Data Scientist - профессия, освоив которую вы 100 % не прогадаете. Специалисты Data Science в современной экономике очень востребованы и нужны практически во всех ее сферах.
Они работают в сфере продаж, финансов, маркетинга, медицины, it. Даже в политике в настоящее время есть острая необходимость в хороших специалистах Data Science.
В этой статье мы постараемся подробно рассмотреть все вопросы, которые неизбежно возникают у всех, кто планирует получить эту, одну из самых высокооплачиваемых профессий.
Дата сайентист - кто это и чем занимается
Работа с данными - весьма трудоемкий процесс, в котором каждый участник команды должен выполнять свою задачу. Аналитик, помогает бизнесу принимать правильные решения, data-инженер отвечает за организацию сбора, очистку и хранение данных в базах, а специалист по машинному обучению, которого еще называют ML-инженер, создаёт нейросети, которые чего только не умеют - могут распознавать тексты, фотографии и даже сочинять стихи.
Независимо от роли, все эти люди программируют на языке Python, разбираются в математике, статистике и говорят на языке данных. Поэтому, иногда таких специалистов называют просто - Data Scientist.
Говоря простыми словами - это специалисты, которые работают с данными и используют в своей работе 3 направления: статистику, машинное обучение и программирование.
Задачи Дата сайентиста
Что входит в задачи специалиста Data Science? Задачи перед этим специалистом ставятся исходя из области, в которой он будет работать. Они могут быть самыми разнообразными, поскольку применяться Data Science может где угодно.
Для наглядности, приведем вам несколько примеров.
Пример № 1. Data Scientist работает в крупной логистической компании.
В его задачи может входить оптимизация маршрутов грузоперевозок компании. Для этого ему нужно будет изучить и структурировать данные с GPS-трекеров.
Пример № 2. Data Scientist работает в маркетинговой компании, связанной с продажами.
В его задачи может входить исследование и анализ карт лояльности клиентов. Компании это нужно, чтобы четко понимать, что каким группам людей рекламировать и не тратить рекламные бюджеты вхолостую.
Пример № 3. Data Scientist работает в сфере поиска и подбора персонала (HR).
В этом случае, задачами Data Scientista может быть анализ данных многочисленных сотрудников и соискателей работы, чтобы понять кто из сотрудников уволится в ближайшее время и сколько требуется найти людей, на ту или иную должность.
Как видите, примеры самые разнообразные и их можно привести из любой сферы нашей с вами жизни. Вся она, начиная с рождения, - сплошной поток данных. А это значит, что работа специалисту Data Science найдется всегда!
Что должен уметь хороший Data Scientist
- Работать с SQL. Писать запросы, работать с данными в базе без переноса в таблицы, загружать данные и сохранять историю, работать с разными форматами файлов и т.д.
- Использовать Python и библиотеки. Придется научиться автоматизировать работу с большими массивами, получать данные из внешних источников, обосновывать выводы, полученные при анализе данных.
- Проверять данные и выявлять проблемы. Вы научитесь обрабатывать текстовые данные, чтобы передавать их в алгоритмы машинного обучения, а также генерировать новые значимые признаки.
- Обучать многослойные нейронные сети и строить модели машинного обучения, проверять гипотезы, строить рекомендательную систему и нейронную сеть, выявлять скрытые аномалии в данных - все это тоже должен уметь современный Data Scientist.
- Уметь на практике применять математику в алгоритмах. Придется освоить необходимый математический багаж для продуктивной работы с моделями данных, машинным обучением и нейронными сетями.
- Уметь работать в команде и находить общий язык с заказчиком. От вас потребуется структурировать результаты, формулировать гипотезы, выявлять потребности, находить области применения машинного обучения и т.д.
Звучит непонятно и устрашающе? В некотором роде да, профессия достаточно сложная и не для всех. Но пугаться не стоит, всему этому учат, для этого и существуют обучающие курсы.
Что еще? Дата-сайентист обязательно должен хорошо знать математику: линейную алгебру, теорию вероятности, статистику, математический анализ.
Для чего все это? Математические модели позволяют ему найти в данных закономерности и спрогнозировать их значения в будущем. А чтобы применять эти модели на практике, нужно уметь программировать на Python, уметь работать с SQL и библиотеками, фреймворками для машинного обучения (например, NumPy и Scikit-learn). Для более сложных задач Data Scientistu нужен язык С или C++.
Результаты анализа данных важно уметь визуализировать, например, с помощью библиотек Seaborn, Plotly или Matplotlib.
Сколько зарабатывает Дата сайентист
Скажем так, - достаточно много, чтобы ни в чем не нуждаться. Профессия эта считается одной из самых высокооплачиваемых.
Конечно, заработная плата, как и везде, зависит от стажа в профессии и опыта. На сайтах, типа hh.ru, изредка проскальзывают вакансии с зарплатами специалистам Data Science в 400 или даже 500 тысяч рублей в месяц.
Но эти деньги компании готовы платить уже сложившимся специалистам, с большим опытом работы и стеком технологий.
