профессию с нуля даже в том случае, если вы не демонстрируете склонность к точным наукам. Большой курс реализуется в онлайн-университете GeekBrains, также на их базе постоянно проводятся вебинары и интенсивы, которые позволят узнать о профессии больше. Обучаться можно онлайн, со студентами взаимодействуют лучшие преподаватели с большим опытом практической работы. Все слушатели получают помощь в трудоустройстве, которая позволяет сразу занять хорошую вакансию, минуя длительное общение с HR-специалистами.
Сколько зарабатывает Data Scientist?
В США уровень заработной платы составляет около 100 тыс. долларов в год. В России ставки скромнее:
- Junior претендует на оклад 65-75 тыс. руб.;
- Middle – на 80-120 тыс. руб.;
- Senior может получать более 200 тыс. руб. в месяц.
На размер зарплаты оказывают влияние фактический опыт работы, уровень подготовки и масштаб компании, в которой специалист работает. Важен и регион, ведь московские специалисты имеют самый высокий оклад, что обусловлено доступом к лучшим вакансиям и стартапам.
