Data Scientist (специалист по данным) – описание профессии и где учиться

«Мне сложно понять мотивацию data scientist’а, который не видит красоты в математике». Кирилл Данилюк, Data Scientist

Содержание

В этой статье вы узнаете:

• Кто это и чем занимается
• Где получить образование
• Чему вы научитесь
• Уровень зарплат и востребованность
• Плюсы и минусы профессии
• Кому подойдет / Личные качества
• 5 советов для новичков в Data Science

Кто такой Data Scientist (специалист по данным) и чем он занимается?

Data Science, или науку о данных, знатоки называют направлением будущего. Она активно используется в бизнесе, цифровых технологиях, науке и различных стартапах для прогнозирования на основе точных данных, автоматизации решений. Специалисты, которые непосвященному человеку могут показаться предсказателями будущего или повелителями информации, называются Data Scientists. Они трудятся в тех сферах, где фигурируют крупные объемы информации, – от астрофизики и метеорологии до банковских организаций и розничных торговых сетей. В науке специалисты по данным оказывают причастны к важным открытиям, к примеру, проводят анализ ДНК или разрабатывают нейронные сети для молекулярной биологии.

Какие задачи решает специалист по данным

Data Scientist, опираясь на методы науки о данных, обрабатывает большое количество информации, занимается построением математических моделей поведения данных. Например, проанализировав информацию о спросе на продукт за прошедший период, он формирует прогноз относительно будущих продаж. В этом ему помогают навыки работы с базами данных и алгоритмами машинного обучения.

Ежедневно Data Scientist выполняет следующие действия:

• выявление источников данных, очищение полученного набора
• изучение данных и поиск скрытых связей и закономерностей
• анализ информации по определенным критериям, внутренних процессов, рисков
• визуализация данных
• программирование моделей машинного обучения
• доработка моделей
• определение новых направлений в бизнесе
• составление прогнозов и отчетов
• консультирование руководителей по продуктам на основе полученных результатов

Труд специалистов по данным помогает представителям бизнеса принимать оптимальные решения, быть на шаг впереди конкурентов. Data Science – это не просто преобразование неструктурированной информации в удобную для анализа форму. Залог успеха в этой сфере – умение анализировать обработанные данные.

Где получить образование

Построение карьеры в российской или зарубежной компании, виртуозное владение методами анализа данных, алгоритмами машинного обучения, основами работы с нейросетями – всего этого могут добиться не только действующие программисты и аналитики, но и новички в IT. В этом им помогут обучающие программы.

Выбирайте программы обучения, сравните условия нескольких учебных центров:

https://www.rosbo.ru/study/themes/data-scientist-specialist-po-dannym

Чему вы научитесь / Что должен знать и уметь специалист

Data Scientist не может обойтись без познаний в математике, статистике и теории вероятности, математическом анализе, экономике и информатике.  Специалисты используют в своей работе математические модели, позволяющие находить закономерности и строить прогнозы.

К тому же они должны знать:

• базы данных
• различные языки программирования, такие как Python, SAS, C++, Java
• алгоритмы машинного обучения
• инструменты, позволяющие работать с Big Data, например, Hadoop или Apache Spark
• английский язык на уровне, достаточном для чтения специализированной литературы

Специалист по данным должен уметь:

• извлекать необходимую информацию из различных источников
• устанавливать закономерности и находить логические связи в больших объемах данных
• разрабатывать эффективные бизнес-решения

Благодаря обучающим программам будущие специалисты по данным учатся:

• программированию на языках Python, R
• способам и инструментам визуализации данных, созданию инфографики
• работе с базами данных и библиотеками
• применению и обучению нейронных сетей
• созданию рекомендательных сетей

Уровень зарплат и востребованность

Крупный бизнес переживает настоящий бум заинтересованности в Data Science. За последние 3 года число вакансий в этой сфере возросло более чем на 400%! По прогнозам, Data Scientist до 2025 года будет лидировать в списке наиболее востребованных профессий.

Плюсы и минусы профессии

Делая первые шаги на пути освоения специальности, стоит учитывать ее особенности.

Преимущества

• высокий спрос на рынке труда
• достойная заработная плата
• возможность постоянно развиваться, следить за новинками в IT-технологиях, а также самостоятельно разрабатывать методы обработки и анализа данных

Недостатки

• трудности в освоении профессии, потребность в аналитическом складе ума
• необходимость искать новые методы и идеи, требующие большого терпения для получения результата

Кому подойдет / Личные качества

Аналитическим складом ума требования к личным качествам специалиста не ограничиваются. Для реализации в профессии надо обладать:

• трудолюбием
• внимательностью
• настойчивостью
• терпением
• целеустремленностью
• коммуникабельностью

5 советов для новичков в Data Science

1. Часто простые инструменты оказываются эффективнее сложных. Для решения проблемы бывает достаточно применить обычную линейную регрессию.

2. Уделяйте внимание не только привычным, но и новым библиотекам, они появляются не просто так.

3. Не позволяйте себе торопиться. Эффективно – не значит быстро!

4. Метрика зачастую оказывается более важной, чем сама модель.

5. Не пренебрегайте изучением статистики. Она лежит в основе машинного обучения.

Читайте также:

• Востребованные IT-профессии