Новичок же, на начальном этапе развития своей карьеры может рассчитывать тысяч на 100. Дата-сайентист middle - на 250 тысяч или чуть более. Ну и учитывайте, что сравнивать Москву и провинцию не следует. В столице всегда платят больше.
Какие требования предъявляются к джуниору, мидлу и сеньору Data Scientist
- Джуниору нужно все разжевывать и на первом этапе постоянно контролировать. Он нуждается в более детальной постановке задач, его нужно постоянно направлять и подробно объяснять, как решать некоторые задачи. Джуниор готовит данные к обработке, очищает их от ошибок, делает простейшую обработку, строит сводные таблицы.
- Мидл Дата-сайентист уже способен сам выполнить стандартные задачи, помощь ему требуется только в нестандартных ситуациях, в которых сам справиться он не в состоянии. Middle Data Scientist pанимается машинным обучением и созданием алгоритмов.
- У синьора за плечами уже несколько готовых проектов, он может принять задачу от бизнеса и самостоятельно решить ее. Может обработать большие данные и визуализировать результаты. Senior data scientist работает со сложными фреймворками.
Data Science - как начать учиться бесплатно
Если вы не уверены точно, ваша это профессия или нет, то разумнее всего начать знакомство с Data Science с бесплатных материалов. Есть очень полезные в этом плане онлайн-интенсивы, которые помогут вам познакомиться с профессией, увидеть ее изнутри, получить подробный план - с чего начать и куда двигаться.
Одни из лучших бесплатных интенсивов для всех, кто желает познакомиться с профессией дата-сайентиста, предлагает онлайн-школа SkillFaktory. Проводятся они, примерно раз в месяц, длятся 3 дня. Помимо знакомства с профессией, новичку сразу предлагается на практике понять, что это за профессия. Вот программа интенсива.
Практика по базовому синтаксису Python
- Какие направления есть в Data Science.
- Как анализ данных меняет мир.
- Что происходит в индустрии прямо сейчас.
- Как войти в профессию с нуля и стать востребованным специалистом.
- Как программировать на Python.
- Практика на анализ данных.
Создание нейросети под руководством наставника
- Как создают модели машинного обучения.
- Как устроены нейронные сети.
- Практика создания алгоритма.
Разбор домашних заданий
- Разбор нескольких домашек от участников.
- Анализ правильного решения.
- Поиск путей улучшения решений.
- Награждение участников.
Онлайн интенсив называется - "Погружение в Data Science: обучите свою первую нейросеть за 3 дня". Записаться на ближайший, может любой желающий по ссылке.
Data science - хорошие курсы, позволяющие полностью освоить профессию и найти работу
Самый большой, и главное качественный, выбор онлайн-курсов по Data Science у онлайн-школы SkillFaktory. Здесь вы найдете как полноценные и расширенные курсы, позволяющие сразу получить профессию и найти работу, так и дополнительные, типа - Python для анализа данных или математика для Data Science. Есть возможность окончить удаленно онлайн-магистратуру в одном из ведущих вузов страны.
Многие курсы включают в себя программу трудоустройства через центр развития карьеры.
Полный перечень доступных курсов по этому направлению на SkillFaktory выглядит следующим образом:
- Профессия - Data Scientist. Срок обучения - 2 года.
- Специалист по нейронным сетям. Срок обучения - 2 года.
- Погружение в Data Science. Срок обучения - 13.5 месяцев.
- Data Engineering. Продолжительность - 2.5 месяца.
- Нейронные сети. Продолжительность - 2.5 месяца.
- Машинное обучение и нейронные сети. Срок обучения - 6 месяцев.
- Математика для Data Science. Продолжительность - 2 месяца.
- Инженерия машинного обучения. Онлайн-магистратура совместно с Уральским федеральным университетом. Диплом гособразца, продолжительность обучения - 2 года.
- Наука о данных. Онлайн-магистратура совместно с МФТИ. Диплом гособразца, продолжительность обучения - 2 года.
- Программа ДПО совместно с МФТИ - Специалист по Data Science. Срок обучения - 12 месяцев.
- Прикладной анализ данных в медицинской сфере. Онлайн-магистратура совместно с МФТИ. Диплом гособразца, продолжительность обучения - 2 года.
- Python для анализа данных. Продолжительность курса - 2 месяца.
Также, традиционно, очень качественные курсы, включающие программу трудоустройства, предоставляет своим студентам Skillbox. Один из тех, который выбирают чаще всего:
Data Scientist - с нуля до junior.
Очень насыщенный по обилию материала курс, который позволит вам трудоустроиться уже через 9 месяцев.
Также, рекомендуем познакомиться вам с профессией - аналитик данных! Возможно, она подойдет вам лучше и окажется более интересной.
Подписывайтесь на наш телеграмм, в котором мы публикуем анонсы новых курсов, новости, акции и скидки на обучении более чем 50 российских онлайн-школ и вы всегда будете в курсе того, что происходит на российском рынке онлайн-образования!
Реклама. Информация о рекламодателе по ссылкам в статье.
