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

Хотите узнать, представителям какой профессии в IT-сфере работодатели готовы платить одни из самых высоких гонораров? Это специалисты в Data Science. Расскажем, почему профессия считается одной из самых сложных, где пройти обучение и найти работу.

Профессия Data Scientist (специалист по данным) – что делает, как им стать, зарплата в России | Rosbo.ru
Время чтения: 3 мин.
Поделиться: 

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

Содержание

В этой статье вы узнаете:

 

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

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

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

Курсы Data Scientist (специалист по данным) – обучение онлайн

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:

 

СТАТЬИ
Как стать Unreal Engine-разработчиком – что нужно знать

Компьютерную игру можно создать практически с нуля. Однако это очень трудоёмкий и долгий процесс, поэтому обычно этим занимаются с помощью готовых игровых движков, а одним из самых популярных среди них является Unreal Engine. Разработчики, владеющие им и сопутствующим инструментарием, могут...

Как стать Флористом – что нужно знать

Так уж сложилось, что оформление событий и интерьера обычно выполняется с помощью цветов и других растений, как живых, так и искусственных. Да этим можно заняться самостоятельно и некоторые так и поступают. Однако есть те, кто разбирается в этом на профессиональном уровне, это флористы.

Как стать Unity-разработчиком – что нужно знать

Геймдев входит в число одних из самых перспективных секторов IT. Люди любят компьютерные игры, и число их поклонников растёт с каждым годом. Благодаря этому востребованы те, кто занимается их непосредственной разработкой.

Как стать Специалист по кибербезопасности – что нужно знать

Одна из наиболее актуальных проблем нашего времени, это защита информации. Подобное важно и для простых людей, но критическое значение имеет именно для бизнеса. По этой причине специалисты по кибербезопасности могут рассчитывать на высокую востребованность относительно IT-рынка вакансий.

Как стать Fashion-дизайнером – что нужно знать

Любой современный человек имеет доступ к огромному ассортименту одежды всех размеров и главное фасонов. Прямое отношение к их разработке, созданию и даже производство имеют такие специалисты, как fashion-дизайнеры. Профессия эта рассчитана на людей творческих и довольно интересная.

Как стать VR/AR-разработчиком – что нужно знать

Технологии виртуальной и дополненной реальности набирают популярность и всё больше входят в нашу жизнь. Большей частью они являются часть игрового мира, но постепенно находят своё применение в обучение, строительстве и даже медицине с военно-промышленным сектором.

Как стать Веб-аналитиком – что нужно знать

Большая часть сайтов создаётся из расчёта на определённую посещаемость и выполнение пользователями целевых действий. Веб-аналитики работают с подобной информацией, выявляя проблемы и пути оптимизации для ресурса. То есть выполняют очень важную и потому востребованную работу.