Повсюду, в каждой сфере деятельности, нас окружает огромное количество данных. Их изучение позволяет строить модели, чтобы прогнозировать изменения, находить скрытые закономерности, применимые для разработки важных решений. Учитывая, что объем информации вокруг нас растет не по дням, а по часам, легко понять, насколько востребован в любой отрасли бизнеса специалист по данным — data scientist. Рассказываем, чем он занимается, какие инструменты использует, какими обладает знаниями и сколько зарабатывает. А в заключение ответим на главный вопрос: как стать data scientist.
Чем занимается data scientist?
Буквально data science означает «изучение данных». Специалист в этой области анализирует информацию, применяя научные методы, которые позволяют избежать случайных, неверных выводов. Если говорить в общем, то data scientist собирает данные, структурирует их, выявляет в них закономерности и на основании полученных результатов строит математические модели, используемые для решения конкретных практических бизнес-задач.
С результатами деятельности data scientist мы сталкиваемся везде и всюду. Прогнозы погоды, карты пробок на дорогах, работа служб такси, банков, страховых компаний, рекомендательные сервисы по подбору товаров и контента, чат-боты, спам-фильтры, прогнозирование в маркетинге — все это примеры применения моделей, созданных специалистами по анализу данных.
Что должен знать и уметь data scientist
Сферы деятельности в рамках профессии настолько разнообразны, что невозможно точно сформулировать список задач, решаемых data scientist: в телекоммуникациях это одно, в ритейле — другое, в медицине — третье. Однако можно перечислить ряд общих теоретических и практических знаний, которыми должен обладать любой специалист в этой отрасли IT.
Data science находится на стыке трех наук: математики, информатики и той прикладной сферы, где используются создаваемые модели. Сейчас нас интересуют первые две. Итак, специалист по анализу данных data scientist должен знать:
- математическую статистику, матанализ, теорию вероятностей, линейную алгебру и другие разделы высшей математики;
- языки программирования Python, SAS и другие;
- современные базы данных;
- алгоритмы машинного обучения;
- глубокое обучение — технологию работы с искусственным интеллектом, с помощью которой нейросеть «учится» мыслить абстрактно;
- инструменты визуализации данных, преобразования их в графический формат для удобства восприятия;
- текстовую аналитику;
- технологии распознавания образов.
Помимо технических знаний и умений, навыки data scientist подразумевают широту и гибкость ума, способность логически мыслить, находить нестандартные решения сложных задач. Так что специалист по анализу данных — это не только ученый, но и в некотором роде творец. К счастью, формирование и развитие этих способностей — всего лишь вопрос обучения и практики.
Сколько зарабатывает data scientist
Data science, несомненно, принадлежит будущее, и уже сейчас профессия чрезвычайно востребована. Конечно, на самом старте не стоит ждать заоблачных зарплат: заработок специалиста напрямую зависит от его опыта, от того, какими навыками он владеет.
Как и в других сферах IT, карьера аналитика данных строится из нескольких ступеней. Junior data scientist — это новичок, который делает первые шаги в профессии. Обычно он работает под руководством наставника. Задачи на этом этапе карьеры стандартные, самостоятельных решений пока минимум: все еще впереди. Начальный уровень зарплаты data scientist — около 60000 рублей.
Следующая ступень карьеры — middle data scientist. Это основная категория игроков на рынке труда. Специалисты среднего уровня пользуются спросом среди работодателей и получают достойную оплату — порядка 150000 рублей.
Senior data scientist — профессионал высшего класса, умеющий находить нетривиальные пути решения сложнейших задач. Такой специалист зарабатывает в среднем от 200000 рублей.
Как быстро junior может дорасти до уровня senior? Это во многом зависит от личностных качеств специалиста — целеустремленности, упорства, трудолюбия, — благо возможности обучения сейчас практически безграничны. Тот, кто стремится двигаться вперед, вряд ли задержится на одной ступени дольше 2 лет. Таким образом, за 3-5 лет работы вполне реально стать высококлассным data scientist.
Где и как учиться на data scientist
Как же получить современную и высокооплачиваемую профессию аналитика данных? И можно ли стать data scientist с нуля?
Конечно, в идеале желательно иметь некий фундамент для старта: тем, кто знает высшую математику и владеет азами программирования, учиться будет легче. Например, для выпускников технических вузов курсы по изучению data science могут стать отличной возможностью быстро начать успешную карьеру. В аналитики данных часто переквалифицируются специалисты других направлений IT.
Но существуют учебные программы, которые подходят и для абсолютных новичков. Например, у Geek Brains есть курс обучения data science с нуля, рассчитанный на 1,5 года. В начале программы даются базовые знания: введение в высшую математику, основы языка Python, базы данных. Далее студенты уже осваивают алгоритмы машинного обучения, учатся работать с нейросетями, знакомятся с компьютерным зрением.
Онлайн-курсов в интернете большое количество, но как выбрать лучшие? Решая, где учиться на data scientist, ориентируйтесь на содержание программы. Чем она насыщеннее, тем больше полезных знаний вы получите. Важно, чтобы, кроме теории, в программе было много практики. В уже упомянутом курсе от Geek Brains в конце каждой четверти студенты работают над собственными проектами — таким образом, к завершению обучения у них уже есть готовое портфолио для трудоустройства.
Кстати, о трудоустройстве. Некоторые онлайн-школы гарантируют, что после обучения выпускники курсов получат работу — данное условие даже может быть прописано в договоре, как у Geek Brains. HR-специалисты помогают студентам составить привлекательное резюме, подбирают подходящие вакансии и дают индивидуальные советы по прохождению собеседования.
Data scientist — поистине профессия будущего: перед специалистами уровней middle и senior открываются широчайшие карьерные перспективы как в России, так и за рубежом. Аналитик данных может устроиться в крупную компанию или стартап, выбрать для себя фриланс или открыть собственный бизнес. Популярную профессию можно освоить дистанционно — многие программы онлайн-курсов по содержанию ничуть не уступают очному образованию.
[customscript]techrocks_custom_after_post_html[/customscript]
[customscript]techrocks_custom_script[/customscript]
почему картинки про трейдеров?
Где jupyter?