Друзья, сегодня хочу рассказать вам о самой интересной и перспективной профессии в российских крупных компаниях в 2020 году.
Data scientist (аналитик по работе с большими данными). Вы наверное удивлены, но такие специалисты очень нужны компаниям в наш век тотальной цифровизации. Их месячное вознаграждение может легко доходить до 200 тыс. рублей и даже выше. Чем же они занимаются спросите вы и почему без них уже не обойтись?
Любой бизнес в процессе своей работы аккумулирует огромное количество данных о клиентах, их поведении и потребностях. Вы что-то заказали через интернет, заполнили заявку на сайте Банка или оставили отзыв - все это данные, которые компании должны анализировать, чтобы максимально эффективно реагировать на изменение в запросах клиентов и быть успешными на рынке. Данные это новая "нефть" нашего века.
Но сложность заключается в том, что эти данные не упорядочены, имеют разную структуру и типы (числовые, текстовые). На помощь приходят методы работы с большими данными или другими словами data science. Это наука о том, как из огромного многообразия различных данных сделать правильные выводы, понять важные закономерности и в конечном итоге определить стратегию бизнеса по тому или иному вопросу.
Какими же навыками должен обладать успешный Data scientist?
- Любить математику и статистику. Если термин "корреляция" вам о чем-то говорит, то у вас уже хорошие шансы освоить эту профессию.
- Иметь базовые навыки программирования с использованием таких языков как Phyton или R. Для начала важно уметь загружать, обрабатывать и визуализировать данные.
- Знать английский язык на уровне, который бы позволял вам читать англоязычную литературу. Очень много статьей и материалов по данной тематике написаны именно на английском языке.
Приведу пример реальной задачи из практики аналитика по работе с большими данными. Клиенты банка N подают заявку на кредит, указывая данные о себе и своем финансовом положении. Аналитику банка необходимо построить такую статистическую модель на базе исторических данных, чтобы максимально точно спрогнозировать сможет ли клиент с тем или иным профилем вернуть деньги банку.
Напишите в комментариях, если данная тема вас заинтересовала и вы хотели бы более подробно в ней разобраться. Я с радостью посвящу еще одну статью этой профессии.
Спасибо, ваш персональный консультант :)